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World File Search System采样速率
使用光子
量子计算机承诺执行某些被认为对古典计算机棘手的任务。玻色子采样是这样的任务，被认为是证明量子计算优势的有力候选者。我们通过将50个不可区分的单模单模状态发送到具有完整连接性和随机矩阵的100模式超级失误干涉仪中，通过将50个不可区分的单模单模式挤压状态发送到了高斯玻色子采样 - 整个光学设置是相锁的 - 并使用100个高效的单光子检测器对输出进行采样。针对利用热状态，可区分的光子和均匀分布的合理假设验证了所获得的样品。光子量子计算机Jiuzhang最多生成76个输出光子点击，该光子可产生10 30的输出状态空间尺寸，而采样速率比使用最先进的仿真策略和超级计算机的采样率更快。t
使用光子
量子计算机承诺执行某些被认为对古典计算机棘手的任务。玻色子采样是这样的任务，被认为是证明量子计算优势的有力候选者。我们通过将50个不可区分的单模单模状态发送到具有完整连接性和随机矩阵的100模式超级失误干涉仪中，通过将50个不可区分的单模单模式挤压状态发送到了高斯玻色子采样 - 整个光学设置是相锁的 - 并使用100个高效的单光子检测器对输出进行采样。针对利用热状态，可区分的光子和均匀分布的合理假设验证了所获得的样品。光子量子计算机Jiuzhang最多生成76个输出光子点击，该光子可产生10 30的输出状态空间尺寸，而采样速率比使用最先进的仿真策略和超级计算机的采样率更快。t
使用量子真空噪声的光子概率机器学习
概率机器学习利用可控的随机性来编码不确定性并启用统计建模。利用量子真空噪声的纯粹随机性，这是由于电磁磁场的流动，已经对高速和能量的随机光子元素表现出了希望。尽管如此，可以控制这些随机元素以编程可能的机器学习算法的光子计算硬件受到限制。在这里，我们实现了由可控的随机光子元件组成的光子概率计算机 - 光子概率神经元（PPN）。我们的PPN在带有真空级注入偏置的偏见的双态光学参数振荡器（OPO）中进行。然后，我们使用电子处理器（FPGA或GPU）进行了一个测量和反馈循环，以解决某些概率机器学习任务。我们展示了MNIST手写数字的概率推断和图像生成，它们是判别和生成模型的代表性示例。在两个实现中，量子真空噪声都用作随机种子来编码样品的分类不确定性或概率生成。此外，我们为通向全光概率计算平台的路径提出了一条路径，估计的采样速率约为1 Gbps，能源消耗约为5 FJ / MAC。我们的工作为可扩展，超快和能量良好的概率机器学习硬件铺平了道路。
头部固定小鼠中的急性纹状体或中脑纤维光度法
29使用定制的光度计设置进行记录（如下所示）。蓝色激发（470 nm LED，THOR LABS M70F3）和紫色激发灯（对于同学控制）（405 nm LED，Thor Labs M405fp1）耦合到光纤纤维中，以使从纤维尖端发出的0.75 MW的功率为0.75 mW。470和405 nm激发使用波形生成器（Rigol DG812）和由LabView程序触发的5V供电的逆变器在100 Hz处交替使用，每个逆变器都用相应的过滤器（SEMROCK FF01-406/15-25）和SEMROCK FF02-472/30-25（CHRMOCK）和组合（chrock ff01-406/15-25）过滤。 T425LPXR）。绿色荧光通过二角镜（Chroma Tech Corp T505LPXR）与激发光分离，并在收集GAASP PMT（H10770PA- 40，HAMAMATSU，HAMAMATSU; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu; hamamamatsu;信号使用Stanford Research Systems Systems sr570 preamplifier preamplifier pp pmt''收集之前。使用Picoscope数据采集系统以4 kHz的采样速率记录和同步荧光和跑步机速度。波形发电机的输出也输入到Picoscope中，以及用于奖励，空气和光刺激传递的触发信号。
A 2.53 NEF 8位10 ks/s 0.5 m CMOS神经记录阅读...
摘要：本文介绍了多通道神经调节植入物的功率辅助金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化型读取电路。该系统包括一个神经放大器和连续的近似寄存器模数转换器（SAR-ADC），用于记录和数字化神经信号数据以传输到远程接收器。使用LabView MyDAQ设备生成合成神经信号，并通过LabView GUI进行处理。读出电路是在标准的0.5 µm CMOS过程中设计和制造的。所提出的放大器使用可重新配置的电容性电阻反馈网络的完全差异两阶段拓扑。在0.57–301 Hz和0.27–12.9 kHz的频率带宽内，放大器可实现49.26 dB和60.53 dB的增益，分别记录局部场势（LFPS）和动作电位（APS）。放大器通过将噪声效率因子（NEF）降低到2.53来保持噪声 - 权力的权衡。电容器是使用公共中央式置换技术手动布置的，这增加了ADC的线性。SAR-ADC达到45.8 dB的信号噪声比（SNR），分辨率为8位。ADC以10 ksamples/s的较低采样速率表现出7.32的有效数量。芯片的总功耗为26.02 µW，这使其非常适合多通道神经信号记录系统。
观看此空间：通过弹性发射器指纹确保卫星通信
由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
观看此空间：通过弹性发射器指纹确保卫星通信
由于廉价现成的无线电硬件的可用性增加，对卫星地面系统的信号欺骗和重播攻击变得比以往任何时候都更容易获得。对于旧系统来说，这尤其是一个问题，其中许多系统没有提供加密安全性，并且无法修补以支持新的安全措施。因此，在本文中，我们在卫星系统的背景下探索无线电发射机指纹。我们介绍了SATIQ系统，提出了新的技术，以使用发射器硬件的特征来验证传输，这些硬件在下行的无线电信号上表示为损伤。我们以高样本速率指纹识别的方式观察，使设备的指纹难以伪造而没有类似的高样本速率传输硬件，从而增加了欺骗和重播攻击所需的预算。我们还通过高水平的大气噪声和多径散射来检查这种方法的难度，并分析了该问题的潜在解决方案。我们专注于虹膜卫星星座，为此，我们以25 ms / s的采样速率收集了1 705 202条消息。我们使用这些数据来训练由自动编码器与暹罗神经网络相结合的指纹模型，从而使模型能够学习保留识别信息的消息头的有效编码。我们通过使用软件定义的无线电重新启动消息来证明指纹系统的鲁棒性，达到0的错误率为0。120，ROC AUC为0。946。最后，我们通过引入培训和测试数据之间的时间差距，及其可扩展性来分析其稳定性，并通过引入以前从未有过的新变送器来分析其稳定性。我们得出的结论是，我们的技术对于构建随着时间的推移稳定的指纹系统非常有用，可以与新的发射机无需再培训即可立即使用，并通过提高所需的攻击预算来提供稳健性，以防止欺骗和重播攻击。
增强弥漫性相关光谱脉冲脑血流信号，并具有近红外光谱光谱学
将DC与NIRS结合起来可以计算氧气6的脑代谢率，并进一步了解健康7、8和病理条件下血红蛋白浓度与脑血流（CBF）变化之间的关系。9，10最近，我们和其他小组提出了使用DCS脉动CBF指数信号（PCBF I）来量化颅内压（ICP），临界关闭压力（CRCP），脉冲指数（PI）和脑抗血管抵抗指数（CVR I）的连续性和非inniNninvasine continally and Inninvasine conteriality。11 – 16 Despite the encouraging results, the low signal-to-noise ratio (SNR) of current DCS devices limits pCBF i to source- detector separations (SDsep) of up to 2.5 cm, which reduces brain sensitivity in adults, 17 and to achieve sufficient time-points within a pulsatile waveform, it requires cardiac-gated averaging of 50 arterial pulses, 11 which dampens the脉冲峰，并提供CRCP和CVR I估计为0.02至0.07 Hz，速率太低，无法研究大脑脉管系统的动态压力流关系。18要克服DCS噪声，增加SDSEP并以较少的平均恢复PCBF I恢复，我们提出了一种基于NIRS和DCS脉冲信号组合的新方法。由于在相同采样速率下的NIRS测量值通常检测到多个数量级的光子，因此NIR的SNR比DCS的SNR（19，20）好得多，允许测量脉冲血容量波形，并在长SDSEP（≥3cm）处具有高时间分辨率。PWA通常是指在短SDSEP上使用脉搏氧量设备测量的PPG波形的形态。21特别是，我们最近开发了一种称为Flexnirs的开源，可穿戴和无线NIRS设备，具有低噪声等效功率（NEP <70 fw∕P Hz），能够以高达266 Hz的采样率以高达266 Hz的采样率获取10个通道。22该设备的高SNR性能使我们能够在NIRS光掌术（PPG）的脉冲光吸光度下以3.3 cm sdsep（Nirs-Pppg）的速度吸收性（NIRS-PPG）与少数Beats Anever to beats Anirs to beative and Beative vellsaTile光吸光度（PPG），从而解决脉动血液量和其时间衍生物。23从表面PPG中提取的形态特征及其时间衍生物已在文献中进行了研究，通常包括PPG波轮廓的振幅，潜伏期和宽度。这些特征通常带有算法，这些算法在信号中找到局部最大值和最小值及其第一个至第三次衍生物。23 PWA量化了脉搏波的特性，以获取有关心血管态的信息，并揭示了特定特征与皮肤血管衰老，刚度和外周耐药性的相关性。24 - 27测量长SDSEP PPG及其时间导数的能力扩展了分析，以表征大脑血管，并通过弥漫性光学方法为研究脑健康打开了新的维度。28 - 30此外，当通过利用脉冲血容量和血流关系同时测量DC和NIR时，31 - 33，我们可以将Pul-Satile流入和流出和流出和模型PCBF I分开，并将模型作为NIRS-PPPG的线性贡献，以及它的首次衍生物[D（NIRS-PPPG）[D（NIRS-PPPG）/DT]。所得拟合的PCBF i-fit在DC上显示超过SNR，同时准确匹配DCS脉冲流，使我们能够在心脏频率下估计PI，CRCP和CVR I。为了验证该模型，我们与Flexnirs同时测量了12位健康受试者，并且在我们的实验室中可用的最先进的DCS原型，该原型在1064 nm处运行，并采用了超导纳米型单杆探测器（SNSPD）。SNSPD-DCS系统提供了> 16倍SNR的增加，而标准DCS技术，17，使我们能够在较大的分离处解决PCBF I，并使用较低的心脏门控平均。，我们对受试者进行了NIR和DCS测量，同时执行改变脑和系统生理的标准任务，并在各种条件下恢复了脉动和慢速变化的信号。