XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System脉冲序列
闪光灯泵浦啁啾脉冲放大
我们的系统由 White 等人 2 详细描述，并如图 1 所示，类似于许多基于激光泵浦钛宝石的 CPA 系统 3' 5，这些系统目前正在使用或商业化生产。由氩离子激光器 (9 W，所有线) 泵浦的商用锁模钛宝石振荡器产生 82 MHz 的 80-100 fsec 脉冲序列，中心波长为 800 nm (10 nm FWHM 高斯光谱分布)。这些 10-15 nJ 脉冲在单个衍射光栅脉冲展宽器 7 中被时间展宽至约 400 psec。展宽器由 1800 线/毫米镀金全息衍射光栅、60 厘米焦距消色差透镜和平面高反射铝镜组成。在通过该展宽器的八次过程中，实现了正群速度色散以及信号丢失。产生的输出脉冲为 4-5 nJ，用于为再生放大器提供种子。
![arxiv：2307.14715v1 [Quant-ph] 27 Jul 2023](/simg/8\815410228edfa4593f2aa8c8c6914f49ea33dd29.webp)
arxiv：2307.14715v1 [Quant-ph] 27 Jul 2023
追求增强神经网络的鉴定能力，创建包含各种样本的数据集是一个长期的目标。目的是拓宽神经网络的视野，并不断努力提高预测准确性训练过程，这是最终的评估指标。在本文中，我们通过利用神经网络的知识失明来探索一个有趣的途径，以增强算法有效性。我们的方法围绕用于在半导体双量子点系统中准备任意量子状态的机器学习算法，该系统由高度约束的控制自由度特征。通过利用神经网络产生的随机预测，我们能够指导优化过程以逃避局部优势。值得注意的是，与以前采用强化学习识别脉冲模式的方法不同，我们采用类似于监督学习的训练方法，最终使用它来动态设计脉冲序列。这种方法不仅简化了学习过程，而且还限制了神经网络的大小，从而提高了算法的效率。
脉冲神经膜系统和脉冲神经网络学习模型综述
脉冲神经网络 (SNN) 是一种受生物启发的神经网络模型，具有某些类似大脑的特性。在过去的几十年里，这种模型在计算机科学界引起了越来越多的关注，这也要归功于深度学习的成功。在 SNN 中，神经元之间的通信通过脉冲和脉冲序列进行。这使得这些模型有别于“标准”人工神经网络 (ANN)，在“标准”人工神经网络中，脉冲频率被实值信号取代。脉冲神经网络 P 系统 (SNPS) 可以被认为是 SNN 的一个分支，它更多地基于形式自动机的原理，在膜计算理论的框架内开发了许多变体。在本文中，我们首先简要比较了 SNN 和 SNPS 的结构和功能、优点和缺点。本文的一个关键部分是概述了 SNN 和 SNPS 形式化的机器学习和深度学习模型的最新成果和应用。
神经运动假体治疗中风相关轻瘫
图 5. 神经活动与患肢执行的运动相关。在 110 秒内，参与者被要求执行一系列左肢体运动（横坐标上描述）。口头运动指令用井号表示。栅格表示每个动作电位的时间。每个栅格下方显示标准化的综合发放率，由 21 中的“泄漏积分器”方程得出；标准化是通过将每个单元的脉冲序列在显示的时间段内的最大综合发放率除以实现的。相对于底部同时记录的单元（通道 62），顶部单元（通道 61）对于手挤压比腕伸展更活跃。参与者执行所有动作：这样的动作需要努力，他无法为每个提示保持一致的活动水平，并且表现出不同的反应时间。参与者很容易疲劳，需要他休息一下并调整姿势。
使用新型T1弛豫增强稳态（T1RESS）MRI技术
一种提供更准确的癌症检测的技术将具有很大的价值。为此，我们开发了T1弛豫增强的稳态（T 1 RES），这是一种新型的磁共振成像（MRI）脉冲序列，可实现T1加权的柔性调制，并提供了独特的特征，在相反增强体验的扫描中，可以在和关闭体血管内信号。t 1 ress可以有效地使用具有提高信噪比效率的MRI技术来进行癌症成像。与标准技术相比，在一项概念验证研究中，“黑血”不平衡的T 1 ress可对肿瘤到脑的对比度有两倍的改善，而平衡的T 1 ress大大增强了血管细节。总而言之，T 1 Ress代表了一种新的MRI技术，具有癌症成像的巨大潜在值，以及其他广泛的临床应用。
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
通过改进的贪婪算法进行通用量子态准备
摘要：量子态的制备是量子信息处理的核心。贪婪算法提供了一种有效制备量子态的潜在方法。然而，标准贪婪算法通常不能取全局最大值，而是停留在局部最大值上。基于标准贪婪算法，本文提出了一种改进版本来设计动态脉冲以实现通用量子态制备，即从任意状态制备任意状态。作为应用，我们将该方案应用于半导体量子点和超导电路中单量子比特态和双量子比特态的通用制备。评估结果表明，我们的方案在具有同等高效率的同时，以更高的制备质量优于其他数值优化方法。与新兴的机器学习相比，它表现出更好的可访问性，并且不需要任何训练。此外，数值结果表明，我们的方案生成的脉冲序列对各种错误和噪声具有鲁棒性。我们的方案为少级系统和有限作用空间量子控制问题的优化开辟了一条新途径。
使用便携式低场 MRI 进行脑成像
便携式低场磁共振成像 (LF-MRI) 的出现预示着神经成像的新机遇。低功耗要求和便携性使得扫描可以在传统磁共振成像套件的受控环境之外进行，从而增强了对现有技术不太适合的适应症的神经成像的访问。最大限度地利用从 LF-MRI 降低的信噪比中提取的信息对于开发临床有用的诊断图像至关重要。电磁噪声消除和稀疏 k 空间数据的机器学习重建算法的进展以及新的图像增强方法现已促成这些进步。将技术创新与床边成像相结合，为可视化健康大脑和检测急性和慢性病理变化创造了新的前景。硬件的持续开发、脉冲序列和图像重建的改进以及临床实用性的验证将继续加速这一领域的发展。随着进一步的创新，便携式 LF-MRI 将促进 MRI 的民主化并创造传统系统以前无法实现的新应用。
大脑成像具有便携式低场MRI
便携式低场MRI（LF-MRI）的出现，预示着神经影像学的新机会。低功率要求和可运输能力已使传统MRI套件的受控环境之外进行扫描，从而增强了对不适合现有技术的指示的神经影像的访问。最大化从LF-MRI的信噪比降低的信息中提取的信息对于开发临床上有用的诊断图像至关重要。电磁噪声消除和机器学习重建算法的进展来自稀疏K空间数据以及图像增强的新方法，现在已经实现了这些进步。耦合技术创新与床边成像为可视化健康的大脑并检测急性和慢性病理变化时创造了新的前景。正在进行的硬件的开发，脉冲序列和图像重建的改进以及临床实用程序的验证将继续加速该领域。随着进一步的创新发生，便携式LF-MRI将促进MRI的民主化，并创建以前不可能使用常规系统可行的新应用。
![arXiv:2104.06032v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 31 日](/simg/4\4caf8abd6573dcf16aa1a778a00535cab3280533.webp)
arXiv:2104.06032v2 [quant-ph] 2021 年 5 月 31 日
我们研究了干涉元素在量子光非线性光谱中的应用。受控干涉耦合到物质的电磁场可以诱导物质微观耦合序列（历史）的建设性或破坏性贡献。由于量子场不交换，量子光信号对光物质耦合序列的顺序很敏感。因此，物质关联函数由不同的场因子印记，这些场因子取决于该顺序。我们通过控制不同贡献路径的权重来识别相关的量子信息，并提供了几种恢复它的实验方案。非线性量子响应函数包括非时间排序物质关联器 (OTOC)，它揭示了扰动如何在整个量子系统中传播（信息扰乱）。当使用超快脉冲序列时，相对于干涉仪引起的路径差异，它们的影响最为显著。 OTOC 出现在其他领域的量子信息学研究中，包括黑洞、高能和凝聚态物理。