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World File Search System噪声源
开发用于拆卸应用的紧凑型Alpha和Beta摄像头
量子计算机需要误差校正以实现量子优势。他们还需要校准大量参数，以正确操作Qubits，这可能只有53 QUBITS的Google Sycamore需要几个小时。扩展量子计算需要快速，可扩展和屈曲反馈以实现量子误差校正（QEC）和加速校准。QEC和校准都需要电子设备，以测量，计算和应用最低潜伏期的反馈。使用当今的电子设备必须扩展到数千个Qubits。FPGA是理想的选择，因为它们可以重新编程以满足不同的实验需求，同时达到了非常低的反馈延迟。典型的量子操作实验（图1）涉及在室温下通过数字转换器（DAC）（DACS）和对数字转换器（ADCS）的模拟转换器（ADC）的FPGA网络。用于自旋Qubits，控制信号由两种类型组成。首先，基于纳秒坡道的准静态控制，以调整Qubits的潜在井和耦合以改变其状态。其次，通过I/Q调制控制的Ra-dio频率脉冲，用于测量或基于共振的控制。数字混合用于实现更复杂的控制方案和脉搏工程。完整的数字发电提高了灵活性并减少了噪声源。我们使用直接生成的坡道和频率梳子提出了可扩展的，复杂的信号发生器（CSG），以减少
为什么需要 EMI 滤波器？| WEMS Electronics
电磁兼容性 (EMC) 工程师使用“噪声”的概念来描述降低电子设备性能的有害信号。在航空电子应用中，外部和内部 EMI 噪声源都可能干扰敏感的导航和战术设备，甚至可能破坏飞机的控制。航空母舰的大型电子设备舱可能会造成干扰，导致飞机起飞或降落失败。影响卫星传输的 EMI 可能导致战场上的通信故障。出于这些原因，EMI 被认为是一个严重的问题，并且已经开发出许多技术和技巧来确保数据传输系统中的电磁兼容性 (EMC) - 从船上到海底，从航空电子设备到太空，从航空母舰到微型无人机。 EMI 源 EMI“噪声”源可分为三类：1) 由物理系统内的随机波动引起的固有噪声，例如热噪声和散粒噪声；2) 来自电机、开关、电源、数字电子设备和无线电发射器的人为噪声；3) 来自自然干扰的噪声，例如静电放电 (ESD)、闪电和太阳黑子。 固有噪声源可能非常微妙，通常无法识别。所有电气系统都是固有噪声的潜在来源，包括便携式收音机、MP3 播放器、手机等常见设备。这些设备只要开启就会造成干扰。这是因为导电介质或半导体器件中的电子在受到外部电压激发时会产生电流。当外部施加的电压停止时，电子会继续移动，随机地与其他电子和周围材料相互作用。即使没有电流，这种随机电子运动也会在导电介质中产生噪声。人为 为了保护航空电子系统免受人为噪音的影响，商业航班上完全禁止使用故意的射频 (RF) 发射器，如手机、蓝牙配件、CB 无线电、遥控玩具和对讲机。笔记本电脑、手持式扫描仪和游戏机虽然不是故意的发射器，但会产生 1 MHz 范围内的信号，从而影响航空电子设备的性能。导航电缆和其他关键线路沿着机身铺设，乘客坐在几英尺远的地方。由于构成客舱内部的薄介电材料片（通常是玻璃纤维）根本不提供任何屏蔽；而且由于商用客机包含长达 150 英里的电线，这些电线可能像一个巨大的天线一样，因此乘客必须注意有关使用潜在破坏性电子设备的规定。显然，这些内部 EMI 源对飞机来说非常危险，因为它们离它们可能影响的系统非常近。但外部来源，地面上的无线电和雷达发射器，或过往军用飞机的雷达，驾驶舱航空电子设备容易受到多种 EMI 源的影响，包括 iPhone 和其他 PED 的人为干扰，由于这些设备的高功率和高频率，干扰可能更大。如果许多外部和内部 EMI 源还不够令人担忧，铝制机身本身在某些情况下可以充当 1 到 10 MHz 范围内的谐振腔。机身的行为与卫星天线非常相似，可以通过集中人为和自然发生的瞬态信号并将干扰广播到附近的设备来加剧内部和外部 EMI 的影响。一家大型飞机制造商最近发布的一份报告说明了人们对乘客携带的便携式电子设备 (PED) 的持续担忧。商用飞机上这些设备的数量激增，尤其是随着 Apple iPad 等新型笔记本电脑设备的出现。使用 PED 会产生
事实说明
经常询问的问题问：什么是环境噪音？A.环境噪声是外界噪声污染的摘要，通常是由运输，工业和娱乐活动产生的。通过军事训练和测试活动产生的环境噪声（即军事武器射击或武器系统操作和飞机）通常被称为DOD内部的操作噪声。因此，这些术语可以互换使用。Q. 环境噪声暴露的不利影响是什么？ A. 环境噪声被归类为低于需要听力保护的声音水平，但足够高以产生其他负面影响和/或干扰生活质量。 噪声的不利影响可能包括烦恼，睡眠障碍，学术表现降低和语音干扰。 请注意，有些人可能会受到特定噪音的极大影响，而另一些人根本没有效果。 Q. 军队在解决环境噪音方面做了什么？ A. 军队通过实施兼容使用区（ICUZ）程序来解决环境噪声。 该程序的中心是ICUZ研究。 一项ICUZ研究分析了与军事训练和测试操作相关的噪声暴露，并提供了土地使用指南以兼容。 开发ICUZ研究的目标是帮助我们的邻居了解安装中散发出的噪音的性质，以及我们如何以确保我们的军事准备的方式更好地管理噪音。Q.环境噪声暴露的不利影响是什么？A.环境噪声被归类为低于需要听力保护的声音水平，但足够高以产生其他负面影响和/或干扰生活质量。噪声的不利影响可能包括烦恼，睡眠障碍，学术表现降低和语音干扰。请注意，有些人可能会受到特定噪音的极大影响，而另一些人根本没有效果。Q. 军队在解决环境噪音方面做了什么？ A. 军队通过实施兼容使用区（ICUZ）程序来解决环境噪声。 该程序的中心是ICUZ研究。 一项ICUZ研究分析了与军事训练和测试操作相关的噪声暴露，并提供了土地使用指南以兼容。 开发ICUZ研究的目标是帮助我们的邻居了解安装中散发出的噪音的性质，以及我们如何以确保我们的军事准备的方式更好地管理噪音。Q.军队在解决环境噪音方面做了什么？A.军队通过实施兼容使用区（ICUZ）程序来解决环境噪声。该程序的中心是ICUZ研究。一项ICUZ研究分析了与军事训练和测试操作相关的噪声暴露，并提供了土地使用指南以兼容。开发ICUZ研究的目标是帮助我们的邻居了解安装中散发出的噪音的性质，以及我们如何以确保我们的军事准备的方式更好地管理噪音。其他程序元素包括通过公众宣传共享信息，以减少噪声影响并避免潜在的冲突，并采用有效的程序来处理噪声查询。Q. 如果我有担忧或投诉，我该与谁联系？ A. 您的安装公共事务办公室通常是联系点。 他们的联系信息可在安装网站和/或社交媒体页面上找到。 几个装置还发布了培训活动的通知。 Q. 我家可以降低噪音水平吗？ A. 降低噪声水平的降低高度取决于噪声源和结构中使用的构造/建筑材料的类型。 对于航空活动和小口径（手持式）武器，大多数建筑材料可以将噪声水平降低15-25 dB，具体取决于窗户是打开还是关闭。 可以通过填充和填充外部开口，安装隔音窗户和门以及在外墙和天花板上增加热绝缘来实现更大的降噪。 但是，由于低频含量（长声波），这种相同的缓解技术对拆除，炮或坦克产生的噪声不适用于噪声。Q.如果我有担忧或投诉，我该与谁联系？A.您的安装公共事务办公室通常是联系点。他们的联系信息可在安装网站和/或社交媒体页面上找到。几个装置还发布了培训活动的通知。Q. 我家可以降低噪音水平吗？ A. 降低噪声水平的降低高度取决于噪声源和结构中使用的构造/建筑材料的类型。 对于航空活动和小口径（手持式）武器，大多数建筑材料可以将噪声水平降低15-25 dB，具体取决于窗户是打开还是关闭。 可以通过填充和填充外部开口，安装隔音窗户和门以及在外墙和天花板上增加热绝缘来实现更大的降噪。 但是，由于低频含量（长声波），这种相同的缓解技术对拆除，炮或坦克产生的噪声不适用于噪声。Q.我家可以降低噪音水平吗？A.降低噪声水平的降低高度取决于噪声源和结构中使用的构造/建筑材料的类型。对于航空活动和小口径（手持式）武器，大多数建筑材料可以将噪声水平降低15-25 dB，具体取决于窗户是打开还是关闭。可以通过填充和填充外部开口，安装隔音窗户和门以及在外墙和天花板上增加热绝缘来实现更大的降噪。但是，由于低频含量（长声波），这种相同的缓解技术对拆除，炮或坦克产生的噪声不适用于噪声。
利用脑电图推断进行脑指纹识别
越来越多的研究表明，功能连接组具有个体特异性，因此可以视为大脑指纹；即能够在健康 [1] 和疾病 [2], [3] 的人群中识别个体。传统的方法是将大脑区域视为顶点，将区域对之间的区域时间过程的统计依赖性成对度量（即皮尔逊相关系数）视为边权重，从而构建功能连接组 (FC)。人们已经使用不同的神经成像方式研究了 FC 的指纹潜力，即脑电图 (EEG) [4], [5]、脑磁图 (MEG) [6], [7] 和功能性磁共振成像 (fMRI) [1], [8]。所有这些研究都有助于从大脑连接数据中实现单受试者水平的推断，即通过利用不同认知任务和静息状态下功能网络组织的个体属性 [9], [10]，或通过将个体连接组特征与行为和人口统计分数联系起来 [1], [6], [7], [9]。然而，传统的功能连接组不仅捕捉到了神经活动之间的统计依赖性，也捕捉到了潜在噪声源的统计依赖性。此外，功能连接组的构造仅提供大脑动态的成对表示，例如通过将大脑视为二元组的组合。由于其简单性，这一假设是有益的，但它限制了对人类大脑网络中个体特征的研究。因此，已经提出了基于主成分重建 [9] 或特征空间嵌入 [10] 的功能连接组去噪补救措施，每种方法都需要从潜在空间中学习基于空间的功能连接组。
即时量子电路转换降低噪音
摘要 — 在当今嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 设备上运行量子程序充满挑战。许多挑战源于测量过程中的快速退相干和噪声、量子比特连接、串扰、量子比特本身以及通过门进行的量子比特状态转换产生的误差特性。量子比特不仅不是“生来平等的”，而且它们的噪声水平也会随时间而变化。据说 IBM 每天校准一次量子系统，并在校准时报告噪声水平（误差）。随后，此信息用于将电路映射到更高质量的量子比特和连接，直到下一个校准点。这项工作提供了证据，表明这个每日校准周期还有改进的空间。它提供了一种在执行一个或多个敏感电路之前立即测量与量子比特相关的噪声水平（误差）的技术，并表明即时噪声测量可以有益于后期的物理量子比特映射。通过这种即时重新校准的转译，结果的保真度比 IBM 的默认映射（仅使用其每日校准）有所提高。该框架评估了两个主要的噪声源，即读出误差（测量误差）和双量子比特门/连接误差。实验表明，使用基于应用程序执行前误差测量的即时电路映射，电路结果的准确性平均提高了 3-304%，最高可提高 400%。索引术语 — 量子计算、错误、动态编译
同时对量子比特和运动退相干不敏感的无激光捕获离子纠缠门
囚禁离子具有较长的相干时间、固有的均匀性和较高的门保真度，是量子模拟和通用量子计算的一个有前途的平台[1-8]。实现高保真度多量子比特纠缠门的最常用方法依赖于将内部量子比特“自旋”态与集体运动自由度耦合[1,2,9]。几何相位门——通过运动相空间中封闭的、自旋相关的轨迹产生纠缠——被广泛使用，因为它们对离子温度（在 Lamb-Dicke 极限下）具有一级不敏感性[10-12]。几何相位门利用激光束产生所需的自旋运动耦合，已被用于产生保真度为 ∼ 0 的贝尔态。 999 [7,8]，主要误差来自非共振光子散射[13]。其他无激光方案利用静态[14-19]、近量子比特频率[20-25]或近运动频率[20,26-28]磁场梯度引起自旋运动耦合。虽然无激光方案消除了光子散射误差，并且不需要稳定的高功率激光器，但由于其门持续时间通常较长，因此更容易受到其他噪声源的影响。由于场幅度波动导致的量子比特频率偏移或错误校准是使用微波场梯度实现的无激光门的主要误差源[19,21]。最近的研究表明，通过精心的陷阱设计可以被动地减少其中一些偏移[24]。也可以通过添加控制场来执行动态解耦，从而主动减少它们[18,29-32]；迄今为止，最好的
耦合 CP 分解同步 MEG-EEG 信号用于区分光驱动过程中的振荡器
脑磁图 (MEG) 和脑电图 (EEG) 是研究大脑功能和组织的当代方法。同时获取的 MEG-EEG 数据本质上是多维的并表现出耦合。本研究使用耦合张量分解从间歇性光刺激 (IPS) 期间的 MEG-EEG 中提取信号源。我们采用耦合半代数框架通过同步矩阵对角化 (C-SECSI) 进行近似 CP 分解。在使用模拟基准数据将其性能与其他方法进行比较后，我们将其应用于 12 名参与者在 IPS 期间的 MEG-EEG 记录，其中个体 alpha 频率的分数在 0.4 到 1.3 之间。在基准测试中，C-SECSI 比 SECSI 和其他方法更准确，尤其是在病态场景中，例如涉及共线因子或具有不同方差的噪声源。分量场图使我们能够将视觉诱发的大脑活动的生理意义振荡与背景信号区分开来。分量的频率特征可识别出相应刺激频率或其第一谐波的同步，或单个 alpha 波段或 theta 波段的振荡。在对 MEG 和 EEG 数据的组分析中，我们观察到 alpha 和 theta 波段振荡之间存在相互关系。使用 C-SECSI 的耦合张量分解是一种强大的方法，可用于从多维生物医学数据中提取生理意义的源。无监督信号源提取是使先进的多模态信号采集技术可用于临床诊断、术前规划和脑机接口应用的重要解决方案。
基于光学机械的量子估计理论崩溃模型
量子到古典过渡的现象学，这是将原本量子系统驱动到对其物理配置的完全经典描述的过程，是广泛研究的对象。确实，这种过渡是否是由于新的基本物理学引起的是一个有争议的问题[1]。特别是，如果可以将复杂性和大小生长的量子系统的破坏性归因于固有机制，或者仅仅是周围环境的不可避免的存在[2，3]，则仍处于争议。是由于环境的变质不能为测量问题提供令人满意的解决方案，从而引起了量子到经典的过渡问题的令人满意的解决方案，崩溃模型体现了一个替代的理论框架[4，5]。通过将波函数的崩溃提升到嵌入随机动力学中的通用物理机制中，崩溃模型以一种现象的方式解释了量子到经典的过渡，从而体现了量子力学的大型修饰的实例。通过随机schödinger方程和引入新的基本参数来实现这种修改。当用于评估微型系统动力学时，崩溃模型的框架会恢复标准的量子力学。向大型系统移动，相干性迅速抑制，以防止宏观区分状态的大空间叠加。连续的自发定位（CSL）是最深入的综合模型之一[6，7]。它通过进入量子系统的主方程的额外耗散术语来描述位置上的连贯性丧失。这意味着受到倒塌机制的开放量子系统应经历不可归因于其他环境噪声源的额外耗散。测试此模型是探索有效性量子机械限制的当前感兴趣的[8]。但是，当前在
核研究所。和物理研究的方法，粒子... 设计和添加剂制造用于储能应用的优化电极 二极管TM的高能操作：YLF激光 运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论 使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度 脉冲激光诱导的硅原子层 其他人工智能硬件问题 观察√snn中的Hypernuclei 3_H和4_H的有向流= 3 量子退火时间的下限 对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储 b''
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下，模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中，这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要，甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率，检测器的解决，噪声和效率低下的增加，模式识别在计算上变得更具挑战性，激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法，旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势，或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里，我们研究基于量子退火的量子关联记忆，并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型（QAMM）召回和量子内容 - 可调地理内存（QCAM）召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率，模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现，基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下，基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆，以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。
测量和模拟量子比特的 T1 和 T2
量子计算机利用量子力学进行计算，使我们能够准备和操纵没有经典等价物的状态。特别是，叠加和纠缠等现象可能使量子计算机在某些应用方面胜过经典计算机。事实上，事实已经证明，随着整数的增加，寻找整数素因数所需的步骤数呈指数增加 [1]。然而，Shor 的因式分解算法可以在多项式时间内对素数进行因式分解。事实上，D-Wave 2000Q 计算机已经取得了令人鼓舞的结果，因为它能够使用 94 个逻辑量子比特门对数字 376289 进行因式分解 [2]。因此，开发新的加密协议至关重要，因为在线交易的安全性假定不可能使用经典算法在合理的时间内对大数进行因式分解。此外，量子计算机有望有效模拟大型原子系统以了解其特性。使用经典计算机，随着原子数量的增长，计算时间呈指数级增长，而在量子计算机上，计算时间呈多项式增长 [3]。实现这些有用的量子算法取决于构建不受噪声影响的精确量子硬件。环境噪声会降低量子比特的相干时间，这意味着量子比特无法长时间保持在所需状态以执行复杂的计算。目前，量子比特的相干时间在 10 微秒的数量级，这不足以解决有趣的问题。因此，减轻噪声和设计耐噪声的量子计算机是必要的。为此，要充分利用量子计算机的功能，就必须表征和了解噪声源以及它们如何影响特定的量子系统。通常，T 1 和 T 2 用于量化噪声。在