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关于存款类金融机构对抗量子密码学的反应……
秘钥是经过加密的，而秘钥加密的密钥受到公钥加密的保护。这里，拥有CRQC的攻击者可以采取攻击公钥加密部分的方法来获取通用密钥加密的密钥，然后使用该密钥解密通信内容。因此，即使对称密钥加密部分具有抗量子性，如果公钥加密部分具有量子脆弱性，则整个加密通信可能具有量子脆弱性。为了使此类加密通信对抗量子计算机，必须将公钥加密部分改为PQC，或者使用不依赖公钥加密的方法来保护它。但需要注意的是，当采用不依赖于公钥密码的方法时，可扩展性通常会降低。
附录1 1 参赛人员资格要求 （1）预算……
在确定中标人时，投标文件中所述的金额将依照消费税法规定缴纳消费税。合同金额为根据消费税率加上相当于消费税的金额（若金额有不足1日元的尾数，则尾数四舍五入）。因此，无论投标人是纳税事业体还是免税事业体，投标人均须将预估合同金额减去根据消费税法规定的消费税率加上相当于消费税的金额，并将所得金额填写在投标书中。
X-信息学、计算-X与人工智能技术的关系
这里我们比较了四种具有代表性的X信息学：生物信息学、化学信息学、材料信息学和过程信息学（表1）。除此之外，还有其他领域，例如涉及空间信息的地理信息学和更广泛地涉及地球信息的地球科学信息学。从前缀可以看出，bio- 对应生命科学，chemo- 对应化学，materials- 对应材料科学，process- 对应化学工程。虽然字段不同，但是有很大的重叠，所以如果不了解用法的话可能会造成混淆。 2.2.1 化学信息学和生物信息学 虽然化学信息学涉及化学，但它主要涉及小有机分子，并且主要在药物发现研究中发展。即使在同一药物研发领域，化学信息学技术主要用于寻找先导化合物（活性药物成分的候选分子），而生物信息学通常用于验证体内分子（药物研发的目标分子）的有效性。 在药物发现领域，这些技术有时被统称为药物信息学1)。片剂也可以被视为包裹活性成分的“材料”，我们相信配方（片剂设计）中的材料信息学将在未来继续发展。 2.2.2 材料信息学 同样，在化学领域，当处理用于材料和设备应用的有机化合物和无机材料时，这被称为材料信息学。在寻找新型单一化合物的过程中，所使用的数据科学技术和方法与化学信息学重叠。材料科学不同于化学和生物科学，它还包括现有化合物和原材料的组合以及微观结构的设计，以获得所需的材料特性。
真实超导和基于囚禁离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：近几年来，我们每天处理的图像的大小和数量以及数据量都在迅速增长。量子计算机有望更有效地处理这些数据，因为经典图像可以存储在量子态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这一承诺所基于的范式是正确的。然而，目前，在真正的量子计算机上运行完全相同的算法往往容易出错，无法有任何实际用途。我们探索了在真正的量子计算机上进行图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，目前在量子计算机上编码并随后以最多 5% 的误差检索的图像的大小限制为 2×2 像素。一种绕过这一限制的方法是将经典过滤的思想与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例展示了这种策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是一个人工神经元，在真实的量子计算机上也能很好地运行。
绝热量子计算机上的平衡 k 均值聚类
摘要 绝热量子计算机是一个有前途的平台，可以有效解决具有挑战性的优化问题。因此，许多人对使用这些计算机来训练计算成本高昂的机器学习模型感兴趣。我们提出了一种量子方法来解决 D-Wave 2000Q 绝热量子计算机上的平衡 k 均值聚类训练问题。为了做到这一点，我们将训练问题表述为二次无约束二元优化 (QUBO) 问题。与现有的经典算法不同，我们的 QUBO 公式针对平衡 k 均值模型的全局解。我们在许多小问题上测试了我们的方法，并观察到尽管 QUBO 公式具有理论上的优势，但现代量子计算机获得的聚类解决方案通常不如最佳经典聚类算法获得的解决方案。尽管如此，量子计算机提供的解决方案确实表现出一些有希望的特性。我们还进行了可扩展性研究，以估计使用未来量子硬件在大型问题上我们的方法的运行时间。作为概念的最终证明，我们使用量子方法对 Iris 基准数据集的随机子集进行聚类。
在嘈杂量子计算机上识别对称保护拓扑状态
识别拓扑属性是一项重大挑战，因为根据定义，拓扑状态没有局部序参数。虽然目前还没有针对这一挑战的通用解决方案，但可以通过其纠缠谱中独特的简并性来识别一大类拓扑状态，即对称保护拓扑 (SPT) 状态。在这里，我们提出并实现了两个互补协议来探测这些简并性，分别基于对称解析纠缠熵和基于测量的计算算法。这两个协议将量子信息处理与物质 SPT 相的分类联系起来。它们调用集群状态的创建并在 IBM 量子计算机上实现。将实验结果与噪声模拟进行比较，使我们能够研究拓扑状态对扰动和噪声的稳定性。
在公共量子计算机上测试量子比特旋转的准确性
我们分析了 IBM 提供的公共量子计算机上 π /2 量子比特旋转测试的结果。我们测量绕随机轴旋转 π /2 的单个量子比特，并积累了大量结果统计数据。在不同设备上执行的测试表明，与理论预测存在系统性偏差，偏差程度达到 10 – 3 级。由于脉冲生成的非线性，超过 5 个标准差的一些差异无法通过简单的校正来解释。偏差幅度与门的随机基准测试相当，但我们还观察到明显的参数依赖性。我们讨论了偏差的其他可能原因，包括单量子比特空间以外的状态。对于在不同时间使用的各种设备，偏差具有相似的结构，因此它们也可以用作诊断工具，以消除不完善的门实现和对所涉及物理系统的忠实描述。
研究文章便携式爆炸算法库及其针对命令行，Python和R
基本的本地对准搜索工具（BLAST）是生物信息学中一种多功能且常用的序列分析工具。BLAST允许跨核苷酸和氨基酸序列进行快速，灵活的序列相似性搜索，从而导致了不同的应用，例如蛋白结构域的识别，矫形器搜索和系统发育注释。大多数BLAST实现都是命令行工具，它们作为逗号分隔的值文件产生输出。但是，我们的工具箱仍然缺少一种类似爆炸的算法的便携式，模块化和可嵌入的实现。在这里，我们提出了nsearch，一种命令行工具和C ++ 11库，该库提供了类似BLAST的功能，可以轻松地嵌入任何应用程序中。作为此便携性的一个示例，我们提供了Blaster，该爆炸器利用NSearch为R编程语言提供类似本机爆炸的功能，以及为Python提供类似功能的NPY搜索。这些软件包允许将类似BLAST的功能嵌入到较大的框架中，例如闪亮或Django应用。基准表明，NSearch，NPysearch和Blaster在速度和准确性上与其他常用的现代爆炸实现（例如VSearch and Blast+）相当。我们设想了针对数据科学中常用的其他语言（例如朱莉娅）的类似实现，以促进序列相似性比较。nsearch，Blaster和NPysearch可在BSD 3.0许可下免费使用，并在Github Conda，Cran（Blaster）和PYPI（NPysearch）上使用。
基于实际超导和基于离子离子的量子计算机上的量子图像处理
摘要：在过去几年中，我们每天处理的图像的大小和数量以及我们每天处理的数据量迅速增长。量子计算机承诺将更有效地处理该数据，因为经典图像可以存储在Quantum状态中。量子计算机模拟器上的实验证明了这种诺言是正确的。当前，在真实量子计算机上运行相同的算法通常太容易出错，无法使用任何实际用途。我们探讨了实际量子计算机上图像处理的当前可能性。我们重新设计了一种常用的量子图像编码技术，以降低其对错误的敏感性。我们通过实验表明，要在量子计算机上编码的图像的当前尺寸限制，随后以5％的误差为2×2像素。避免这种限制的一种方法是将经典过滤的想法与仅在本地运行的量子算法相结合。我们使用边缘检测的应用示例来显示此策略的实用性。我们的混合过滤方案的量子部分是人工神经元，在实际量子计算机上也很好地工作。