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从量子概率估计到量子电路模拟
研究量子电路的经典可模拟性为理解量子系统的计算能力提供了一条有希望的途径。一类量子电路是否可以用概率经典计算机有效模拟，或者是否可证明难以模拟，在很大程度上取决于“经典模拟”的确切概念，特别是所需的精度。我们认为，经典模拟的概念，我们称之为 epsilon -模拟（或简称 ϵ -模拟），抓住了拥有与其模拟的量子系统“等效计算能力”的本质：从统计上讲，不可能区分可以访问 ϵ -模拟器的代理和拥有模拟量子系统的代理。我们将 ϵ -模拟与各种替代模拟概念联系起来，主要关注我们称之为多盒的模拟器。多盒输出 1 /poly 精度的 Born 概率和边际加法估计。这种模拟概念通过最近的一系列可模拟性结果而受到重视。接受一些合理的计算理论假设，我们通过证明 IQP 电路和无条件魔法状态注入的 Clifferd 电路都难以 ϵ 模拟但允许使用多盒来证明 ϵ 模拟严格强于多盒。相反，我们还表明，在对输出分布稀疏性（多稀疏性）的额外假设下，这两个概念是等价的。
流体动力学量子计算算法简介
对湍流等强非线性动力学系统的研究需要卓越的计算能力。随着量子计算 (QC) 的出现，大量量子算法在理论和实验上都表现出比传统算法更强大的计算能力。然而，要使 QC 成为实际应用中不可或缺的工具，不仅需要处理量子信息的新协议，还需要以适合解决实际问题的经典格式明智地提取量子信息。在这里，我们提请关注使用 QC 进行流体力学研究的潜在方法，我们称之为流体动力学的量子计算 (QCFD)。从对 QC 的简要介绍开始，我们将从大量可用方法中提炼出一些关键工具和算法，并评估 QC 在流体动力学中的可能方法。此外，作为示例，我们展示了改进的量子线性系统算法 (QLSA) 的端到端实现，以研究诸如泊肃叶流之类的问题。我们还在此介绍了一种专用于流体动力学的新型高性能 QC 模拟器，我们称之为“QuOn”，旨在模拟大多数标准量子算法。我们将展示使用 QuOn 和 IBMQ–Qiskit 工具的结果，并阐明使 QCFD 模拟切实可行的必要贡献。
人工智能 - 计算机科学
简短的回答是肯定的，但逻辑上完整意味着如果该陈述为真，我们可以在有限的时间内证明这一点。因为函数可以递归应用，（例如回想一下 S(S(S(n)))。因此，无法确定知识库是否包含某些事实（如果不包含，我们将永远循环下去）。当它确实包含某些事实时，您可以想象一个像 IDS（迭代深化搜索）这样的例程，其中递归级别是受控的。我们称之为半可判定的。
追踪中国黄河中从地球到水到生命的金属
王教授及其团队分析了从黄河及其支流沿岸 57 个地点收集的水、颗粒物和沉积物样本中的金属含量。他们还从样本中提取了微生物 DNA 和鱼组织。他们的目标是评估整个河流、沉积物和当地生物（研究人员称之为该地区的“地球-河流-生命综合体”）中金属丰度的变化情况。该论文发表在《水资源研究》杂志上。
低成本外骨骼用于学习野生武器的全臂操纵
人类可以使用手臂的一部分，而除了握住婴儿和闭门的操作，我们称之为全臂操纵。这种方法比仅使用最终效应的典型操作更为复杂。在本文中，我们将这种具有挑战性的场景用作插图，并引入一种新颖的工具包来促进轻松的机器人演示收集以模仿学习，甚至可以在无需物理机器人的情况下在非结构化环境中启用数据收集。
让战略规划变得有趣！
疫情使得人们在开会时需要保持距离，但多年来我们一直提倡为人们提供更多活动和思考空间。虽然我们从未称之为社交距离，但我们知道为人们提供更多物理空间和不同的环境意味着让他们的思想得到解放，从而进行更具创新性的思考。考虑为小组提供单独的大房间，以保持空间并控制噪音。如果无法外出，另一种选择是使用在线平台，这样小组就可以在家里或自己的办公室工作。