量子异常霍尔效应在凝结物理和计量学中具有颠覆性创新,因为它可以根据von-klitzing常数r k = h/e 2在零外部磁场上访问霍尔电阻量化。在这项工作中,我们研究了基于磁性拓扑绝缘体材料(V,BI,SB)2 TE 3的设备中霍尔电阻量化的准确性。We show that the relative deviation of the Hall resistance from R K at zero external magnetic field is (4.4 ± 8.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero measurement current, and (8.6 ± 6.7) nΩ/Ω when extrapolated to zero longitudinal resistivity (each with combined standard uncertainty, k = 1), which sets a new benchmark for the quantization accuracy in topological matter.在NΩ/ω水平(或相对不确定性的10 -9)处的这种精度和准确性达到了相关的计量应用的阈值,并建立了零外部磁场量子量子标准电阻标准 - 朝着将量子基于量子的电压和电阻整合到单个通用电气电气电气中的重要步骤。
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摘要。量子体积是一个全面的、单一的数字指标,用于描述量子计算机的计算能力。近年来,它呈指数级增长。在本研究中,我们将假设这种情况仍然如此,并将这一发展转化为另一种量子算法——量子振幅估计的性能发展。这是使用噪声模型完成的,该模型估计算法单次运行的错误概率。其参数与模型假设下的量子体积有关。将相同的噪声模型应用于量子振幅估计,可以将错误率与每秒生成的 Fisher 信息联系起来,这是量子振幅估计作为一种数值积分技术的主要性能指标。这为其积分能力提供了预测,并表明,如果没有重大突破,作为一种数值积分技术的量子振幅估计在不久的将来不会比传统替代方案更具优势。
本文探讨了量子机器学习 (QML) 在药物发现中的变革潜力。QML 利用量子计算和先进的机器学习来加速候选药物的识别、预测分子相互作用和优化化合物。关键应用包括高效虚拟筛选、分子模拟和预测建模。虽然前景光明,但 QML 面临着技术挑战,需要量子专家和制药研究人员之间的合作。总之,QML 提供了一种更快、更经济的药物开发途径,有可能重塑制药行业并推动医学科学的发展。
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节(视情况而定)做出。对于期权和期货,每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息,并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
摘要 - 量子交换机(QSS)服务量子通信网络中量子端节点(QCN)提交的请求,这是一个具有挑战性的问题,这是一个挑战性的问题,由于已提交请求的异构保真要求和QCN有限的资源的异质性保真度要求。有效地确定给定QS提供了哪些请求,这是促进QCN应用程序(如量子数据中心)中的开发。但是,QS操作的最新作品已经忽略了这个关联问题,并且主要集中在具有单个QS的QCN上。在本文中,QCN中的请求-QS关联问题是作为一种匹配游戏,可捕获有限的QCN资源,异质应用程序 - 特定的保真度要求以及对不同QS操作的调度。为了解决此游戏,提出了一个量表稳定的request-QS协会(RQSA)算法,同时考虑部分QCN信息可用性。进行了广泛的模拟,以验证拟议的RQSA算法的有效性。仿真结果表明,拟议的RQSA算法就服务请求的百分比和总体实现的忠诚度而实现了几乎最佳的(5%以内)的性能,同时表现优于基准贪婪的解决方案超过13%。此外,提出的RQSA算法被证明是可扩展的,即使QCN的大小增加,也可以保持其近乎最佳的性能。I. i ntroduction量子通信网络(QCN)被视为未来通信技术的支柱,因为它们在安全性,感知能力和计算能力方面具有优势。QCN依赖于Einstein-Podolsky-Rosen(EPR)的创建和分布,这是遥远QCN节点之间的纠缠量子状态[1]。每个EPR对由两个固有相关的光子组成,每个光子都会转移到QCN节点以建立端到端(E2E)纠缠连接。然而,纠缠光子的脆弱性质导致指数损失,随着量子通道(例如光纤)的行驶距离而增加。因此,需要中间量子中继器节点将长距离分为较短的片段,通过对纠缠的光子进行连接以连接遥远的QCN节点[2]。当此类中继器与多个QCN节点共享多个EPR对以创建E2E连接时,它们被称为量子开关(QSS)。
通过利用量化误差和加性噪声之间的相似性,可以通过使用扩散模型“ denoise”量化引入的伪影来构建基于扩散的图像压缩编解码器。但是,我们确定了这种方法中的三个差距,从而导致量化的数据排除在扩散模型的分布之外:噪声水平,噪声类型和由离散化引起的差距的差距。为了解决这些问题,我们提出了一个新型的基于量化的正向扩散过程,该过程是理论上建立的,并桥接了上述三个差距。这是通过经过精心量身定制的量化时间表以及对均匀噪声训练的扩散模型来实现的。与以前的工作相比,我们提出的架构也会产生一贯的现实和详细的结果,即使是在极低的比特率下,同时保持对原始图像的忠诚度。
Ametek,威斯巴登 Aptiv,伍珀塔尔 BASF Coatings,明斯特 Block Materialprüfungsgesellschaft,柏林 BP,波鸿 Bruker Nano,柏林 联邦刑事警察局,威斯巴登 Carl von Ossietzky 奥尔登堡大学 Carl Zeiss Jena,上科亨 CleanControlling,埃明根-利普廷根 Conti Temic 微电子,因戈尔施塔特 CRB 分析服务,哈德格森 Currenta,勒沃库森 CVUA-RRW,克雷费尔德 D&I-Vallourec 研究中心,法国 Aulnoye-Aymeries DePuy Synthes,奥伯多夫 Dr. Graner & Partner,慕尼黑 EFI 服务,布达佩斯 EnBW Kernkraft,菲利普斯堡 Felix Schoeller,奥斯纳布吕克 苏黎世法医研究所 柏林研究协会 弗劳恩霍夫硅酸盐研究所 ISC,维尔茨堡 研究发展基金会 - FUNDEP,贝洛奥里藏特 汉诺威莱布尼茨大学 GSI,柏林 HARTING,埃斯珀尔坎普 Henkel,杜塞尔多夫 Heraeus Germany,哈瑙 Hirschmann Automotive,兰克韦尔 阿伦大学 普福尔茨海姆大学 IfW,埃森 INDIKATOR,伍珀塔尔 Infineon Technologies,慕尼黑工程协会 Meyer & Horn-Samodelkin 显微镜实验室,罗斯托克 德累斯顿腐蚀防护研究所 麦德林大都会技术学院,麦德林 集成微电子学,Biñan JOMESA 测量系统,Ismaning Kronos,勒沃库森 实验室 Dr.舍夫纳(Schäffner),索林根实验室克奈斯勒(Kneißler),布尔格伦根费尔德(Burglengenfeld)下萨克森州刑事警察局,汉诺威
名称定义实际GK位置守门员在射门时的实际位置。球线将球与射程中心连接起来。双配音器射击角度的分配器。保守的守门员保持接近目标。数据驱动的GKP模型GKP模型需要数据以实现。潜水半径是潜水阴影的半径。潜水阴影守门员可以潜水覆盖的圆形区域。事件数据点来自已使用的数据集。足球协会足球。几何GKP模型GKP模型,可以使用几何规则实现。GK守门员。 GKP模型守门员定位模型。 守门员到达守门员可以覆盖的线。 实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。 刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。 男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。 Messi测试一种评估方法,该方法分析了最佳的守门员。 建模GK位置GKP模型建议的GK位置。 非开枪射击,除守门员以外的球员在射门中。 开枪射击,射门锥中唯一的球员是守门员。 射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。 射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。 射门在射门时的位置。 Statsbomb 360数据集数据集,可捕获电视镜头上每个玩家的位置。 XG预期目标。GK守门员。GKP模型守门员定位模型。守门员到达守门员可以覆盖的线。实现了已在代码中实现的GKP模型GKP模型。刻有圆形圆锥圆锥的刻有圆圈的圆圈。男士数据集过滤了男士欧洲欧洲能欧盟2020年数据集。Messi测试一种评估方法,该方法分析了最佳的守门员。建模GK位置GKP模型建议的GK位置。非开枪射击,除守门员以外的球员在射门中。开枪射击,射门锥中唯一的球员是守门员。射击角度从射击位置到球门柱的线打开的角度。射击三角形由射击位置和两个球门柱产生。射门在射门时的位置。Statsbomb 360数据集数据集,可捕获电视镜头上每个玩家的位置。XG预期目标。未固定的区域区域,某些GKP模型无法建议GK位置。妇女数据集过滤了妇女欧洲欧洲橄榄球联盟2022年数据集。拍摄前的目标概率。XGOT在目标上的预期目标。与psxg相同。PSXG弹出后的预期目标。拍摄后的目标概率。
