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World File Search System解码器
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。
拓扑表面编码的可扩展神经解码器
随着嘈杂的中型量子 (NISQ) 设备的出现，实用的量子计算似乎已经触手可及。然而，要超越原理验证计算，当前的处理架构将需要扩展到更大的量子电路，这将需要快速且可扩展的量子误差校正算法。在这里，我们提出了一种基于神经网络的解码器，对于受去极化噪声和综合征测量误差影响的稳定器代码系列，该解码器可扩展到数万个量子比特（与其他最近的机器学习启发解码器相比），并且在各种错误率（低至 1%）下解码时间比最先进的联合查找解码器更快。关键创新是通过在底层代码上移动预处理窗口来自动解码小规模的错误综合征，类似于模式识别方法中的卷积神经网络。我们表明，这种预处理步骤可以在实际应用中有效地将错误率降低多达 2 个数量级，并且通过检测相关效应，将实际错误阈值提高到比传统纠错算法（例如联合查找或最小权重完美匹配）的阈值高出 15%，即使在存在测量误差的情况下也是如此。这种机器学习辅助量子纠错的现场实施将是将纠缠边界推向 NISQ 视界之外的决定性一步。
快速构建可解释的全脑解码器
研究人员通常试图从功能性MRI测量的大脑活动中解码精神状态。严格的解码需要使用形式的神经预测模型，如果它们使用整个大脑，则可能是最准确的。但是，计算负担和缺乏现成的统计方法的解释性可能会使全脑解码具有挑战性。在这里，我们提出了一种构建既可以解释又有能力的全脑性解码器的方法。我们将部分最小二乘算法扩展到具有可变选择的正则化模型，该模型提供了独特的“一次性”，“以后调整一次”方法：用户只需拟合一次模型，并且可以在事后选择最佳的调音参数。我们在实际数据中显示，我们的方法随着数据大小的增加而表现得很好，并产生可解释的预测因子。该算法以多种语言公开使用，希望可以在神经成像研究中更广泛地实施可解释的全脑预测因子。
使用QCA技术的2：4和3：8解码器的设计 div>
从图中可以明显看出6（a），极化随温度升高而降低。对于在可耐受范围内的输出，电路的运行温度为1至9K。在该温度框架内，记录的最低能量为0.0237 eV，如图6（b）。扭结能量的计算在基于QCA的设计电路中很重要。扭结能量是两个相邻或相邻细胞之间的能量差。两个细胞之间的扭结能取决于QCA细胞的维度以及相邻细胞之间的间距。它与温度无关。它是设计稳定性的最显着参数之一。具有最低扭结能量的状态是最稳定的状态。使用公式：
Actis：严格的地方工会——寻找解码器
容错量子计算需要经典硬件来执行纠错所需的解码。并查集解码器是最佳候选解码器之一。它具有非常有机的特性，涉及通过最近邻步骤增长和合并数据结构；这自然表明它有可能使用带有最近邻链接的简单处理器格来实现。这样，计算负载可以以近乎理想的并行性进行分配。在这里，我们首次证明了这种严格（而非部分）局部性是实用的，最坏情况运行时间为 O(d3)，平均运行时间在表面代码距离 d 上是亚二次的。我们采用了一种新颖的奇偶校验计算方案，可以简化以前提出的架构，并且我们的方法针对电路级噪声进行了优化。我们将我们的局部实现与通过长距离链接增强的实现进行了比较；虽然后者当然更快，但我们注意到本地异步逻辑可能会消除差异。
使用多个数据流学习无标签的神经解码器
神经解码领域的最新进展加速了脑机接口的发展，旨在帮助用户完成日常任务，如说话、行走和操纵物体。然而，目前训练神经解码器的方法通常需要大量标记数据，而这些数据在现实环境中可能非常耗费精力或无法获得。一种有趣的替代方法是使用自监督模型，在两个数据流之间共享自生成的伪标签；此类模型在未标记的音频和视频数据上表现出色，但它们在神经解码方面的扩展效果仍不清楚。在这里，我们通过利用多个同时记录的数据流（包括神经、运动和生理信号）来学习没有标签的神经解码器。具体来说，我们应用跨模态、自监督深度聚类来解码脑部记录中的动作；这些解码器与监督和单模态、自监督模型进行了比较。我们发现，与单模态自监督模型相比，在训练期间在两个数据流之间共享伪标签可显著提高解码性能，其准确度接近在标记数据上训练的监督解码器的准确度。接下来，我们开发了在三种模态上训练的解码器，其性能与监督模型相当或略有超过，实现了最先进的神经解码准确度。跨模态解码是一种灵活、有前途的方法，可在没有任何标签的情况下在现实世界应用中实现稳健、自适应的神经解码。
强化学习解码器容忍故障量子计算
张量网络方法已从基于基于基质产物状态的变异技术进行了发展，能够计算一维冷凝的晶格模型的特性到源自更精致状态的方法，例如旨在模拟二维模型物理学的预测纠缠对状态。在这项工作中，我们提倡范式，即对于二维费米子模型，矩阵 - 产品态仍然适用于比直接嵌入一维系统允许的明显更高的精度水平。为此，我们利用了费米子模式转换的方案，并克服了一维嵌入需要是局部的偏见。这种方法认真对待洞察力，即对矩阵态的多种形式和模式转换的单一多种流形，可以更准确地捕获自然相关结构。通过证明新兴模式中残留的低水平纠缠水平，我们表明矩阵态可以很好地描述基态。通过研究晶格尺寸的无旋转费用的相变高达10×10，该方法的功率被例证了。
采用恒定时间解码器的高效 BIKE 硬件设计
摘要。BIKE（位翻转密钥封装）是 NIST 后量子密码标准化过程中一个很有前途的候选方案。它是一种基于代码的密码系统，具有定义简单、底层安全性易于理解和性能优异等特点。该密码系统中最关键的步骤是纠正 QC-MDPC 线性码中的错误。BIKE 团队在标准化过程的第 1 轮和第 2 轮中提出了用于此步骤的位翻转解码器变体。在本文中，我们提出了一种对硬件实现更友好的替代解码器，从而实现与文献相当的延迟区域性能，同时引入了电源侧通道弹性。我们还表明，我们的设计可以使用很少的通用逻辑构建块来加速所有密钥生成、封装和解封装操作。
改进的大脑解码器对失语症患者的交流有望
“我们的研究挑战了Tau的传统观点仅是有害的，这表明它最初可能是大脑免疫防御的一部分，” Pitt Ophthalmology系助理教授高级作家或Shemesh博士说。“这些发现强调了感染，免疫反应和神经变性之间的复杂相互作用，为治疗发育提供了新的视角和潜在的新目标。”
强化学习解码器容忍故障量子计算
抽象拓扑校正代码，尤其是表面代码，目前为大规模容忍量子计算提供了最可行的路线图。因此，在实验性现实且具有挑战性的综合征测量值的背景下，在无需任何最终读取物理量子的情况下，获得了这些代码的快速，灵活解码算法至关重要。在这项工作中，我们表明，解码此类代码的问题自然可以作为解码剂与代码环境之间重复相互作用的过程进行重新重新校正，可以将强化学习的机械应用于该过程，以获取解码剂。原则上，该框架可以通过对环境建模电路噪声进行实例化，但我们通过使用DEEPQ学习来朝着该目标迈出第一步，以获取各种简化的现象学噪声模型的解码剂，这些模型会产生故障综合征测量值，而不包括在完整电路噪声模型中出现的错误的传播。