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量子增强望远镜的最佳量子电路
经典的长基线干涉法已成为确定恒星距离或成像光源的一种广泛接受的方法[1，2]。中心思想是测量两个或多个望远镜在两个或多个望远镜上的星光的连贯性，然后使用van cittert – zernike定理[3，4]来提取有关源的信息。这导致了许多显着的进步，包括使用射频望远镜[5，6]对黑洞进行第一次观察，外部角度直径估计[7]和PULSAR正确的运动测量[8]。但是，在光学频率中，这种经典干涉技术的基本限制，例如量子射击噪声[9]和通过长基线传输过程中的恒星光子损失。量子增强的望远镜旨在通过采用量子信息理论的概念来克服这些困难[10]，其中一些已在实验中实施，包括长距离纠缠的分散分布[11，12]，量子逻辑门，量子逻辑[13，14]和量子备忘录[13，14]，以及量子备忘录[15，16]。因此，使用这些量子资源设计干涉测量值变得有吸引力。量子中继器的发展[17，18]促使非本地设置的外观实现纠缠量子状态的可靠，长距离分布。在量子增强望远镜的几种空间非本地方案中探索了长距离纠缠作为资源的假设[19-21]。for弱一对望远镜的空间局部方案不允许将望远镜在望远镜位置之间物理地将望远镜收集的光进行物理合并或分布纠缠的量子状态。
使用具有多样性的微电路
嘈杂证据或反对选择的噪声逐渐积累是感知决策过程中的主要步骤。使用小鼠中的大脑电生理记录（Steinmetz等，2019），我们检查了跨大脑区域的证据积累的神经相关性。我们证明了具有漂移扩散模型（DDM）样的发射速率活性（即，对循证敏感的渐变发射速率）的神经元分布在整个大脑中。探索了类似DDM的神经的证据积累的潜在神经机制，发现在整个大脑区域内部和整个大脑区域内都发现了不同的积累机制（即单一和种族）。我们的发现支持以下假设：证据积累正在通过大脑中的多种整合机制发生。我们进一步探讨了单个和种族蓄能器模型中集成过程的时间尺度。结果表明，每个大脑区域内的累加微电路在其整合时间尺度上具有不同的特性，这些特性在整个大脑的层次上组织。这些发现支持在多个时间尺度上积累证据的存在。除了整个大脑的整合时间尺度的变化外，在每个大脑区域内还观察到时间尺度的异质性。我们证明了这种可变性反映了微电路参数的多样性，因此具有较长积分时间尺度的累加器具有更高的复发强度。
极端环境条件下高温模拟微电路的电路工程解决方案
摘要：当前地缘政治形势和国内电子行业面临的进口替代挑战要求制造能够在极端环境条件下，尤其是高温条件下可靠运行的设备。在开发必须在超出通常值的温度范围内可靠运行的电子设备时，开发人员应依靠主动或被动冷却。在某些情况下，冷却是不切实际或不可能的。在某些情况下，如果设备在特殊温度范围内运行可以降低设备成本或提高其可靠性，那么它就非常有意义。在这种情况下，需要解决许多复杂的问题，包括半导体制造技术、设计和测试方法。本文探讨了制造国内石油天然气和航空航天工业长期发展所必需的高温电子元件的问题。智能井的进口替代技术的创造可以大大降低设备成本。在航空航天工业中，这个问题更加现实：用于太空的“西方”计算设备的成本高达 50 万欧元，在制裁条件下，可能无法购买，而类似的进口替代国产设备则便宜 10 倍。飞往近太空和远太空的飞行除了需要高抗辐射性外，还需要所有航天器系统在宽温度范围内的可靠性。本文介绍了设计在高达 +125°C 的温度下运行的主要模拟芯片的技术特性。
开发教育中的社会运动感知的神经回路
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2023年10月27日。 https://doi.org/10.1101/2023.10.25.563839 doi：Biorxiv Preprint
集成系统和电路设计
“在过去的几十年中，几家高科技公司确实在奥地利南部的卡林西亚定居。我从90年代开始就开始了我的职业生涯。在我以前的工作中，在英特尔奥地利的Manager中，现在也是奥地利Maxlinear的网站经理，我非常感谢与FachhochschuleKärnten的出色合作，尤其是与ISCD团队。在ISCD学习使学生有机会与半导体设计和制造领域的世界一流公司的人们取得联系。在ISCD毕业确实意味着您将为高科技半导体行业的一项令人兴奋且出色的有偿工作做好准备。 这一说法确实是由奥地利麦克斯林（Maxlinear）的几名员工以这种方式进行的事实 - 从ISCD主计划直接到我们的团队，与我们合作，从事领先的通信开发项目。”在ISCD毕业确实意味着您将为高科技半导体行业的一项令人兴奋且出色的有偿工作做好准备。这一说法确实是由奥地利麦克斯林（Maxlinear）的几名员工以这种方式进行的事实 - 从ISCD主计划直接到我们的团队，与我们合作，从事领先的通信开发项目。”
使用变分量子电路估计非马尔可夫性程度
近几年，用于分析各种领域数据的机器学习 (ML) 技术取得了巨大进步。量子物理学也在各个方面受益于机器学习，例如量子系统的控制、分类和估计任务 [1-6]。在这种情况下，机器学习技术已被用来分析从测量量子系统中获得的经典数据。另一方面，人们进行了大量研究，利用量子特性来改进机器学习技术 [7,8]。量子人工神经网络 [9] 和量子核方法 [10] 的开发就是很好的例子。对于量子机器学习算法，学习电路已被证明是一种实用的方法 [11]。考虑到目前可用的噪声中型量子计算机 [12] 只有很少的量子比特（50-100 个量子比特），人们设计了混合量子-经典算法来开发具有自由控制参数的短深度量子电路。这些电路被称为变分量子电路 (VQC) [13-16]。在 VQC 中，优化任务是使用经典优化技术对量子 (量子电路中的自由参数) 和经典参数 (用于后处理) 进行的 [13]。量子技术的主要障碍之一是量子系统与周围环境的相互作用，这会导致量子系统失去相干性 [17]。通常对物理过程进行简化。例如，所谓的马尔可夫近似，其中假设系统的演化不取决于其动态历史，而只取决于其当前状态。因此，忽略记忆方面，这通常可以作为一个很好的近似值。然而，必须强调的是，非马尔可夫特征经常出现在量子系统的动力学中 [18, 19]。此外，一些物理过程强烈地受到非马尔可夫性的影响，例如油藏工程 [ 20 ， 21 ]、状态隐形传态 [ 22 ]、量子计量 [ 23 ]，甚至当前的量子计算机 [ 24 ， 25 ]。此外，非马尔可夫性可以作为一种资源来利用 [ 26 ]。准确确定非马尔可夫性的程度需要大量的测量。此外，对于基于纠缠动力学的非马尔可夫性测量，需要考虑一个辅助量子比特，该量子比特应受到保护以避免与环境相互作用。为了克服这些挑战，机器学习技术（如神经网络 [ 27 ]、支持向量机 [ 28 ]、随机森林回归器 [ 29 ]、基于张量网络的机器学习 [ 30 ] 和多项式回归 [ 31 ]）已用于确定量子过程的非马尔可夫性程度。此外，
R＆D主题名称的量子电路的研究和开发错误宽量计算机
１．概述在实现易于宽松的通用通用量子计算机方面面临的硬件挑战之一是，要实现错误校正的代码需要大量的物理量子，并且对于超导量子的代码，据说该数字是巨大的（10 8）（10 8）（典型的误差率（〜0.1％），将造成QUIND（〜0.1％）。通过研究错误的原因并根据这项研究开发高质量的Qubit制造技术来避免错误通用量子计算机。此外，由于当前的制造方法（电子束暴露和倾斜沉积方法）在生产率和量子均匀性方面对未来的大型电路提出了挑战，因此我们将使用光学曝光和堆叠过程开发Qubit Gruncation技术。我们还将对玻色粒代码进行探索性研究，该研究有望与当前主流表面代码相比，具有较少的物理Qubits的抗误量计算，以识别可能性和有希望的方案。我们还将对核代码进行探索性研究，该研究有望与当前主流表面代码相比，具有较少的物理QUBIT的抗错量子计算，以识别可能性和有希望的方案。
从宏到微体系结构：基于SRAM的计算机电路的评论和趋势
摘要CMOS逻辑电路的快速增长超过了内存访问的进步，导致了重要的“记忆墙”瓶颈，尤其是在人工智能应用程序中。为了应对这一挑战，计算中的计算（CIM）已成为提高计算系统的性能，领域效率和能量效率的有前途的方法。通过使记忆单元执行并行计算，CIM可以改善数据重复使用并最大程度地减少存储器和过程之间的数据移动。这项研究对基于SRAM的CIM宏的各个领域及其相关的计算范式进行了全面综述。此外，它还对最近的SRAM-CIM宏进行了一项调查，并侧重于关键挑战和涉及的设计交易。此外，这项研究确定了SRAM-CIM宏观设计的潜在未来趋势，包括混合计算，精度增强和操作员重新配置。这些趋势旨在解决计算准确性，能源效率和对SRAM-CIM框架内不同运营商的支持之间的贸易。在微结构级别上，提出了两种可能的交易解决方案：chiplet集成和稀疏性优化。最后，提出了研究观点，以供未来发展。
利用量子电路对确定光子数态的相位进行估计
我们提出了一种将传统光学干涉测量装置映射到量子电路中的方法。通过模拟量子电路，可以估计存在光子损失时马赫-曾德尔干涉仪内部的未知相移。为此，我们使用贝叶斯方法，其中需要似然函数，并通过模拟适当的量子电路获得似然函数。比较了四种不同的确定光子数状态（均具有六个光子）的精度。我们考虑的测量方案是计算干涉仪最终分束器后检测到的光子数量，并使用干涉仪臂中的虚拟分束器来模拟光子损失。我们的结果表明，只要光子损失率在特定范围内，所考虑的四种确定光子数状态中的三种可以具有比标准干涉极限更好的精度。此外，还估计了装置中四种确定光子数状态的 Fisher 信息，以检查所选测量方案的最优性。