XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemCohere
使用量子、相干和热光进行测量的能量成本
量子测量是量子信息研究和应用中发挥关键作用的基本操作。我们通过比较它们各自的测量反作用和每个光子的测量信噪比，研究了在电路量子电动力学装置中使用光的量子、相干和经典热态如何影响量子测量的性能。在强色散极限下，我们发现热光能够以与相干光相当的效率进行量子测量，而单光子光的表现则优于热光。然后，我们分析了每种测量方案的热力学成本。我们表明，单光子光在单位信息增益的能量成本方面表现出优势，达到了基本的热力学成本。
真实世界双场量子密钥分配的相干相转移
量子力学允许通过光学方法分发本质上安全的加密密钥。双场量子密钥分发是最有希望在长距离光纤上实现的技术，但需要稳定双方通信信道的光长。在基于卷轴光纤的原理验证实验中，这是通过将量子通信与周期性调整帧交织来实现的。在这种方法中，密钥流的较长占空比是以对信道长度的控制较松为代价的，并且在现实世界中使用此技术成功传输密钥仍然是一项重大挑战。利用源自频率计量的干涉测量技术，我们开发了一种同时进行密钥流和信道长度控制的解决方案，并在 206 公里现场部署的光纤上进行了演示，损耗为 65 dB。我们的技术将信道长度变化导致的量子比特误码率降低到 <1%，代表了现实世界量子通信的有效解决方案。
![使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]](/simg/b/b1d093755ec8fd74b78a3e76f0bbef0b4a3c52f7.webp)
使您的梦想成为现实：将梦想解码为fMRI信号的连贯的视频故事[2]
本文研究了多媒体社区的勇敢新想法，并提出了一个新颖的框架，将梦想转化为使用fMRI数据的连贯的视频叙事。本质上，梦想已经吸引了人类数百年的历史，使我们的潜意识瞥见了我们的潜意识。大脑成像的最新进展，尤其是功能磁共振成像（fMRI），为探索梦的神经基础提供了新的方法。通过将主观梦的体验与客观的神经生理数据相结合，我们旨在了解梦想的视觉方面并创建完整的视频叙事。我们的过程涉及三个主要步骤：重建视觉感知，解码梦想图像和整合梦想故事。在fMRI分析和语言建模中使用创新技术，我们试图突破梦想研究的界限，并在睡眠期间对视觉体验进行更深入的了解。本技术报告介绍了一种新颖的方法，可以使用fMRI信号并将梦想视觉效果编织到使用语言模型的叙事中。我们收集了一个梦的数据集以及描述以评估框架的有效性。
控制 - 连接koopman建模：
[11] D. Bruder，X。Fun和R. Vasudevan，“双线性Koopman实现的优势在具有未知动态的系统的建模和控制中”，IEEE机器人和自动化信，第6卷，第3页，第4369-4376页，7月（2021年）。
采取连贯、变革性的方法为可持续发展、气候和自然融资：第四届发展筹资会议提案
其次，FfD4 应在主权债务减免方面达成更大的协议，作为国内资源调动 (DRM) 目标的重要补充。1 目前，在可持续发展和气候方面取得有意义的进展主要取决于各国增加 DRM。2 对于 CFF 来说，这占气候和自然相关支出所需的 24 亿美元总额中的 14 亿美元。另一方面，海外发展援助和优惠融资仍然有限。3 对于许多排放量较低且首当其冲受到气候变化影响的发展中国家来说，关注 DRM 可能是一个难以下咽的苦果。这就是为什么在外债减免方面取得有意义的进展必须成为 FfD4 关键部分的几个原因之一。这是发展融资发挥作用的先决条件，对于确保更公正和平等的框架至关重要。
二维架构中的高相干性 Kerr-Cat 量子比特
Kerr-cat 量子比特是一种玻色子量子比特，其中多光子薛定谔猫态通过向具有 Kerr 非线性的振荡器施加双光子驱动来稳定。随着猫尺寸的增加，比特翻转率受到抑制，这使得该量子比特成为实现针对噪声偏置量子比特量身定制的量子纠错码的有希望的候选者。然而，实现稳定和控制该量子比特所必需的强光物质相互作用传统上需要强大的微波驱动器，这会加热量子比特并降低其性能。相反，增加与驱动端口的耦合消除了对强驱动器的需求，但代价是较大的 Purcell 衰减。通过在芯片上集成有效的带阻滤波器，我们克服了这种权衡，并在具有高相干性的可扩展二维超导电路中实现了 Kerr-cat 量子比特。该滤波器在量子比特频率下提供 30 dB 的隔离度，在稳定和读出所需的频率下衰减可忽略不计。我们通过实验证明了具有八个光子的猫的量子非破坏读出保真度为 99.6%。此外，为了对该量子比特进行高保真通用控制，我们将快速 Rabi 振荡与 X ð π = 2 Þ 门的新演示相结合，通过对稳定驱动器进行相位调制。最后，检查了该架构中的寿命与振荡器中多达十个光子的猫大小的关系，实现了高于 1 毫秒的位翻转时间，并且相位翻转率仅呈线性增加，这与电路的理论分析非常一致。我们的量子比特有望成为占用空间小的容错量子处理器的构建块。
ZZ 生成门中的相干和非单一错误
变分算法（例如量子近似优化算法）因其有可能使用近期的量子计算机解决问题而备受关注。在这种算法中，ZZ 相互作用通常会生成原始的两量子比特门，该门的作用时间通常是变分参数 γ 。在两量子比特门的实现方面，存在不同的编译技术。由于 ZZ 门的重要性，我们提出了一个误差分析，比较连续角度控制相位门（ CP ）与固定角度控制 Z 门（ CZ ）。我们在相干过度旋转和去极化噪声的影响下分析了这两种技术。我们表明，如果非相干误差低于 0.03 % 且相干误差低于 0.8 %，则 CP 和 CZ 编译技术可实现相当的 ZZ 门保真度。因此，我们认为，对于较小的相干和非相干误差，非参数化的双量子比特门（如 CZ）与单量子比特门的虚拟 Z 分解相结合，可以显著减少所需的校准，从而减少量子设备的错误率。我们表明，当相干误差超过 0.04 π（2%）时，CZ 门保真度显著依赖于 γ。
vipdiff：通过无训练的denoising扩散模型迈向连贯而多样的视频介绍
最近的视频介绍方法通过利用光学流以引导像素传播的参考帧或特征空间中的像素传播，从而实现了令人鼓舞的改进。但是，当蒙版面积太大并且找不到像素对应关系时，它们会产生严重的伪影。最近，Denois的扩散模型在产生多样化和高质量的图像时表现出了令人印象深刻的表现，并且已在许多作品中被用于图像插图。但是，这些方法不能直接应用于视频以产生时间连接的覆盖结果。在本文中，我们提出了一个名为Vipdiff的无训练框架，该框架在反向扩散过程中调节扩散模型，以产生时间连接的涂漆结果，而无需任何培训数据或对预训练的模型进行微调。Vipdiff将光流作为指导，从参考帧中提取有效的像素，以作为优化随机采样的高斯噪声的约束，并使用生成的结果来进一步的像素传播和条件生成。Vipdiff还可以通过不同的采样噪声产生各种视频介绍结果。实验表明，我们的Vipdiff在时空连贯性和保真度方面都超过了最先进的方法。
高速相干光子随机记忆在持久的声波中
摘要：近年来，光子计算的显着进步突显了需要光子记忆，尤其是高速和连贯的随机记忆。应对实施光子记忆的持续挑战才能充分利用光子计算的潜力。基于刺激的布里鲁因散射的光子传声记忆是一种可能的解决方案，因为它一致地将光学信息传递到高速下的声波中。这样的光声内存具有巨大的潜力，因为它满足了高性能光随机记忆的关键要求，因为它的相干性，芯片兼容性，频率选择性和高带宽。但是，由于声波的纳秒衰减，到目前为止，迄今为止的存储时间仅限于几纳秒。在这项工作中，我们通过实验增强光声内存的固有存储时间超过1个数量级，并在存储时间为123 ns后连贯地检索光学信息。这是通过在4.2 K处高度非线性纤维中使用光声记忆来实现的，从而使内在的声子寿命增加了6倍。我们通过使用直接和双同性恋检测方案测量初始和读数光学数据脉冲来证明我们的方案能力。最后，我们分析了4.2 - 20 K范围内不同低温温度下光声记忆的动力学，并将发现与连续波测量值进行了比较。关键字：布里渊散射，光子神经形态计算，光学记忆，非线性光学，低温■简介延长的存储时间不仅对光子计算，而且对需要长声子寿命的Brillouin应用程序，例如光声过滤器，真实时延迟网络和微波光子学中的合成器。