"中性原子量子计算机领域的领导者 QuEraComputing 今天宣布，它已获得国防高级研究计划局 (DARPA) 的两项资助，作为“想象明天量子实际应用”(IMPAQT) 计划的一部分，以推进量子计算机的发展。最先进的量子算法和应用程序开发。QuEra 获得的两项资助分别是“使用中性原子的量子库学习及其应用”和“基于横向逻辑门的纠错量子架构”。此外，QuEra 的五个合作伙伴还因其在 QuEra 基于中性原子的量子计算机上进行的项目获得了 DARPA IMPAQT 资助。 DARPA IMPAQT 计划资助新颖的应用程序和算法，这些应用程序和算法可以使用可在未来几年内进行演示的实用量子平台。IMPAQT 寻求将量子计算研究人员与在经典平台上工作的应用领域专家联系起来，以解决他们的目标问题。 QuEra 的技术建立在大规模中性原子阵列之上。目前，它在 Aquila 级机器上为用户提供多达 256 个量子位，可在主要公共云平台上访问，并且该公司正在积极努力扩大到更高的数量。QuEra 的设计独特地结合了系统尺寸、一致性和创新的模拟量子处理模式，为解决机器学习、优化和模拟问题提供了新方法。此外，Aquila 机器还提供了 FPQA™ 技术的额外优势，这是一种现场可编程量子位阵列，可以灵活地重新配置其量子位定位，相当于为每次计算设计新的芯片布局。该硬件由 Bloqade™ 进行补充，这是一个开源软件包，有助于以这种新方式表达和测试问题。 第一个获得 DARPA IMPAQT 资助的 QuEra 项目专注于“使用中性原子的量子储层学习及其应用”，并且基于该团队之前对 MNIST 手写数字数据集方法的量子机器学习概念验证。在为期 12 个月的项目中，QuEra 将推进这一概念验证，将其转变为成熟的大规模演示，展示如何使用 QuEra 的中性原子量子硬件解决实际利益的分类问题，确定性能该方法，并将其与其他经典方法进行比较。QuEra 将通过确定进一步的策略来对硬件中的问题进行编码，从而增强该方法的适用性，从而能够在现实生活中的用例中寻求进一步的应用，并研究较大 N*q 的优势，其中 N 是电路深度，q 是量子位的数量。 第二个项目“基于横向逻辑门的纠错量子架构”旨在通过使用横向逻辑纠缠门来增强现有的表面代码量子计算方案，并详细分析其最先进的实现和性能中性原子阵列量子计算机。QuEra还将研究关键算法子程序和小规模量子算法的具体设置的节省。这有可能将每个门所需的时空资源从 O(d3) 减少到 O(d2)，从而允许实现逻辑电路的物理 q*N 资源减少一个数量级 (10x)。 QuEra 首席执行官 Alex Keesling 表示：“我们很荣幸获得 DARPA 的 IMPAQT 资助，这证明了我们在中性原子量子计算领域所做的开创性工作。” “这些资助将突破优化和机器学习的可能性界限。随着我们不断扩展中性原子机器，我们不仅在提升 QuEra 的功能，而且还在提升 QuEra 的性能。我们正在为更广泛的量子生态系统做出贡献。” 获得 DARPA IMPAQT 资助的五个合作伙伴也在 QuEra 的量子计算机上运行，他们的研究重点集中在多个领域，包括： 穆迪 – 预测影响保险公司的事件。 哈佛 - 可编程中性原子量子模拟器上的模拟数字量子机器学习。 BlueQubit – 经典方法不足的领域，特别是在吉布斯采样方面。 Polaris Quantum Biotech – 量子辅助药物发现。 帕多瓦大学 – 将在 QuEra 硬件上运行的量子模拟数值基准测试。"
有些问题是如此复杂，以至于即使是世界上最快的超级计算机也需要很长时间才能达到成本效益或实用性。许多问题都具有这种计算复杂性的特性。著名的旅行推销员问题——一个计算穿越多个城市的最有效路线的简单数学结构——是最著名的例子，对许多现实世界的问题有着深远的应用。 这类问题在数学家中被称为“非确定性多项式时间困难问题”，简称np困难问题。通常，近似是用来接近的。然而，国防部或其他需要大量财政投资的部门遇到的某些情况需要实时决策和高精度。 为了更有效地解决np难题，SRI国际计算机科学实验室(CSL)及其先进技术和系统部门(ATSD)与美国国防高级研究计划局(DARPA)签订了一份为期五年的量子启发经典计算(QuICC)项目合同。
本文使用一个广泛的二手电脑价格数据库，对个人电脑的折旧率进行了新的估计。我们的结果表明，每多使用一年，电脑平均会损失大约一半的剩余价值。我们将这种下降分解为与年龄相关的折旧和重估效应，后者是由新引入的PC的恒定质量价格持续急剧下降所驱动的。我们的结果直接适用于衡量国民收入和产品账户（NIPA）中PC的折旧，并被纳入2003年12月的NIPA综合修订中。关于税收政策，我们的估计表明，当前个人电脑的税收折旧计划密切跟踪零通胀环境下的实际价值损失。然而，由于税法没有针对通货膨胀进行指数化，对于目前非常低的通货膨胀率来说，免税额的现值太小。
生产力不仅反映了投入转化为产出的效率，还反映了信息对资源分配决策的影响。本文通过观察车载计算机（OBC）的采用如何影响卡车运输行业的运力利用率，实证检验了这一点。根据1997年的数据估计，采用先进OBC的卡车的产能利用率平均提高了13%。1997年采用者的平均收益高于1992年，这表明采用回报率滞后，而且在运输过程中高度倾斜。1997年的估计表明，OBC在通信和资源分配决策方面的改进使该行业的容量利用率提高了3%，这转化为数十亿美元的年度效益。其他无线网络应用的商业化有可能在其他情况下产生类似的好处。
一种将计算机系统模拟的问题和目标联系起来的方法的描述，该方法允许模拟设计者预测可能的困难。决定设计者方法的问题包括资源量、模拟代码更改的程度、边界更改的次数、成本模型的适当性、实验设计的重要性、细节水平、准确性以及验证的数量和类型。模拟分析的目标被简化为三类：绝对投影、灵敏度分析和诊断调查。创建一个矩阵来显示每个问题对每个目标的重要性，并指示一些解决方案。该矩阵用于审查已完成的模拟，并演示本可以避免的设计问题。在另一种情况下，将矩阵应用于公式化阶段的分析，以演示如何解决冲突
世界半导体贸易统计组织（WSTS）最近发布了《2013年半导体最终用途报告》，该报告按各种半导体产品的最终用途和地区最终市场对销售额进行了细分。右图显示了报告中六个主要终端应用的2013年全球半导体终端使用百分比的顶级数据。
世界半导体贸易统计组织（WSTS）最近发布了《2013年半导体最终用途报告》，该报告按各种半导体产品的最终用途和地区最终市场对销售额进行了细分。右图显示了报告中六个主要终端应用的2013年全球半导体终端使用百分比的顶级数据。
该报告深入分析了与在技术丰富的环境中解决问题有关的成人技能调查的结果，以及关于使用信息和通信技术和解决问题的措施。北欧国家和荷兰在解决问题方面得分较高的成年人比例最大（约40%），而爱尔兰、波兰和斯洛伐克共和国在这些水平上得分最低（约20%）。研究发现，各国在利用信息和通信技术解决问题方面的熟练程度各不相同，反映了在上网和成年人使用电子邮件频率方面的差异。报告发现，即使考虑到其他相关因素，解决问题的能力也与年龄和一般认知能力密切相关。熟练使用信息和通信技术解决问题与提高劳动力参与度、降低失业率和提高工资有关。相比之下，即使在控制了其他因素之后，缺乏计算机经验也会对劳动力市场的结果产生重大的负面影响。讨论讨论了促进信息和通信技术的获取和使用的政策，在正规教育和终身学习中培养解决问题技能的机会，以及在电子政务服务中熟练解决问题的重要性。
