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World File Search System双模
零量子电路的不可区分混淆及应用
虽然第一个假设是标准的，第二个假设在某种程度上似乎是必要的，但双模式 CVQC 是我们在本文中引入的非标准加密构建块。粗略地说，如果存在一个标准模式，其中方案是正确的，以及一个模拟模式，其中不存在任何接受无实例的证明（尽管在此模式下，方案对于是实例可能不一定正确），则 CVQC 协议是双模式的。即使给定验证密钥，这些模式也必须在计算上无法区分。实际上，我们不知道任何满足此双模式属性的 CVQC 构造，因此我们将该属性放宽为“陷门”变体，其中存在一个满足双模式属性的陷门设置算法（在计算上与原始算法无法区分）。我们表明，这种放宽足以构建量子零 iO（以及经典电路的 LWE 和后量子 iO）。为了确定该构建块的可行性，我们提出了一种安全的陷门双模 CVQC 构造，假设量子随机预言模型 (QROM) 中的带错误学习 (LWE) 问题的难度。
实现多模量子光学的通用方法
连续变量 (CV) 类型的多模量子光学是许多量子应用的核心，包括量子通信 [1、2]、量子计量 [3] 以及通过团簇态 [5-7] 进行的量子计算 [4]。处理多模光学系统的核心步骤是识别所谓的超模 [8-10]。这些是原始模式的相干叠加，使描述系统动力学的方程对角化，并允许将多模 CV 纠缠态重写为独立压缩态的集合 [11]。超模知识对于优化对状态的非经典信息的检测[8,9,12]、在光频率梳[13-15]或多模空间系统[16]中生成和利用 CV 团簇态以及设计复杂的多模量子态[17,18]都是必需的。在实验中，由于超模在统计上是独立的，因此可以用单个零差探测器测量，从而大大减少实验开销[15]。由于其用途广泛，因此一种允许检索超模的通用策略对于多模量子光学及其应用至关重要。本理论工作的目的是提供这样一种强大而通用的工具。更具体地说，多模光量子态通常是通过二次哈密顿量描述的非线性相互作用产生的[2]。对角化系统方程的变换必须是辛变换，即遵守交换规则。标准的辛对角化方法，如 Block-Messiah 分解 (BMD) [19]，适用于单程相互作用 [20-22]，但不适用于基于腔的系统，因为在基于腔的系统中使用它们需要对所涉及模式的线性色散和非线性相互作用做出先验假设 [10, 23]。这种限制使传统的辛方法不适用于处理广泛的相关实验情况，包括利用三阶非线性相互作用的共振系统中的多模特征。例如，硅和氮化硅等集成量子光子学的重要平台就是这种情况 [24, 25]。在本文中，我们提供了一种广义策略，它扩展了标准辛方法，并允许在没有任何假设或限制的情况下检索任何二次哈密顿量的超模结构。我们在此考虑一个通用的阈值以下谐振系统，该系统可以呈现线性和非线性色散效应。我们的方法适用于多种场景。这些包括低维系统，例如失谐设备中的单模或双模压缩[ 26 , 27 ]或光机械腔中的单模或双模压缩[ 28 ]，以及高度多模状态，例如通过硅光子学集成系统中的四波混频产生的状态[ 24 ]。最终，我们注意到，这里为共振系统开发的工具同样可以用于单程配置中的空间传播分析[16, 22]。
关于大型电子设备可靠性评估...
4.1 评估子系统可靠性 47 4.2 子系统可靠性评估示例 48 4.3 简单串联系统的可靠性评估 49 4.3.1 简单串联配置的网络模型 50 4.4 引入冗余概念 52 4.4.1 冗余技术的类型 52 4.4.2 简单并联冗余配置 53 4.5 双模并联/串联和串并联配置 56 4.6 部分冗余 57 4.7 一些复杂的冗余配置 57 4.7.1 K Out of N 网络 58 4.7.2 多数表决冗余 59 4.7.3 操作冗余 60 4.8 最佳冗余级别 60 4.9 现实世界建模技术简介62 4.9.1 将领域转换为有用的计算机表示 .62 4.9.2 受控迭代系统开发生命周期 63 4.10 数据驱动系统 64 4.11 数据建模 65 4.12 对目标系统的功能方面进行建模 67 4.13 概念建模：面向对象的方法 68 4.13.1 面向对象建模 69
Adafruit HUZZAH32-ESP32 Feather
240 MHz 双核 Tensilica LX6 微控制器，具有 600 DMIPS 集成 520 KB SRAM 集成 802.11b/g/n HT40 Wi-Fi 收发器、基带、堆栈和 LWIP 集成双模蓝牙（经典和 BLE） 4 MByte 闪存 板载 PCB 天线 超低噪声模拟放大器 霍尔传感器 10x 电容式触摸接口 32 kHz 晶体振荡器 3 x UART（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置两个，一个 UART 用于引导加载/调试） 3 x SPI（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 2 x I2C（Feather Arduino IDE 支持中仅默认配置一个） 12 x ADC 输入通道 2 x I2S 音频 2 x DAC 每个 GPIO 引脚上可用的 PWM/定时器输入/输出 带有 32 kB TRAX 缓冲区的 OpenOCD 调试接口 SDIO主/辅 50 MHz SD 卡接口支持
通过连续变量量子隐形传态实现单光子极化量子比特的波长转换
量子互联网连接远程量子处理器，这些处理器需要通过光子通道进行长距离交互和交换量子信号。然而，这些量子节点的工作波长范围并不适合长距离传输。因此，量子波长转换为电信波段对于基于光纤的长距离量子网络至关重要。在这里，我们提出了使用连续变量量子隐形传态的单光子偏振量子比特波长转换器，它可以有效地在近红外（适合与原子量子节点交互的 780/795 nm）和电信波长（适合长距离传输的 1300-1500 nm）之间转换量子比特。隐形传态使用纠缠光子场（即非简并双模压缩态），可以通过铷原子气体中的四波混合产生，使用原子跃迁的菱形配置。纠缠场可以以两个正交偏振态发射，相对相位锁定，特别适合与单光子偏振量子比特接口。我们的工作可能为实现长距离量子网络铺平道路。
利用超导电路对玻色子模式进行量子控制
玻色子模式在各种量子技术中有着广泛的应用，例如用于量子通信的光子、用于量子信息存储的自旋系综中的磁振子和用于可逆微波到光量子转导的机械模式。人们对利用玻色子模式进行量子信息处理的兴趣日益浓厚，其中电路量子电动力学（电路 QED）是其中的主要架构之一。量子信息可以编码到具有长相干时间的玻色子超导腔模式的子空间中。然而，标准的高斯运算（例如，光束分裂和双模压缩）不足以实现通用量子计算。主要的挑战是在高斯运算之外引入额外的非线性控制，而不会增加显著的玻色子损失或退相干。在这里，我们回顾了超导电路单个玻色子码通用控制的最新进展，包括幺正控制、量子反馈控制、驱动耗散控制和完整耗散控制。还讨论了纠缠不同玻色子模式的各种方法。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。保留所有权利。
亿芯微电子数据表
蓝牙 5.0 BR/EDR/BLE 专有双模 RF SOC 极低功耗 10nA 关机模式（外部中断） 800nA 睡眠模式（32kHz RC OSC，睡眠定时器和寄存器 ON） 2.1uA 保持模式（32kHz RC OSC，睡眠定时器，2k 保持存储器和寄存器 ON） Rx 峰值电流（不带 DCDC） BLE/2.4G 模式下 16mA EDR 模式下 17mA Tx 峰值电流（不带 DCDC）@ -2dBm BLE/2.4G 模式下 22mA EDR 模式下 23mA Rx 峰值电流（带 DCDC） BLE/2.4G 模式下 6.75mA EDR 模式下 7.25mA BLE/2.4G 模式 EDR 模式下 17mA <25uA 平均，500ms 嗅探保持连接 2.4GHz 收发器 单端 RFIO BLE 模式下 -95dBm 支持 250kbps、1/2/3Mbps 数据速率 Tx 功率高达 +9dBm 音频功能 麦克风 PGA 0-18dB，每步 3dB 16 位 ADC 2x16 位 DAC，立体声 音频 SNR：ADC 88dB；DAC 92dB
具有靶向抗体的功能化纳米粒子可增强乳腺癌体内成像
摘要背景：用于乳腺肿瘤成像的靶向造影纳米粒子有助于早期发现乳腺癌并提高乳腺癌的治疗效果。本文报道了一种表皮生长因子受体 2 (HER-2) 特异性、双峰、树枝状聚合物复合物的开发，用于增强 HER-2 阳性乳腺癌的计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。该材料采用第五代聚（酰胺胺）树枝状聚合物、封装的金纳米粒子、螯合钆和抗人 HER-2 抗体来生产纳米粒子造影剂。结果：在两种小鼠肿瘤模型中的测试证实了这种造影剂对 HER-2 阳性肿瘤进行成像的能力。在患有 HER-2 阳性乳腺肿瘤的小鼠体内静脉注射这种纳米粒子可显著增强 MRI 信号强度约 20%，并将 CT 分辨率和对比度提高两倍。流式细胞术和共聚焦显微镜的结果证实了该复合物的特异性靶向性及其在人类 HER-2 阳性细胞中的内化作用。结论：这些结果表明，这种纳米颗粒复合物可以有效靶向和成像体内 HER-2 阳性肿瘤，并为开发这种用于 HER-2 阳性癌症的早期检测、转移评估和治疗监测的诊断工具奠定了基础。关键词：靶向、纳米颗粒、双模成像、计算机断层扫描、磁共振成像、HER-2
用于混合 EEG-fMRI 神经反馈预测的稀疏 EEG 信息 fMRI 模型
通过功能性磁共振成像 (fMRI) 或脑电图 (EEG) 这两种互补方式测量大脑活动，是神经反馈 (NF) 机制背景下大脑康复方案的基本解决方案。虽然 NF-EEG（根据 EEG 信号计算出的实时神经反馈分数）已经被探索了很长时间，但 NF-fMRI（根据 fMRI 信号计算出的实时神经反馈分数）出现得更晚，并且提供了更可靠的结果和更具体的大脑训练。同时使用 fMRI 和 EEG 进行双模态神经反馈疗程（NF-EEG-fMRI，根据 fMRI 和 EEG 计算出的实时神经反馈分数）对于制定大脑康复方案非常有前景。然而，fMRI 对患者来说很麻烦，也更累。本文的原创贡献涉及仅从 EEG 记录预测双模态 NF 分数，使用训练阶段，其中 EEG 信号以及 NF-EEG 和 NF-fMRI 分数都可用。我们提出了一个稀疏回归模型，该模型能够利用 EEG 仅预测运动想象任务中的 NF-fMRI 或 NF-EEG-fMRI。我们比较了从所提模型得出的不同 NF 预测因子。我们发现，与经典 NF-EEG 分数相比，从 EEG 信号预测 NF-fMRI 分数可以为 NF-EEG 分数添加信息，并显著提高与双模 NF 会话的相关性。
基于密度矩阵凸分解的方差和量子 Fisher 信息的不确定性关系
我们提出了几个与罗伯逊-薛定谔不确定关系相关的不等式。在所有这些不等式中，我们考虑将密度矩阵分解为混合状态，并利用罗伯逊-薛定谔不确定关系对所有这些成分都有效的事实。通过考虑边界的凸顶部，我们获得了 Fröwis 等人在 [ Phys. Rev. A 92 , 012102 (2015) ] 中的关系的另一种推导，并且我们还可以列出使关系饱和所需的许多条件。我们给出了涉及方差凸顶部的 Cramér-Rao 边界的公式。通过考虑罗伯逊-薛定谔不确定关系中混合状态分解的边界的凹顶部，我们获得了罗伯逊-薛定谔不确定关系的改进。我们考虑对具有三个方差的不确定性关系使用类似的技术。最后，我们提出了进一步的不确定性关系，这些关系基于双模连续变量系统的标准位置和动量算符的方差，为二分量子态的计量实用性提供了下限。我们表明，在 Duan 等人 [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2722 (2000) ] 和 Simon [ Phys. Rev. Lett. 84 , 2726 (2000) ] 的论文中讨论了这些系统中众所周知的纠缠条件的违反，这意味着该状态在计量学上比某些相关的可分离状态子集更有用。我们给出了有关自旋系统具有角动量算符的纠缠条件的类似结果。