XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System退火
AR退火对...
在VACUUM（10-3 PA）和Argon（200 pa）大气层中，在200-550°的温度范围内，在200-550°的温度范围内，在200-550°的温度范围内，通过DC磁铁溅射在SI（100）基板上沉积在Si（100）基板上沉积的Na-Nioscale Ni/Cu/C薄膜的结构和相形的过程。使用同步加速器和COP-辐射X射线衍射（XRD）和次级离子质谱法（SIMS）分析了真空和AR大气中相组合的扩散传质以及相位的变化。由于CU和Ni原子的扩散迁移率随温度升高而导致研究间隔的升高，因此形成了具有不同Ni和Cu浓度的两个区域。晶粒边界和Cu和Ni扩散的大量机制以及热处理气氛的影响。如图所示，与氩气中的nealing相比，在真空气氛中退火会导致基于Cu-基固体溶液形成的发作温度升高100°C，而该固体溶液中Ni浓度的降低。因此，在真空退火时，薄膜在温度范围内保持热稳定性，与氩气退火相比。
利用电子风力对伽马射线辐照的 GaN HEMT 进行非热退火
电子产品中的辐射损伤减轻仍然是一个挑战，因为唯一成熟的技术——热退火，并不能保证获得良好的结果。在本研究中，我们介绍了一种非热退火技术，其中使用来自非常短持续时间和高电流密度脉冲的电子动量来瞄准和调动缺陷。该技术在 60 Co 伽马辐照（5 × 10 6 拉德剂量和 180 × 10 3 拉德 h − 1 剂量率）GaN 高电子迁移率晶体管上进行了演示。在 30 °C 或更低温度下，饱和电流和最大跨导完全恢复，阈值电压部分恢复。相比之下，300 °C 下的热退火大多使辐照后特性恶化。拉曼光谱显示缺陷增加，从而降低了二维电子气 (2DEG) 浓度并增加了载流子散射。由于电子动量力不适用于聚合物表面钝化，因此所提出的技术无法恢复栅极漏电流，但性能优于热退火。这项研究的结果可能有助于减轻电子器件中某些形式的辐射损伤，而这些损伤很难通过热退火实现。© 2022 电化学学会（“ ECS ” ）。由 IOP Publishing Limited 代表 ECS 出版。[DOI：10.1149/2162-8777/ ac7f5a ]
在量子退火器上实现去模糊化算子
摘要 — 由于量子计算的内置并行性，未来量子计算机在处理一些复杂的模糊逻辑计算方面具有未被开发的潜力。最近，在一种称为量子退火器的量子计算机上，引入了一种基于解决二次无约束二进制优化 (QUBO) 问题的模糊集的新表示和一些基本模糊逻辑运算符 (并集、交集、alpha 切割和最大值) 的实现。本文通过提出一种基于二进制二次模型 (BQM) 的量子退火机上的质心去模糊化的实现来扩展这项工作，但这次使用的是 Ising 模型。通过在量子计算机上实现基本操作和去模糊化，本文为在量子退火器等增强型设备上实现整个模糊推理引擎铺平了道路。索引术语 — 量子计算、模糊逻辑、模糊集。
绝热量子计算和量子退火
在 AQC 模型中开发的几种值得注意的算法包括用于解决非结构化搜索和组合优化问题的方法。在理想情况下，这些算法的渐近复杂性分析表明，与最先进的传统方法相比，计算速度可能有所提高。然而，非理想条件的存在，包括非绝热动力学、残余热激发和物理噪声，使潜在计算性能的评估变得复杂。量子退火的互补计算启发式方法捕获了绝热条件的放松，它适用于在有限温度和开放环境中运行的物理系统。虽然量子退火 (QA) 为实际量子物理系统的行为提供了更准确的模型，但非绝热效应的可能性掩盖了与传统计算复杂性的明显区别。
使用量子退火解决车辆路由问题及其变体
绝热量子计算机：“首先，发现（潜在复杂的）哈密顿量的基态描述了感兴趣问题的解决方案。接下来，准备一个具有简单哈密顿量的系统并初始化为基态。最后，简单的哈密顿量已成为所需的复杂哈密顿式的。通过绝热定理，系统保持基态，因此系统的状态描述了解决问题的解决方案。” （来源：https：//en.wikipedia.org/wiki/quantum_annealing）
量子退火 DNA 序列组装算法
摘要背景：组装任务是测序新生物基因组和研究结构基因组变化中不可或缺的步骤。近年来，下一代测序 (NGS) 方法的蓬勃发展为使全基因组测序成为一种快速可靠的工具（例如用于医学诊断）带来了希望。然而，当前处理算法的缓慢性和计算要求阻碍了这一目标的实现，因此需要开发更高效的算法。一种可能的方法是使用量子计算，但目前还未得到充分探索。结果：我们提出了从头组装算法的概念验证，使用基因组信号处理方法，通过计算 Pearson 相关系数来检测 DNA 读数之间的重叠，并将组装问题表述为优化任务（旅行商问题）。将在经典计算机上执行的计算与结合 CPU 和 QPU 计算的混合方法获得的结果进行了比较。为此，使用了 D-Wave 的量子退火器。实验使用来自模拟器的人工生成的数据和 DNA 读数进行，使用实际生物基因组作为输入序列。据我们所知，这项工作是少数使用实际生物序列研究量子退火器上的从头组装任务的工作之一。结论：我们进行的概念验证表明，使用量子退火器 (QA) 进行从头组装任务可能是经典模型中执行的计算的一个有前途的替代方案。现有设备的当前计算能力需要混合方法（结合 CPU 和 QPU 计算）。下一步可能是开发一种专门用于从头组装任务的混合算法，利用其特异性（例如重叠布局共识图的稀疏性和有界度）。
EQUAL：通过注入受控扰动来提高量子退火器的保真度
量子退火器 (QA) 是单指令量子机，只能从能量函数（称为哈密顿量）的基态进行采样。要执行程序，需要将问题转换为嵌入在硬件上的哈密顿量，然后运行单个量子机器指令 (QMI)。即使 QMI 运行了数千次试验，硬件中的噪声和缺陷也会导致 QA 得到次优解决方案。由于 QA 的可编程性有限，用户在所有试验中都执行相同的 QMI。这会导致所有试验在整个执行过程中都受到相似的噪声影响，从而导致系统偏差。我们观察到系统偏差会导致次优解决方案，并且无法通过执行更多试验或使用现有的错误缓解方案来缓解。为了应对这一挑战，我们提出了 EQUAL（E nsemble QU antum A nnea L ing）。EQUAL 通过向程序 QMI 添加受控扰动来生成 QMI 集合。在 QA 上执行时，QMI 集合可使程序避免在所有试验中遇到相同的偏差，从而提高解决方案的质量。我们使用 D-Wave 2000Q 机器进行的评估表明，EQUAL 可将基线与理想值之间的差异缩小平均 14%（最高可达 26%），而无需任何额外试验。EQUAL 可以与现有的错误缓解方案相结合，进一步缩小基线与理想值之间的差异，平均缩小 55%（最高可达 68%）。