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转置通道方法近似量子误差校正
让我们想象一台量子计算机。其目的是利用典型的量子力学效应（即叠加或纠缠）对量子信息执行操作。如果我们对量子信息进行操作，我们就无法防止量子信息受到某种量子噪声（如退相干）的影响。因此，我们希望实现一种对量子噪声具有鲁棒性的量子计算。此时，量子纠错领域应运而生。本学士论文的目的是给出一种通过转置信道近似量子纠错条件的方法，作为一般恢复操作。在了解一些数学基础知识之后，我们从量子纠错的基本概念开始，并给出一个量子码的例子，称为 Shor 码，它可以抵抗单量子比特错误。然后，我们直接继续介绍量子纠错条件，这为我们提供了一个强大的工具来检查量子码是否满足我们的特定需求。在介绍转置信道作为一般校正操作之后，我们展示了这种特定操作可用于将完美量子误差条件推广到包括近似校正代码。具体来说，它将产生本学士论文的主要结果，即近似量子误差校正条件（AQEC 条件 - 由 Ng 和 Mandayam 首次提出）。此外，我们将介绍此条件的推广，用于非跟踪保留错误。有了这些工具，我们将以近似校正代码的特定示例 π-cat 状态代码结束我们的旅程。我们在近似量子误差校正方面的旅程地图将主要来自加州理工学院量子信息研究所 Hui Khoon Ng 和 Prabha Mandayam 于 2009 年 9 月 4 日提交的论文《近似量子误差校正的简单方法》。
在低温温度下运行的紧凑型惯性纳米置剂
纳米置位在诸如扫描探针显微镜和光学等应用中起着非常重要的作用。我们报告了紧凑的惯性纳米置剂的开发，以及完全计算机的接口电子设备，其运行量低至2 K，并且在我们的全自动针 - Anvil类型点触点触点Andreeve Reflection（PCAR）设备中使用。我们还使用与家用电子设备的Labview接口介绍了完全自动化的操作程序。点接触光谱探针已成功用于在低温下对元素超导体进行PCAR测量。我们的纳米灵敏剂的小占地面积使其非常适合在低温扫描探针显微镜中掺入，并使该设计多功能用于各种研究和工业目的。
成立“以人为本的人工智能社会原则会议”
安高 一人（庆应义塾大学环境信息学部教授、雅虎日本公司 CSO） 岩本敏夫（NTT DATA 公司顾问） 浦川真一（日本财产保险株式会社董事兼执行董事） 江间有纱（东京大学未来倡议研究所特任讲师） 大屋武宏（庆应义塾大学法学院教授） 金井凉太（Araya 公司首席执行官） 基瓦原丰（国家信息通信技术研究所智能科学技术中心研究开发主任）
颞顶皮层参与建模自己和其他人的注意力
摘要在传统观点中，在社会认知中，注意力等同于目光，人们通过追踪他们的目光来追踪别人的注意力。在这里，我们使用fMRI来测试大脑是否以更丰富的方式表示注意力。人们阅读了描述代理商（自己或其他人）的故事，以两种方式指向对象的注意：内部定向（内源性）或外部引起的（外源性）。我们使用多毒素模式分析来检查心形网络中的大脑领域如何编码注意力类型和代理类型。左颞顶连接（TPJ）中的大脑活动模式显示出有关内源性和外源性注意的信息的显着解码。左TPJ，左上颞沟（STS），前胸骨和内侧前额叶皮层（MPFC）显着解码剂类型（自我与其他）。这些发现表明，大脑构建了一个人自己和其他人注意状态的丰富模型，可能是有助于心理理论。
“十条驻地的展览及销售的设立及管理”招募指南
2024年9月24日——（1）具有国防部竞标资格（各部厅统一资格）或同等资格。 （2）业务...规格等。销售价格。市场价格。第 9 页。员工管理（身份管理、健康管理等）和...
将bempleadic Acid重新置为组蛋白脱乙酰基酶6 ...
摘要。在许多人类疾病中观察到组蛋白脱附Lase 6（HDAC6）活性的失调。靶向HDAC6已被确定为基于表观遗传的疗法的理想治疗策略。bempleadicac是一种FDA批准的胆固醇药物。在本研究中，至少据我们所知，bempheicac酸首次被重新占HDAC6抑制剂。bempleadicac在体外抑制HDAC6的活性，IC 50值约为0.8 mm。在计算机分析中预测了HDAC6残基与bempedoic酸之间的氢键和疏水相互作用的形成，这可能归因于其HDAC6抑制潜力。本研究的结果提供了将bempleacic酸带入基于表观遗传学的药物发现平台的新机会。
“在日本海上自卫队下总空军基地设置自助餐厅或商店……
A. 餐馆等 （A.）餐厅、居酒屋：1 家 （B.）咖啡店（包括快餐）：1 家 B. 商店等 （A.）便利店：1 家 （B.）服装店、制服店：1 家 （C.）杂货店：1 家 （D.文具店：1 家 （E.干洗店：1 家 （F.）理发店、美容院：1 家 （6）费用 A. 每平方米的年费用将另行通知。 电费和水费将单独收取。 （7）其他
超对称顶夸克事件分类的量子算法
寻找超对称粒子是大型强子对撞机 (LHC) 的主要目标之一。超对称顶部 (停止) 搜索在这方面发挥着非常重要的作用，但 LHC 下一个高光度阶段将达到前所未有的碰撞率，这对任何新信号与标准模型背景的分离提出了新的挑战。量子计算技术提供的大规模并行性可以为这个问题提供有效的解决方案。在本文中，我们展示了缩放量子退火机器学习方法的一种新应用，用于对停止信号与背景进行分类，并在量子退火机中实现它。我们表明，这种方法与使用主成分分析对数据进行预处理相结合，可以产生比传统多元方法更好的结果。
顶夸克对量子力学对撞机试验中的局域性
高能对撞机中基本粒子量子特性的测试开始出现。顶夸克和反顶夸克系统中的纠缠和贝尔不等式违反尤其令人感兴趣，因为顶夸克是经历级联衰变的不稳定粒子。我们争论顶夸克和反顶夸克在不同衰变阶段的空间分离标准。我们考虑了三个不同情况下的因果分离：顶夸克衰变、W 玻色子衰变以及轻子/喷流与宏观仪器接触时。我们表明，当要求顶夸克和 W 玻色子都在空间间隔内衰变时，事件的空间分数最小。对于通常需要贝尔不等式违反的高不变质量，这几乎与顶夸克衰变要求相同。我们还包括一个选项，用于将顶夸克衰变中的 b 夸克的角度相关性用于自旋相关性测量。我们要求顶夸克和 b 强子衰变都是空间分离的。再次，我们发现在高不变质量下，它几乎与顶夸克和反顶夸克之间的空间分离要求相同。我们为我们提出的标准提供了数值。如果满足这样的标准，则保证系统不存在因果关系。