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在简单算术处理过程中，人脑连续激活的时空动力学
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年11月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.11.22.568334 doi：Biorxiv Preprint
确保上下文中的基础素养和算术...
前言基础素养和算术是所有未来学习的基础。第一次，《国家埃德省政策》 2020年认识到基础素养和算术技能的重要性，并要求所有儿童紧急实现这一目标。为了实现这一目标，教育部的学校教育和扫盲系发起了全国性的知识和算法熟练程度（Nipun）Bharat Mission，于2021年7月5日。目的是确保该国的每个孩子都必须按2年级达到基础素养和算术（FLN），直到2026 - 27年。印度的每个州和UT都在尽力实现2026 - 27年以下的Lakshyas/目标。这项任务是印度政府教育部的一项关键时限倡议，以指导方针的形式提出指导和实施框架，以实现所有设定的目标。自任务启动以来，各州和UTS在该领域取得了重大进展，并将基于需求的计划和创新添加到其实施模型中。他们还在各个领域雕刻最佳实践，例如教师培训，教育学和课程，监视和评估等，这进一步帮助其他州和UTS设计自己的计划。印度在2022年12月1日担任G20总统。2023 G20峰会“一个地球一个家庭未来”的主题与印度古老的信念共鸣，认为世界是一个家庭。我们的目的是与G20国家一起工作，以弥合优质教育和技能方面的差距。G20教育工作组（EDWG）2023打算专注于所有人的包容，公平，相关和优质教育以及终身学习机会的领域。基础素养和算术是在Chennai，Amritsar，Bhuvneshwar和Pune举行的所有4项G20 EDWG会议中确定的优先领域之一。这反映了政府的重要性，政府符合基础素养和算术，以及以时间限制的方式实现相同的承诺。第4届G20 EDWG会议于2023年6月19日至22日在浦那举行。会议最终于2023年6月22日在教育部长会议上达到顶峰。这次工作组会议的主题是“确保基础素养和算术，尤其是在混合学习的背景下”。在EDWG之前，教育部学校教育和扫盲部门在两个先驱事件之后组织了有关基础素养和算术的讨论：
算术原语的量子资源估计
[1] Beverland, Michael E. 等人。“评估需求以扩展到实际的量子优势。” arXiv 预印本 arXiv:2211.07629 (2022)。[2] Lopez, Sonia。“根据机器特性定制资源估算。” Microsoft ，2023 年 3 月 15 日，https://learn.microsoft.com/en-us/azure/quantum/overview-resources-estimator#output-data [3] Gidney, Craig。“渐近有效的量子 Karatsuba 乘法。” arXiv 预印本 arXiv:1904.07356 (2019)。[4] Gidney, Craig。“窗口量子算术。” arXiv 预印本 arXiv:1905.07682 (2019)。→ 窗口算术 [5] Roetteler, Martin 等人。 “计算椭圆曲线离散对数的量子资源估计。”《密码学进展 - ASIACRYPT 2017：第 23 届密码学和信息安全理论与应用国际会议》，中国香港，2017 年 12 月 3 日至 7 日，会议录，第 II 部分 23。Springer International Publishing，2017 年。[6] Selinger，Peter。“T 深度一的量子电路。”《物理评论 A》87.4（2013）：042302。
通过输入重新标记和定量预先注册任务来改善算术
数字是叙事中必不可少的一部分，并提供了许多细粒度的信息。1模型如何学习数字系统吸引了许多研究人员（Spithourakis和Riedel，2018; Naik等人。，2019年； Chen等。，2019年；华莱士等。，2019年；张等。，2020）。研究人员长期以来一直讨论了受过训练的语言模型（LMS）的一些与算术相关的特性。在这项研究中，我们提出了一个新概念 - 无数。当模型面临未出现在训练数据中的数字时，例如，当训练数据中的数字范围与测试数据中的数字范围不同时，无限制的概率变得最明显。此外，即使培训数据中存在数字，LMS也经常面临不存在数字的困难。此问题的一个可能原因是数字可以具有各种符号，其中一些符号很难从其子词中理解。另一个可能的原因是
基于元启发式优化的图像和算术任务特征选择：一项 fNIRS 研究
摘要：近几十年来，脑机接口 (BCI) 已成为研究的前沿领域。特征选择对于降低数据集的维度、提高计算效率和增强 BCI 的性能至关重要。使用与活动相关的特征可以在所需任务中获得较高的分类率。本研究提出了一种基于包装器的元启发式特征选择框架，用于使用功能性近红外光谱 (fNIRS) 的 BCI 应用。在这里，从所有可用通道计算时间统计特征（即平均值、斜率、最大值、偏度和峰度）以形成训练向量。使用基于 k 最近邻的成本函数测试了七种元启发式优化算法的分类性能：粒子群优化、布谷鸟搜索优化、萤火虫算法、蝙蝠算法、花授粉优化、鲸鱼优化和灰狼优化 (GWO)。基于来自 29 名健康受试者的运动想象 (MI) 和心算 (MA) 任务的在线数据集，对所提出的方法进行了验证。结果表明，与从全套特征中获得的特征相比，利用从元启发式优化算法中选择的特征可以显著提高分类准确率。所有上述元启发式算法都提高了分类准确率并减小了特征向量大小。GWO 对 MA、MI 和四类（左手和右手 MI、MA 和基线）任务的平均分类率最高（p < 0.01），分别为 94.83 ± 5.5%、92.57 ± 6.9% 和 85.66 ± 7.3%。所提出的框架可能有助于在训练阶段为基于 fNIRS 的稳健 BCI 应用选择合适的特征。
脑损伤后的数值认知：亚列表和算术能力之间是否存在关系？
被困的离子提供了具有非常长的连贯时间的量子，可以用高填充性初始化，操纵，纠缠和读出[25-30]。更重要的是，被困的离子很容易与光场相互作用，在其电子状态（固定量子存储器 - 固定量子内存）和光子 - “浮动”量子信息载体之间提供了自然接口[31]。包含一个sin- gle物种的一个量子的被困的离子网状节点已通过光子链接连接，用于执行铃铛测试[7]，状态传送[18] [18]，随机数生成[19]，量子密钥分布[21]和频率比较[22]。捕获的离子系统也证明了最新的单一和双Quibent Gate有限量，但是将它们集成到量子网络节点中仍然是一个挑战，因为适合量定通信的离子物种不一定还可以提供具有与网络活动的良好隔离的良好的存储量值。原子种（例如133 ba +或171 yb +）已被提议绕过这一问题[26，32]，但是，所需的实验技术的发展仍在进行中。neverthe，每个角色都有可能被不同的物种填补[33]。此外，使用多种原子物种具有最小化串扰的优势，可以在中路测量和冷却[34]中最小化串扰[34]。
UR-294量子算术逻辑单元
我们表明，可以在量子电路上实现经典算术逻辑单元（ALU）的量子版本。它将执行与经典ALU相同的功能，并可能在结合中添加量子函数。为了创建量子alu，我们使用了IBM的Qiskit Python软件包和Jupyterlab。我们认为，量子ALU具有比其经典对应物更快的潜力和计算量子特定操作的能力。简单的经典函数转化为量子电路显示出具有独特量子操作的完整量子ALU的前途未来。
中华人民共和国国家标准量子计算术语和定义
请注意本文件的某些内容可能涉及专利。本文件的发布机构不承担识别这些专利的责任。 本文件由全国量子计算与测量标准化技术委员会（SAC/TC587）提出并归口。 本文件起草单位：中国科学技术大学、济南量子技术研究院、中国科学院计算技术研究所、中国人 民解放军国防科技大学、中国标准化研究院、中国信息通信研究院、中国电子技术标准化研究院、深圳 市腾讯计算机系统有限公司、中国计量大学、武汉大学、华为技术有限公司、杭州知量科技有限公司、 上海图灵智算量子科技有限公司、阿里巴巴网络技术有限公司、深圳量旋科技有限公司等。