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World File Search System前馈控制
循环神经网络可以解释生物视觉中速度和准确性的灵活权衡
视觉的深度前馈神经网络模型在计算神经科学和工程领域都占据主导地位。相比之下，灵长类动物的视觉系统包含丰富的循环连接。循环信号流能够随着时间的推移回收有限的计算资源，因此可能会提高物理上有限的大脑或模型的性能。这里我们展示：（1）在自然图像的大规模视觉识别任务中，循环卷积神经网络模型的表现优于参数数量匹配的前馈卷积模型。（2）设置一个置信度阈值，在该阈值处，循环计算终止并做出决策，可以灵活地以速度换取准确性。在给定的置信度阈值下，该模型会在更难识别的图像上花费更多的时间和精力，而无需额外的参数进行更深入的计算。（3）与几个参数匹配和最先进的前馈模型相比，循环模型对图像的反应时间可以更好地预测人类对同一图像的反应时间。 (4) 在置信度阈值范围内，循环模型模拟了前馈控制模型的行为，因为它以大致相同的计算成本（浮点运算的平均次数）实现了相同的精度。但是，循环模型可以运行更长时间（更高的置信度阈值），然后胜过参数匹配的前馈比较模型。这些结果表明，作为生物视觉系统的标志，循环连接对于理解人类视觉识别的准确性、灵活性和动态性可能至关重要。
通过熔池监测进行珠子几何形状预测的数据驱动方法
1 简介 增材制造 (AM) 是指通过连接材料从 3D 模型制造零件的工艺 [1]。定向能量沉积 (DED) 是一种特殊类型的金属 AM 工艺，其中激光和金属粉末的交汇会在基材上形成熔融的金属池（熔池），然后冷却以形成固体金属轨道。此过程逐层重复以创建最终部件。与其他金属 AM 工艺相比，DED 以其制造大型工件、构建近净形状以及修复现有零件和铸件的能力而闻名 [2–4]。此外，DED 还用于开发高级材料，例如分级材料 [5]，这允许将金属粉末组合用于单个部件的不同位置。因此，AM 技术为制造业带来了重大创新。与传统的减材制造相比，AM 允许无与伦比的灵活设计，并通过仅在需要的地方沉积材料来减少材料浪费 [6]。尽管 DED 具有上述优势，但由于零件质量不可靠，需要改进过程监控和控制才能在整个行业范围内采用。具体而言，零件质量差是由于激光成型对操作和边界参数（包括激光功率）的微小变化高度敏感 [7]。基于反馈的方法有可能动态调整激光功率以减少过程波动，而无需参考特定的、先前测试过的几何形状和沉积历史。非接触式仪器已广泛用于类似应用，因为它们能够在远离沉积区域热量的安全距离处收集信息。由于激光温度高，高熔化温度、高功率激光反射和非层流很容易导致传感器损坏。当考虑成本和易于集成时，使用可见光摄像机进行光束同轴熔池监测仍然是一种方便且经济高效的解决方案，因为许多 DED 沉积头都配备了用于将监测摄像机纳入光学链的端口 [8]。因此，这项工作专注于一种视觉装置，该装置可以通过熔池的能量含量间接检测珠子高度的异常，从而可以预测和纠正与所需沉积结果的潜在偏差。此外，还创建了数据收集和标记管道，以减少数据准备时间。为了预测轨道几何形状的偏差，我们探索了机器学习 (ML) 算法的使用，特别是支持向量回归 (SVR) 和卷积神经网络 (CNN) 的回归。对创建的模型进行了评估，以确定其是否能够集成到边缘设备上，以实现机器的闭环或前馈控制。
通过秒级的室温光子逻辑量子比特......
任何构建相干量子硬件的尝试都会遭到环境的无情有害影响。为了对抗它，当今所有新兴的量子计算机都必须冷却到低温。超导量子电路需要稀释制冷机来消除热噪声1、2，离子阱处理器则需要冷却到10K以下以减少与杂散气体分子的碰撞3。这种冷却需求给量子信息处理的许多潜在应用带来了问题；它大大降低了便携式设备的前景，并严重影响了作为通信网络中继器和路由器大规模部署的成本和实用性。即使是采用单点缺陷（例如色心或稀土杂质）的光路也需要低温来减少热线展宽4-6。采用探测器作为唯一非线性元件的线性光学方案也是如此（在这种情况下是为了避免因低效检测而产生的开销）7、8。目前，只有少数平台似乎具有在室温和大气压下进行量子处理的潜力9-12。我们探索采用体光学非线性的光子电路，因为它们的非线性元件特别有前途。体非线性元件不仅不受热激发，而且由于其尺寸，受热展宽的影响较小。直到最近，实现具有体非线性的量子装置的可能性似乎还很遥远，这既是由于这些非线性的弱点，也是由于波包畸变的问题13-18。材料非线性有效强度的实质性进展、超约束腔的引入19-21以及波包畸变的相对简单的解决方案22-24改变了这种前景。实现非线性光子量子电路的物理技术并不是实现室温量子逻辑的唯一挑战。从实用性角度来看，必须使用最强的可用非线性、领先阶 χ (2) 非线性磁化率来实现这种逻辑，并且为了实现高效的室温操作，逻辑和纠错电路应避免测量或前馈控制。使用光子进行信息处理有两种基本方法。第一种是使用单轨或双轨编码，其中每种模式包含的光子不超过一个 25 。虽然这种方法的优点是可以使用完善的量子位模型的所有电路构造，但即使是为了纠正单个光子的丢失，也会导致电路复杂化。用于此目的的最小代码使用五种模式（双轨编码为十种）26、27。虽然针对五量子比特代码的最小电路的研究很少，但从七量子比特 Steane 代码的电路来看，我们估计它至少需要 9 个额外模式和 30 个以上的 CNOT 门。另一种方法是使用每个模式使用多个光子的玻色子码，但在这种情况下，实现纠错所需的门和电路还远未明朗，更不用说如何实现这些具有 χ (2) 相互作用的门了。虽然已经阐明了玻色子码的显式纠错程序 28 – 32 ，但它们都涉及非拆除或光子数分辨测量。目前尚不清楚如何构造所需的幺正多光子操作来取代仅使用 χ (2) 非线性的这种测量，或者这样做的复杂性。迄今为止，唯一明确构建的用于校正玻色子码的幺正电路是使用理想化 χ (3) 介质 33 的 40 层神经网络。在这里，我们提出了一种仅使用固定 χ (2) 非线性在多模多光子态上实现全幺正（因而是室温）量子逻辑的方法。该范式以具有时间相关驱动的单个三重谐振腔作为其基本模块，大大降低了实现所需的物理电路的复杂性