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用于利用捕获离子或里德堡阵列进行量子计算的任意连通腔介导架构
我们提出了一种硬件架构和协议，用于连接光学腔内的许多局部量子处理器。该方案与捕获离子或里德堡阵列兼容，并通过在腔内进行单光子传输来分配纠缠，从而实现任意两个量子比特之间的传送门。即使对于中等质量的腔，Heralding 也能实现高保真度纠缠。对于由线性链中的捕获离子组成的处理器，具有实际参数的单个腔每隔几 μs 就能成功传输光子，将链间纠缠速率提高到现有方法的 2 个数量级以上，并消除了扩展捕获离子系统的主要瓶颈。对于一个现实场景，我们概述了如何在 200 μs 内实现 20 条离子链（总共包含 500 个量子比特）的任意对任意纠缠，保真度和速率仅受局部操作和离子读出的限制。对于由里德堡原子组成的处理器，我们的方法可以完全连接数千个中性原子。我们的架构所提供的连接性可使用多个重叠腔扩展到数万个量子比特，从而扩展嘈杂的中尺度量子时代算法和汉密尔顿模拟的能力，并实现更强大的高维纠错方案。
患有注意力缺陷多动症的大学生在空间工作记忆任务中大脑网络的动态特性
本研究使用事件相关电位 (ERP) 和空间 2-back 任务研究了患有注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 特征的大学生的空间工作记忆缺陷。我们还使用 EEG 数据计算了感觉水平活动，并研究了 θ 和 alpha 神经振荡、锁相值 (PLV) 和大脑网络。根据成人 ADHD 自我报告量表 (ASRS) 和 Conners 成人 ADHD 评定量表 (CAARS) 的分数，选出一个 ADHD 特征组 (n = 40) 和一个正常对照组 (n = 41)。参与者需要回答呈现的刺激是否与两次试验之前呈现的刺激位于同一位置。在空间 2-back 任务中，ADHD 特征组的反应时间明显慢于对照组。在频谱方面，ADHD 特征组的 θ 功率明显低于对照组。相反，在刺激开始后的 250-1000 毫秒间隔内，ADHD 特征组与对照组相比表现出更高的 alpha 功率。在 PLV 方面，ADHD 特征组表现出的 θ 相位同步性明显弱于对照组，额枕叶区域的连接数也更少。在 θ 脑网络方面，ADHD 特征组的 θ 波段聚类系数明显低于对照组，特征路径长度明显长于对照组。本研究结果表明，具有 ADHD 特征的大学生存在空间工作记忆缺陷，而神经振荡、功能连接和网络中的这些异常活动可能导致空间工作记忆缺陷。
基准计算机学习模型用于量子错误校正
量子误差校正（QEC）是量子计算机系统中的基本问题之一，旨在检测和纠正量子计算机中数据量的错误。由于现有量子计算机中存在不可靠的数据量位，实现量子误差校正是建立稳定的量子计算机系统时的关键步骤。最近，已经提出了基于机器学习（ML）的方法来应对这一挑战。但是，他们缺乏对量子误差校正的透彻理解。为了弥合这一研究差距，我们提供了一种新的观点，可以在本文中了解基于机器学习的QEC。我们发现，Ancilla Qubits中的综合征是由连接数据量量的错误导致的，并且远处的Ancilla Qubits可以提供辅助信息，以排除对数据量值的一些不正确的预测。因此，要检测数据量表中的错误，我们必须考虑远程Ancilla Qubits中存在的信息。据我们所知，在QEC的依赖关系中，机器学习的探索较少。为了填充空白，我们策划了一个机器学习基准，以评估捕获量子误差校正的远程依赖性的能力。为了提供全面的评估，我们评估了七种最先进的深度学习算法，这些算法涵盖了各种神经网络架构，例如卷积神经网络，图形神经网络和图形变压器。我们的详尽实验揭示了一种启发性的趋势：通过扩大接受场来利用遥远的附词量子的信息，QEC的准确性显着提高。例如，U-NET可以提高CNN的余量约50％。最后，我们提供了一项全面的分析，可以激发该领域的未来研究。该代码在补充材料中可用。
数据通信和电信中的近期光子应用。......
0. 前言 高度数字化社会的弊端之一是数据中心的高能耗，这正日益成为瓶颈。为此提到的解决方案之一是越来越多地使用光子学进行数据传输。对于用于连接数据中心的网络电缆，这已经很常见了。下一个重大举措是使用光子集成芯片代替电子芯片。这种光子集成芯片不会像电子芯片那样产生热量而导致能量损失。因此，数据中心的空调设备也不必像现在这样冷却。荷兰在国家增长基金中为此拨出 10 亿美元的计划，显示出对集成光子学领域的雄心。最近，PhotonDelta 财团为此获得了一项奖励，投资 12 亿欧元用于荷兰生产线。这主要针对四个应用领域，其中数据和电信在机遇和挑战方面无疑是第一。问题出现了：这些应用是否已经做好了上市准备，我们能否在荷兰率先推出它们？本文介绍的研究表明，形势十分紧迫，光纤网络已经深入数据中心，但光子学在服务器本身的应用仍处于起步阶段。应该有所作为的光子芯片仍然过于昂贵，而且尚未得到数据中心大规模采用的验证。等待价格曲线下降将导致失去设计和生产这些光子芯片的主动权，并延迟使我们紧张的数据基础设施更加节能。LEAP 希望传递给政府和价值链中涉及的其他各方的考虑之一是实施一个高度集中的“登月”计划，为数据中心设计这套光子芯片，并将它们投入荷兰领先的数据中心生产。从而将荷兰定位为该领域的先驱者，使其率先享受节能数据基础设施带来的好处，并在 2030 年围绕光子学为新一代建立新的经济部门。
《鞭笞》中的大脑网络中断
WAD 的神经影像学发现好坏参半，一些研究报告了脑灌注 15、16 和白质束完整性的变化，17 而其他一些研究则未能通过功能或形态成像发现关联。18、19 静息状态功能磁共振成像 (rs-fMRI) 是一种快速发展的工具，已广泛应用于研究临床人群的异常脑活动。虽然一些研究揭示了 rs- fMRI 与轻度至重度创伤性脑损伤之间的联系，20、21 迄今为止，尚无一项研究在 WAD 人群中发现类似的关联。使用图论方法分析大规模网络最近获得了关注，成为一种用于表征使用 rs- fMRI 观察到的大脑网络的方法。在图论框架内，大脑区域可以被视为由边链接的节点，边由节点对之间成对相关的强度定义。这种节点和边的拓扑排列可以用图来描述，该图可以划分为称为模块的互连子网络。模块化已发现出现在许多复杂系统中，22 神经成像技术的进步已导致将大脑网络描述为分层组织的模块化系统。23、24 模块化作为一种定量测量，可以被视为模块内连接（边）数与模块间连接数之比。在这项初步研究中，我们在 23 名慢性 WAD 患者样本中调查了网络模块化与症状指标之间的潜在联系。之所以选择模块化，是因为它提供了一种全脑网络组织的指标，该指标已显示出作为大脑可塑性的标志的前景，并已应用于一系列临床状况的研究，其中一些临床状况可能与 WAD 表面上相似，例如轻度创伤性脑损伤和 PTSD。 25 - 30 除了用于评估 WAD 的标准临床量表（例如颈部残疾指数 31 和创伤性损伤痛苦量表）外，还纳入了 32 项 MFI 测量值作为结果指标。
革命6G网络：增强性能的深入强化学习方法
从5G到6G网络的过渡代表了通信技术的开创性步骤，该步骤有望重新定义世界的联系，互动和运作。6G将提供极大的性能飞跃，数据速率预计将达到前所未有的每秒1吨（TBP），而延迟降至低至0.1微秒。这种进化有望实现以前难以想象的应用程序和服务，将6G定位为下一波数字转换浪潮中的核心技术。6G最令人兴奋的方面之一是它为需要超低延迟和高带宽的高级应用提供了潜力。自动驾驶汽车将受益于近乎实用的数据传输，使它们可以相互交流，并实时与基础设施进行通信，以提高安全性和效率。这对于减少事故和实现智能运输系统的发展至关重要。此外，诸如全息沟通，增强现实（AR）和虚拟现实（VR）之类的沉浸式体验将达到6G的新高度，提供完全互动的三维体验，这些体验像生活一样，仅受到想象的限制。6G也将允许Terahertz（Thz（Thz）允许通过大量的型号供应大量的数据，并增强了大量的数据。密度。THZ频谱可以在短距离内更快地传输数据，这使其非常适合在茂密的城市地区和智能城市中的应用，在这些应用程序中，大量设备需要同时进行高速连接。因此，6G设置为支持物联网（IoT）的持续扩展，并实时连接数十亿个智能设备。这个庞大的网络将实现一系列新的服务和应用程序，从智能城市的智能照明和能源管理到行业的预测维护。此外，6G管理巨大的设备密度和数据量的能力将增强关键服务，例如实时远程医疗，远程诊断甚至机器人手术。其接近零的潜伏期和超高可靠性（高达99.9999％），6G将允许医疗专业人员从远处执行复杂的程序，从而扩大获得优质医疗保健的机会。这对于医疗专业知识和资源有限的农村和偏远地区尤其具有变革性。超出速度和连接性，可持续性将是6G网络的主要特征。这些下一代网络旨在通过采用先进的能源收获技术和改进的网络管理来优化能源效率。通过智能资源分配，6G网络将最大程度地减少跨基础架构和连接设备的能源消耗。关注可持续性的关注与全球努力减少环境影响并建立绿色技术的努力保持一致，以确保数字连通性的增长并不能以牺牲地球为代价。安全性和隐私增强功能也将是6G的关键组成部分，因为大量的连接设备和生成的数据深度需要强大的保护。总而言之，6G代表不仅代表更快，更广泛的连接性。高级加密，分散的网络体系结构和AI驱动的安全措施将形成安全6G环境的骨干，从而解决了增加连接性的漏洞。这是一个超连接，聪明和可持续的数字未来的基础。通过在医疗保健，运输，工业等方面启用革命性应用，6G将在塑造社会运作，提供便利和创新时发挥关键作用，而