对有针对性表示的有向图建模是在图形结构数据上执行机器学习的基本要求。几何嵌入模型(例如双曲线,锥体和盒子嵌入)在此任务中出色,表现出有针对性图的有用的电感偏差。然而,对包含周期和某些传递性元素的定向图进行建模,这是现实世界中常见的两种属性,这是具有挑战性的。框嵌入可以被认为是将图表示作为某些学到的超图上的交点,具有自然的感应性偏置,以建模传递性,但是(正如我们证明的)无法对周期进行建模。为此,我们提出了二进制代码框嵌入,其中博学的二进制代码选择了一个相交的图表。我们探索了几种变体,包括全局二元代码(相当于交叉点的联合)和每个vertex二进制代码(允许更大的灵活性)以及正则化方法。理论和经验结果表明,所提出的模型不仅保留了有用的传递性电感偏见,而且还具有足够的代表能力来模拟任意图,包括带有周期的图形。
自 20 世纪末以来,雷达技术已得到广泛应用,尤其是在海事和航空领域 [1-3]。雷达技术中最重要的课题之一是在背景噪声中探测隐形目标。另一方面,当前量子技术的发展为远程探测提供了新的可能性,从而产生了量子雷达的概念。本文提出了一种基于光子对之间量子纠缠的量子雷达“玩具模型”。这种简单的模型并不追求逼真,而是具有关于量子雷达潜力的教育价值。当前用于传输信息的量子技术的发展引入了“量子雷达”的概念,尽管直到 2008 年 Lloyd 的文章发表之前,这个想法一直没有引起人们的兴趣 [4]。在这篇文章中,Seth Lloyd 表明,与光子对的量子纠缠可以显著提高光频范围内的远程探测灵敏度。这种利用纠缠进行远程检测的方式称为“量子照明”(QI)。自本文发表以来,人们对量子雷达领域的兴趣日益浓厚。该主题已经开展了新的理论和实验研究 [5-12]。围绕量子雷达的研究已经从关注单个光子转向小束光子 [4,11]。同样,研究也从光学频率范围 [4] 转向微波频率范围 [11-13],这更适合雷达应用,但也更具挑战性。在此背景下,目前正在开发新技术,以使微波领域的量子照明成为可能。例如,我们可以引用约瑟夫森结,它能够在低温下直接产生微波纠缠光子。还有光学光子和微波光子之间的耦合 [11]。然后,氮空位中心(称为 NV 中心)也允许产生微波纠缠光子。尽管这种量子雷达的可行性面临巨大困难,但该研究领域仍然非常活跃。量子雷达与传统雷达的用途相同,但其功能依赖于量子力学原理。
摘要 — 在本文中,我们提出了一种支持实值高阶无约束二进制优化 (HUBO) 问题的量子算法。该算法基于 Grover 自适应搜索,该搜索最初支持具有整数系数的 HUBO。接下来,作为应用示例,我们将多输入多输出最大似然检测公式化为具有实值系数的 HUBO 问题,其中我们使用 5G 标准中指定的格雷编码位到符号映射。所提出的方法使我们能够为检测问题构建有效的量子电路,并分析所需量子比特和量子门的特定数量,而其他传统研究假设这种电路可作为量子预言机。为了进一步加速量子算法,我们还推导出目标函数值的概率分布,并确定一个唯一阈值以采样更好的状态。假设未来出现容错量子计算,我们提出的算法有可能显著降低经典领域的查询复杂性,并在量子领域提供二次加速。
摘要:Shor 算法在多项式时间内解决了椭圆曲线离散对数问题 (ECDLP)。为了优化二进制椭圆曲线的 Shor 算法,降低二进制域乘法的成本至关重要,因为它是最昂贵的基本算法。在本文中,我们提出了用于二进制域 (F 2 n) 乘法的 Toffoli 门数优化的空间高效量子电路。为此,我们利用类 Karatsuba 公式并证明其应用可以在没有辅助量子位的情况下提供,并在 CNOT 门和深度方面对其进行了优化。基于类 Karatsuba 公式,我们驱动了一种空间高效的基于 CRT 的乘法,该乘法采用两种非原地乘法算法来降低 CNOT 门成本。我们的量子电路不使用辅助量子位,并且 TOF 门数极低,为 O ( n 2 log ∗ 2 n ),其中 log ∗ 2 是一个增长非常缓慢的迭代对数函数。与最近基于 Karatsuba 的空间高效量子电路相比,我们的电路仅需要 Toffoli 门数的 (12 ∼ 24%),且加密字段大小 ( n = 233 ∼ 571 ) 具有可比深度。据我们所知,这是第一个在量子电路中使用类似 Karatsuba 的公式和基于 CRT 的乘法的结果。
本文介绍了一个完全实验性的混合系统,其中使用定制的高阻态忆阻器和采用 180 nm CMOS 技术制造的模拟 CMOS 神经元组装了一个 4 × 4 忆阻交叉脉冲神经网络 (SNN)。定制忆阻器使用 NMOS 选择晶体管,该晶体管位于第二个 180 nm CMOS 芯片上。一个缺点是忆阻器的工作电流在微安范围内,而模拟 CMOS 神经元可能需要的工作电流在皮安范围内。一种可能的解决方案是使用紧凑电路将忆阻器域电流缩小到模拟 CMOS 神经元域电流至少 5-6 个数量级。在这里,我们建议使用基于 MOS 阶梯的片上紧凑电流分配器电路,将电流大幅衰减 5 个数量级以上。每个神经元之前都添加了这个电路。本文介绍了使用 4 × 4 1T1R 突触交叉开关和四个突触后 CMOS 电路的 SNN 电路的正确实验操作,每个电路都有一个 5 个十进制电流衰减器和一个积分激发神经元。它还演示了使用此小型系统进行的一次性赢家通吃训练和随机二进制脉冲时间依赖可塑性学习。
开发使NRD技术成熟,并宣布非辐射电介质(NRD)波导是紧凑型毫米波电路应用程序1,2,3,4,5,6,7,8的最有吸引力的基础。NRD指南是毫米波集成电路的有前途的平台。具有各种功能的电路元素的研究,开发和设计尚不能力。经过广泛的研究,由于结构性和其他局限性的波导特性,具有非辐射传递和宽带的紧凑电路仍然很难。但是,NRD平台确保了所有这些磨石在一个地方,例如低成本,低辐射损失,高传输效率和宽带宽度。到目前为止,已经提出了基于NRD的几毫米波电路组件,其中包括定向耦合器,过滤器,循环器和天线9,10,11。仍然,在广泛的频段中尚未讨论许多具有不同功能的NRD指南组件。
最近,已经演示了一种用于校准各种计量仪器的调制传递函数 (MTF) 的技术。该技术基于结构为一维二进制伪随机 (BPR) 序列和二维 BPR 阵列 (BPRA) 的测试样本。BPR 光栅(序列)和阵列的固有功率谱密度具有确定性的白噪声特性,允许在仪器的整个空间频率范围和视场内以均匀的灵敏度直接确定 MTF。因此,BPR 样品满足测试标准的特征:功能性、易于规范和制造、可重复性以及对制造误差的低敏感性。在这里,我们讨论了我们最近针对优化样品设计、制造、应用和数据处理程序的进展,适用于对大孔径光学干涉仪进行彻底表征。与之前基于编码孔径的设计相比,新测试标准改进的“高度随机化”BPRA 模式提供了更好的仪器 MTF 和像差表征精度和可靠性,并实现了大孔径光学干涉仪的操作优化。我们描述了模式生成算法和测试,以验证是否符合所需的 BPRA 地形。还讨论了该技术不同应用的数据采集和分析程序。
摘要 — 卷积神经网络 (CNN) 是最重要的深度神经网络 (DNN) 类别之一,有助于解决许多与图像识别和计算机视觉相关的任务。它们使用传统 CMOS 技术和数字设计技术的传统实现仍然被认为非常耗能。浮点 CNN 主要依赖于 MAC(乘法和累加)运算。最近,基于 XNOR 和位计数运算的经济高效的 Bite-wise CNN 已被视为可能的硬件实现候选。然而,由于内存和计算核心之间密集的数据提取导致的冯诺依曼瓶颈限制了它们在硬件上的可扩展性。XNOR-BITCOUNT 操作可以通过在忆阻交叉开关阵列上执行的内存计算 (IMC) 范例轻松实现。在新兴的忆阻设备中,自旋轨道扭矩磁随机存取存储器 (SOT-MRAM) 提供了具有更高导通电阻的可能性,从而可以降低读取电流,因为所有交叉开关阵列都是并行读取的。这有助于进一步降低能耗,为更大的交叉开关设计铺平道路。本研究提出了一种基于 SOT-MRAM 的交叉开关架构,能耗极低;我们研究了工艺变异性对突触权重的影响,并对整个交叉开关阵列进行了蒙特卡罗模拟,以评估错误率。模拟结果表明,与其他忆阻解决方案相比,此实现的能耗较低,每次读取操作的能耗为 65.89 fJ。该设计对工艺变化也具有很强的鲁棒性,读取误差极低,最高可达 10%。
摘要:胶体纳米晶体 (NC) 的自组装在固态材料的多尺度工程中具有巨大前景,通过这种技术,原子工程 NC 构件被排列成具有协同物理和化学性质的长程有序结构 超晶格 (SL)。迄今为止,报告主要集中在球形 NC 的单组分和二元系统上,产生的 SL 与已知的原子晶格同构。通过组合各种形状的 NC,可以预期获得远远超出已知晶格范围的更大结构空间。本文报道了空间稳定的 CsPbBr 3 纳米立方体 (5.3 纳米) 与圆盘状 LaF 3 NC (直径 9.2 - 28.4 纳米,厚度 1.6 纳米) 共组装成二元 SL 的过程,产生了具有 AB、AB 2 、AB 4 和 AB 6 化学计量的六柱状结构,这在之前和我们的参考实验中均未观察到,参考实验中使用由球体和圆盘组成的 NC 系统。本文使用填充密度计算合理化了立方体形状的这种惊人效果。此外,在尺寸相当的纳米立方体(8.6 纳米)和纳米盘(6.5 纳米、9.0 纳米、12.5 纳米)系统中,还观察到了其他非柱状结构,例如 ReO 3 型 SL,其特征是盘和立方体的紧密混合和面对面排列,纳米立方体的面心立方或简单立方亚晶格,以及每个晶格位置有两个或三个盘。层状和 ReO 3 型 SL 采用大型 8.6 纳米 CsPbBr 3 NC,表现出集体超快光发射 超荧光 的特征,源自激发态发射偶极子的相干耦合。关键词:胶体纳米晶体、纳米晶体形状、自组装、二元超晶格、电子显微镜、卤化铅钙钛矿、超荧光 I
高能离子的非弹性能量沉积是许多工业规模应用(如溅射和离子注入)的决定性量,但其由动态多粒子过程控制的底层物理通常仅被定性地理解。最近,对单晶靶材进行的透射实验(Phys. Rev. Lett. 124, 096601 和 Phys. Rev. A 102, 062803)揭示了沿不同轨迹的低能离子(比质子重)的非弹性能量损失的复杂能量缩放。我们使用类似蒙特卡洛的二元碰撞近似代码,并配备与撞击参数相关的非弹性能量损失模型,以评估这些情况下局部贡献对电子激发的作用。我们将计算出的轨迹的角强度分布与实验结果进行了比较,其中 50 keV 4 He 和 100 keV 29 Si 离子在飞行时间装置中传输通过单晶硅 (001) 箔(标称厚度分别为 200 和 50 nm)。在这些计算中,我们采用了不同的电子能量损失模型,即轻弹丸和重弹丸的局部和非局部形式。我们发现,无论晶体相对于入射光束的排列如何,绝大多数弹丸最终都会沿着它们的轨迹被引导。然而,只有当考虑局部电子能量损失时,模拟的二维图和能量分布才会与实验结果高度一致,其中引导会显著减少停止,特别是对于较重的弹丸。我们通过评估离子范围与随机表面层厚度的非线性和非单调缩放来证明这些影响与离子注入的相关性。