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量子计算与人工智能
摘要 量子计算与人工智能 (AI) 的交汇标志着计算技术进步的一个时刻。虽然这两种技术在各自的领域都取得了进展，但它们的结合有望重新定义计算能力的极限。本文深入探讨了量子计算与人工智能的融合，不仅可以提高计算速度，还可以解决当前传统计算方法难以解决的复杂问题。我们将探讨这种整合如何推动各个领域的进步，例如医疗保健，可能实现更快、更精确的诊断系统；金融，能够改变风险评估和欺诈检测；以及网络安全，为牢不可破的加密提供机会。对话延伸到对药物发现、气候预测和人工智能的影响，展望了量子技术成倍增强人工智能能力的未来。本摘要为研究量子计算与人工智能的融合如何预示着一个技术创新时代的到来奠定了基础，这将从根本上重塑我们解决问题的方法，解决一些社会最紧迫的问题。关键词：量子计算、人工智能、超级人工智能、量子人工智能、技术转型
用于粗粒基因调节网络的数据驱动优化方法。
总结系统生物学中的一个主要挑战是了解基因调节网络（GRN）中的各种基因如何共同执行其功能和控制网络动态。在具有数百个基因和边缘的大型网络的情况下，该任务变得极为难以解决，其中许多具有冗余的调节作用和功能。现有的模型减少方法通常需要对动态系统及其响应动力学参数的详细数学描述，而动力学系统通常不可用。在这里，我们提出了一种用于使用基于合奏的数学建模，降低维度降低和通过Markov Chain Monte Monte Carlo方法优化基因的数据驱动的大grn，名为Sacograci的粗粒度大GRN，称为Sacograci。sacograci需要网络拓扑作为唯一的输入，并且可以抵抗GRN中的错误。我们通过合成，基于文学和生物毒素的GRN进行基准并证明其用法。我们希望Sacograci能够增强我们建模复杂生物系统基因调节的能力。
torchdriveenv：一种增强性学习基准，用于自动驾驶，具有反应性，现实和多样的不可播放的字符
摘要 - 澳大利亚车辆的培训，测试和部署需要现实有效的模拟器。此外，由于不同自主系统中呈现的不同问题之间存在很高的可变性，因此这些模拟器需要易于使用，并且易于修改。为了解决这些问题，我们介绍了Torchdriveim及其基准扩展TorchdriveEnv。TorchdriveEnv是完全在Python中编程的轻质增强学习基准，可以对其进行修改以测试学习车辆行为的许多不同因素，包括不同的运动模型，代理类型和交通控制模式的影响。最重要的是，与许多基于重播的仿真方法不同，TorchdriveEnV与最先进的行为模拟API完全集成。这使用户可以与数据驱动的不可播放的字符（NPC）一起训练和评估驾驶模型，其初始化和驾驶行为是反应性，现实和多样的。我们通过评估培训和验证环境中的常见强化学习基准来说明TorchdriveEnv的效率和简单性。我们的实验表明TorchdriveEnV易于使用，但难以解决。
量子计算与材料科学：将量子退火应用于材料结构分析的实用指南
使用量子计算机进行计算化学和材料科学将使我们能够解决传统计算机上难以解决的问题。在本文中，我们展示了如何使用量子退火器计算有缺陷的石墨烯结构的相对能量。这个简单的系统用于指导读者完成将化学结构（一组原子）和能量模型转换为可在量子退火器（一组量子位）上实现的表示所需的步骤。我们详细讨论了如何在模型中包含不同的能量贡献以及它们对最终结果的影响。用于在 D-Wave 量子退火器上运行模拟的代码以 Jupyter Notebook 的形式提供。本教程旨在为有兴趣运行其第一个量子退火模拟的计算化学家提供快速入门指南。本文概述的方法代表了模拟更复杂系统（例如固体溶液和无序系统）的基础。
评论文章全球量子密钥分发网络部署策略概述
现代电信依靠密码学来保护数据传输的安全，其中密钥的机密性和完整性成为整个系统的瓶颈。当今的密码系统可以分为两类：对称和非对称。非对称密码算法（即公钥算法）的安全性依赖于难以解决的数学问题的计算复杂性，例如整数分解问题（RSA）、离散对数问题（Different logarithm）和椭圆曲线离散对数问题（ECC）[1]。解决这些问题需要大量的计算资源。虽然对于经典计算机来说是不可能的，但是这些问题可以通过运行 Shor 算法的量子计算机在多项式时间内解决 [1, 2]。更糟糕的是，增加密钥长度也无济于事，因为所需的量子比特数仅与密钥长度成线性比例 [1]。2019 年，谷歌声称已经实现了量子霸权 [3]，而 IBM 则认为量子计算机永远不会称霸，而是会与传统计算机协同工作 [4]。另一方面，对称加密算法（例如 AES 和 SNOW 3G）被认为可以抵御量子计算机。尽管 Grover 的
了解Cogat分数
口头推理中相对弱点的相对弱点V-指标包括以下内容：•即使在他们脱颖而出的领域，这些活动也会不必要地挫败学生的表现。难度的常见来源是过度长的方向，并且需要翻译口头提示或需要口头反应的测试。•口头评分较低的学生通常会发现自己在课堂上不知所措，尤其是在第一次遵循指示或试图在不同的言语活动之间转移注意力时。q-定量推理中相对弱点的指标包括：•有些学生更喜欢更多具体的思维方式，并且经常掩盖他们在使用语言概念时未能抽象思考的方法。•对于其他学生来说，困难在于未能开发出作为数字行的内部心理模型。•对于其他学生来说，弱点无非是缺乏思考和谈论定量概念的经验。n-指标包括：•要么学生难以推理图形空间刺激，要么•学生难以解决陌生的问题。
钙钛矿在光伏领域的前沿应用
基于冯·诺依曼体系结构的传统计算机，内存与中央处理器是分离的，处理速度与数据传输速度的不匹配，导致在数字革命面前难以解决海量数据的快速处理和存储问题 [10]。神经形态计算受到生物神经形态系统的启发，由同时充当存储和处理单元的器件组成，可以并行处理大量数据，同时解决记忆墙问题 [11]。各种材料已被应用于塑性突触类器件，以在神经形态计算中同时发挥记忆和处理功能，例如忆阻器、相变材料、钙钛矿等[7，12，13]。基于钙钛矿的突触器件因功耗低、响应快、光电可调等优点而受到广泛欢迎[7，14−18]。Han et al.将CsPbBr 3 量子点与并五苯结合制成光子存储器（图1（a））。该器件表现出光学编程和电擦除的特性（图1（b））。展示了多种突触功能，可进一步应用于图像识别和分类[ 7 ]。
精确覆盖问题中的量子退火间隙和淬火动力学
淬火和退火是量子系统时间演化中的两个极端：退火探索具有缓慢变化参数的汉密尔顿量的平衡相，可用作解决复杂优化问题的工具。相反，淬火是汉密尔顿量的突然变化，产生非平衡情况。在这里，我们研究了这两种情况之间的关系。具体而言，我们表明，退火间隙的最小值（量子退火算法的一个重要瓶颈）可以从描述淬火后动态量子态的动态淬火参数中揭示出来。结合包括神经网络训练在内的统计工具，可以利用淬火和退火动力学之间的关系，从淬火数据中重现退火间隙的完整功能行为。我们表明，通过这种方式获得的有关退火间隙的部分或全部知识可用于设计具有实际解决时间优势的优化量子退火协议。我们的结果是通过模拟随机 Ising Hamiltonian 获得的，代表了精确覆盖问题的难以解决的实例。
使用量子计算机进行蛋白质折叠
半个多世纪以来，蛋白质折叠一直是最困难的问题之一，随机热运动导致构象变化，从而导致能量下降到天然结构，这是漏斗状能量景观中捕获的原理。未折叠的多肽具有广泛的可能构象。由于潜在构象随链长呈指数增长，搜索问题对于经典计算机来说变得难以解决。到目前为止，有理论和实验证据表明，使用量子退火、VQE 和 QAOA 等量子计算方法解决此类优化问题具有优势。虽然谷歌的 DeepMind-AlphaFold 已经取得了很大成就，但我们可以通过量子方法走得更远。在这里，我们展示了如何使用变分量子特征求解器预测蛋白质结构以及 RNA 折叠，并使用条件风险值 (CVaR) 期望值来解决问题并找到最小配置能量，我们的任务是确定蛋白质的最小能量结构。蛋白质的结构经过优化以降低能量。还要确保满足所有物理约束，并将蛋白质折叠问题编码为量子比特算子。
自我编程人工智能 美国
大规模语言模型的最新进展使得以前难以解决的计算机编程任务取得了突破。元学习和神经架构搜索方面的前期工作已在各个任务领域取得了巨大成功，催生了无数种方法，用于算法优化深度学习模型的设计和学习动态。在这些研究领域的交叉点上，我们实现了一个能够修改自身源代码的代码生成语言模型。自人工智能诞生以来，自编程人工智能算法就一直备受关注。尽管已经提出了各种广义自编程人工智能的理论公式，但迄今为止，在现实世界的计算约束下，还没有成功实现过这样的系统。通过将基于人工智能的代码生成应用于人工智能本身，我们开发并通过实验验证了自编程人工智能系统的第一个实际实现。我们通过经验表明，使用代码生成模型实现的自编程人工智能可以成功修改其自身源代码以提高性能，并编程子模型来执行辅助任务。我们的模型可以自我修改各种属性，包括模型架构、计算能力和学习动态。