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依赖于光学读出场的传感和计量平台中，最小可分辨信号越来越受到标准量子极限 (SQL) 的限制，而标准量子极限由光子散粒噪声决定。因此，散粒噪声降低技术对于下一代传感器的开发至关重要，这些传感器可用于从土木工程到生物化学等各种应用，以及用于能够分辨以前被量子噪声所掩盖的材料特性的新型显微镜平台。本次演讲展示了使用双模压缩光进行亚散粒噪声限制量子生物传感方面取得的一些重大进展，并重点介绍了机器学习算法的实现，该算法用于恢复量子信息，否则这些信息将被噪声所掩盖，这些信息位于查塔努加市中心的世界上第一个软件可编程量子网络基础设施中。
田丽 - 物理与天文系
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