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World File Search System编码方法
量子贝叶斯计算
量子贝叶斯计算 (QBC) 是一个新兴领域，它利用量子计算机的计算优势，为贝叶斯计算提供指数级加速。我们的论文以两种方式丰富了文献。首先，我们展示了如何使用冯·诺依曼量子测量来模拟机器学习算法，例如马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 和深度学习 (DL)，这些算法是贝叶斯学习的基础。其次，我们描述了实现量子机器学习所需的数据编码方法，包括传统特征提取和核嵌入方法的对应方法。我们的目标是展示如何将量子算法直接应用于统计机器学习问题。在理论方面，我们提供了高维回归、高斯过程 (Q-GP) 和随机梯度下降 (Q-SGD) 的量子版本。在经验方面，我们将量子 FFT 模型应用于芝加哥住房数据。最后，我们总结了未来研究的方向。
劳伦斯·伯克利国家实验室
量子系统中的紧凑数据表示对于开发用于数据分析的量子算法至关重要。在这项研究中，我们提出了两种创新的数据编码技术，称为Qcrank和Qbart，它们通过均匀控制的旋转门表现出显着的量子并行性。QCrank方法将一系列实价数据编码为数据量置量的旋转，从而增加了存储容量。另一方面，QBART在计算基础上直接合并了数据的二进制表示，需要更少的量子测量结果，并在二进制数据上实现了良好的算术操作。我们展示了针对各种数据类型的建议编码方法的各种应用。值得注意的是，我们演示了诸如DNA模式匹配，重量计算，复杂值共轭的任务的量子算法，以及带有384个像素的二进制图像的检索，所有图像均在Quantinuum捕获的昆虫上执行。此外，我们采用了几种可访问的QPU，包括来自IBMQ和IONQ的QPU，以进行补充基准测试实验。
![arXiv:2209.03788v1 [quant-ph] 2022 年 9 月 8 日](/simg/g:\will\search\icon\source\c\c2a00d8b39a054d7ae9e9b3500b1828fbcb0d9b6.webp)
arXiv:2209.03788v1 [quant-ph] 2022 年 9 月 8 日
任何稀疏编码方法的最终目标都是从一些嘈杂的线性测量中准确地恢复未知的稀疏向量。不幸的是，这个估计问题通常是 NP 难的，因此总是采用近似方法（例如套索或正交匹配追踪）来解决，从而以牺牲准确性换取较低的计算复杂度。在本文中，我们开发了一种量子启发的稀疏编码算法，前提是量子计算机和伊辛机的出现可能带来比传统近似方法更准确的估计。为此，我们将最一般的稀疏编码问题表述为二次无约束二进制优化 (QUBO) 任务，可以使用量子技术有效地将其最小化。为了推导出在自旋次数（空间复杂度）方面也高效的 QUBO 模型，我们将分析分为三个不同的场景。这些由表示底层稀疏向量所需的位数定义：二进制、2 位和一般定点表示。我们在 LightSolver 的量子启发数字平台上使用模拟数据进行数值实验，以验证我们的 QUBO 公式的正确性并证明其优于基线方法。
基于分层脉冲的模型，通过增强特征提取和编码实现高效图像分类
摘要 — 由于其事件驱动的特性，脉冲神经网络 (SNN) 被认为是计算效率高的模型。脉冲神经元编码有用的时间事实并具有高抗噪性。然而，时空复杂性的高质量编码及其对 SNN 的训练优化受到当前问题的限制，本文提出了一种新颖的分层事件驱动视觉设备，以探索信息如何通过生物可控机制在视网膜中传输和表示。该认知模型是一个增强脉冲的框架，包括 CNN 的功能学习能力和 SNN 的认知能力。此外，该视觉设备以生物现实主义的方式建模，具有无监督学习规则和高级脉冲发放率编码方法。我们在一些图像数据集（MNIST、CIFAR10 及其嘈杂版本）上对它们进行训练和测试，以表明我们的模型可以处理比现有认知模型更有价值的数据。本文还提出了一种新颖的量化方法，使所提出的基于脉冲的模型更适合神经形态硬件实现。结果表明，这种联合 CNN-SNN 模型可以获得更高的聚焦精度并获得更有效的泛化能力。
![arXiv:2007.10894v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 21 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\129fc0599ae43a86d23a95f6ce97ddd7c50d7af6.webp)
arXiv:2007.10894v1 [quant-ph] 2020 年 7 月 21 日
振幅放大是 Grover 搜索算法的一个关键组成部分，它使用迭代方法系统地增加一个或多个目标状态的概率。我们提出了新的策略来增强放大过程，即将状态划分为类别，在放大之前或放大期间，这些类别的概率会以不同的水平增加。划分过程基于二项分布。如果事先知道搜索目标状态所属的类别，则与标准版本相比，振幅放大算法中的迭代次数可以大大减少。在更可能的情况下，即事先不知道相关类别，则可以在运行时配置它们的选择，或者可以采用随机方法，类似于二分搜索等经典算法。具体而言，我们将此方法应用于我们之前介绍的量子字典模式，其中键和值在两个单独的寄存器中编码，并且值编码方法与键寄存器中使用的叠加类型无关。我们认为这种结构是搜索的自然设置。我们通过在真实量子硬件 Honeywell System Model HØ 捕获离子量子计算机中获得的实验结果证实了新方法的有效性。
通过 L-PBF 和 L-DED 中的受控随机过程变化实现唯一编码，用于认证和防伪
增材制造技术提供了在局部层面创建和修改材料成分和结构的各种可能性，但往往容易出现不良缺陷和不均匀性。本贡献利用这些缺陷在金属中生成材料固有的隐藏代码和水印，用于认证和防伪应用。通过受控和随机的工艺变化，使用激光粉末床熔合 (L-PBF) 和激光定向能量沉积 (L-DED) 工艺产生了可以通过涡流设备读取和认证的唯一代码。提出了两种方法：首先，使用 L-PBF 制造具有确定形状的体积多孔结构。其次，通过交替工艺参数的 L-DED 制造涂层，导致磁导率的局部偏差。这种非确定性编码方法产生了一种独特的材料结构，可在涡流测量中触发高信号幅度。由于熔池动力学不可复制，伪造变得不可能。统计假设检验证明，该系统能够以 5 亿分之一的确定性防止错误接受或拒绝代码。一种新型锁定系统的低成本设置表明，可以在一秒钟内可靠地感知代码。
量子支持向量机，用于B Meson衰变中的连续抑制
抽象量子计算机有可能加快某些计算任务。在机器学习领域中，这种可能性的可能性是使用量子技术，而量子技术可能无法经典模拟，但可以在某些任务中提供出色的性能。机器学习算法在粒子物理学中无处不在，并且随着量子机学习技术的进步，这些量子技术可能会采用类似的采用。在这项工作中，实现了量子支持向量机（QSVM）进行信号背景分类。我们研究了不同量子编码电路的效果，该过程将经典数据转换为量子状态，对最终分类态度。我们显示了一种编码方法，该方法在接收器操作特征曲线（AUC）下达到了使用量子电路模拟确定的0.848的平均面积。对于同一数据集，使用径向基础函数（RBF）内核的经典支持向量机（SVM）的AUC为0.793。使用数据集的简化版本，我们在IBM量子IBMQ_CASABLANCA设备上运行了算法，平均AUC为0.703。随着量子计算机的错误率和可用性的进一步提高，它们可以在高能量物理学中形成一种新的数据分析方法。
Agbioforum，26（1）：32-48。 ©2024 Agbioforum日期，沙特阿拉伯的棕榈种植和可持续供应链实践
这项研究探讨了沙特阿拉伯的日期棕榈养殖和可持续供应链计划的复杂动态。通过评估利益相关者的观点及其对行业实践的影响，本研究旨在研究技术一体化，供应链效率和经济考虑如何影响可持续的培养实践。在这项定性研究中，进行了十四项半结构化访谈，包括行业专家，供应链经理和农民。使用三步编码方法，在供应链效率，经济后果和可持续实践上发现并分类了主题分析。数字管理系统和精确农业具有巨大的潜力，但研究表明行业采用有所不同。利益相关者承认现代化的重要性，尽管他们对传统实践的文化依恋很强。由于经济因素的波动和投入成本的上涨，利润很艰难，但增值产品可以增强利润。基础设施问题和供应网络差会使业务陷入困境。这项研究阐明了日期棕榈种植技术和传统实践的结合，强调了有针对性的支持和基础设施的必要性。这些发现可以帮助政府和行业领导人提高日期的棕榈可持续性和长期增长和韧性的效率。
使用张量网络制备量子态制备
抽象的量子状态制备是许多量子算法中的重要常规，包括方程式线性系统，蒙特卡洛模拟，量子采样和机器学习的解决方案。迄今为止，还没有将经典数据编码为基于门的量子设备的既定框架。在这项工作中，我们提出了一种通过将分析函数采样到量子电路中获得的矢量的编码方法，该量子电路具有相对于量子数的多项式运行时，并且提供了> 99。9％的精度，比最先进的两个Quibit Gate Fidelity更好。我们采用硬件有效的变分量子电路，这些电路使用张量网络模拟，以及向量的矩阵乘积状态表示。为了调整变化门，我们利用了融合自动梯度计算的Riemannian优化。此外，我们提出了一种“一次切割，测量两次”方法，该方法使我们在大门更新期间避免了贫瘠的高原，将其基准为100 Qubit的电路。值得注意的是，任何具有低级别结构（不受分析功能的限制）的向量都可以使用呈现的方法编码。我们的方法可以轻松地在现代量子硬件上实现，并有助于使用混合量子计算体系结构。
循环商业模式驱动因素的综合合成
摘要 本研究结合前人研究成果，旨在全面展现循环商业模式驱动因素的构成要素和概念。研究方法为定性研究和综合集成。在检索国内外可靠数据库后，国内研究时间为2014年至2023年，国外研究时间为2010年至2023年，共评估了97篇相关研究，经过多重筛选后，最终选定了42篇文章。对与研究目标相关的42篇前人研究成果进行了回顾、汇总、整合和解读，采用Sandelowski和Barroso的七步模型。采用编码方法，识别出27个代码、8个概念和3个构成要素，并通过Cohen's kappa检验进行验证，并呈现和绘制循环商业模式驱动因素模型。本研究的结果表明，从线性和传统商业模式向循环商业模式的转变可以使用多种驱动因素，通过仔细考虑和理解这些驱动因素，可以加强这些驱动因素，并最终促进成功的循环商业模式的实施。最后，根据研究结果，提出了切实可行的建议，这些建议可以为寻求改善循环创业并增加社会和循环创业参与者的创业行为的个人、企业经理和政策制定者提供宝贵的见解。