XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System计算的
量子计算的基础和应用
该教师发展计划（FDP）提供了量子计算的全面概述，涵盖其基本原理，新兴趋势和实际应用。该计划的结构是一系列的讲座和动手会议，为教育者和研究人员渴望了解量子计算的理论和实际方面。大学，博士后研究人员，博士学位学生和在盟军地区工作的行业专业人员的教职员工有资格申请该计划。主题是根据AICTE于2024年12月发布的Qut 01和QT 01和QT 05模型课程的设计。
量子计算的设计自动化
摘要 — 我们正处于一个新“计算时代”的黎明，量子计算机有望在其中找到实际应用。然而，虽然在量子计算机的物理实现方面取得了令人印象深刻的成就，但为这些设备的应用程序设计和实现提供帮助的自动化工具和方法的开发却面临着无法跟上这种发展的风险——我们可能拥有强大的量子计算机，但几乎没有任何适当的手段来实际使用它们。 ERC Consolidator 项目“量子计算的设计自动化”旨在通过为这项新兴技术开发高效且实用的设计方法来为即将到来的设计差距提供解决方案。虽然目前的技术水平受到量子计算的跨学科性的影响（导致考虑不适当的模型、不一致的解释和“错误”的问题表述），但该项目在设计自动化社区和量子计算社区之间架起了一座桥梁。这将允许充分利用设计自动化的潜力，而这种潜力在量子计算中几乎还没有得到利用。本中期报告概述了该项目的动机和方法，并展示了项目前两年开展的部分成果和外展活动。
可扩展性是量子计算的生命线
风险投资和商业部门的作用：短期与长期资本市场在开发新技术中发挥着至关重要的作用。风险投资在量子计算中发挥着积极作用；然而，鉴于 NISQ 的固有局限性，其中许多投资的长期收益有限。这些商业驱动力不一定适用于 FTQC，因为 FTQC 寻求的是实现量子计算真正承诺所需的持续、长期耐心的资本投资。商业和风险投资部门普遍存在的短期思维正在推动量子计算发展专注于短期收益。这些短期收益与建立 FTQC 所需的发展之间的重叠越来越小——这不仅对技术本身而且对投资都是一种风险。
计算的未来 - Indico Global
轨道 1 - 数据和元数据组织、管理和访问 轨道 2 - 在线计算 轨道 3 - 离线计算 轨道 4 - 分布式计算 轨道 5 - 可持续和协作软件工程 轨道 6 - 物理分析工具 轨道 7 - 设施和虚拟化 轨道 8 - 协作、重新解释、推广和教育 轨道 9 - 人工智能和机器学习 轨道 10 - 百亿亿次级科学 轨道 11 - 异构计算和加速器 轨道 12 - 量子计算
揭示神经计算的原理
深度学习算法的根源在于简化的脑回路模型。随着强大计算资源的出现，人工神经网络的设计脱离了其生物学灵感，专注于设计能够以与人类表现相当甚至超过人类表现的准确度解决复杂任务的强大机器。然而，在过去十年中，神经科学和人工智能再次找到了它们最初的共生关系。神经机制被用作开发深度网络架构和训练算法的灵感来源，以找到具有更好的抗噪性、泛化能力和持续学习能力的计算模型。另一方面，受生物启发的网络为理解大脑如何学习和处理信息提供了新的视角，有可能带来创新的治疗应用。此外，标准的深度学习模型已成功应用于神经数据的分析和理解。一个显著的例子是，可以使用人工网络作为大脑某些区域的模型，来预测甚至驱动感官刺激的神经活动。在这篇论文中，我深入研究了深度学习和神经科学之间的相互作用。首先，我从生物学角度介绍了人工神经网络的基本概念，并概述了关于生物学上可行的学习和皮层计算模型的现有文献。其次，我介绍了我对大脑启发学习领域的贡献，包括受突触整合启发的优化器、解决反向传播生物学上不现实方面的学习规则，以及自监督脉冲网络在盲源分离任务中的应用。第三，我介绍了皮层神经元和人工神经网络对对抗性噪声的鲁棒性的比较分析，展示了如何使用深度学习来操纵神经活动以实现规定的模式。第四，我提出了一个框架来量化人类和最先进的人工模型之间的差距，重点关注语言领域。最后，我反思了人工智能的未来发展，更具体地说，反思了神经科学是否是推动深度学习突破性进展的必要条件的争论。
交互式计算的概念和工具
通过电子邮件或当面交流的一些话对我的帮助比对话者想象的要大。我正在考虑阅读 Colin Klein、Edward Lee、Liesbeth De Mol、Marc Pouzet 和 Nick Wiggershaus 的建议和意见。由于这篇论文的动机主要来自分析哲学家和计算机科学家提出的问题，我非常感谢我在 Jean Nicod 学院的巴黎高等师范学院接受的培训，以及我有机会在罗格斯大学进行为期一年的访问。我特别要感谢 Liz Camp、Carolina Flores、Michael Murez 和 François Recanati。我还要感谢 Benjamin Icard、Pierre Trefouret、Frédéric Fogacci 和 Wendy Carrara 的想法和建议，帮助我思考论文发表后的下一个冒险。
量子信息和计算的机器学习
本汇编论文探讨了机器学习，量子信息和计算的合并。受神经网络和基于梯度的学习的成功的启发，论文探讨了如何适应这些想法，以解决量子系统建模和控制过程中出现的复杂问题，例如具有噪声数据的量子层析成像或通过结合物理学的约束来解决具有噪声数据或优化量子操作的量子层析成像。我们还使用物理意义的先验讨论了对量子状态的贝叶斯估计。古典机器学习可以激发新的量子计算算法。提出了一个这样的想法，以使用隐式分化扩展变异量子算法的功能，从而可以直接计算量子计算机上的物理有趣数量作为梯度。隐式分化还导致了一种新的方法，可以生成多部分纠缠量子状态并允许对量子机学习算法进行超参数调整。Several new experiments were possible due to the theoretical and numer- ical techniques developed in the thesis — robust generation of a Gottesman- Kitaev-Preskill and cubic phase state in a 3D cavity, fast process tomography of a new family of superconducting gates with known noise, efficient process tomography of a physical operation implementing a logical gate on a bosonic error-correction code, and the reconstruction of a光电子的量子状态。
量子计算的风险与机遇
虽然量子比特的数量本身不足以作为性能指标（[Smit22]），但复杂性的指数增长表明了量子计算机未来可能拥有的潜在计算能力（[Feld19]）。实验室的概念验证为成熟量子技术的潜在能力带来了光明的前景。一旦成熟，量子技术将大大加快计算速度，在数据湖分析、工业流程建模或网络流量优化等方面带来优势。此外，它的计算能力将大大减少破解基于大数分解的加密密钥所需的时间——这在今天是一个难题，但未来将变得相对容易破解。凭借其先进的计算能力，量子计算机将对 RSA 等广泛使用的加密解决方案构成威胁（[MIT19]）。