XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System算机
2021 年计算机科学教育政策
2Sigma School Inc. CSforCA 全国教育协会 AccessCSforAll CSforMA 全国数学和科学计划 AdvanceKY CSTA NCWIT 课后联盟 CSTA 芝加哥 IL 郊区 新墨西哥技术委员会 加州计算机教育联盟 CSTA 新泽西州 Nextech 学生和学校 CSTA 新墨西哥 NH 高科技委员会 美国大学妇女协会 CSTA 俄勒冈 NOLA CODE 亚马逊网络创新中心 奥兰多科学中心 美国成功 哥伦比亚特区公立学校 Pluralsight 安妮塔·博格研究所 教育缅因州 费城首都联盟和亚利桑那州技术委员会 教育服务区 105 技术 计算机协会 小学科学研究所 Ready CT ARCodeKids ExcelinEd 农村技术基金 Battelle 扩展计算机教育途径 圣克拉拉县教育办公室 BCAUSEICAN 联盟 SAS BootUP Facebook 多样性科学基金会 亚利桑那州 加州 STEM 网络 FlagshipKansas.tech 南部地区学院和卡内基梅隆大学 CS 学院 星期五教育学院 教育技术培训中心
将计算机视觉应用于工人的安全
在人工智能，深度学习和计算机视觉领域具有4年以上的研发经验的IT专业人员。她完成了信息技术学士学位，对计算机视觉和图像处理算法感兴趣。她目前正在使用各种计算机视觉和数据科学技术开发解决方案。
使用量子计算机折叠的RNA折叠
神经元是信息传输和信息处理中的专门细胞。之后，许多神经系统疾病与细胞活力/稳态问题直接相关，而是与电活动动力学的特定异常相关。认识到这一事实，基于神经元电活动的直接调节的治疗策略已取得了显着的结果，从耳蜗植入物到深脑刺激的成功实例。在这些植入设备上开发的开发受到了重要挑战的阻碍：功率要求，尺寸因子，信号转导和适应性/计算能力。回忆录，纳米级电子组件能够模仿自然突触，提供了独特的特性来解决这些约束及其在神经假体设备中的使用。在这里，我们首次证明了在临床相关的环境中使用回忆设备，在这种环境中，两个神经元种群之间的通信源于来源人群中的特定活动模式。在我们的方法中，Memristor设备执行了简单的模式检测计算，并充当能够可逆的短期可塑性的突触器。使用体外海马神经元培养物，我们使用监视器 - 计算活性范式显示出具有高度可重复性的实时自适应控制。我们设想了非常相似的系统用于自动检测和抑制癫痫患者的癫痫发作。
ZX-Calculus用于工作量子计算机科学家
ZX-Calculus是一种用于推理量子组合的图形语言，最近在各种领域（例如量子电路优化，表面代码和晶格手术，基于测量的量子计算和量子基础）中使用了增加的用法。本综述的第一半是对ZX-Calculus的温和介绍，适合那些具有量子计算基础知识的人。这里的目的是使读者对ZX-Calculus足够舒适，他们可以在日常工作中使用它来用于量子电路和状态的小型计算。latter部分给出了有关ZX-Calculus文献的凝结概述。我们讨论了cli的计算并以图形方式证明了Gottesman-Knill定理，我们讨论了最近引入的ZX-Calculus的扩展，该扩展允许方便地进行有关oli gates的方便推理，我们讨论了最新的完整性理论，用于ZX-Calculus的ZX-CALCULUS，以原则上的ZX-Calculus使用ZX，可以使用ZX进行ZX的所有ZX，所有ZX都可以使用ZX进行ZX。在方面，我们讨论了ZX-Calculus的分类和代数起源，并讨论了该语言的几个扩展，这些扩展可以代表混合状态，测量，经典控制和更高维度。
迈向脑心计算机接口 - ARPI
摘要。目的：脑机接口 (BCI) 利用脑信号的计算特征来执行给定任务。尽管最近的神经生理学和临床研究结果表明大脑和心血管动力学之间的功能相互作用在运动中起着至关重要的作用，但心跳信息仍未包含在常见的 BCI 系统中。在本研究中，我们利用脑电图和心跳频谱之间的方向性和功能性相互作用的多维特征将上肢运动分为三类。方法：我们收集了 26 名健康志愿者的数据，他们进行了 90 次运动；使用最近提出的基于合成生理数据生成的脑心相互作用 (BHI) 评估框架对数据进行处理。提取的 BHI 特征用于通过顺序前向选择方案和 k-最近邻算法根据与物体的交互类型在静息状态和三类运动之间进行分类。主要结果：结果表明，所提出的脑心计算机接口 (BHCI) 系统可以自动区分休息和运动类别，平均准确率为 90%。意义：此外，这项研究提供了神经生理学见解，表明源自皮层水平的功能相互作用在上肢神经控制中起着至关重要的作用。纳入功能性 BHI 见解可能会大大提高有关运动控制的神经科学知识，并可能导致高级 BHCI 系统性能。
用于科学发现的量子计算机系统
1 美国伊利诺伊州莱蒙特阿贡国家实验室 2 谷歌公司，美国华盛顿州西雅图 3 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学电气与计算机工程系 4 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学化学系 5 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学物理系 6 美国北卡罗来纳州达勒姆杜克大学计算机科学系和数学系 7 美国科罗拉多州戈尔登科罗拉多矿业学院物理系 8 美国伊利诺伊州芝加哥芝加哥大学计算机科学系 9 美国伊利诺伊州厄巴纳-香槟市伊利诺伊大学物理系和 IQUIST 10 美国马萨诸塞州剑桥麻省理工学院电气工程与计算机科学系 11 谷歌公司，美国加利福尼亚州威尼斯 12 麻省理工学院物理系，美国马萨诸塞州剑桥 13 美国马里兰州帕克分校马里兰大学联合量子研究所、量子信息与计算机科学联合中心和物理系 14美国国家标准与技术研究所，美国马里兰州盖瑟斯堡 15 普林斯顿大学电气工程系，美国新泽西州普林斯顿 16 IonQ, Inc.，美国马里兰州学院公园 17 米德尔伯里学院计算机科学系，美国佛蒙特州米德尔伯里 18 L3Harris Technologies，美国佛罗里达州墨尔本 19 麻省理工学院机械工程系，美国马萨诸塞州剑桥 20 哈佛大学物理系，美国马萨诸塞州剑桥 21 IBM TJ Watson 研究中心，美国纽约约克敦高地 22 桑迪亚国家实验室，美国新墨西哥州阿尔伯克基 23 加州理工学院量子信息与物质研究所和沃尔特伯克理论物理研究所，美国加利福尼亚州帕萨迪纳 24 Microsoft Quantum，美国华盛顿州雷德蒙德 25 华盛顿大学核理论研究所和物理系，美国华盛顿州西雅图
使用量子计算机测试量子基础
物理学是实验性的，因此所有物理理论的假设都是基于实验的。在这里，我们建议使用量子计算机直接对量子力学的两个假设进行实验测试。在理想情况下，假设硬件完美，它们特别适合此目的，因为它们是具有大量自由度的量子系统。相反，在非理想情况下，即噪声中尺度量子 (NISQ) 设备，可以假设量子力学有效，并使用这些测试对 [ 1 – 3 ] 深量子级别的设备进行基准测试，因为它们基于理论的基础（假设）。换句话说，假设硬件完美，可以测试量子力学；假设量子力学，可以测试硬件。放宽这两个假设，可以执行自洽性检查来测试两者。我们提出了两个这样的实验测试：我们为 Peres 和 Sorkin 测试提供算法和量子机器代码，并在 Rigetti 量子计算机上运行它们。第一个实验是对量子力学状态公设（即叠加原理）的检验，该公设认为量子态存在于复希尔伯特空间中。原则上，可以设想基于实数[ 4 , 5 ]、复数或四元希尔伯特空间[ 6 ]的量子力学：选择基于实验结果，例如Peres的实验；另见参考文献[ 7 – 12 ]。复数是必要（且充分）的事实具有有趣的含义，例如，它意味着量子态是局部可区分的[ 13 ]，并且它与某些量子现象的局部性有关[ 7 ]。第二个实验测试由Sorkin [ 14 ]提出，是对玻恩公设的检验。玻恩规则表明量子概率是
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
基于中性原子量子计算机的实际应用 - QC-755
根据应用选择（金融、制药、物流、可再生能源），将使用优化和机器学习等技术，其中整个过程或部分过程将适应中性原子量子计算机的计算。目前，有使用中性原子进行优化和机器学习的算法。每个项目都旨在改进现有算法或提出替代算法和方法，以提高速度、所需的量子资源、步骤数或结果的准确性。
