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评估近期量子计算机上纠缠量子态的误差缓解策略
摘要：纠缠是量子力学特性之一，最近出现的量子计算机将计算能力成倍增加归因于纠缠。然而，这些系统受到一系列噪声诱导物理过程和硬件级缺陷的影响，导致量子电路的结果出现错误。量子误差缓解算法旨在缩短有足够的量子比特来补偿这些影响的时间，以提高近期量子设备的结果准确性。这项实证研究描述并比较了在真实量子计算机上纠缠条件下量子态误差缓解的常用基本方法。结果表明，两种易于实施的电路设计和测量误差缓解技术可以显著提高结果质量。
转移性结直肠癌靶向治疗和免疫治疗耐药性的近期和未来策略
摘要：结直肠癌 (CRC) 是全球癌症相关死亡的第三大常见原因，20% 的 CRC 患者在诊断时就已出现转移。转移性 CRC 的治疗以氟嘧啶为基础的化疗加上奥沙利铂和伊立替康等其他药物为基础。迄今为止，基于分子背景，靶向疗法（例如针对表皮生长因子受体的单克隆抗体或抑制血管生成）被用于改善转移性 CRC 的治疗。此外，最近，免疫药物被发现对错配修复系统缺陷的患者有效。靶向疗法和免疫疗法的施用可显著提高患者的生存率；然而，这些药物并不总是有效。在大多数情况下，缺乏有效性是由于原发性耐药性的产生，要么在治疗前已经存在耐药诱导因子，要么在治疗开始后获得耐药性。在本综述中，我们描述了最相关的靶向疗法和免疫疗法，并详细阐述了对不同已获批准或正在开发的靶向药物产生耐药性的原因。然后，我们展示了可能克服转移性 CRC 中原发性或获得性耐药性的机制和药物。
1. 建议学生上传近期护照尺寸的照片和签名。学生可以在
学位课程 课程名称 空缺 B. TECH 001 计算机科学与工程技术学士空缺 - I B. TECH 002 信息技术技术学士空缺 - I B. TECH 003 电子与通信工程技术学士空缺 - I B. TECH 004 生物技术技术学士空缺 - I B. TECH 006 化学工程技术学士空缺 - I B. TECH 007 机械工程技术学士空缺 - I B. TECH 013 土木工程技术学士空缺 - I B. TECH 014 纺织技术技术学士空缺 - I B. TECH 016 电气工程技术学士空缺 - I B. TECH 018 皮革技术技术学士空缺 - I B. TECH 028 电气与电子工程技术学士空缺 - I B. TECH 031 生物医学工程技术学士空缺 - I B. TECH 032 汽车工程技术学士名额 - I B. TECH 034 食品技术技术学士名额 - I B. TECH 040 仪器仪表与控制工程技术学士名额 - I B. TECH 052 服装生产管理技术学士名额 - I B. TECH 053 电子与仪器仪表工程技术学士名额 - I B. TECH 054 土木与环境工程技术学士名额 - I
近期量子计算机上多体模拟的简化密度矩阵方法
3 用于分子模拟的量子计算 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . ...
具有近期设备的开放系统的非相干量子算法动力学
混合量子-经典算法是在噪声中尺度量子 (NISQ) 技术下实现量子计算最有前途的系统之一。在本文中，我们首先使用一种高效的基于拉格朗日的方法研究了一种服从冯诺依曼方程的密度矩阵的量子动力学算法。然后，我们用一种混合量子-经典算法考虑了用汉密尔顿集合描述的无序量子系统的集合平均的动力学。在最近的一项工作 [Phys. Rev. Lett. 120, 030403] 中，作者得出结论，由于无序平均值的性质，开放系统的动力学可以用汉密尔顿集合来模拟。我们研究了我们的算法，使用主方程形式的高效变分量子电路来模拟开放系统的非相干动力学（退相干）。尽管开放系统的演化是非幺正的，但我们的方法仍然适用于具有幺正量子操作的非相干动力学的广泛问题。
LILLIPUT：用于近期量子纠错的轻量级低延迟查找表解码器
量子设备的错误率比运行大多数量子应用程序所需的错误率高出几个数量级。为了弥补这一差距，量子纠错 (QEC) 对逻辑量子位进行编码并使用多个物理量子位分发信息。通过定期对逻辑量子位执行综合征提取电路，可以在运行程序时提取有关错误（称为综合征）的信息。解码器使用这些综合征来实时识别和纠正错误，这对于防止错误累积是必要的。不幸的是，软件解码器速度很慢，而硬件解码器速度快但准确性较低。因此，到目前为止，几乎所有的 QEC 研究都依赖于离线解码。为了在近期的 QEC 中实现实时解码，我们提出了 LILLIPUT——一种轻量级低延迟查找表解码器。LILLIPUT 由两部分组成——首先，它将综合征转换为错误检测事件，这些事件被索引到查找表 (LUT) 中，其条目实时提供错误信息。其次，它通过离线运行软件解码器，对 LUT 进行错误分配编程，以应对所有可能的错误事件。LILLIPUT 可以容忍量子硬件中任何操作的错误，包括门和测量，并且可容忍的错误数量随着代码大小而增加。LILLIPUT 在现成的 FPGA 上使用的逻辑不到 7%，因此可以实际采用，因为 FPGA 已经用于设计现有系统中的控制和读出电路。LIL-LIPUT 的延迟只有几纳秒，可以实现实时解码。我们还提出了压缩 LUT (CLUT) 来减少 LILLIPUT 所需的内存。通过利用并非所有错误事件都同样可能的事实，并且只存储最可能的错误事件的数据，CLUT 将所需内存减少了多达 107 倍（从 148 MB 减少到 1.38 MB），而不会降低准确性。
回顾近期独立和电网集成混合可再生能源系统：系统优化和能源管理策略
[39] 2018 ✗ ✓ ✗ ✓ ✗ ✗ BB ✗ ✗ BB ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ [40] 2018 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ [41] 2017 ✓ ✗ BB ✗ ✓ ✓ ✓ BB ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✓ ✗ [42] 2016 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ ✗ [43] 2016 ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ ✗ ✓ ✓ ✓ ✓ ✗ ✓ ✗ ✓ ✗ ✓ [44] 2016 ✓ ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ BB ✓ BB ✗ ✓ ✗ ✗ [45] 2016 ✗ ✗ ✗ ✗ ✓ ✓ ✓ ✓ ✓ BB ✗ ✗ ✓ ✗ B
远程外科专家会议的见解，有关近期临床经验和远程外科现状的见解
抽象的远程手术为增强外科手术能力，更广泛的医疗保健服务以及可能改善患者预后提供了机会。网络可靠性是成功实施伸缩性的基础。它依赖于具有超低延迟的强大的高速通信网络。显着滞后已显示出危害精度和安全性。此外，全面的远程植物学采用也需要仔细考虑道德挑战。在2024年2月3日至4日在美国佛罗里达州奥兰多举行的第一次伸缩共识会议上，已经对这些问题进行了深入了解。在会议期间，已经据报道了远程手术的现状，这些机器人系统显示出远程手术潜力。Hinotori是由Medicaroid开发的机器人辅助手术平台，仅进行了远程手术作为临床前测试。中国深圳的边缘医疗公司报告了一百多个动物和30种现场人类手术。 Kanguo报道了人类伸缩病例的距离超过3000公里。中国的微型人群以高达5000公里的距离收集了100多项人工操作。不过，在成功实施伸展性实施之前，有几个问题 - 环保，数据隐私，技术故障 - 尚待解决。将讨论扩展到涵盖道德，财务，监管和法律考虑也是必不可少的。伸缩式合作社区正在共同努力解决该领域的最佳实践。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。
基线和基于过程模型的多模型集合提高了近期湖泊预测的预测技能
湖泊和水库中的抽象水温预测是在不断变化且更可变化的气候下管理重要的淡水资源的宝贵工具，但是以前的努力尚未确定最佳的建模方法。在这里，我们演示了第一个多模型集合（MME）储层水温预测，这是一种预测方法，将单个模型强度结合在单个预测框架中。我们开发了两个MME：一个基于过程的MME和一个五模型MME，其中包括基于过程的和经验模型，以预测温带饮用水库的水温谱。我们发现，相对于单个模型和基于过程的MME，五模型MME的预测性能提高了8％–30％，并使用汇总的概率技能得分进行了量化。尽管预测不确定性增加了，但性能的这种提高是由于五模型MME的预测偏差的大大改善所致。基于过程的模型之间的高相关性导致基于过程的MME相对于基于个体的基于过程的模型，预测性能几乎没有改善。MMES的效用由两个结果强调：（a）在每个深度和地平线（将来的日子）中，任何单独的模型都没有表现最佳，并且（b）MMES避免了表现不佳，因为很少能为任何单个预测期（随着时间的时间<6％）的预测周期产生最差的预测）。这项工作提供了一个示例，说明了如何合并现有模型以改善湖泊和储层中的水温预测，并讨论了在操作预测中利用MME而非单个模型的价值。