SQuADDS/SQuADDS_DB
SQuADDS_DB - a Superconducting Qubit And Device Design and Simulation Database The SQuADDS (Superconducting Qubit And Device Design and Simulation) Database Project is an open-source resource aimed at advancing research in superconducting quantum device designs. It provides a robust workflow for generating and simulating superconducting quantum device designs, facilitating the accurate prediction of Hamiltonian parameters across a wide range of design geometries.… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/SQuADDS/SQuADDS_DB.
Thành tựu nổi bật
Những danh hiệu mới nhất của dự án
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
#1 Repository Của Ngày
🧲 SQuADDS_DB: Cơ sở dữ liệu thiết kế lượt tử siêu dẫn được xác thực
Cơ sở dữ liệu mở hơn 20.000 bản ghi mô phỏng Q3D cho thiết kế lượt tử siêu dẫn, hỗ trợ dự báo tham số Hamiltonian chính xác.
SQuADDS_DB (Superconducting Qubit And Device Design and Simulation Database) là một dự án nguồn mở nhằm hỗ trợ nghiên cứu thiết kế thiết bị lượt tử siêu dẫn. Dự án cung cấp quy trình làm việc vững chắc để tạo và mô phỏng các thiết kế thiết bị lượt tử siêu dẫn, từ đó dự đoán chính xác các tham số Hamiltonian trên nhiều hình học thiết kế khác nhau. Dự án do nhóm Levenson-Falk Lab tại Đại học Nam California phát triển.
✨ Điểm nổi bật
- Mô phỏng Q3D: Hơn 20.062 bản ghi mô phỏng ma trận dung dịch Q3D cho thiết kế GeneralizedCapNInterdigital.
- Đơn vị nhất quán: Chuyển đổi ma trận Maxwell từ pF sang fF, giữ nguyên dấu âm và cung cấp độ lớn cặp dương.
- Hỗ trợ qiskit-metal: Tích hợp trực tiếp với công cụ thiết kế lượt tử siêu dẫn qiskit-metal.
- Cấu hình đa dạng: Bao gồm nhiều cấu hình như qubit-TransmonCross, cavity_claw-RouteMeander, coupler-NCap và nhiều hơn nữa.
- Dữ liệu thực tế: Có cả cơ sở dữ liệu thiết bị đã được đo lường (measured_device_database).
- Bản quyền MIT: Nguồn dữ liệu được cấp phép theo giấy phép MIT, tự do sử dụng cho nghiên cứu.
- Công trình khoa học: Được công bố trên tạp chí Quantum, hỗ trợ trích dẫn chuyên khoa.
💡 Vì sao đáng chú ý
SQuADDS_DB khác biệt so với các cơ sở dữ liệu thiết kế lượt tử khác bởi sự tích hợp sâu với qiskit-metal và việc cung cấp dữ liệu mô phỏng Q3D ở quy mô lớn. Điều này cho phép các nhà nghiên cứu nhanh chóng khám phá không gian thiết kế và dự báo hành vi của thiết bị mà không cần chạy mô phỏng từ đầu. Dự án đặc biệt hữu ích cho việc thiết kế và tối ưu hóa qubit siêu dẫn, đặc biệt là các kiến trúc Transmon và coupler interdigital.
#QuantumComputing #SuperconductingQubits #QiskitMetal #OpenSource #QuantumHardware #TiniX
Similar Projects
Discover other similar projects and AI models.
Dataset Card for GSM8K Dataset Summary GSM8K (Grade School Math 8K) is a dataset of 8.5K high quality linguistically diverse grade school math word problems. The dataset was created to support the task of question answering on basic mathematical problems that require multi-step reasoning. These problems take between 2 and 8 steps to solve. Solutions primarily involve performing a sequence of elementary calculations using basic arithmetic operations (+ − ×÷) to… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/openai/gsm8k.
Summary databricks-dolly-15k is an open source dataset of instruction-following records generated by thousands of Databricks employees in several of the behavioral categories outlined in the InstructGPT paper, including brainstorming, classification, closed QA, generation, information extraction, open QA, and summarization. This dataset can be used for any purpose, whether academic or commercial, under the terms of the Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 Unported… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/databricks/databricks-dolly-15k.
News [2025/04/22] We split the data and kept only the medical SFT dataset (medical_o1_sft.json). The file medical_o1_sft_mix.json contains a mix of medical and general instruction data. [2025/02/22] We released the distilled dataset from Deepseek-R1 based on medical verifiable problems. You can use it to initialize your models with the reasoning chain from Deepseek-R1. [2024/12/25] We open-sourced the medical reasoning dataset for SFT, built on medical verifiable problems and an… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/FreedomIntelligence/medical-o1-reasoning-SFT.
Dataset Card for Alpaca-Cleaned Repository: https://github.com/gururise/AlpacaDataCleaned Dataset Description This is a cleaned version of the original Alpaca Dataset released by Stanford. The following issues have been identified in the original release and fixed in this dataset: Hallucinations: Many instructions in the original dataset had instructions referencing data on the internet, which just caused GPT3 to hallucinate an answer. "instruction":"Summarize… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/yahma/alpaca-cleaned.
APIGen Function-Calling Datasets Paper | Website | Models This repo contains 60,000 data collected by APIGen, an automated data generation pipeline designed to produce verifiable high-quality datasets for function-calling applications. Each data in our dataset is verified through three hierarchical stages: format checking, actual function executions, and semantic verification, ensuring its reliability and correctness. We conducted human evaluation over 600 sampled data points… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Salesforce/xlam-function-calling-60k.
a.k.a. Awesome ChatGPT Prompts This is a Dataset Repository mirror of prompts.chat — a social platform for AI prompts. 📢 Notice This Hugging Face dataset is a mirror. For the latest prompts, features, and community contributions, please visit: 🌐 Website: prompts.chat 📦 GitHub: github.com/f/awesome-chatgpt-prompts About prompts.chat is an open-source platform where users can share, discover, and collect AI prompts from the community. The project can… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/fka/prompts.chat.
Dataset Card for HH-RLHF Dataset Summary This repository provides access to two different kinds of data: Human preference data about helpfulness and harmlessness from Training a Helpful and Harmless Assistant with Reinforcement Learning from Human Feedback. These data are meant to train preference (or reward) models for subsequent RLHF training. These data are not meant for supervised training of dialogue agents. Training dialogue agents on these data is likely… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/Anthropic/hh-rlhf.
OpenAssistant Conversations Dataset (OASST1) Dataset Summary In an effort to democratize research on large-scale alignment, we release OpenAssistant Conversations (OASST1), a human-generated, human-annotated assistant-style conversation corpus consisting of 161,443 messages in 35 different languages, annotated with 461,292 quality ratings, resulting in over 10,000 fully annotated conversation trees. The corpus is a product of a worldwide crowd-sourcing effort… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/OpenAssistant/oasst1.
Dataset Card for Alpaca Dataset Summary Alpaca is a dataset of 52,000 instructions and demonstrations generated by OpenAI's text-davinci-003 engine. This instruction data can be used to conduct instruction-tuning for language models and make the language model follow instruction better. The authors built on the data generation pipeline from Self-Instruct framework and made the following modifications: The text-davinci-003 engine to generate the instruction data… See the full description on the dataset page: https://huggingface.co/datasets/tatsu-lab/alpaca.