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分而治之的组合优化和分布式量子计算
摘要 — 扩展单片量子计算机系统的规模是一项艰巨的任务。随着设备内量子比特数量的增加，许多因素会导致产量和性能下降。为了应对这一挑战，由许多联网量子计算机组成的分布式架构已被提议作为实现可扩展性的可行途径。这样的系统将需要针对其分布式架构量身定制的算法和编译器。在这项工作中，我们引入了量子分而治之算法 (QDCA)，这是一种将大型组合优化问题映射到分布式量子架构上的混合变分方法。这是通过结合使用图形分区和量子电路切割来实现的。QDCA 是应用程序-编译器协同设计的一个例子，它改变了变分假设的结构，以控制量子电路切割带来的指数编译开销。这种跨层协同设计的结果是一种高度灵活的算法，可以根据可用的经典或量子计算资源量进行调整，并可应用于短期和长期分布式量子架构。我们在最大独立集问题实例上模拟了 QDCA，发现它能够胜过类似的经典算法。我们还在超导量子计算机上评估了 8 量子比特 QDCA 假设，并表明电路切割有助于减轻噪声的影响。我们的工作展示了多少台小型量子计算机可以协同解决比其自身量子比特数大 85% 的问题，从而推动了大规模分布式量子计算的发展和潜力。
2023 年年度报告
本文件中包含或通过引用纳入的某些陈述可能构成适用证券立法下的前瞻性陈述或信息。此类前瞻性陈述或信息通常包含带有“预期”、“相信”、“期望”、“计划”、“打算”、“估计”、“提议”等词语的陈述，或暗示未来结果或关于前景的陈述的类似词语。本文件中的前瞻性陈述或信息可能包括但不限于：资本支出和 Vermilion 为此类支出提供资金的能力；Vermilion 的额外债务能力为其提供额外营运资金；关于资本回报、Vermilion 资本计划和运营灵活性的声明；业务战略和目标；运营和财务业绩；估计的储量和资源量；石油和天然气销售；未来的生产水平及其时间，包括 Vermilion 的 2024 年指导和年均生产增长率；原油和天然气价格变化、汇率和通货膨胀率变化的影响；由于不可预见的情况导致生产或销售量大幅下降；关键会计估计可能发生变化的影响；关于 Vermilion 预计在 2024 年钻探的未来项目库存井的增长和规模的声明；勘探和开发计划及其时间安排；Vermilion 减少债务的能力；关于 Vermilion 的对冲计划、其增加对冲头寸的计划以及 Vermilion 的对冲计划对项目经济和自由现金流的预期影响的声明；气候相关风险的潜在财务影响；收购和处置计划及其时间安排；运营和其他费用，包括未来股息的支付和金额；特许权使用费和所得税税率以及 Vermilion 对未来税收和应税性的预期；以及监管程序和批准的时间安排。
通过量子神经网络集成技术节省资源
新兴的量子机器学习领域 [ 1 ] 有望利用量子计算技术提高机器学习算法的准确性和速度。尽管量子机器学习有望在化学、物理学、材料科学和药理学中某些类型的问题上发挥作用 [ 2 ]，但它是否适用于更传统的用例仍不确定 [ 3 ]。值得注意的是，可用的量子机器学习算法通常需要经过调整才能在“NISQ”设备 [ 4 ] 上运行，这些设备是当前的噪声量子计算机，没有纠错，并且具有适中的量子比特数和电路深度能力。在量子机器学习场景中，经典神经网络的量子对应物——量子神经网络 [ 5 ] 已经成为解决量子领域有监督和无监督学习任务的事实标准模型。虽然量子神经网络引起了广泛的兴趣，但它们目前也存在一些问题。第一个是贫瘠高原 [ 6 ]，其特点是随着系统规模的增加，损失梯度的方差呈指数快速衰减。这个问题可能会因各种因素而加剧，比如量子电路表达能力过强 [ 7 ]。为了解决这个问题，需要精心设计量子神经网络 [ 8 ]，并结合可表达性控制技术，如投影 [ 9 ] 和带宽控制 [ 10 ]。第二个问题，也是本文要解决的问题，涉及运行量子神经网络所需的资源量（总量子比特数有限——目前最多一百多个——以及当前量子设备上操作的低保真度严重限制了量子神经网络在输入维度和层数方面的大小）。为了解决后一个问题，我们建议采用 NISQ 适当的集成学习实现 [11]，这是经典机器学习中广泛使用的技术，用于通过使用多个弱组件构建更强的分类器来调整特定机器学习机制的偏差和方差，从而使整个集成系统的表现优于最好的单个分类器。集成系统的有效性已在经验和理论上得到广泛证明 [12]，尽管
一种脑启发的高维计算方法，用于分类癌症的大量DNA甲基化数据
摘要：癌症基因组学的最新进展置于聚光灯DNA甲基化之下，这是一种调节基因组功能的遗传修饰，其修饰在肿瘤发生和肿瘤抑制中具有重要作用。由于下一代测序中的最后进步产生的高维和大量基因组数据，有效地利用DNA甲基化数据在诊断应用中，例如在健康VS患病样本中，有效地利用DNA甲基化数据。此外，最先进的技术不足以快速产生可靠的结果或有效地管理大量数据。因此，我们建议通过分析其DNA甲基化数据来分析肿瘤与非肿瘤样本的HD分类器，这是一种基于内存认知的高维（HD）监督机学习算法。该方法从人的大脑能够通过采用过度向量而没有单个数值值来记忆和区分简单概念的灵感。完全按照大脑的工作，这允许编码复杂的模式，这使整个架构都可以通过嘈杂的数据来解决故障和错误。我们设计和开发一种算法和一个能够使用HD方法执行监督分类的软件工具。我们对不同类型癌症的三个DNA甲基化数据集进行了实验，以证明我们的算法的有效性，即乳腺浸润性癌（BRCA），肾脏肾脏乳头状细胞癌（KIRP）和甲状腺癌（THCA）。，我们在准确性和计算时间方面获得了出色的结果，其计算资源量较低。此外，我们通过将其（i）与BigBiocl进行比较，该方法基于一个基于随机森林的软件，用于对分布式计算环境中的大型OMICS数据集进行分类，（ii）支持向量机（SVM）和（iii）与决策树的最新分类方法。最后，我们在GitHub上自由发布数据集和软件。
贸易与蓝色经济
“蓝色经济”或“海洋经济”包括直接在海洋和海域进行的经济活动，或利用海洋产出物进行消费或作为收入来源。但其核心是可持续利用海洋资源的理念。蓝色经济起源于联合国可持续发展大会认可的“绿色经济”概念，许多岛屿和沿海国家已将其作为实现可持续增长的机制。这一概念源于这样的认识：许多小岛屿发展中国家拥有广阔的海洋区域，这些国家未来的资源基础主要是海洋。它还体现了将生物多样性的保护、可持续利用和管理结合起来的经济和贸易活动。在这方面，蓝色经济还支持岛屿和沿海社区的可持续生计和粮食安全。此外，加勒比国家四面环海，对大片海域拥有管辖权，在许多情况下，这些海域远远超过这些国家本身的陆地面积。加勒比地区的人均海洋资源量巨大，这意味着“蓝色经济”提供了持续、环保、社会包容的经济增长前景，并为将保护政策和可持续方法结合起来开发这种资源的贸易活动提供了许多可能性。为了反映这一重要性，许多国家、地区和国际政策机构都制定了旨在帮助各国政府了解和可持续开发海洋的计划。例如，2013 年，东加勒比国家组织政府首脑通过了《东加勒比区域海洋政策和行动计划》。该区域政策提供了一个框架，以合理和可持续的方式指导东加勒比地区海洋活动的规划和发展。显然，海洋环境可以在加勒比国家的整体经济中发挥重要作用。考虑到这一点，本课程将努力为政策制定者、商人、大学生、学者和公众提供机会，让他们了解和思考如何以可持续发展的方式发展蓝色经济，从而为该地区带来最大的贸易优势，同时确保海洋生态系统服务/资源可供子孙后代使用。
pine cliff energy ltd. - 公司介绍
本演示稿中包含的某些陈述包括含有“预期”、“可能”、“应该”、“期望”、“寻求”、“或许”、“打算”、“可能”、“将”、“相信”等词语和类似表述的陈述，与非历史事实有关的陈述，以及关于我们对未来将会或可能发生的发展、结果和事件的信念、意图和期望的陈述，构成适用加拿大证券立法含义内的“前瞻性信息”，并且基于我们根据经验和看法做出的某些假设和分析。特别是，本演示稿包含有关以下内容的陈述：Pine Cliff Energy Ltd.（“公司”中的“Pine Cliff”）资产的潜在增长机会和收益；关于 Pine Cliff 的备考信息；预期下降率；公司的战略以及公司执行该战略的能力；预期调整后资金流；未来股价回报率；未来资本支出，包括其金额、时间和性质；石油和天然气价格及需求；资金流/调整后的资金流对天然气价格的杠杆作用；企业净回值和盈亏平衡价格及其抵御大宗商品价格波动的能力；预期营业费用、加工和收集收入、运输成本、特许权使用费率、一般及行政费用和利息费用；资金流（在此定义为商品收入加上加工和收集收入减去特许权使用费、营业费用、运输、一般及行政费用和利息）；石油和天然气行业的扩张和其他发展趋势；储量和资源量；预计最终采收率（“ EUR ”）；估计每口井的资本；业务战略和前景；业务和运营的扩张和增长；维护现有的客户、供应商和合作伙伴关系；未来收购机会，包括其金额、时机、成功和性质；公司筹集资金的能力；公司增加产量、偿还债务、支付股息、回购股份的能力；供应渠道；会计政策；信用风险；钻井或重新完井地点的可用性和数量，包括其时机和成功；预期内部收益率（在此定义）；预期 IP365（在此定义）；资产的潜在增长机会；Pine Cliff 资产退役义务的变化；资产退役义务的时间安排；2024 年生产指导；2024 年资本指导，包括资本预算的分配；2024 年调整后的资金流量预测；2024 年调整后的资金流量敏感度；2024 年自由资金流量收益率；以及其他此类事项。因此，许多因素可能导致 Pine Cliff 的业绩或成就与任何未来结果存在重大差异，此类前瞻性陈述可能明示或暗示的业绩或成就。由于本文包含风险、不确定性和假设，读者不应过分依赖这些前瞻性陈述。本演示文稿中由第三方编制的所有数据、预测、敏感性、图表或任何其他信息均归功于该第三方，Pine Cliff 不对此类信息的准确性负责。此外，与“储量”相关的陈述本质上是前瞻性信息，因为它们涉及隐含的评估，基于某些估计和假设，即所述储量在未来可以盈利地生产。本文提供的回收率和储量估计仅为估计值，不保证估计的储量将被回收。 Pine Cliff 警告称，其未来的石油、天然气和天然气液体产量、收入、调整后的资金流、流动性、未来运营计划、费用、石油和天然气价格前景、未来资本支出的时间和金额以及其他前瞻性信息都受通常发生在石油和天然气勘探和开发、生产和销售中的所有风险和不确定性的影响。