量子点（QDS）阵列是一个有前途的候选系统，实现可扩展的耦合码头系统，并用作量子计算机的基本构建块。在这种半导体量子系统中，设备现在具有数十个，必须仔细地将系统仔细设置为单电子制度并实现良好的Qubit操作性能。必要点位置的映射和栅极电压的电荷提出了一个具有挑战性的经典控制问题。随着QD Qubits越来越多的QD Qubits，相关参数空间的增加充分以使启发式控制不可行。近年来，有一个相当大的努力自动化与机器学习（ML）技术相结合的基于脚本的算法。在这一讨论中，我们概述了QD器件控制自动化进展的全面概述，特别强调了在二维电子气体中形成的基于硅和GaAs的QD。将基于物理的型号与现代数值优化和ML相结合，证明在屈服高效，可扩展的控制方面已经证明非常有效。通过计算机科学和ML的理论，计算和实验努力的进一步整合，在推进半导体和量子计算平台方面具有巨大的潜力。
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基于栅极定义的量子点（QD）的量子计算机有望扩展。但是，随着量子位数量的增加，手动校准这些系统的负担变得不合理，必须使用自主调整。最近有一系列关于各种QD参数自动调整的演示，例如粗门范围，全局状态拓扑（例如，单QD，双QD），电荷和隧道与多种方法偶联。在这里，我们演示了一种直观，可靠和数据效率的工具集，用于自动化的全球状态和电荷调整，并在被认为是物理信息的调整（PIT）中。 PIT的第一个模块是一种基于动作的算法，该算法将机器学习（ML）分类器与物理知识相结合，以导航到目标全球状态。第二个模块使用一系列的一维测量值，首先清空电荷QD，然后校准电容式耦合，然后导航到目标电荷状态，从而调整目标电荷状态。基于动作的调整的成功率一致地超过了适合离线测试的模拟和实验数据的$ 95〜 \％$。使用模拟数据测试时，充电设置的成功率是可比性的，$ 95.5（5.4）〜\％$，对于离线实验测试的成功率略差，平均为$ 89.7（17.4）〜\％$（中位数$ 97.5） 〜\％$）。值得注意的是，高性能在学术清洁室和工业300毫米工艺线上制造的样品的数据中都得到了证明，进一步强调了坑的设备 - 不足程度。共同对一系列模拟和实验设备进行了这些测试，证明了PIT的有效性和鲁棒性。
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近年来，机器学习的巨大进步已经开始对许多科学和技术的许多领域产生重大影响。在本文的文章中，我们探讨了量子技术如何从这项革命中受益。我们在说明性示例中展示了过去几年的科学家如何开始使用机器学习和更广泛的人工智能方法来分析量子测量，估计量子设备的参数，发现新的量子实验设置，协议和反馈策略，以及反馈策略，以及通常改善量子计算，量子通信和量子模拟的各个方面。我们重点介绍了公开挑战和未来的可能性，并在未来十年的一些投机愿景下得出结论。
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我们介绍了一种能够在量子点阵列中找到库仑钻石的方面的算法。我们使用恒定相互作用模型模拟这些阵列，并仅依靠一维栅格扫描（射线）使用正则化最大似然估计来学习设备的模型。这使我们能够确定设备的给定电荷状态，过渡的存在以及它们的补偿门电压是什么。对于较小的设备，模拟器还可以用于计算库仑钻石的确切边界，我们用来评估我们的算法正确地找到了具有高精度的绝大多数过渡。
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当前的量子点（QD）设备的自动传动方法在显示出一些成功的同时，缺乏对数据可靠性的评估。当自主系统处理嘈杂或低质量数据时，这会导致意外的失败。在这项工作中，我们为QD设备的强大自动调整提供了一个框架，该QD设备将机器学习（ML）状态分类器与数据质量控制模块结合在一起。数据质量控制模块充当“守门人”系统，确保只有国家分类器处理可靠的数据。较低的数据质量会导致设备重新校准或终止。为了训练两个ML系统，我们通过结合QD实验的典型合成噪声来增强QD仿真。我们确认，在状态分类器的训练中包含合成噪声可以显着提高性能，在测试实验数据时，准确性为95.0（9）％。然后，我们通过表明状态分类器的性能随着预期的数据质量而恶化，从而验证数据质量控制模块的功能。我们的结果为嘈杂的QD设备的自动调整建立了强大而灵活的ML框架。
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FIG. 1. Schematic diagram of a Variational Quantum Algorithm (VQA). The inputs to a VQA are: a cost function C(θ), with θ a set of parameters that encodes the solution to the problem, an ansatz whose parameters are trained to minimize the cost, and (possibly) a set of training data {ρ k } used during the optimization. Here, the cost can often be expressed in the form in Eq. ( 3), for some set of functions {f k }. Also, the ansatz is shown as a parameterized quantum circuit (on the left), which is analogous to a neural network (also shown schematically on the right). At each iteration of the loop one uses a quantum computer to efficiently estimate the cost (or its gradients). This information is fed into a classical computer that leverages the power of optimizers to navigate the cost landscape C(θ) and solve the optimization problem in Eq. ( 1). Once a termination condition is met, the VQA outputs an estimate of the solution to the problem. The form of the output depends on the precise task at hand. The red box indicates some of the most common types of outputs.
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信号处理是几乎任何传感器系统的基本组件，具有不同科学学科的广泛应用。时间序列数据，图像和视频序列包括可以增强和分析信息提取和量化的代表性形式的信号。人工智能和机器学习的最近进步正在转向智能，数据驱动，信号处理的研究。该路线图呈现了最先进的方法和应用程序的关键概述，旨在突出未来的挑战和对下一代测量系统的研究机会。它涵盖了广泛的主题，从基础到工业研究，以简明的主题部分组织，反映了每个研究领域的当前和未来发展的趋势和影响。此外，它为研究人员和资助机构提供了识别新前景的指导。
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机器学习方法的最新进展以及扫描探针显微镜（SPMS）的可编程接口的新兴可用性使自动化和自动显微镜在科学界的关注方面推向了最前沿。但是，启用自动显微镜需要开发特定于任务的机器学习方法，了解物理发现与机器学习之间的相互作用以及完全定义的发现工作流程。反过来，这需要平衡领域科学家的身体直觉和先验知识与定义实验目标和机器学习算法的奖励，这些算法可以将它们转化为特定的实验协议。在这里，我们讨论了贝叶斯活跃学习的基本原理，并说明了其对SPM的应用。我们从高斯过程作为一种简单的数据驱动方法和对物理模型的贝叶斯推断作为基于物理功能的扩展的贝叶斯推断，再到更复杂的深内核学习方法，结构化的高斯过程和假设学习。这些框架允许使用先验数据，在光谱数据中编码的特定功能以及在实验过程中表现出的物理定律的探索。讨论的框架可以普遍应用于结合成像和光谱，SPM方法，纳米识别，电子显微镜和光谱法以及化学成像方法的所有技术，并且对破坏性或不可逆测量的影响特别影响。
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作为行业4.0时代的一项新兴技术，数字双胞胎因其承诺进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策制定等，通过全面对物理世界进行建模，以进一步优化流程设计，质量控制，健康监测，决策和政策，因此获得了前所未有的关注。互连的数字模型。在一系列两部分的论文中，我们研究了不同建模技术，孪生启用技术以及数字双胞胎常用的不确定性量化和优化方法的基本作用。第二篇论文介绍了数字双胞胎的关键启示技术的文献综述，重点是不确定性量化，优化方法，开源数据集和工具，主要发现，挑战和未来方向。讨论的重点是当前的不确定性量化和优化方法，以及如何在数字双胞胎的不同维度中应用它们。此外，本文介绍了一个案例研究，其中构建和测试了电池数字双胞胎，以说明在这两部分评论中回顾的一些建模和孪生方法。 GITHUB上可以找到用于生成案例研究中所有结果和数字的代码和预处理数据。
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讨论了与科学，工程，建筑和人为因素相关的月球表面上的运输设施问题。未来十年制造的后勤决策可能对财务成功至关重要。除了概述一些问题及其与数学和计算的关系外，本文还为决策者，科学家和工程师提供了有用的资源。
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物理信息的神经网络（PINN）是神经网络（NNS），它们作为神经网络本身的组成部分编码模型方程，例如部分微分方程（PDE）。如今，PINN是用于求解PDE，分数方程，积分分化方程和随机PDE的。这种新颖的方法已成为一个多任务学习框架，在该框架中，NN必须在减少PDE残差的同时拟合观察到的数据。本文对PINNS的文献进行了全面的综述：虽然该研究的主要目标是表征这些网络及其相关的优势和缺点。该综述还试图将出版物纳入更广泛的基于搭配的物理知识的神经网络，这些神经网络构成了香草·皮恩（Vanilla Pinn）以及许多其他变体，例如物理受限的神经网络（PCNN），各种HP-VPINN，变量HP-VPINN，VPINN，VPINN，变体。和保守的Pinn（CPINN）。该研究表明，大多数研究都集中在通过不同的激活功能，梯度优化技术，神经网络结构和损耗功能结构来定制PINN。尽管使用PINN的应用范围广泛，但通过证明其在某些情况下比有限元方法（FEM）等经典数值技术更可行的能力，但仍有可能的进步，最著名的是尚未解决的理论问题。
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Hybrid quantum-classical systems make it possible to utilize existing quantum computers to their fullest extent. Within this framework, parameterized quantum circuits can be regarded as machine learning models with remarkable expressive power. This Review presents the components of these models and discusses their application to a variety of data-driven tasks, such as supervised learning and generative modeling. With an increasing number of experimental demonstrations carried out on actual quantum hardware and with software being actively developed, this rapidly growing field is poised to have a broad spectrum of real-world applications.
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在当前的嘈杂中间尺度量子（NISQ）时代，量子机学习正在成为基于程序门的量子计算机的主要范式。在量子机学习中，对量子电路的门进行了参数化，并且参数是根据数据和电路输出的测量来通过经典优化来调整的。参数化的量子电路（PQC）可以有效地解决组合优化问题，实施概率生成模型并进行推理（分类和回归）。该专着为具有概率和线性代数背景的工程师的观众提供了量子机学习的独立介绍。它首先描述了描述量子操作和测量所必需的必要背景，概念和工具。然后，它涵盖了参数化的量子电路，变异量子本质层以及无监督和监督的量子机学习公式。
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Hamiltonian学习是量子系统识别，校准和量子计算机成功运行的重要程序。通过对量子系统的查询，该过程寻求获得给定Hamiltonian模型的参数和噪声源的描述。汉密尔顿学习的标准技术需要仔细设计查询和$ O（\ epsilon ^ {-2}）$查询，以获得由于标准量子限制而实现学习错误$ \ epsilon $。通过实现学习错误$ \ epsilon $ \ opsilon $的有效和准确地估计Hamiltonian参数，我们介绍了一个活跃的学习者，它给出了一个初始的训练示例和交互式查询量子系统以产生新的培训数据的能力。我们正式指定和实验地评估该汉密尔顿主动学习（HAL）算法的性能，用于学习四个不同超导IBM量子器件上的双态交叉谐振Hamiltonian的六个参数。与同一问题的标准技术和指定的学习错误相比，HAL可以在相当的非自适应学习算法上实现高达99.8 \％$ 99.1 \％$ 49.1％。此外，通过访问汉密尔顿参数的子集的先前信息，并提供了在学习期间用线性（或指数）的较长系统交互时间选择查询的能力，Hal可以超过标准量子限制，实现Heisenberg（或超级Heisenberg）有限公司学习期间的收敛速度。
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量子计算机是下一代设备，有望执行超出古典计算机范围的计算。实现这一目标的主要方法是通过量子机学习，尤其是量子生成学习。由于量子力学的固有概率性质，因此可以合理地假设量子生成学习模型（QGLM）可能会超过其经典对应物。因此，QGLM正在从量子物理和计算机科学社区中受到越来越多的关注，在这些QGLM中，可以在近期量子机上有效实施各种QGLM，并提出了潜在的计算优势。在本文中，我们从机器学习的角度回顾了QGLM的当前进度。特别是，我们解释了这些QGLM，涵盖了量子电路出生的机器，量子生成的对抗网络，量子玻尔兹曼机器和量子自动编码器，作为经典生成学习模型的量子扩展。在这种情况下，我们探讨了它们的内在关系及其根本差异。我们进一步总结了QGLM在常规机器学习任务和量子物理学中的潜在应用。最后，我们讨论了QGLM的挑战和进一步研究指示。
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量子计算有可能彻底改变和改变我们的生活和理解世界的方式。该审查旨在提供对量子计算的可访问介绍，重点是统计和数据分析中的应用。我们从介绍了了解量子计算所需的基本概念以及量子和经典计算之间的差异。我们描述了用作量子算法的构建块的核心量子子程序。然后，我们审查了一系列预期的量子算法，以便在统计和机器学习中提供计算优势。我们突出了将量子计算应用于统计问题的挑战和机遇，并讨论潜在的未来研究方向。
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基于旋转扭矩振荡器的复合值Hopfield网络模拟可以恢复相位编码的图像。存储器增强逆变器的序列提供可调谐延迟元件，通过相位转换振荡器的振荡输出来实现复合权重的可调延迟元件。伪逆培训足以存储在一组192个振荡器中，至少代表16 $ \倍数为12个像素图像。恢复图像所需的能量取决于所需的错误级别。对于这里考虑的振荡器和电路，来自理想图像的5％均方方偏差需要大约5 00美元$ S并消耗大约130 NJ。模拟显示，当振荡器的谐振频率可以调整为具有小于10 ^ {-3} $的分数扩展时，网络功能良好，具体取决于反馈的强度。
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本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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变异量子算法（VQA）在NISQ时代表现出巨大的潜力。在VQA的工作流程中，Ansatz的参数迭代更新以近似所需的量子状态。我们已经看到了各种努力，以较少的大门起草更好的安萨兹。在量子计算机中，栅极Ansatz最终将转换为控制信号，例如TransMons上的微波脉冲。并且对照脉冲需要精心校准，以最大程度地减少误差（例如过度旋转和旋转）。在VQA的情况下，此过程将引入冗余，但是VQAS的变异性能自然可以通过更新幅度和频率参数来处理过度旋转和重组的问题。因此，我们提出了PAN，这是一种用于VQA的天然脉冲ANSATZ GENTARATOR框架。我们生成具有可训练参数用于振幅和频率的天然脉冲ansatz。在我们提出的锅中，我们正在调整参数脉冲，这些脉冲在NISQ计算机上得到了内在支持。考虑到本机 - 脉冲ANSATZ不符合参数迁移规则，我们需要部署非级别优化器。为了限制发送到优化器的参数数量，我们采用了一种生成本机 - 脉冲ANSATZ的渐进式方式。实验是在模拟器和量子设备上进行的，以验证我们的方法。当在NISQ机器上采用时，PAN获得的延迟平均提高了86％。 PAN在H2和HEH+上的VQE任务分别能够达到99.336％和96.482％的精度，即使NISQ机器中有很大的噪声。
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