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Q-GPU：使用 GPU 进行量子电路模拟的优化方法
摘要 — 近年来，量子计算取得了重大发展，并在许多应用领域确立了其霸主地位。虽然量子硬件可以通过云环境供公众使用，但仍需要一个强大而高效的量子电路模拟器来研究约束条件并促进量子计算发展，例如量子算法开发和量子设备架构探索。在本文中，我们观察到大多数公开可用的量子电路模拟器（例如 IBM 的 QISKit、Microsoft 的 QDK 和 Google 的 Qsim-Cirq）在量子比特数量增加时模拟速度慢且可扩展性差。为此，我们系统地研究了量子电路模拟（QCS）的缺陷，并提出了 Q-GPU，这是一个利用具有全面优化的 GPU 来实现高效且可扩展的 QCS 的框架。具体而言，Q-GPU 具有 i）主动状态幅度转移、ii）零状态幅度修剪、iii）延迟量子比特参与和 iv）无损非零状态幅度压缩。在九个代表性量子电路上的实验结果表明，Q-GPU 显著缩短了基于 GPU 的 QCS 的执行时间，缩短了 71.89%（加速 3.55 倍）。Q-GPU 还分别比最先进的 OpenMP CPU 实现、Google Qsim-Cirq 模拟器和 Microsoft QDK 模拟器快 1.49 倍、2.02 倍和 10.82 倍。
基于阶段的神经网络进行回流焊曲线预测和回流焊配方优化，以实现质量和节能
在回流过程中，放置元件的电路板上会形成焊点，因此回流炉腔内的温度设置对 PCB 的质量至关重要。不适当的温度曲线会导致各种缺陷，如裂纹、桥接、分层等。焊膏制造商通常会提供理想的温度曲线（即目标温度曲线），而 PCB 制造商则会尝试通过微调炉的配方来满足给定的温度曲线。传统方法是调整配方，使用热测量设备收集热数据。它调整温度曲线依赖于反复试验的方法，这需要花费大量时间和精力。本文提出了 (1) 配方初始化方法，用于确定用于收集训练数据的初始配方；(2) 基于阶段（升温、浸泡和回流）的输入数据分割方法，用于数据预处理；(3) 反向传播神经网络 (BPNN) 模型，用于预测所需的区域温度以减少实际处理曲线与目标曲线之间的差距；(4) 混合整数线性规划 (MILP) 算法，用于生成最佳配方以最小化温度设置。本文旨在通过一次实验实现所需空气温度的非接触式预测。MILP 优化模型利用了从预测结果中获得的上限和下限约束。该模型已通过不同的初始配方和不同的目标曲线进行了交叉验证。结果，在开始实验的 10 分钟内，生成的最佳配方将与目标曲线的匹配度提高了 4.2%，达到 99%，同时降低了 23% 的能源成本。关键词：回流热配方优化、机器学习、基于阶段的分割、反向传播神经网络（BPNN）、混合整数线性规划（MILP）。
自下而上设计可调铟镓锌氧化物薄膜原子层沉积的超循环配方
摘要：我们提出了一种自下而上的成功方法，设计了一种通用的等离子体增强原子层沉积 (PEALD) 超循环配方，以在 150°C 的相对低温下生长具有可调成分的高质量铟镓锌氧化物 (IGZO) 薄膜。原位实时椭圆偏振表征与非原位互补技术相结合，已用于优化薄膜的沉积工艺和质量，方法是识别和解决生长挑战，例如氧化程度、成核延迟或元素组成。开发的超循环方法通过调整超循环过程中的子循环比，可以轻松控制目标成分。与其他产生非晶态薄膜的低温沉积技术相比，我们在 150°C 下的 PEALD-IGZO 工艺可产生近乎非晶态的纳米晶态薄膜。通过超循环 PEALD 方法在低温下制备 IGZO 薄膜可以控制厚度、成分和电性能，同时防止热诱导偏析。关键词：IGZO、PEALD、超循环、XPS 深度剖析、电流密度
对人血浆中28个痕量元件的定量分析和血清中的三倍四极杆电感耦合等离子体质谱法
仅用于一般实验室。不适用于诊断程序。©2022 Thermo Fisher Scientific Inc.保留所有权利。Clinmass和食谱是食谱化学品 +仪器GmbH的商标。元素科学是元素科学的商标。所有其他商标都是Thermo Fisher Scientific及其子公司的财产。TN000598-EN 0322S
(Santo n (IDbserirer - 坎顿公共图书馆
任何成人和儿童组合都可以通过提交具有特殊儿童吸引力的饼干、松饼/面包或甜点食谱来进入“只为儿童”类别。除了新的儿童类别外，还有另外两个类别——饼干和松饼/面包。无论属于哪个类别，要被视为符合资格，必须满足以下条件： • 食谱必须是原创的，专为本次比赛而制作 • 食谱中不能包含超过 12 种成分（不包括水和盐）。• 饼干食谱必须使用至少 2 杯未煮过的桂格燕麦，其他食谱必须使用至少一杯。燕麦必须整颗使用，不能磨成粉。• 食谱必须以 8 英寸 x 11 英寸的纸张形式提交，并包括类别、食谱名称、份数、配料清单和完整的准备工作
(Santo n (IDbserirer - 坎顿公共图书馆
任何成人和儿童组合均可通过提交具有特别儿童吸引力的饼干、松饼/面包或甜点食谱进入“Just for Kids”类别。除了新的儿童类别外，还有另外两个类别——饼干和松饼/面包。无论属于哪个类别，要想获得参赛资格，必须满足以下标准：• 食谱必须是原创的，并且专为本次比赛而创作。• 食谱所含原料不得超过 12 种（不包括水和盐）。• 饼干食谱必须使用至少 2 杯未煮过的桂格燕麦，其他食谱必须使用至少 1 杯。燕麦必须整颗使用，不能磨成粉。• 食谱必须在 8 英寸 x 11 英寸的纸张上提交，并包括类别、食谱名称、份数、原料清单和完整的准备工作。
能源转换与管理
对提供空间供暖、制冷、生活热水和电力的太阳能冷热电联产 (S-CCHP) 系统进行了详细的“从摇篮到坟墓”的生命周期评估 (LCA)，遵循两种不同的方法（ReCiPe 2016 Endpoint (H/A) v1.03 和碳足迹 IPCC 2013 100 年）。创新的 S-CCHP 系统目前正在位于西班牙萨拉戈萨的一座工业建筑中运行，开发的用于估算年能量产出的瞬态模型已经过验证。该系统由混合光伏热 (PV-T) 收集器组成，通过两个并联的储热罐与空气-水可逆热泵 (rev-HP) 集成。另一个贡献是，还对传统的 PV 系统和基于电网的系统进行了详细的 LCA 分析，即由电网供应的建筑用电量（基线配置）。结果表明，根据 ReCiPe 2016 Endpoint (H/A) 和 IPCC GWP 100a 方法，拟建的 S-CCHP 系统对环境的影响仅为电网系统的一半（分别为 4.48 kPts vs 8.87 kPts，82.4 吨二氧化碳当量 vs 166.9 吨二氧化碳当量）。光伏系统对环境的影响比电网系统小 30%。另一项新颖和贡献是进行敏感性分析，以评估系统寿命、太阳辐照度和发电结构（也称为电力结构）对 LCA 结果的影响。结果表明，在所有考虑的太阳辐照度水平和电力结构情景中，即使在低辐照度水平的气候条件或电力供应高度脱碳的国家，拟建的 S-CCHP 系统似乎是一种减少建筑物对环境影响的新兴替代方案。
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