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激光器如何利用光声和光电现象将信号注入 MEMS 麦克风
可以使用调幅激光在 MEMS 麦克风的输出端生成虚假但相干的声学信号。虽然这种漏洞会对信任这些麦克风的网络物理系统的安全性产生影响，但这种影响的物理解释仍然是个谜。如果不了解导致这种信号注入的物理现象，就很难设计出有效可靠的防御措施。在这项工作中，我们展示了热弹弯曲、热扩散和光电流产生机制在多大程度上被用于将信号注入 MEMS 麦克风。我们为每种机制都提供了模型，开发了一种程序来经验性地确定它们的相对贡献，并强调了对八种商用 MEMS 麦克风的影响。我们通过使用几种激光波长和一个真空室的精确设置来隔离每种机制来实现这一点。结果表明，麦克风上的注入信号取决于入射光的波长，其中长波长（例如 904 nm 红外激光）利用 ASIC 上的光电效应，而短波长（例如 450 nm 蓝色激光）利用振膜和周围空气上的光声效应。根据这一理解，我们为未来的抗激光麦克风设计提出了建议，包括改进球顶应用、减少 MEMS 结构内的材料不对称性，以及添加简单的光或温度传感器以进行注入检测。基于根本的因果关系，我们还指出了具有与 MEMS 麦克风相似特性的其他传感器中可能存在的漏洞，例如传统麦克风、超声波传感器和惯性传感器。
量子误差校正，耗散稳定的挤压量子量表
量子系统与其环境的相互作用导致量子相干的丧失。通常通过Ancilla，建立良好的储层工程方法调整量子系统与其环境的耦合，可以通过将有效的耗散性动态逐渐发展为量子量子状态或量子状态[1-6]，从而克服了有效的耗散动力学来克服脱碳范式。尤其是在电路量子电差异的范围内[7]，已经成功利用了储层工程，以自主保护在谐波振荡器的限制希尔伯特空间中编码的量子信息，即玻孔代码，而无需基于测量的反馈。这是通过有效的奇偶校验的工程来实现的，它保留了耗散的演化，该耗散演化将微波谐振器的状态驱动到由相反状态的均匀和奇数相干叠加跨越具有相反位移的歧义的歧管，也称为Schrödinger猫态[8-11]。原则上，这些耗散动态可用于准备猫代码的逻辑状态[9]。尽管如此，这不是必需的，因为使用最佳控制脉冲序列[10]，可以使用分散耦合量子轴对微波谐振器场进行通用控制，或者正如最近已证明的那样，已证明，连续变量（CV）通用门集的优化序列[12，13]。因此，为了稳定CAT代码的唯一目的，储层工程是为了唯一的目的。
惯性导航系统（IMU/INS）RCI本地为...
研究问题的简介DLRL方向查找器（DF）系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号，并在三个类别中对检测到的信号进行分类，即固定频率（FF），频率料斗（FH）和爆发。DF系统在频域中进行扫描，并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的，并在频域中进行，并且在每个通道中并行，因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制，因此，快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法，以将接收的信号分类为FF，FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成，该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能，并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件（最少2个通道）生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
光学连贯的完美吸收和时间 -
时间不变的光子结构根据其内在的材料增益或损失来扩增或吸收光。可以利用多个光束在空间中的连贯干扰，例如，在谐振器中，可以分别使用材料增益或损失来定制波浪相互作用，从而最大程度地提高激光或相干的完美吸收。相比之下，即使在没有物质增益或损失的情况下，时间变化的系统也不受限制地节省能量，并且可以通过参数现象支持放大或吸收探针波。在这里，我们在理论上和实验上演示了如何通过光学泵送进行批量介电常数的亚波长膜（其批量介电常数均质和定期调节），可以通过操纵两种探测器的相对相对相对相对的相对相对的相对相对，从而动态地调节其作为非呼吸器的放大器和完美的吸收仪的作用。这将一致的完美吸收的概念扩展到了时间领域。我们将此结果解释为在定期调制介质的动量带隙中存在的增益和损耗模式之间的选择性切换。通过调整两个探针的相对强度，可以通过高达80％的吸收和400％的扩增来实现高对比度调制。我们的结果表明，在光学频率下对时变介质的增益和损失的控制，并为在Floquet工程化的复杂光子系统中相干操纵光的操纵铺平了道路。
![arxiv：2402.00653v1 [Quant-ph] 2024年2月1日](/simg/d\dae74df0f23b071dace10984413bd1a300023795.webp)
arxiv：2402.00653v1 [Quant-ph] 2024年2月1日
量子机学习，专注于量子神经网络（QNN），仍然是一个非常未知的研究领域。当前的QNN模型主要在ANSATZ或量子特征图上采用各种电路，通常需要多个纠缠层。这种方法不仅将电路的计算成本提高到了近期量子设备上的实用性，而且鉴于它们与典型的进发神经网络（FFNN）的结构的差异，还将这些模型标记为神经网络。此外，这些模型的电路深度和量子需求随数据功能的数量而缩小较大，从而导致对现实世界机器学习任务的效率挑战。我们引入了一个真正的QNN模型，该模型与传统FFNN的多功能性无缝地与其适应性的中间层和节点的多功能性保持一致，而中间测量不存在，因此我们的整个模型都是相干的。该模型以其减少的电路深度和所需的C-Not门的数量而脱颖而出，以超过盛行的QNN模型。此外，我们的模型中的Qubit计数仍然不受数据特征数量的影响。我们在各种基准测试数据集（例如诊断乳腺癌（威斯康星州）和信用卡欺诈检测数据集）上测试了我们提出的模型。我们将模型的结果与现有的QNN方法进行比较，以展示我们方法的有利功效，即使对量子资源的要求减少了。我们的模型为将量子神经网络应用于真正相关的机器学习问题铺平了道路。
目录dia-coes的研究问题
研究问题的简介DLRL方向查找器（DF）系统当前使用方位角轴承来识别频率料斗信号，并在三个类别中对检测到的信号进行分类，即固定频率（FF），频率料斗（FH）和爆发。DF系统在频域中进行扫描，并执行所有检测到的信号的DF。由于信号处理是基于框架/批次的，并在频域中进行，并且在每个通道中并行，因此爆发和单个啤酒花的时间持续时间估计的准确性受到限制，因此，快速料斗的Hop速率估计值不准确。使用来自两个或五个DF天线中的每个DF天线中的时域iQ数据基于深度学习/机器学习的算法，以将接收的信号分类为FF，FF和爆发。培训数据需要由适当的数学模型生成，该模型应允许引入噪声和褪色。产生的信号应允许以瞬时带宽内的不同频率同时存在多个信号。预计它将能够估算200个微秒的次数和爆发持续时间。需要使用仿真验证所提出的方法的性能，并使用使用商业阶段相干的信号采集硬件（最少2个通道）生成或捕获的数据在工作站/笔记本电脑或PC上测试。dlrl寻求与学术机构一起开发和实施复杂的统计数字信号处理算法的解决方案。
泡利通道和动力学图的量子模拟
自诞生以来，量子计算机就被认为是模拟量子系统的有力工具 [1]。作为具有基础意义 [2,3] 和实际意义 [4] 的开放量子系统，人们一直致力于模拟开放量子系统的演化 [5-7]，特别是量子信道 [8-11]，可用于研究和建模退相干。此类量子算法可以用所谓的量子电路 [12] 来表示，我们将在第 3 节中对其进行研究。由于此类系统具有许多应用，例如研究多体纠缠的出现 [13,14]、研究耗散过程 [15] 和建模非马尔可夫动力学 [16]，因此对其进行了模拟。在量子系统中，最简单的情况是量子比特 [ 12 ]，其中产生退相干的最简单的信道类型是泡利信道 [ 17 – 19 ]。事实上，它们是影响量子设备的噪声的有效模型 [ 20 ]。在本文中，我们提出了一种模拟泡利信道的量子算法，并在 IBM 的一台量子计算机上实现它。所提出的算法很简单，只需更改其执行操作中的几个参数即可用于任何泡利信道。为了表示算法，我们使用量子电路，这是一种表示用于量子计算机的算法的常用方法。[ 12 ]。此外，我们还将模拟泡利动力学图，它们是泡利信道的连续参数化曲线。
退相干作为量子信息的资源
量子信息领域发展迅速，因为它有望解决各种传统计算机无法解决的计算问题。然而，构建一台功能齐全的量子计算机是一项艰巨的任务，因为它的性能受到不可避免的退相干的影响。退相干消除了物质的量子性质，从而消除了量子计算相对于传统计算的优势。然而，对于特定的应用，一些精心设计的退相干有助于幺正量子演化，可能会大有裨益。在本文中，我讨论了两个这样的例子：量子随机游动 (QSW) 和混合量子经典退火 (HQCA)。QSW 将幺正量子游动的概念推广到额外的非幺正演化。这产生了定向游动。QSW 可以是连续时间的，也可以是离散时间的。在这项工作的第一部分，我提出了两种算法，用于在相干量子计算机上模拟特定的 QSW。第一种适用于连续时间 QSW，第二种适用于离散时间 QSW。在这项工作的第二部分，我提出了一种称为混合量子经典退火的方法来提高绝热量子计算 (AQC) 的性能，该方法应该找到某个目标汉密尔顿量的基态。HQCA 应该通过将量子比特系统耦合到工程热浴来增加最终基态概率。对单个量子比特和两个量子比特的 HQCA 性能进行了数值测试。
利用低密度脑电图重建源功能连接的可行性
摘要 目的 功能连接 (FC) 越来越多地被用作神经调节和提高性能的目标。目前，使用脑电图 (EEG) 对 FC 进行可靠的评估需要具有高密度蒙太奇的实验室环境和较长的准备时间。本研究调查了使用低密度 EEG 蒙太奇重建源 FC 以用于实际应用的可行性。方法 使用逆解重建源 FC，并将其量化为 alpha 频率中绝对虚相干的节点度。我们使用模拟的相干点源以及两个真实数据集来研究电极密度（19 个电极 vs. 128 个电极）和使用模板与基于单个 MRI 的头部模型对定位精度的影响。此外，我们还检查了低密度 EEG 是否能够捕捉个体间相干强度的变化。结果 在数值模拟和实际数据中，电极数量的减少导致相干源和耦合强度的重建可靠性降低。然而，当比较从 19 个电极重建 FC 的不同方法时，使用波束形成器获得的源 FC 优于传感器 FC、独立成分分析后计算的 FC 和使用 sLORETA 获得的源 FC。特别是，只有基于波束形成器的源 FC 才能捕捉运动行为的神经相关性。结论 从低密度 EEG 重建 FC 具有挑战性，但使用波束形成器的源重建时可能是可行的。
2024 年量子信息知识 (QuIK) 研讨会量子误差校正教程
量子技术利用量子力学定律（对世界最精确的物理描述）来实现全新的信息处理能力。主要的量子技术是量子计算机、量子通信和网络以及量子传感器。虽然这些技术都是从相同的概念发展而来的，但它们的目标和任务却大不相同。在本次研讨会上，我们将主要关注量子计算，其目标是在原子、离子、超导电路和光子等量子力学载体中存储和处理信息。当与环境隔离时，这些载体表现理想，可以无限期地保持信息完整。然而，实际上，它们不断与环境相互作用，导致存储的信息退相干。同样，对这些载体进行外部操纵以计算信息也远非理想，存在精度不足、背景噪声等问题。因此，必须保护存储的信息免受退相干的影响，并确保其处理对设备故障具有耐受性。在量子系统中，这种容错信息处理的最系统方法是使用量子纠错码。在本文中，我们简要概述了量子纠错和容错的基本原理。我们假设读者熟悉经典纠错或信道编码，但可能不熟悉量子信息。目标是为 QuIK'24 研讨会的与会者提供足够的背景知识，以便他们跟上受邀演讲、海报和讨论。虽然这不是对该领域的全面回顾，但我们将为读者提供充足的参考资料，以扩展此处讨论的基础知识。有关量子计算和量子纠错的历史回顾，我们建议读者参考 [1]–[4]。