XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System片上
标题 多功能可编程硅光子芯片上的量子 Fredkin 和 Toffoli 门 作者 李远，万凌霄，张辉，朱慧辉，Yuzh
引言量子计算1是量子信息处理中的一大挑战，它能够成倍地提高计算速度，并解决许多经典计算无法有效解决的NP难题2,3。最近，利用超导量子比特4、线性光学5、原子6和NMR量子比特7等本征系统实现大规模通用量子计算引起了广泛关注。量子逻辑门作为量子电路的关键元件，对于量子计算至关重要。然而，有效实现更多量子比特的量子逻辑门仍然是一个重大挑战，因为在一个电路中将各种门链接在一起非常困难，例如，三量子比特Toffoli门需要六个CNOT门8，而Fredkin门则对应于更困难的分解。一些实现三量子比特Toffoli 和 Fredkin 门的巧妙方法已通过大规模体光学系统实验得到展示 9,10。通过将量子比特空间扩展到更高维的希尔伯特空间，Lanyon 等人展示了用光子系统实现Toffoli 门 9。实验证明了具有预纠缠输入态的作用于光子的量子 Fredkin 门，其不能充当独立的门装置 10。庞大光门固有的有限可编程性、较低的可扩展性和不稳定性限制了它们的广泛应用。如今，由于大规模电路的精确编程，集成光子电路的蓬勃发展已成为大规模量子计算的范例 5,11-17。本文提出了一种构建量子逻辑门的方案，并制作了可编程的硅基光子芯片，以实现多种量子逻辑门，例如三量子比特的 Fredkin 门和 Toffoli 门。独立编码的光子不是将多量子比特门分解为基本的单量子比特门和双量子比特的 CNOT 门，而是通过一个光学电路来实现
研究论文 人工智能在胸部 X 光片上诊断 COVID-19 疾病症状中的应用：系统评价
本系统评价的重点是利用人工智能 (AI) 在 X 射线图像的帮助下检测 COVID-19 感染。方法：2022 年 1 月，作者使用特定的医学主题词和过滤器搜索了 PubMed、Embase 和 Scopus。所有文章均由两位审稿人独立审阅。所有因误解而产生的冲突均由第三位独立研究人员解决。在评估摘要和文章的实用性、消除重复并应用纳入和排除标准后，发现六项研究符合本研究的条件。结果：由于作者的方法不同，各个研究的结果也不同。敏感性为 72.59%–100%，特异性为 79%–99.9%，精确度为 74.74%–98.7%，准确度为 76.18%–99.81%，曲线下面积为 95.24%–97.7%。结论：用于评估 COVID-19 诊断过程中胸部 X 光检查的 AI 计算模型应达到足够高的敏感性和特异性。它们的结果和性能应该是可重复的，以使它们对临床医生来说是可靠的。此外，这些额外的诊断工具应该比目前可用的程序更实惠、更快捷。基于 AI 的系统的性能和计算应考虑临床数据。
基于亚波长光栅跑道微环谐振器和游标效应的超高灵敏度片上折射率传感器
摘要 —基于亚波长光栅跑道微环谐振器和游标效应，提出并论证了一种优化片上折射率传感器灵敏度和检测限的方法。亚波长光栅波导可以降低光场的结构限制，有利于增强光子与分析物之间的相互作用。通过优化亚波长光栅跑道微环谐振器的参数，传感器的灵敏度可以显著提高到 664 nm/RIU。随后，利用游标效应，设计了一种基于两级联微环的折射率传感器。由于游标效应，重叠峰之间的波长间隔可以有效放大十倍以上，从而获得高性能。结果表明，超高灵敏度为 7061 nm/RIU，检测下限为 1.74 × 10 −5 RIU。该集成装置具有超高灵敏度、低检测限等优点，在环境监测、生物传感器领域具有重要价值。
ECE 695R：片上系统设计，2009 年秋季
– 效率和灵活性之间的权衡 – 设计硬件加速器、将加速器连接到软件、自动硬件/软件分区 – 特定于应用程序的指令处理器、ASIP 设计的基本方法、可扩展处理器、自定义指令集的自动合成 – 用于硬件加速的高效软件架构 • 行为合成：将软件编译成
碳纳米管片上互连的最新进展与挑战
摘要：随着晶体管的深度扩展和复杂的电子信息交换网络的发展，超大规模集成电路（VLSI）对性能和功耗提出了更高的要求。为了满足海量数据处理的需求和提高能效，仅提高晶体管的性能是不够的。如果数据线的容量没有相应增加，超高速微处理器也是无用的。同时，传统的片上铜互连已达到其电阻率和可靠性的物理极限，可能不再能跟上处理器的数据吞吐量。作为潜在的替代品之一，碳纳米管（CNT）已引起人们的广泛关注，有望成为未来新兴的片上互连，并有望探索新的发展方向。本文重点研究了当前片上互连的电气、热学和工艺兼容性问题。我们从不同的互连长度和硅通孔（TSV）应用的角度回顾了基于CNT的互连的优势、最新发展和困境。
片上微电池：向小型化迈出的一大步；
计算机必须被安置在一个房间里，留给其他计算机的空间很小的时代已经一去不复返了。甚至，存储设备过去也非常笨重，存储信息的能力非常小。同样，计算能力也很小。这要归功于科学技术的最新发展。1-5 半导体行业在空间、高计算能力、更快响应等方面经历了根本性的变化。因此，随着超大规模集成的出现，当前的手机可以完成几乎所有笔记本电脑或计算机可以执行的任务，并具有增强的计算能力。这是因为微型化的巨大进步。该领域取得了如此大的进步，以至于开发人员已经能够制造出比拇指尖还小的微型计算机。与此同时，小型化导致了微型传感器的实现，这些传感器具有灵活性和可穿戴性。然而，需要注意的是。如果计算机和电池没有小型化，这是不可能的。因此，出现了一个称为智能尘埃应用的领域，它基本上包括尺寸较小的微电子设备。另一个重要特征是它们的尺寸小如灰尘。这一方向的兴起催生了许多生物相容性传感器。
单面连续光电润湿数字微流控芯片上的液滴二维操控
数字微流控芯片是一种液体处理器，利用电润湿效应移动、合并和分裂液滴，从而进行生化分析。然而，一旦包含几十个以上的电极，硬接线电润湿芯片就会变得繁琐。单面连续光电润湿，其中无特征半导体膜的电润湿效应由光图案控制，是解决这一硬接线瓶颈的有希望的解决方案，但到目前为止，二维液滴操控仍然很困难。在这里，我们演示了通过使用 Z 形光图案沿任意方向操纵液滴，这些光图案将电场旋转任意角度。我们提供了一个驱动液滴朝不同方向移动的理论模型。它通过 Comsol 模拟和实验进行了验证。凹槽宽度的优化使 y 方向的驱动电压大大增加。该芯片可以以 4.86 mm/s 的最大速度沿 y 方向移动染色水滴。这种多维液滴驱动为单侧连续光电润湿开辟了新的可能性，例如合并不在一条线上的液滴、高效液滴混合以及绕过液滴以避免聚结。
芯片上的器官技术：进步，挑战和令人兴奋的未来
她阐述了“芯片上的器官在市场上具有巨大的潜力，尤其是在药物发现和开发中3D组织培养（例如An-A-Chip）是建模和理解疾病的最有前途的方法之一，它可能是个性化医学的关键方面。由于我们都是具有独特生物学的人，因此我们的身体可以对药物做出反应或反应不同。通过使用器官芯片技术，我们可以准确地重新创建肿瘤微环境，并加快药物测试，以便医学专家可以根据患者的个人需求和特异性为患者量身定制疗法。例如，我们可以从患者中将干细胞从患者中取出，将这些细胞重新编程为感兴趣的细胞，并在像Organoplate这样的高通量平台中培养它们，以创建功能器官模型，并根据其个体需求为患者开发个性化药物。”
量子芯片上的虚时间传播
虚时间演化是寻找量子多体系统基态的重要技术，也是在量子化学、凝聚态和核物理中得到广泛应用的多种数值方法的核心。我们提出了一种在量子计算机上实现虚时间传播的算法。我们的算法是在将算法高效编码到优化门的背景下设计的，利用量子设备的基本特性，在扩展的希尔伯特空间中进行幺正运算。然而，我们证明，对于简单的问题，它也可以成功地应用于标准数字量子机。这项工作为将基于虚时间传播的量子多体方法移植到近期的量子设备奠定了基础，使未来能够对一大类微观系统的基态进行量子模拟。
通过直接外延方法在单个芯片上单一集成了μLED/hemts microdsplay
基本上，微滤线的微型播放主要由µ LED阵列和电子零件组成，这些阵列和电子零件可电动驱动单个µ LED。当前，使用两种主要方法来整合µ LED阵列和电子零件。第一种方法是基于大规模转移技术的所谓“选择”，这意味着数百万的LED从晶片转移到晶体管背板，在晶体管背板上，非常高的精度约为1 µm，需要大量时间。结果，产率通常非常低，[13-16]，因此这种方法对于制造微型播放是不切实际的，尤其是对于AR/VR应用。第二种方法是基于翻转芯片键合技术，其中µ LED和CMO（用于电动驱动单个µ LED）分别制造，然后将其合并晶片键合在一起。[17]但是，值得强调的是，第二种方法面临着两个主要的挑战。第一个挑战是由于组装问题。由于需要通过CMOS CUIT来驱动单独的可寻址µ LED，因此采用了一种异质的集成方法，用于与电动驱动零件的Combine µ LED。[4,8–13]在这种情况下，仍然存在µ LED和CMO之间对齐的准确性问题，因此仍然限制了转移产量，然后增加了制造成本。第二个挑战是由于µ LED的光学性能降解，其中µ LED是通过光刻技术和随后的干蚀刻过程制造的。[4-11]在这种干蚀刻和随访过程中，引入了严重的损害，从而导致µ LED的光学表现严重降解。[18,19]此外，随着缩小LED的规模，该问题的严重程度进一步增强。[18-22]尽管采用了使用原子层沉积（ALD）技术的额外钝化过程，但[22,23]由于在干etter蚀过程中造成的不可逆损害，光学性能的恢复是微不足道的。因此，用于制造微型播放的这种杂基整合方法仍然远非令人满意。我们认为，电气驱动的µ LED和高电子迁移式晶体管（HEMT）的外延整合