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基于SI和SIGE的设备对量子电路缩放的潜力受到设备可变性的污染。每个设备都需要调整为操作条件，并且每个设备实现都需要一个不同的调整协议。我们证明，可以从使用相同算法的划痕中自动调整4门Si Finfet，5门GESI纳米线和7门GE/SIGE异质结构双量子点设备的调整。我们分别达到30、10和92分钟的调整时间。该算法还提供了这些设备中每个设备的参数空间景观的洞察力，从而可以对发现双重量子点状态的区域进行表征。这些结果表明，通过机器学习启用了用于调整量子设备的总体解决方案。
使用机器学习的硅和基于SIGE的量子设备的跨体系结构
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