XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemarchitectures
hetarch：超导量子系统的异质微结构
本文通过引入Hetarch（用于设计异质量子系统的工具箱）来实现异质FTQC设计的挑战，并使用它来探索异性设计方案。使用分层方法，我们可以将量子算法分解为较小的操作（类似于经典应用程序内核），从而大大简化了设计空间和所得的权衡。专门针对超导系统，我们设计了由多种超导设备组成的优化异质硬件，将物理约束抽象成设计规则，使设备能够将设备组装到针对特定操作的标准单元中。最后，我们提供了一个异质的设计空间探索框架，该框架将模拟负担减少了10个或更多倍，并使我们能够将最佳的设计点提高。我们使用这些技术来设计用于纠缠蒸馏，误差校正和代码传送的超导量子模块，将错误率降低2。6×，10。7×和3。0×与均质系统相比。
自上而下的电路中发展不同的架构 1
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 8 月 28 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.08.27.555010 doi：bioRxiv preprint
磁性聚丙烯纳米复合材料表面微注塑成型过程中磁导向填料迁移，具有提升的光捕获微结构，可延迟冻结并增强光热除冰
微粗糙度和低表面能防冰表面因具有超疏水和低冰亲和力而受到研究人员的极大兴趣。然而，通过模板法快速制备未开发微结构的超疏水表面 (SHS) 一直是进一步应用的瓶颈。在这项工作中，将负载石墨烯 (GP) 作为磁性纳米粒子的四氧化三铁 (Fe 3 O 4 ) 引入聚丙烯 (PP) 基质中，作为超疏水防冰/除冰表面的热载体。通过微注射成型和磁引力相结合的方法制备微结构 PP/GP/Fe 3 O 4 表面。使用多物理场耦合模型对具有磁引力的定向粒子迁移进行分析。磁引力使微柱的高度从~85 μ m 增大到~150 μ m，使表面保持较高水接触角（~153 ◦）和稳定的空气腹板，以便液滴以 1 ms-1 的初速度重复撞击。对于发育成熟的微柱，可以通过延长光路来更有效地吸收光以进行多次反射。与纯 PP 表面相比，在强度为 1 kW m-2 的一次太阳辐照下，复合材料表面的光热性能表明，温度在 67 秒内从环境温度升高到 94 ◦ C，而冰粘附强度在同期从~30 降低到~9 kPa。磁性粒子的光热功效可延长 SHS 结冰时间。由于 SHS 对室外注塑件具有出色的被动防冰和主动除冰性能，预计其将有望在制造中实际应用。
用于机器人的神经形态计算硬件和神经架构
引言 在以人为中心的非结构化环境中使机器人和自主系统更加智能是机器人技术的关键目标之一，这也使其成为最具活力的技术发展领域之一。这种智能的关键因素是能够良好且快速地理解复杂而动态的环境，以可靠地支持其他功能，如运动规划和控制；与人类、物体和其他智能体的安全交互；以及从经验中自主学习。神经网络和数据驱动的训练算法为理解环境打开了两个重要窗口：图像和声音处理 (1)。这些算法在大量数据集上实现了最先进的性能，通常甚至超过人类的表现，是实现机器人智能感知和行为的主要候选者 (2)。然而，机器人用例对人工智能 (AI) 算法的功耗、延迟、自适应性和数据效率提出了尤为严格的要求 (3、4)。如今，尽管基于神经网络的算法与之前手工制作的人工智能解决方案相比具有优势（5、6），但我们仍然缺乏真正智能、敏捷的机器人，能够在日常生活中安全、顺畅地与物体、彼此和人类互动。这与即使是简单的动物也能产生智能行为并在复杂的现实环境中互动形成了鲜明的对比。动物可以快速
提高具有完全未掺杂结构的量子设备的可重复性
量子电子器件，例如量子点接触 (QPC) 和量子点，因具有电自旋控制的潜力而引起了人们对自旋电子学和量子信息处理应用的极大研究兴趣 1–6。这些器件可能构成未来量子电路的构建块，例如基于大量相同量子点使用 QPC 作为电荷传感器的量子比特阵列。为了实现大规模可制造性，首先必须建立可重复性，使得集成电路中的每个组件具有相同的工作参数。传统上，调制掺杂结构已用于量子电子器件，因为其易于制造。然而，随机分布的电离供体的背景静电势大大降低了可重复性 7,8。这种内在的可变性可以通过利用完全未掺杂的结构来避免，通过对金属顶栅施加适当的偏置将电荷载流子限制在异质界面处 9-12 。这些结构有许多优点，包括提高迁移率 13 、提高热循环特性 14 ，以及我们将在这里展示的量子传输特性的优越性。量子点接触是连接两个二维储层的窄一维通道，是最简单的栅极定义量子装置类型，使其成为研究可重复性 7,15,16 的理想选择。我们首先问一个问题：如果在同一晶圆上制造几个相同的装置，它们会表现出相同的行为吗？为了研究这个问题，我们在调制掺杂和未掺杂的晶圆上制造了 18 个名义上相同的 QPC，并观察定义和夹断一维通道所需的栅极偏置。我们还研究了 QPC 通道内电导量子化和静电势的均匀性，以及热循环下的可重复性。为了进行比较，我们还研究了空穴 QPC 中的可重复性。基于 III-V 半导体系统的空穴量子器件最近引起了广泛关注，因为它们
将量子算法映射到多核量子计算架构
摘要 — 当前的单片量子计算机架构可扩展性有限。一种有前途的扩展方法是使用模块化或多核架构，其中不同的量子处理器（核心）通过量子和经典链路连接。这种新的架构设计带来了新的挑战，例如昂贵的核心间通信。为了在执行量子算法时减少这些移动，需要一种有效的映射技术。本文详细讨论了多核量子计算架构的量子电路映射问题。此外，我们通过执行架构可扩展性分析，进一步探索了一种映射方法的性能，该方法被表述为随时间划分的图问题。索引术语 — 可扩展性量子计算系统、多核量子计算机、量子算法映射。
模块化体系结构确定性生成图形状态
图形状态是一个稳定态的家族，可以针对光子量子计算和量子通信的各种应用定制。在本文中，我们提出了一个基于量子点发射器的模块化设计，该量子点发射器与波导和光纤延迟线相连，以确定性地生成n维群集状态和其他使用的图形状态，例如树状态和中继器状态。与以前的建议不同，我们的设计不需要量子点上的两倍大门，最多只需要一个光学开关，因此，这些重点通常提出的最小挑战。此外，我们讨论了设计的错误模型，并以0的误差阈值演示了容宽的量子内存。在Raussendorf-Harrington-Goyal（RHG）晶格上的3D图状态的情况下为53％。我们还基于渗透理论（即1个）提供了耐断层RHG状态的可更正损失的基本上限。24 dB或0。24 dB取决于状态是直接从简单的立方集群状态生成还是获得。
基于高内涵图像的 CRISPR 筛选揭示了 3D 基因组结构的调控因子
目前还没有技术能够有效地筛选新的长距离染色质组织调节剂。在这里，我们开发了一个基于图像的高内涵 CRISPR 筛选平台，该平台结合了新的基于 FISH 的条形码读取方法 (BARC-FISH) 和染色质追踪。我们在人类细胞中进行了功能丧失基因筛选，并从 13,000 个成像靶点扰动组合以及 25 个
计算模型、架构和学习算法
Error 500 (Server Error)!!1500.That’s an error.There was an error. Please try again later.That’s all we know.
图神经网络架构的比较
理解神经动力学的空间和时间特征之间的相互作用有助于我们理解人类大脑中的信息处理。图神经网络 (GNN) 为解释复杂大脑网络中观察到的图结构信号提供了一种新的可能性。在我们的研究中，我们比较了不同的时空 GNN 架构，并研究了它们对功能性 MRI (fMRI) 研究中获得的神经活动分布进行建模的能力。我们评估了 GNN 模型在 MRI 研究中各种场景下的性能，并将其与 VAR 模型进行了比较，后者目前常用于定向功能连接分析。我们表明，通过学习解剖基底上的局部功能相互作用，基于 GNN 的方法能够稳健地扩展到大型网络研究，即使在可用数据稀缺的情况下也是如此。通过将解剖连接作为信息传播的物理基础，此类 GNN 还提供了定向连接分析的多模态视角，为研究大脑网络中的时空动态提供了一种新的可能性。