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通过非局域量子态演化实现高精度哈密顿量学习
随着在制造和控制由越来越多的量子比特组成的量子设备方面取得的巨大进步，我们现在进入了嘈杂中型量子技术的时代[1]。在控制不同平台上的量子自由度方面已经取得了相关进展[2-4]。然而，在某种程度上，控制这些系统动力学的真正汉密尔顿量往往（至少）部分未知。在这种情况下，最大的挑战是在物理直觉的指导下，推断出一个能够与实验数据相匹配的量子系统的真实汉密尔顿模型。通过查询设备（假设为一个黑匣子），可以测量几个可观测量的时间演变，以学习系统汉密尔顿量。这个过程被称为汉密尔顿学习，多年来一直是量子计算的基础。
在HF 0中的铁电和电阻开关之间自由切换。 5 ZR 0。 5 o 2薄膜及其在片上的高精度上应用深度神经
摘要HF 0。5 ZR 0。 5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。 然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。 在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。 FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。 在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。 通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。5 ZR 0。5 O 2（Hzo）基于基于铁的铁电场晶体管（FEFET）Synapse是符合处尺度深神经网络（DNN）应用的承诺候选者，因为其高对称性，准确的准确性，良好的准确性和快速运行速度。然而，随着时间的流逝，由去极化场引起的remanent极化（P R）的降解尚未有效地解决，从而极大地影响了受过训练的DNN的准确性。在这项研究中，我们证明了使用FE模式进行高速重量训练的铁电（Fe）抗性切换（RS）可切换突触，并进行稳定的重量存储的RS模式，以克服准确性降解。FE-RS杂交特性是通过具有非对称电极的基于HZO的金属 - 有线金属（MFM）电容器来实现的，最佳的Fe耐力以及最可靠的RS行为可以通过测试多种电极材料来证明。在FE和RS模式下都可以实现高内存窗口。通过这种设计，通过网络仿真验证，随着时间的流逝，保持出色的精度。
先进高精度测控技术的应用及发展趋势
摘要：中国作为世界最大的汽车产销国，正面临着石油短缺的问题，汽车轻量化作为节能减排的重要措施，刻不容缓。同时，汽车轻量化对汽车安全性、舒适性的提高，制造成本的下降也具有重要意义。本文介绍了先进高强度钢，并通过列举数据，分析了先进高强度钢在汽车轻量化中发挥的重要作用。随着新能源汽车的兴起，先进高强度钢在未来汽车市场中仍将发挥不可替代的作用。本文为先进高强度钢在现代汽车市场的应用提供了一定的指导和参考。
靶向配体从核酸酶抗性的三维分级 DNA 纳米簇的内置储备池向外移动，用于体内高精度癌症治疗
完全由DNA构成的纳米结构作为化疗药物载体显示出巨大的潜力，但由于脱靶毒性，迄今为止无法实现足够的临床治疗效果。在本文中，构建了一个嵌入适体的分级DNA纳米簇（Apt-eNC）作为癌症靶向药物输送的智能载体。具体而言，Apt-eNC被设计为在内部腔体中有一个内置的储备池，适体可以从中向外移动以根据需要发挥作用。当表面适体降解时，储备池中的适体可以向外移动提供补偿，从而神奇地保持了体内的肿瘤靶向性能。即使承受大量适体耗竭，Apt-eNC与传统同类物相比，细胞靶向性提高了115倍，肿瘤积累性提高了至少60倍。此外，一个Apt-eNC可容纳5670种化疗药物。因此，当系统性地给予患有HeLa肿瘤的BALB/c裸鼠模型时，载药的Apt-eNC显著抑制了肿瘤生长，而没有全身毒性，为高精度治疗带来了巨大的希望。
用于自主视线导航的高精度星跟踪器算法的设计和仿真。⋆
深空立方体卫星正成为普通航天器的宝贵替代品。它们的开发可以标志着太空探索的新纪元，由于任务成本明显降低，为许多太空领域参与者拓宽了可能性。为了正确利用微型探测器，自主导航是必不可少的支柱。在此框架中，视线 (LoS) 导航是深空巡航期间状态估计的宝贵选择。视线导航是一种光学技术，基于对可见天体（例如行星）的观测，这些天体的星历表是众所周知的。这些天体的方向是通过机载光学仪器（照相机或星跟踪器）获得的，并在导航滤波器中将其与机载存储的星历表检索到的实际位置进行比较。在机载上执行完整估计程序的可能性使该技术成为自主深空立方体卫星的有效候选者。导航精度尤其取决于两个特性：观测几何和视线方向提取精度 [1]。第一个取决于任务场景，它定义了可见物体及其相对几何形状。第二个取决于成像硬件、图像处理算法以及任务几何形状。尽管可以稍微调整任务以在有利的观测几何窗口期间发生 [2]，但通常它不够灵活，无法提高估计精度。因此，LoS 方向提取精度在整体导航性能中起着至关重要的作用。在此背景下，这项工作旨在正确生成合成星跟踪器图像，然后用于测试设计的 LoS 提取算法的性能。合成图像的生成取决于成像传感器和镜头的特性。对于星跟踪器，假设使用针孔相机模型。Hipparcos-2 目录用于检索可见恒星的方向，这些方向在传感器参考系中转换。恒星的视星等转换为传感器阵列上读取的光电子数量。此转换取决于传感器的特性（像素大小、填充因子、量子效率）、镜头直径和曝光时间。为了在恒星质心算法中达到亚像素精度，入射光被故意弄模糊，因此信息分散在不同的像素上。这是用高斯分布模拟的。行星的模拟不那么简单，因为形状和视星等都取决于观测几何。为了正确
NST20±1.5℃高精度超低电流模拟...
4.1 容性负载 ................................................................................................................................................................ 7 4.2 典型应用 ................................................................................................................................................................ 8 4.3 系统示例 ................................................................................................................................................................ 9
通过蓝牙实现安全高精度测距
由于室内环境中存在许多反射，基于 RSSI 的测距本质上是不准确的。通过结合基于相位的距离估计协议和先进的信号处理，imec 测距技术可以准确地将视线分量与多径分离。结果是一个具有亚米级精度的强大测距系统。与测向（也称为 AoA，到达角）不同，imec 距离测量仅使用两侧的单个天线进行。通过将多个天线与跟踪相结合，距离测量的精度甚至可以远远优于 10 厘米。它还可以与 AoA 技术相结合，为此，imec 的多径消除技术也提供了卓越的性能。
TMP112-Q1 汽车级高精度、低功耗数字温度传感器数据表 (Rev. F)
每次温度测量转换的数字输出都存储在只读温度寄存器中。TMP112-Q1 器件的温度寄存器配置为 12 位只读寄存器（在配置寄存器中将 EM 位设置为 0；请参阅扩展模式 (EM) 部分），或配置为 13 位只读寄存器（在配置寄存器中将 EM 位设置为 1），用于存储最新转换的输出。必须读取两个字节才能获得数据，如表 8-8 所示。字节 1 是最高有效字节 (MSB)，后跟字节 2，即最低有效字节 (LSB)。前 12 位（扩展模式下为 13 位）用于指示温度。如果不需要该信息，则不必读取最低有效字节。温度的数据格式如表 8-2 和表 8-3 所示。一个 LSB 等于 0.0625°C。负数以二进制补码格式表示。上电或复位后，温度寄存器读数为 0°C，直到第一次转换完成。字节 2 的位 D0 表示正常模式（EM 位等于 0）或扩展模式（EM 位等于 1），可用于区分两种温度寄存器数据格式。温度寄存器中未使用的位始终读取 0。
高精度量子计算策略...
退相干和门误差严重限制了最先进的量子计算机的能力。这项工作引入了一种量子化学参考状态误差缓解 (REM) 策略，该策略可以直接在当前和近期的设备上实现。REM 可以与现有的缓解程序一起使用，同时只需要最少的后处理，并且只需要一次或不需要额外的测量。该方法与底层量子力学假设无关，并且专为变分量子特征值求解器 (VQE) 而设计。在超导量子硬件上证明了小分子 (H 2、HeH + 和 LiH) 基态能量计算精度提高了两个数量级。深度超过 1000 个两量子比特门的噪声电路的模拟用于论证该方法的可扩展性。