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在存在临时或永久缺陷的情况下进行量子误差校正的自适应表面代码
无论是在制造阶段还是在量子组合过程中，例如由于诸如宇宙射线之类的高能量事件，因此构成错误校正代码的Qubits可能会呈现。此类缺陷可能对应于单个Qubits或簇，并可能充分破坏代码以生成逻辑错误。在本文中，我们探索了一种新型的自适应方法，用于在有缺陷的晶格上进行表面代码量子误差校正。我们表明，结合适当的缺陷检测算法算法和确定区域的隔离，使人们可以以量子代码量的大小保留量子误差校正的优势，而量子的费用为量子的尺寸，该量子尺寸与缺陷大小相比。我们的数字表明，代码的阈值不必受到显着影响；例如，对于某个SceNario，在每个逻辑量子位中以相对较高的速率反复出现小缺陷，噪声阈值为2。7％（与2.9％）。我们还与强大的子阈值缩放相关，仅降低了缺陷尺寸的代码距离。这些结果为大规模量子计算机的实验实施铺平了道路，在该实施中将是不可避免的。
使用量子计算校正误差
新德里，印度摘要 - 量子误差校正（QEC）是保护量子信息免受反矫正和错误的重要技术。这涉及算法和技术的设计和实施，以最大程度地降低错误率并提高量子电路的稳定性。QEC中的关键参数之一是错误纠正代码的距离，该代码确定了可以纠正的错误数量。另一个重要参数是误差概率，它量化了量子系统中发生错误的可能性。在这种情况下，仿真扫描的目标像代码中执行的模拟是为了研究QEC代码的性能，以确定距离和错误概率的不同值，并优化代码以最大程度的准确性。通过改变这些参数并观察代码的性能，研究人员可以深入了解如何设计更好的代码并提高量子计算系统的可靠性。我们还讨论了量子计算需要解决的挑战，以实现其在解决实际错误纠正问题方面的潜力。
TISS-net：使用级联双任务网络和误差预测一致性进行脑肿瘤图像合成和分割
从医学图像中准确分割脑肿瘤对于诊断和治疗计划非常重要，而且通常需要多模态或对比度增强图像。然而在实践中，患者的某些模态可能缺失。合成缺失的模态有可能填补这一空白并实现高分割性能。现有方法通常分别处理合成和分割任务，或者将它们联合考虑，但没有对复杂的联合模型进行有效的正则化，导致性能有限。我们提出了一种新颖的脑肿瘤图像合成与分割网络 (TISS-Net)，该网络可以高性能地端到端获得合成的目标模态和脑肿瘤分割。首先，我们提出了一个双任务正则化生成器，可以同时获得合成的目标模态和粗分割，它利用肿瘤感知合成损失和可感知正则化来最小化合成和真实目标模态之间的高级语义域差距。基于合成图像和粗分割，我们进一步提出了一个双任务分割器，它可以同时预测细化分割和粗分割中的误差，其中引入这两个预测之间的一致性以进行正则化。我们的 TISS-Net 通过两个应用进行了验证：合成 FLAIR 图像用于整个神经胶质瘤分割，合成增强 T1 图像用于前庭神经鞘瘤分割。实验结果表明，与现有模态的直接分割相比，我们的 TISS-Net 大大提高了分割精度，并且优于最先进的基于图像合成的分割方法。2023 作者。由 Elsevier BV 出版 这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
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驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制
蛋白质生物化学中的综合方法
Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒
使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测
将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商
重新审视模型提取攻击-NSF -PAR
使用的MXENE特性的第一原理研究
针对亚组公平性的特定分销审计
1孕妇的养育和自愿的选择性育种...
分布式线性随机近似的有限时间误差边界
1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González...
基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电
铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S]
如何为建议基础模型索引项目ID
通过局部底物调节酶级联活性...
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-NSF -PAR的会议录 驯服平台功率：在平台管理中考虑责任制 蛋白质生物化学中的综合方法 Microsoft Word-修订文本3.4通过螯合中氧化还原流量电池中最大化钒 使用复发图卷积方法预测年度积雪的预测 将良好和优质的物品分配给具有二次下估值的代理商 重新审视模型提取攻击-NSF -PAR 使用的MXENE特性的第一原理研究 针对亚组公平性的特定分销审计 1孕妇的养育和自愿的选择性育种... 分布式线性随机近似的有限时间误差边界 1 2抑制和自相矛盾的选择。 3 ValeriaV.González... 基于反馈的故障和健康自适应电池的最佳充电 铁摄取调节剂（Fur）的C末端结构域结合了A [2FE-2S] 如何为建议基础模型索引项目ID 通过局部底物调节酶级联活性... AAAS
电动汽车（EV）被认为是传统车辆的环保选择。作为电动汽车中最关键的模块，电池是具有非线性行为的复杂电化学成分。车载电池系统的性能也受复杂的操作环境的影响。实时电动汽车电池在服务中的状态预测很棘手，但对于实现故障诊断和有助于预防危险事件至关重要。具有时间序列分析中有优势的数据驱动模型可用于从有关某些性能指标的数据中捕获降解模式并预测电池状态。变压器模型能够使用多头注意区块机制有效地捕获长期依赖性。本文介绍了标准变压器和仅编码变压器神经网络的实施，以预测电动电池的健康状况（SOH）。根据NASA卓越网站公开访问数据集的锂离子电池的分析，提取了与电荷和放电测量数据有关的28个功能。使用Pearson相关系数筛选功能。结果表明，过滤的特征可以有效提高模型的准确性以及计算效率。提出的标准变压器在SOH预测中表现出良好的性能。
哈罗测绘中误差传播与产生的研究...
摘要 — 在本文中，我们借助 MATLAB 模拟器研究了在 IBM-Q 硬件上运行的 Harrow-Hassidim-Lloyd (HHL) 量子算法中的错误传播和生成。HHL 是一种量子算法，在解决线性方程组 (SLE) 时，它可以比最快的经典算法（共轭梯度法）提供指数级加速。但是，如果没有错误校正，由于其复杂性，即使在 2 变量系统中也无法给出正确的结果。在本研究中，在 IBM-Q 中实现了 2 变量 SLE 的 HHL 量子电路，并在电路的每个阶段之后提取错误并与 MATLAB 模拟器进行比较。我们确定了三个主要的错误来源，即单量子位翻转、门不保真和错误传播。我们还发现，在辅助位旋转阶段，错误变大，但编码解决方案仍然具有高保真度。然而，在逆量子相位估计之后，解决方案大部分丢失，而逆量子相位估计是有效提取解决方案所必需的。因此建议，如果纠错资源有限，则应将其添加到电路的后半部分。
利用量子误差校正对恒星进行成像
高分辨率、大基线光学干涉仪的发展将彻底改变天文成像。然而，传统技术受到物理限制的阻碍，包括损失、噪声以及接收光通常具有量子性质的事实。我们展示了如何使用量子通信技术克服这些问题。我们提出了一个使用量子纠错码保护和成像远距离望远镜站点接收的星光的通用框架。在我们的方案中，光的量子态通过受激拉曼绝热通道相干地捕获到非辐射原子态中，然后将其印入量子纠错码中。该代码在提取图像参数所需的后续潜在噪声操作中保护信号。我们表明，即使是小的量子纠错码也能提供显着的抗噪声保护。对于大代码，我们发现噪声阈值低于该阈值可以保留信息。我们的方案代表了近期量子设备的应用，它可以将成像分辨率提高到超出使用传统技术可行的水平。
使用经典代码的权重分布描述具有擦除误差的量子计量
量子计量有望成为量子技术的一个突出用例。然而，噪声很容易降低这些量子探测状态的质量，并抵消它们在无噪声环境中提供的量子优势。虽然量子纠错 (QEC) 可以帮助解决噪声问题，但容错方法对于近期使用来说资源过于密集。因此，需要一种 (近期) 稳健的计量策略，该策略可轻松适应未来基于 QEC 的量子计量。在这里，我们通过研究由最小距离 d ≥ t + 1 的 [ n, k, d ] 二进制块码构成的量子探测状态的性能，提出了这样一种架构。此类状态可以解释为 CSS 码的逻辑 | + + · · · + ⟩ 状态，其逻辑 X 组由上述二进制码定义。当量子探测状态的常数 t 个量子比特被擦除时，利用量子 Fisher 信息 (QFI)，我们证明由此产生的噪声探测可以给出磁场估计值，其精度与相应 2 t 缩短代码的权重分布的方差成反比。此外，我们证明，如果 C 是任何与长度为 n 的线性内部重复代码连接的代码，那么量子计量中就可能存在量子优势。这意味着，给定任何恒定长度的 CSS 代码，与长度为 n 的线性重复代码的连接对于具有恒定擦除误差数量的量子计量是渐近最优的。除了基本的 QFI 结果之外，我们还明确构建了一个可观测量，当在这种受噪声代码启发的探测状态上测量时，它可以对磁场强度产生一定的精度，并且在磁场强度消失的极限下也表现出量子优势。我们强调，尽管使用了编码理论方法，但我们的结果并不涉及综合征测量或错误校正。我们用 Reed-Muller 码构建的探测状态示例来补充我们的结果。
量子通信中的位阶段误差缓解
摘要 - Quantum链接本质上是嘈杂的，量子信息位（Qubits）在0.5毫秒内的纠缠状态中遭受了13％的降解。因此，缓解错误对于多跳量子网络中可靠的端到端数据通信至关重要。与在单个量子计算机的包含环境中执行的典型操作相比，由于每个中间链路上噪声的随机变化，因此在此类计算机的分布式网络中删除了比特和相位流误差。本文介绍了一种确定比特和相纹误差（缩写为“ BIP”）的方案，并减轻它们以进行分布式和网络的量子系统。为了实现这一目标，我们使用一般误差模型对环境噪声进行建模，并在不同的计算库中获取误差校准矩阵，以实现比特相折叠误差。的结果表明，通过纠正BLOCH球体表示中的高程θ和方位角φ，BIP与已接收量的误差缓解方法相比，接收到的Qubits的忠诚度超过了95％。索引术语 - Quantum通信网络，减轻量子错误，量子计算
参考状态误差缓解：化学高精度量子计算的策略
摘要：变形和门错误严重限制了最先进的量子计算机的功能。这项工作介绍了一种量子化学的参考状态误差（REM）的策略，可以直接在当前和近期设备上实施。REM可以与现有的缓解程序一起应用，同时需要最少的后处理，并且只有一个或没有其他测量值。该方法对基础量子机械ansatz不可知，并且是为变异量子本质量器而设计的。在超导量子硬件上证明了小分子基态能量（H 2，HEH +和LIH）的计算准确性（H 2，HEH +和LIH）的两种量顺序。模拟来证明该方法的可扩展性。■简介
在免疫的先天误差中的树突状细胞
树突状细胞（DC）是启动和维持免疫反应的关键细胞。他们在体内平衡，炎症和自身免疫性中起着至关重要的作用。许多分子调节其功能，包括突触形成，迁移，免疫力和耐受性诱导。许多IEI的特征是在编码这些分子中的几个基因中突变，导致IEI的免疫效率，炎症和自身免疫性。目前，有465个天生的免疫力（IEI）已分为10个不同类别。但是，仅在少数IEI中报告了DC的全面研究。在这里，我们根据最近出版的IUIS分类审查了IEI分类中DC的生物学。我们已经审查了每个组类别中选定的IEI中的DC，并在DC中进行了深入的变化，其中可用的数据可用于DC在临床和免疫学表现中的作用。这些包括严重的免疫效率疾病，抗体缺陷，与相关和综合征特征的联合免疫差，尤其是突触形成的疾病以及免疫调节的疾病。