摘要。我们提出了一个具有图形用户界面(GUI)的光子模拟量子计算的用户友好型软件,该软件允许方便地操作而无需程序化技能。可以通过导入波导位置文件或在GUI的交互式板上手动绘制配置来灵活地设置汉密尔顿人。我们的软件为二维量子步行,量子随机步行,多颗粒量子步行和玻色子采样提供了一种强大的理论研究方法,这可能都可以在光子芯片上的物理实验系统中实现,并且它将激发光子量子量子计算和量子计算的丰富多样性。我们已经改进了算法以确保永久计算的效率,并提供了有关教育用途的案例研究,这使用户更容易访问光子量子模拟的研究。©2022光学仪器工程师协会(SPIE)[doi:10.1117/1.oe.61.8.081804]
•对于探索性工作,我们建议使用CLC工作台。例如,使用图形接口更容易解释参数更改的效果。对于许多用户,通过图形接口选择和管理数据也更直观。此外,图形用户界面具有更多的约束,可以帮助指导参数的合理选择和参数组合;这些约束并非全部存在于CLC服务器命令行工具中。
RobotStudio配备了一个附加选项卡,该选项卡与具有选项Integrated Vision的机器人控制器连接时可以启动。图形接口提供了点击指令来组装视觉任务或作业。
VisionPro使使用Quick Build原型制作环境自动化视觉任务变得简单。使用直观的图形接口和点击训练,您可以轻松地配置采集,选择和优化工具,并做出通过/失败决策,而无需先前的编程经验。模块化工具阻止了用户快速创建和重复使用组件,从而进一步支持快速,灵活的部署。
gibbscam旨在简化复合物。它具有一个无调的图形接口,可让用户随时执行任何功能,而无需进行无尽的菜单层次结构。用户可以快速从工具路径验证跳到零件设计或工具定义和返回。反映商店程序的图标使操作易于识别和快速导航。 这些功能使新用户可以快速,轻松学习,并且对于经验丰富的人来说效率很高。反映商店程序的图标使操作易于识别和快速导航。这些功能使新用户可以快速,轻松学习,并且对于经验丰富的人来说效率很高。
这项工作旨在设计,开发和评估基于稳态视觉诱发电位(SSVEP)的BCI系统。 div>该应用程序是通过Valladolid大学生物医学工程小组创建的Medusa平台开发的。 div>为此,在Python中实现了应用程序的图形接口和信号处理方法。 div>所研究的BCI系统是一个拼写器,可让您通过在SSVEPS EEG中检测到矩阵单元中代表的命令。 div>后者是由视觉刺激在一定刺激频率下引起的。 div>在审查了最新的现状后,得出的结论是,实现这一目标的最佳方法是通过关节频率案例编码范式和规范处理方法相关性分析。 div>
解决方案:超声金属焊接超声金属焊接技术,由于铜的出色流动行为,多层薄层的可靠连接。高频摩擦运动会破坏箔之间的氧化物层,从而形成具有最佳电阻的粘性键。使用Telso®FlexControl软件在模块化20 kHz焊接系统MPX上实现了该应用程序。配置优势超声波焊接技术为过程和质量监控提供了广泛的选择。20 kHz焊接系统MPX的模块化设计允许最佳集成到制造线中。可以在Telso®FlexControl软件中清楚地管理各种程序,以用于不同的接触配置。与语言无关的操作的直观图形接口可显着简化使用。
电气和电子工程领域的该硕士是一门高级课程,旨在为工程毕业生而设计,旨在提高他们在技术快速进步的驱动到这一不断变化的领域的技能。电气和电子工程各个领域的发展速度不断增加。行业要求对各种现代电气和电子系统的操作原理和设计方法有透彻的了解。我们的目标是培养毕业生,他们不仅能够对技术的最新变化和进步做出反应,而且还可以展望未来并帮助塑造未来的发展。本课程的独特特征是传统的电气和电子工程主题得到了高级及时主题的支持,例如光学和微波通信,机器人技术,行业标准图形接口控制(LabView)和嵌入式软件系统设计。当今的行业需求很大。课程目标
Magellanmapper是一款软件套件,旨在以内存有效的方式进行大型,3D脑成像数据集的视觉检查和端到端自动处理。迅速增长的大容量,高分辨率数据集需要在宏观和微观水平上可视化原始数据,以评估数据和自动化处理的质量,以量化数据的方式,以对大量样品进行比较。为了促进这些分析,MagellanMapper提供了用于手动检查的图形用户界面,也提供了用于自动图像处理的命令行界面。在宏观级别上,图形接口允许研究人员在每个维度中同时查看完整的体积图像并注释解剖标签位置。在显微镜水平上,研究人员可以在高分辨率下检查感兴趣的区域,以构建细胞位置(例如核位置)的地面真相数据。使用命令行界面,研究人员可以在体积图像上自动化细胞检测,改进解剖图集标签以适合基本的组织学,将这些地图集注册以采样图像,并通过解剖区域进行统计分析。MagellanMapper利用建立的开源计算机视觉库,本身就是开源,可以免费下载和扩展。
量子密钥分布(QKD)是使用量子系统在两个方之间安全地传达共享加密密钥的想法。与经典的加密方法相反,QKD利用基本量子属性(例如叠加和纠缠)来以保证安全性来编码信息。大多数QKD系统基于在光纤中发送光子,其中光子的极性是用于编码信息的量子属性。用来这样做的不同算法称为QKD协议。本论文旨在使用四个常见的QKD协议来构建一个教育工具,以模拟简单的QKD系统,在此过程中,用户可以在其中改变系统参数并研究其对结果的影响。此外,目的是能够产生足够准确的模拟结果,以提供对真实实验设置的执行方式的第一个近似值。该程序是使用Qiskit库在Python构建的,所有所需的功能均在图形接口中实现。对于实施的协议之一(BB84),将仿真结果与三个QKD实验的实验数据进行了比较,这表明该程序能够产生实际实验设置的有用的首先近似。通过允许模拟更复杂的系统,可以进一步改进程序。