XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脚本语言
生物信息学的Linux简介
FastA文件格式是生物信息学领域中广泛使用的文件格式。它是基于文本的，用于储存核苷酸（DNA或RNA）和氨基酸（蛋白质）序列数据。Fasta格式的起源是由于David J. Lipman和William R. Pearson在1980年后期销售的同源软件包所致。该软件是第一个广泛使用的数据库相似性搜索工具之一。它旨在快速比较DNA或蛋白质序列来搜索相似性和差异，而FastA格式用于存储和交换输入序列。如果您使用有限的资源或需要更简单的方法，则仍然可以使用该程序。它的简单性允许使用文本处理工具和脚本语言（例如Bash，R和Python）轻松操纵和分析序列。它是在基因组学，蛋白质组学和进化生物学等领域的研究中的重要工具，因为它提供了一种方便的方式来存储，共享和分析大量序列数据。自开发以来，FastA格式已成为生物信息学界广泛使用的标准，并已在许多其他软件程序和数据库中实施。一些软件程序和数据库的一些示例，这些程序支持Fasta文件包括：
DomeVR：为灵长类和啮齿类动物提供沉浸式虚拟现实
沉浸式虚拟现实 (VR) 环境是探索认知过程（从记忆和导航到视觉处理和决策）的强大工具，并且可在自然但受控的环境中进行。因此，它们已被用于不同物种和各种研究小组。不幸的是，在这样的环境中设计和执行行为任务通常很复杂。为了应对这一挑战，我们创建了 DomeVR，这是一个使用虚幻引擎 4 (UE4) 构建的沉浸式 VR 环境。UE4 是一个功能强大的游戏引擎，支持照片级逼真的图形，并包含专为非程序员设计的可视化脚本语言。因此，可以使用拖放元素轻松创建虚拟环境。DomeVR 旨在使这些功能可用于神经科学实验。这包括一个日志记录和同步系统，用于解决 UE4 固有的时间不确定性；一个交互式 GUI，供科学家在实验期间观察受试者并动态调整任务参数，以及一个圆顶投影系统，用于在非人类受试者中实现完全任务沉浸。这些关键功能是模块化的，可以轻松单独添加到其他 UE4 项目中。最后，我们提供了原理验证数据，重点介绍了 DomeVR 在三个不同物种（人类、猕猴和老鼠）中的功能。
DIN 继电器 III - 数字记录器
标准功能 感谢您的购买。 DIN 继电器是一种工业以太网控制继电器，具有以下功能： Web 界面、键盘和 LCD 可以从任何标准 Web 浏览器访问内部 Web 服务器。只需输入 IP 即可通过 Web 配置和控制，或使用键盘和 LCD 进行本地控制。 8 SPDT 继电器输出 提供八组单刀双掷触点。螺丝端子在商业温度范围内的额定电流为 6-10 安培。T-90 继电器的额定电流为 15-30A 277V。 通用电源输入 内部桥式整流器和开关电源可接受 9-24 伏交流电或 10-48 伏直流电。输入极性无关紧要。 新功能：RS-232 端口、UVLO 3.1 版中添加了 RS-232 Web 终端和欠压锁定 安全性：密码、HTTP 端口和子网限制 密码安全和可更改的 HTTP 端口有助于控制访问。子网限制将控制限制在您的 LAN 上。多个用户可通过单独的继电器屏蔽获得支持。顺序“开启定时器”可编程延迟定时器允许继电器按顺序开启，而不是同时开启。许多负载在首次开启时会消耗更多电力。当负载设备连接到单个电路时，排序可防止电路过载。脚本、AutoPing 和 FLASH 固件升级 BASIC 样式脚本语言提供简单的 PLC 功能。AutoPing 自动监控和重启路由器、服务器和 IP 设备。FLASH 固件可升级 vi
应用生物信息学路径9577b和biol9919b ...
• Dr. Christina Castellani Department of Pathology and Laboratory Medicine, Schulich School of Medicine & Dentistry christina.castellani@schulich.uwo.ca • Dr. Art Poon Department of Pathology and Laboratory Medicine, Schulich School of Medicine & Dentistry apoon@uwo.ca • Dr. Vera Tai Department of Biology, Faculty of Science vtai4@uwo.ca Course Summary Bioinformatics has become an现代生物学和生物医学研究中的基本技能。这在很大程度上是由新的遗传测序技术驱动的，这些技术会在一夜之间产生千兆字节的数据，但是其他技术（例如遥感和图像/信号处理）在包括生态学，病理学和神经科学在内的更广泛的领域都在推动类似的挑战。尽管商业软件具有图形用户界面和“一键”分析工作流程，但这些通常是昂贵的，专有的（封闭源）程序，这些程序被限制为最受欢迎的分析的狭义选择。但是，生物学是多种多样的（不同的生物不会按照与模型物种相同的规则发挥作用），并且研究是由创新，定制和提出新问题驱动的。因此，对自定义生物信息流动流的能力有普遍的需求。本课程的目标是为学生提供不同的背景，并且没有以生物信息学基础的基础为基础的编程经验。但是，与使用现有程序相比，将更加重视编程和开发自定义分析的技能。该课程的结构类似于标准的生物信息学工作流：在Unix状系统中获得和管理数据文件；开源工具和脚本语言（例如Bash或Python）用于操纵和清洁数据；和
人工智能（AI）在语言学习自主性中的应用（...
2 马来西亚槟城理科大学教育学院讲师 摘要：人工智能 (AI) 已经闯入学习领域，并极大地影响了学生学习语言的方式。近年来，随着移动辅助应用程序的使用增加，语言学习自主性 (LLA) 出现了巨大的增长，为学生和教师所采取的方法以及相关研究带来了巨大的变化。本文对人工智能对语言学习自主性 (AILLA) 的影响进行了系统的文献综述 (SLR)。SLR 分析了 2013 年至 2024 年期间从 Scopus、Springerlink 和 ERIC 的全球数据库中选出的 21 项研究。研究文章强调了 AILLA 在提高语言习得技能方面的优势和局限性。PRISMA 模型用于分析研究文章。研究结果为教育工作者和开发人员提供了宝贵的见解，以提高基于人工智能的语言学习工具的有效性。根据 21 篇研究文章的数据分析了 AILLA 研究的全球趋势、使用的人工智能技术应用和研究中采用的干预方法。审查结果表明，人工智能研究和人工智能在 LLA 中的使用呈激增趋势。这项研究的结果表明，人们更加重视人工智能驱动技术的运作或应用，而不是人工智能在 LLA 中的影响和潜在好处。 关键词：人工智能、语言学习自主性、自主学习、教育技术、PRISMA、文献综述 1. 简介：语言是沟通、联系和在文化多元世界中架起桥梁的关键。要想实现互联互通和独立，跨语言交流的能力是成功的关键技能。目前有超过 7000 种口语和大约 300 种脚本语言，了解它对个人的变革性影响至关重要。语言学习自古以来就被高度重视，因为语言能力可以带来巨大的机会。语言学习的自主性对于学习者发展在多语言世界中有效驾驭语言介导的社会化所需的技能和能力至关重要（Benson，2012 年）。语言学习自主性 (LLA) 标志着从传统的以教师为中心的教学模式向以学习者为中心的教学模式的转变，在这种教学模式下，个人可以控制自己的教学过程。这种自主学习框架非常重视学生确定自己的目标、选择合适的学习技巧和跟踪其发展的能力。因为学习一门新语言本质上是一种亲密的
人工智能与云计算杂志
摘要 JavaScript 最初被认为是一种主要用于客户端的脚本语言，如今已经历了显著的转变，成为一种能够在整个软件堆栈上运行的重要编程语言。本文探讨了 JavaScript 错综复杂的发展轨迹，记录了它从诞生到如今的重要性的演变过程。在本研究中，我们调查了该语言的演变过程，特别关注 ECMAScript 标准化的影响以及 ES6 在增强其功能和促进其可维护性方面的重大贡献。ES6 模块的引入极大地改变了代码的排列方式，促进了模块化和代码重用的原则。本文探讨了当前 JavaScript 框架（包括 React、Angular，尤其是 Vue.js）在现代 Web 开发中的重要性。这些框架通过提供一系列工具来创建响应式和交互式的用户界面，彻底改变了前端开发领域。React 的虚拟 DOM 和基于组件的架构有助于改善用户体验。同时，Angular 的广泛框架和 Vue.js 的渐进式方法旨在适应广泛的开发人员偏好。研究结果证实了这些发现被广泛接受，主要归因于它们对开发人员的用户友好特性和蓬勃发展的社区的强大支持。此外，通过使用 Node.js 将 JavaScript 集成到全栈开发中，可以实现更高效的工作流程，并降低处理前端和后端开发的多种编程语言的挑战。Node.js 的事件驱动和非阻塞 I/O 机制在开发具有高性能功能的服务器应用程序中发挥了重要作用。包括 Node 包管理器 (npm) 增强了 JavaScript 作为全栈语言的可用性。总之，JavaScript 的发展轨迹体现了创新和适应能力。该技术固有的灵活性、多样性和蓬勃发展的生态系统巩固了其作为 Web 开发领域基本要素的地位，在不断发展的技术格局中展现出巨大的未来潜力。React 的 DOM 和基于组件的架构有助于改善用户体验。同时，Angular 的广泛框架与 Vue.js 的渐进式方法旨在满足各种开发人员的偏好。研究结果证实了这些发现被广泛接受，这主要归功于它们对开发人员的用户友好特性以及蓬勃发展的社区的强大支持。此外，通过使用 Node.js 将 JavaScript 集成到全栈开发中，带来了更高效的工作流程，并降低了处理多种编程语言进行前端和后端开发的挑战。Node.js 的事件驱动和非阻塞 I/O 机制在开发具有高性能功能的服务器应用程序中发挥了重要作用。包括 Node 包管理器 (npm) 增强了 JavaScript 作为全栈语言的可用性。总之，JavaScript 的发展轨迹体现了创新和适应能力。这项技术固有的灵活性、多样性和蓬勃发展的生态系统巩固了其作为 Web 开发领域基本要素的地位，在不断发展的技术格局中展现出巨大的繁荣未来潜力。
城市树木覆盖的数字分类和制图
土地覆盖类别包括：树冠、草地和灌木（包括农田）、建筑物、不透水层（街道、车道和停车场）、水和裸土。主要土地分类是使用 eCognition Developer 8.0 版中提供的基于对象的图像分析 (OBIA) 技术进行的。该项目使用的辅助软件包括 ArcGIS 9.3.1 版和 ERDAS Imagine 2010 版。使用 Python 2.5 版脚本语言编写了其他自定义例程，以支持所需的处理。圣保罗市提供了 Shapefile 信息，以帮助识别街道、建筑物、道路和高速公路以及水景。实施该项目遵循了以下主要步骤：• 使用 ERDAS Imagine 中的减法分辨率对 QuickBird 影像进行全色锐化。• 利用可用的 RPC 文件和 30 米 DEM 层对 QuickBird 影像进行地理配准。• 对激光雷达数据进行地理配准以匹配 QuickBird 影像。• 使用自定义 Python 脚本将地理配准影像划分为 750 x 1000 米的图块，重叠度为 10%，以便进一步处理。此步骤创建了 180 个单独的图块。• 包含道路信息的街道图层在 ArcGIS 中缓冲一米，以创建多边形形状文件，随后在 eCognition 中使用。• 开发了三套规则来处理城市的以下子部分：o 西部小部分，包括六月的 QuickBird 和激光雷达数据。o 城市东侧的 1,500 米带，有 5 月份的 QuickBird 影像，但没有激光雷达数据。o 城市其余大部分区域有 5 月份的 QuickBird 和激光雷达数据。• 3 个规则集中的每一个都使用类似的过程创建： o 检查影像以找到代表性图块。o 创建支持性影像层，例如归一化差异植被指数。(NDVI) 和 Lee 的 Sigma 边缘提取有助于提高分类效率。o 从 Shapefile 生成表示道路和水特征的图像对象，并按此进行分类。o 如果有激光雷达数据，则首先将图像分割成高特征和短特征。o 利用 eCognition 中提供的算法对图像的剩余部分进行分类，利用光谱信息以及图像解释的其他元素，例如上下文、形状、大小、位置、关联、图案、阴影和纹理。o 将分类从 eCognition 导出到 TIF 光栅文件中。• 每套规则都经过了微调，并在城市中额外的随机图块上进行了测试。• 使用 eCognition Server，每个最终规则集都用于对圣保罗所有部分的所有图块进行分类。• 使用 ERDAS Imagine Mosaic Pro 中的几何接缝线将各个分类图块连接成一个马赛克。• 城市的三个不同部分（由 402 个单独的图块表示）被合并到一个分类文件中。
解释云和量子计算
量子计算是计算机技术的一个分支，它使用量子理论的原理来处理信息。与传统的二进制计算机不同，后者使用的比特只能是 1 或 0，而量子计算机使用的量子比特可以同时存在于多个状态。这种称为叠加的特性允许进行更复杂的计算，并成倍增加处理能力。云计算是一种通过互联网提供数据存储、服务器、网络和数据库等服务的模型。量子云计算结合了这两种技术，使人们无需拥有一台量子计算机就可以访问强大的量子计算机。IBM 是目前唯一一家提供云量子计算设施的公司，提供免费使用的 5 量子比特机器。云计算和量子计算之间的关系是协同作用。用户无需拥有量子计算机，就可以利用基于云的量子处理来完成复杂的任务，例如解码化合物、优化供应链和管理财务风险。此外，云量子计算通过处理更复杂的数字来实现更安全的加密方法。云量子计算的应用包括教育，它可以用来向学生传授量子计算概念。借助云量子计算机，量子物理教育将变得更加容易。学生无需物理设备即可学习和进行实验。该领域具有巨大的发展潜力，研究人员可以利用云量子计算机来测试理论和开展研究。马丁·雷诺兹 (Martin Reynolds) 表示，由于特定的房间条件和需要新的编程技能，实施基于云的量子计算具有挑战性。IT 团队必须开发专业知识来微调算法和硬件。尽管面临挑战，但云提供商将成为首批提供量子即服务的提供商之一，为开发人员提供访问量子处理的方法。如果实际问题能够得到解决，量子云计算可能会产生与人工智能类似的深远影响。量子力学支持开发创新应用程序，包括量子算法的实施和测试。研究人员可以利用基于云的资源进行实验、测试理论和比较架构。此外，基于云的平台有助于创建向人们介绍量子概念的游戏。在数字化转型领域，可以使用基于云的量子资源处理和预测数 TB 的大数据。 qBraid Lab、Quandela Cloud、Xanadu Quantum Cloud、Rigetti Computing 的 Forest、Microsoft 的 LIQUi| 和 IBM Q Experience 等基于云的平台提供对各种量子设备和模拟器的访问。这些平台提供编程语言、开发框架和示例算法的工具。一些值得注意的基于云的量子资源包括：* qBraid Lab：一个提供软件工具和访问 IBM、Amazon Braket、Xanadu、OQC、QuEra、Rigetti 和 IonQ 量子硬件的平台。 * Quandela Cloud：第一台可通过 Perceval 脚本语言访问的欧洲光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：一个基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：一个用于量子计算的工具套件，具有编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：一个用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个 transmon 量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q 网络提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两款硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特传输处理器）和 QX（荷兰国家超级计算机 Cartesius 上的量子模拟器后端，最多可模拟 31 个量子比特）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的协作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。欧洲首款可通过 Perceval 脚本语言访问的光子量子计算机。 * Xanadu Quantum Cloud：基于云的平台，可访问三台完全可编程的光子量子计算机。 * Rigetti Computing 的 Forest：量子计算工具套件，包含编程语言、开发工具和示例算法。 * Microsoft 的 LIQUi|：量子计算软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供量子硬件和 HPC 模拟器访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。 Qutech 是欧洲首个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。 Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。和示例算法。 * 微软的 LIQUi|：一种用于量子计算的软件架构和工具套件，提供编程语言、优化和调度算法以及量子模拟器。 * IBM Q Experience：一个通过基于 Python 的 Qiskit 框架或图形界面提供对量子硬件和 HPC 模拟器的访问的平台。这些平台提供各种模拟器和量子设备，包括多个量子比特处理器、5 量子比特和 16 量子比特可公开访问的设备，以及通过 IBM Q Network 提供的最多 65 量子比特的设备。Qutech 是欧洲第一个为两个硬件芯片提供基于云的量子计算的平台。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，它们托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些著名的基于云的量子计算平台包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。Quantum Inspire 平台提供对完全可编程的 2 量子比特电子自旋量子处理器（称为 Spin-2）的访问，该处理器由两个单电子自旋量子比特组成，托管在由同位素纯化的 28Si 制成的双量子点中。它还提供对 Starmon-5（配置为 X 设置的 5 量子比特 transmon 处理器）和 QX（在荷兰国家超级计算机 Cartesius 上具有最多 31 个量子比特模拟的量子模拟器后端）的访问。用户可以通过图形用户界面或基于 Python 的 Quantum Inspire SDK（支持 projectQ 和 Qiskit 框架）创建基于电路的量子算法。相比之下，Amazon Braket 提供对 IonQ、Rigetti、Xanadu、QuEra 和 Oxford Quantum Circuits 量子计算机的访问，而 QC Ware 的 Forge 提供对 D-Wave 硬件以及 Google 和 IBM 模拟器的访问。本文讨论了基于云的量子计算，这是一种能够通过互联网访问量子计算机的技术。基于云的方法允许开发人员和研究人员使用来自不同供应商的量子硬件和模拟器，而无需物理访问这些设备。这可以促进量子计算领域的合作和创新。一些基于云的量子计算平台的著名例子包括 IBM Q Experience、Quantum Inspire 和 QC Ware Forge。这些平台为用户提供了一系列用于探索和开发量子算法和应用程序的工具和资源。本文还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，突显了人们对这一领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。这些平台为用户提供了一系列工具和资源，用于探索和开发量子算法和应用。文章还提到了几篇与基于云的量子计算相关的研究论文和出版物，凸显了人们对该领域日益增长的兴趣。