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World File Search System六维
FET通道中的电子散射效应-IUE
有关能量分布函数（EDF）的准确知识对于建模半导管设备中热载体损伤的形成至关重要[1]。电子 - 电子散射（EES）可以实质上影响EDF [2-4]，并且必须正确地包括在运输模型中。在EES存在下变为非线性的Boltzmann方程的解决方案方法是基于确定性的迭代方法[2]或集合Monte Carlo方法[5-7]。 在这项工作中，我们求助于两个粒子动力学方程，该方程在粒子间相互作用的情况下也保持线性。 该方程溶液的蒙特卡洛算法基于轨迹对的计算和策略。 两个波向量𝐤1和𝐤2被同时考虑，这意味着该方法实际上是在对六维动量空间进行采样。 然而，将Momentum空间的维度加倍，不会降低Monte Carlo方法的效率，因为它与确定性方法形成鲜明对比，因此它不会遭受维度的诅咒。解决方案方法是基于确定性的迭代方法[2]或集合Monte Carlo方法[5-7]。在这项工作中，我们求助于两个粒子动力学方程，该方程在粒子间相互作用的情况下也保持线性。蒙特卡洛算法基于轨迹对的计算和策略。两个波向量𝐤1和𝐤2被同时考虑，这意味着该方法实际上是在对六维动量空间进行采样。将Momentum空间的维度加倍，不会降低Monte Carlo方法的效率，因为它与确定性方法形成鲜明对比，因此它不会遭受维度的诅咒。
有条件的潜在自回归复发模型，用于生成和预测粒子加速器中的光束动力学
粒子加速器是复杂的系统，将重点，引导和加速的强烈带电的粒子梁转向高能。Beam Diagnostics提出了一个具有挑战性的问题，这是由于有限的非破坏性测量，计算要求的模拟以及系统中固有的不确定性。我们提出了一个两步无监督的深度学习框架，称为有条件的潜在自动回归复发模型（Clarm），用于学习加速器中带电粒子的时空动力学。clarm由有条件的变分自动编码器（CVAE）组成，将六维相位空间转换为较低维的潜在分布和长期短期内存（LSTM）网络，以自动化方式捕获临时动力学。克拉姆可以通过对潜在空间表示形式进行采样和解码来生成各种加速器模块的投影。该模型还预测了过去状态（上游位置）的带电粒子的未来状态（下游位置）。结果表明，在针对各种评估指标进行测试时，提出的方法的生成和预测能力有望。
量子态断层扫描作为数值优化问题
摘要 我们提出了一个框架，将寻找最有效的量子态断层扫描 (QST) 测量集的方法公式化为一个可以通过数值求解的优化问题，其中优化目标是最大化信息增益。这种方法可以应用于广泛的相关设置，包括仅限于子系统的测量。为了说明这种方法的强大功能，我们给出了由量子比特-量子三元组系统构成的六维希尔伯特空间的结果，例如可以通过 14 N 核自旋-1 和金刚石中氮空位中心的两个电子自旋态来实现。量子比特子系统的测量用秩三的投影仪表示，即半维子空间上的投影仪。对于仅由量子比特组成的系统，通过分析表明，一组半维子空间上的投影仪可以以信息最优的方式排列以用于 QST，从而形成所谓的相互无偏子空间。我们的方法超越了仅有量子比特的系统，我们发现在六维中，这样一组相互无偏的子空间可以用与实际应用无关的偏差来近似。
电子电子散射对半导体设备能量分布的影响
半导体设备热载体降解的物理建模需要准确了解载体分布函数。Childs等。预测，分散功能的高能尾受电子散射（EES）[1]的强烈影响。通过使用迭代方法，在EES存在下是非线性的玻尔兹曼方程来显示这一点。进行了以下近似值：1）在采用未知的分布函数（DF）的各向同性部分的能量依赖性形式主义； 2）假定声子能量比动能小得多。因此，迭代方法不适用于低能范围，而使用蒙特卡洛方法。 3）在散落率中，EES率的贡献被忽略了。虽然需要1）使问题在数字上可以处理，但近似值2）和3）尚不清楚，因为它们并不能显着简化问题，但可以大大改变结果。在这项工作中，我们使用的不是玻尔兹曼方程，一个两粒子动力学方程，其优势在于，在EES的主体中也是线性的。在[2]中已经预先提出了一种用于均匀电场的两粒子蒙特卡洛法，该方法已经计算出轨迹对以对两个粒子的六维k空间进行采样。我们扩展了固定的蒙特卡洛算法，以说明空间变化的电场。假设单谷带结构模型和硅的材料参数，获得了以下数值结果。图1显示了均匀电场的不同类型散射事件的频率。尽管EES是DOM-
量子过程的实验表征
量子系统的时间演变可以以量子过程断层扫描为特征，这是一项复杂的任务，该任务随着子系统的数量而呈指数缩放的许多物理资源。量子通道的完整重建的另一种方法是选择性且有效的量子过程断层扫描，该方法允许单独估算，直至所需的准确性，即仅使用多种资源来描述过程的每个矩阵的每个元素。该协议的实现与建立一组互无偏基（MUB）的可能性密切相关，该基础的存在仅当希尔伯特空间的维度是素数的力量时才知道其存在。但是，最近引入了使用最大MUB的张量产品的方法的扩展。在这里，我们明确描述了如何实施算法，以在非电位功率维度和行为中对量子过程进行选择性且有效的估计，这是该方法在维度d = 6的Hilbert Space中对该方法的实验性验证。这是最小的空间，该空间不存在一组完整的MUB，但可以将其分解为两个尺寸d 1 = 2和D 2 = 3的Hilbert空间的张量产品，其中已经知道了一组完整的MUB。六维状态在光子的离散横向线性动量中被编码。在多功能实验设置中，使用仅使用相的空间调制器对状态准备和检测阶段进行了动态编程，该设置允许人们在任何有限的维度中实现算法。
基于深度学习的产科超声平面姿态回归
摘要 目的在产科超声 (US) 扫描中，学习者根据二维 (2D) US 图像在脑海中构建胎儿的三维 (3D) 地图的能力代表了技能习得中的重大挑战。我们的目标是构建一个 US 平面定位系统，用于 3D 可视化、训练和引导，而无需集成额外的传感器。方法我们提出了一个回归卷积神经网络 (CNN)，使用图像特征来估计任意方向的 US 平面相对于胎儿大脑中心的六维姿势。该网络在从幻影 3D US 体积获取的合成图像上进行训练，并在真实扫描上进行微调。训练数据是通过将 US 体积在 Unity 中以随机坐标切成成像平面并在标准经脑室 (TV) 平面周围更密集地切片来生成的。结果使用幻影数据，随机平面和靠近 TV 平面的平面的中位误差分别为 0.90 mm/1.17 ◦ 和 0.44 mm/1.21 ◦。对于真实数据，使用具有相同胎龄 (GA) 的不同胎儿，这些误差为 11.84 mm/25.17 ◦。平均推理时间为每平面 2.97 毫秒。结论所提出的网络可靠地定位了幻影数据中胎儿大脑内的超声平面，并成功地从与训练中类似的 GA 中推广了看不见的胎儿大脑的姿势回归。未来的发展将扩大预测范围，以预测整个胎儿的体积，并评估其在获取标准胎儿平面时基于视觉的徒手超声辅助导航的潜力。
6D高核加密模型，以确保安全到3D印刷模型和医疗图像
摘要 - 在6G时代，预计超快速和可靠的通信将无处不在，加密将继续在确保数据的安全性和隐私方面发挥关键作用。在这项研究工作中，提出了使用6D高调功能的医学图像和3D打印模型的加密和解密，以确保数据传输的安全性。在这里，我们使用六维高核系统来设想加密目的，该系统将由于其复杂且不可预测的动态，并具有多个正lyapunov指数。该系统可以潜在地增强3D对象和医疗图像的加密过程，从而确保保护敏感数据并防止未经授权的访问。超核系统是一种动态系统，其特征是表现出多个阳性lyapunov指数，表明对初始条件的敏感性很强。与标准混沌系统相比，这些系统具有更高的自由度，复杂和复杂的动态。加密方案的安全性取决于高核系统的复杂性和秘密密钥的随机性。6D高核系统的参数应用作具有六个维度的加密密钥，每个维度都具有其值范围，并应提供许多可能的键。在这项工作中，我们实施了一个6D高核系统，以加密3D打印模型和医学图像。超核系统可以在平行计算体系结构中有效实现，从而可以更快地加密和解密过程。绩效评估是通过指标熵，相关性，像素数量变化率（NPCR）和统一平均变化强度（UACI）完成的，这揭示了加密模型在确保安全方面的鲁棒性。关键字 - 图像加密，超核系统，3D打印，医疗图像处理