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乘法策略和计算资源的占用
本文提出了一位数乘法策略的分类，然后用它来阐明乘法所涉及的学习任务的性质。在以前的研究中，人们普遍认为，儿童的大部分策略发展是由他们与数字有关的一般概念能力的变化所驱动的。相反，我们认为，在一位数乘法成为课堂明确关注的焦点期间，策略使用的变化主要由数字特定的计算资源的学习所驱动。因此，我们根据执行乘法策略时所使用的数字特定资源对乘法策略进行分类。为了支持我们的结论，我们选取了在乘法教学之前、期间和之后对三年级学生进行的访谈资料。
基于测量的量子计算资源的层次结构
摘要对于某些受限制的计算任务，量子力学在任何可能的经典实现方面都提供了可证明的优势。使用了基于测量的量子计算（MBQC）的框架证明了其中几个结果，其中非局部性和更常见的上下文性已被确定为某些量子计算的必要资源。在这里，我们通过在允许的操作和可访问量子的数量上完善其资源需求，从而更详细地考虑MBQC的计算能力。更确切地说，我们确定可以在非自适应MBQC中计算哪些布尔函数，其本地操作包含在Clifford层次结构中的有限级别内。此外，对于限制于某些子理论（例如稳定器MBQC）的非自适应MBQC，我们计算计算给定布尔函数所需的量子数量最少。我们的结果指出了资源的层次结构，这些层次结构更敏锐地描述了MBQC的力量，而不是上下文性与非上下文性的二进制。
离散和连续变量系统的量子计算资源
随着量子技术的出现，信息技术的发展已到达一个关键点，有望实现无与伦比的计算能力和解决问题的能力。基于离散变量和连续变量的量子计算有望有效解决计算上难以解决的问题。离散变量量子计算依赖于有限维希尔伯特空间中编码的量子，而连续变量量子计算则利用谐振子的无限维希尔伯特空间。这两种范式在实现通用性和容错性方面都面临挑战，因此需要探索非高斯性和魔法等资源理论。本论文研究了离散和连续变量系统的量子计算资源，并有助于加深我们对实现不同架构中量子计算潜力所必需的资源的理解。我们研究这些资源理论之间的相互作用，提出新的量词并建立离散和连续变量量子计算之间的联系。
Shor 因式分解算法的噪声量子比特量子计算资源分析
我们需要知道实现 Shor 算法所需的量子计算资源。有了这些知识，量子计算机开发人员就可以设定目标，确定哪些领域值得进一步关注，而加密行业可以估计多久可以开发出能够抵御量子计算攻击的加密系统。实际大规模量子计算所需的量子资源和预期性能已经得到研究 [5-8]。然而，由于这些分析的结果因基本假设的不同而有很大差异，因此有必要分析不同条件下所需的资源。我们按照图 1 所示进行资源分析；其结构类似于典型的资源分析结构，但也有一些不同。与其他研究的相似之处如下。为了实现低门错误率，使用了 QEC 代码。因此，该算法被分解为通用门。为了确定要使用的距离，我们分析了算法中基本门步骤的数量 Q，并且由于使用了 T 门，我们确认了用于魔态蒸馏的额外量子比特的数量。此外，通过获取同时使用的 T 门数量，可以确定要准备多少个 T 门工厂。不同之处在于：我们假设逻辑量子比特之间存在全对全连接。为了减少物理量子比特的数量，我们使用旋转平面代码。由于此代码在执行 CNOT 操作时需要进行晶格手术，因此我们对 CNOT 门使用了额外的辅助量子比特。我们还使用了 Fowler 和 Gidney 的魔法状态蒸馏协议 [ 9 ]。
关于利用云计算资源进行联邦资助的人工智能研究和开发的建议
在本报告中，特别委员会就联邦政府如何更好地利用云计算资源进行联邦资助的人工智能研发提出了四项关键建议：（1）启动和支持试点项目，以确定和探索在联邦资助的人工智能研究中使用商业云的优势和挑战；（2）改善教育和培训机会，帮助研究人员更好地利用云资源进行人工智能研发；（3）编目身份管理和单点登录策略方面的最佳实践，以便更有效地利用各种商业云资源进行人工智能研发；（4）建立和发布无缝使用不同云平台进行人工智能研发的最佳实践。每一项建议如果被采纳，都应该加速云资源用于人工智能研发。
NCI 在 2019-20 年支持的计算项目
每年有数千名科学家获得 Gadi 超级计算机的计算时间分配，使他们能够开展具有全国意义的研究。NCI 的计算资源通过几种不同的方案分配，特别是国家计算绩效分配方案 (NCMAS)，这是主要的基于绩效的方案，在澳大利亚四大设施之间分配计算资源；合作者份额；绩效旗舰分配；以及通过与商业组织签订的个人合同。研究人员可以从多个方案访问计算资源，最常见的是通过 NCMAS 和其所在机构的合作者份额的组合。有关分配方案的更多信息，请参阅 NCI 2019-20 年度报告第 26 页的“NCI 绩效访问”部分。
超级计算机 Fugaku 的 HPC 和 AI 计划及未来展望
AI 技术的发展对于实现日本科技政策中宣布的“Society 5.0”不可或缺。随着这种发展的进行，AI 学习所需的计算资源不断增加。通过 K 计算机和超级计算机 Fugaku（以下简称 Fugaku）的开发，富士通一直提供具有丰富计算资源的高性能计算 (HPC) 系统。现在，为了利用 HPC 系统丰富的计算资源进行 AI 学习，我们正在与 RIKEN 合作在 Fugaku 上开发 AI 基础设施。本文介绍了我们与 RIKEN 联合在 Fugaku 上测试和评估 AI 相关软件性能的当前状态以及我们未来在 HPC 和 AI 方面的工作。
iQuantum：用于量子计算环境建模和模拟的工具包
量子计算资源，而无需在量子硬件上进行大量的前期投资，从而在量子软件和算法方面取得了巨大进步。10主要的云提供商，例如 Microsoft Azure、11AWS 12 和 IBM 13，现在都提供基于云的量子计算服务访问。此外，当未来量子硬件普及时，量子计算资源预计将扩展到边缘网络14,15，预示着量子云-边缘连续体混合范式的出现，16其主要组成部分如图1所示。未来的量子计算范式预计将包含位于不同层（包括云和雾/边缘层）的异构量子和经典计算实体。基于云的资源和基于边缘的资源之间的主要区别包括计算能力、移动性以及与数据源或用户的地理距离。17每一层都包含不同的计算资源和中间组件，例如用于资源管理和编排的网关和代理。如果边缘计算资源不足以执行传入的任务，则可以将这些任务迁移或卸载到具有更强大功能的上层云层。18,19 需要强调的是，这是量子计算未来扩展的愿景，而由于当前量子硬件的数量、质量和成本限制，大多数可用的量子资源只能通过云访问。20
建立英国的云计算能力-Demos
在本政策摘要中，我们讨论了如何获得基于AI技术的计算资源在实现英国公众AI福利方面成为关键的关键。，人们非常希望AI可以通过改革和提供新服务并改善响应能力和个性化来帮助支持英国的公共服务。但是，如果没有可靠地访问足够和安全的计算资源来训练和运行使用的模型，就无法实现这些目标。大型公司计算机提供商目前为英国提供大多数计算资源，尽管英国政府不应也不应目的与这些提供商竞争，但必须提供足够的计算来支持其自己的公共部门，在必须处理必须处理私人和敏感数据的情况下，这一点很重要。更重要的是，公共委员会将有助于将人工智能纳入公共服务，对日益关键的资源进行更加无缝和安全的整合，并有机会吸引公民参与决策，以确保正在开发AI解决方案，以解决对公众最重要的社会挑战的开发。