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World File Search System基本单位
优化多量芯片拓扑
标题为“多量芯片拓扑的优化”的海报着重于设计用于多量量子处理器的可扩展和高效的ARCHITECTURES。该研究突出了超导量子位，以其可控性和作为量子计算中量子信息的基本单位而闻名。这项研究强调了参数的重要性，例如纠缠，量子误差校正和可扩展性在多Qubit芯片设计中。该团队提出了一个2D体系结构，其中包含三个量子位，并以等边三角形和一个3D体系结构排列，其中有四个量子位在四面体结构中。这些配置可以用作大型量子系统的模块化单元。未来的方向包括优化谐振器长度，能量参与率以及扩展较大多数阵列和系统的体系结构。在高能物理学中，量子系统用于量子模拟复杂的粒子相互作用。因此，易于扩展的多量芯片肯定是高能粒子碰撞的复杂计算和模拟的前进的道路，因此在不久的将来为其在新的和更令人兴奋的发现中为其在高能物理中的使用铺平了道路。
可以量子计算机断开块链...
在当今的世界街区链中，技术被认为是在许多应用程序（主要是业务和财务应用程序）中提供技术的最紧密的安全性。基于分布式分类帐技术，块链不过是一个点对点网络。这里的信息形成块，每个块通过其哈希连接到上一个块。块链技术的两个主要支柱是SHA-256和椭圆曲线密码学。另一方面，量子计算使用两个神奇的量子现象，例如量子叠加和量子纠缠，以执行无法在古典计算机上执行的计算。Qubit是量子计算机中信息的基本单位，从理论上证明，它可以比古典计算机更快地解决某些计算问题。超级位置，量子纠缠是两种现象已经诞生了量子计算机的两种主要算法，这些算法是Shor的算法和Grover的算法。这两种理论算法使散落的散列和现有的加密算法损害了它们的强度。因此，这两种算法是否可以打破块链的两个主要支柱，而不是我们现有的安全协议。本文给出了一个想法，并尝试找到问题的答案。
物理科学
物质的结构和特性，每个原子具有一个带电的子结构，该子结构由核，该核由质子和中子制成，被电子包围。（HS.PS1A.A）原子是化学元件的基本单位。原子由亚原子颗粒制成：质子，中子和电子。原子具有核。原子的核是由带正电的质子和中子的，没有净电荷。带正电荷的核被较小电荷的电子包围。周期表通过原子核中质子的数量水平订购要素，并将具有相似化学特性的质子列入列中。该表的重复模式反映了外电子状态的模式。（HS.PS1A.B）最外面能级的电子称为价电子。元素的周期表是原子数或原子中质子数量的化学元件的排列。元素周期表用于预测元素行为模式。元素周期表的组排列反映了原子最外部能级中电子的模式，因此，每个组中元素的化学特性。周期表上每个元素列出的原子质量对应于该元素不同同位素的相对丰度。
新国际单位制 (SI) 的实验，第二版 07/2018
已经可以肯定的是，2018 年秋天将被载入科学史册。甚至可能不仅是科学史记录了这一事件，更根本的是，文化史也记录了这一事件。因为在 2018 年秋天，一些国家计量机构用最高水平的测量技术花费了数年和数十年的时间和印章的东西将被盖上：对国际单位制（Système）的根本性修订国际统一组织（International d'Unités，简称 SI）。 （基本）单位将以一种根本性的方式重新定义，以至于人们不得不谈论范式转变。从这一刻起，告诉世界尺寸的将不再是一组选定的、带有所有历史限制、任意性和理想化的基本单位，而是一组自然常数。换句话说，与任何衡量标准相比，这些“对象”确实是不可改变的。今天，我们有了单位，并在这个单位制中确定了自然常数的值——这导致了一个值得注意的情况，即自然常数的值不断变化，因为我们的测量能力反映在这些值中。明天，即 2018 年秋季之后，这种关系将发生逆转：单位由自然常数的固定值产生
质量和重量的测量 - NPL 出版物
1 简介 质量单位千克是国际单位制 (SI) 中唯一的基本单位，仍然以实物来定义。其定义是： “质量”和“重量”的区别在于，质量是物体所含物质的量度，而重量是作用于物体的引力。然而，在交易过程中，重量通常被认为与质量相同。 千克的国际原器保存在位于巴黎塞夫勒的国际度量衡局 BIPM。它由 90% 的铂和 10% 的铱合金制成，呈圆柱体，高 39 毫米，直径 39 毫米。它存储在专门设计的三重钟罩中，在常压下运行。约有 60 个国家拥有 BIPM 千克 (K) 的铂铱合金复制品，其值直接由 K 确定。英国国家物理实验室 (NPL) 拥有英国复制品 (18 号)，称为国家千克原型，或简称为 18 号千克，是英国整个质量标度的基础。NPL 参与了广泛的国际比对，以确保英国的测量结果与世界其他地方的测量结果相同。过去，一个国家的组织不接受除本国以外的任何 NMI 的可追溯性，这存在一些问题。随着通过 M 实现国际等效性的结构化方法的出现，这种情况已得到解决
沟通
最受追捧的科学目标之一是实现量子计算 1，它利用量子力学定律和资源来实现快速非常复杂的算法，2-4 实现量子模拟 5 或利用量子密码学。6 这需要一个两级量子系统作为信息的基本单位（量子比特），以及一种以逻辑方式寻址这些量子比特并将它们互连以进行计算的技术。在提出的实现量子比特的系统中，7-10 分子电子自旋对化学家来说尤其有吸引力。11-13 因此，人们做出了重要努力来理解控制过渡金属 14-16 和镧系元素配位化合物中自旋量子相干性的因素。17-19 量子门的实现需要对几个互连的量子比特进行相干操控。分子已被制备成 2 量子比特量子门的原型，要么是非等价纠缠金属离子的二聚体，20，21，要么是具有可切换相互作用的基于金属的量子比特对。22，23 还有人建议将核自旋自由度用作 N -qudits（维度为 N 的信息单位），24，25 并且一些方案依赖于核自旋和电子自旋之间的超精细相互作用来实现复杂的协议，例如量子纠错方法 26 或实现
高维量子纠缠研究进展
量子信息的基本单位是量子比特，它是一个双态系统。然而，大自然却使用四个字母的字母表来表示可以说是最重要的信息存储系统——DNA。尽管我们仍不清楚为何进化会形成四个字母的系统 1 ，但它的存在可能给我们一个启示，那就是我们还应该寻找比量子比特更复杂的系统。事实上，在量子通信中，基于更大字母表的协议具有某些优势：更高的信息容量和更强的抗噪能力，这对于应用来说非常重要 2 , 3 。在对大自然的基本检验中，例如违反局部现实理论，高维系统具有优势，因为它们允许的检测效率低于量子比特 4 。有多种物理系统允许对高维量子信息进行编码。这些系统涵盖了里德堡原子、捕获离子 5 、极性分子 6 、冷原子集合 7、8 、由超导相量子形成的人造原子 9 ，以及固态 10 或光子系统中的缺陷。在光子系统中，有两种完全不同的信息编码方法。连续变量 11、12 量子信息处理方法基于相干态或压缩态，而离散变量方法基于单光子福克态。连续变量和离散变量方法在光子数
飞机电子技术员 AET 学习指南 - SpaceTEC
• 安培 (A、amp、amperage) o 用于表示电子 (电流) 流动的测量单位 o 一安培表示每秒通过电路中给定点的一库仑 (62.8 亿 - 十亿个电子) 的流量 o 在数学问题中，安培用字母“I”表示 • 电池 o 一种由多个串联连接的一次伏打电池 (无法充电的电池) 或二次电池 (可以充电的电池) 组成的装置，用于获得所需的直流电压 o 电池储存化学能并以电能形式提供 o 飞机蓄电池的额定电压通常为 12 伏或 24 伏 • 电容器 o 用于以静电场的形式储存电能的电气元件 o 电容器是由两个平行导体组成的装置，由绝缘体隔开 • 导体 o 电路的常见构建块，可轻松允许电子从电源移动到负载并返回电源的电阻最小 o 导体的电阻取决于横截面积、长度、温度和导体材料等因素 • 库仑 o 电量的基本单位 o 库仑等于 62.8 亿个电子 (6.28 X 10 的 18 次方) • 电流 o 电子通过导体的流动称为电流 o 电流的速率以安培为单位 • 直流电 o 电子在一个方向上流动
研究论文。从...解码汉语音素
摘要 语音脑机接口 (BCI) 可将脑信号转换成口语单词或句子，已显示出高性能 BCI 通信的巨大潜力。音素是大多数语言发音的基本单位。现有的语音 BCI 主要集中在英语，其中单词包含多种音素组合，而中文普通话是一种单音节语言，单词通常由辅音和元音组成。这一特点使得通过直接从神经信号解码音素来开发高性能普通话语音 BCI 成为可能。本研究旨在使用皮层内神经信号解码口语普通话音素。我们观察到发音相似的音素通常由不可分割的神经模式表示，导致音素解码混乱。这一发现表明口语音素的神经表征具有层次结构。为了解释这一点，我们提出在双曲空间中学习音素发音的神经表征，其中层次结构可以更自然地优化。使用中国参与者的皮层内神经信号进行的实验表明，所提出的模型从神经信号中学习了具有判别性和可解释性的分层音素表示，显著提高了中文音素解码性能并达到了最佳水平。研究结果证明了基于音素解码构建高性能中文语音 BCI 的可行性。
解释概念化对AI-...
由于错误信息在社交媒体平台上越来越多，因此探索如何最好地将自动化新闻信誉评估传达给最终用户以及促进事实检查AIS的信任至关重要。在本文中，我们研究了模型 - 不合稳定的自然语言解释如何影响对事实检查AI的信任和依赖。我们从四个概念化验证（CVS）（即共识，专家，内部（逻辑）和经验）中构建解释，它们是证据的基本单位，这些证据是人类利用AndacceptNewinInformation的基础单位具有挑战性的，不同的CVS导致不同程度的依赖。我们发现共识的解释是最不影响的，专家，内部和经验解释的影响是两倍。但是，我们还发现用户无法辨别AI是否将其指向真相，从而强调了指导和潜在误导的解释的双重性质。此外，我们在协作事实检查过程中发现了自动化偏见和厌恶的存在，这表明用户以前建立的对AI的信任如何减轻他们对AI判断的依赖。我们还观察到在传统矫正中经常看到的“ Boomerang”/反向效应的表现，因为那些认为AI是有偏见或不信任的人在受AI挑战时会偏向或加倍（在）上（IN）正确的信念。我们通过在基于AI的事实检查期间对用户行为动态的细微见解得出结论，为社交媒体平台提供重要的课程。