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用于环面代码和 X-cube 分形模型的量子电路
在过去的几十年里，物质的拓扑相 (TPM) 这一主题得到了广泛的研究。拓扑相是低温下的有间隙自旋液体，它不能用传统的朗道自发对称性破缺理论和局部序参量来描述；相反，它以一种新秩序——拓扑序来表征。拓扑相的基态具有稳定的简并度和稳健的长程纠缠。二维拓扑相还支持具有任意子交换统计的准粒子激发，这使其成为一个有吸引力的平台，可以容错地存储和处理量子信息。其中两个奇特的特征是基态简并度是底层系统的拓扑不变量，并且准粒子可以自由移动而不消耗能量。一大类拓扑相是通过具有玻色子自由度的精确可解自旋晶格模型实现的。二维中的典型例子是 toric 代码，更一般地，有基于有限群的 Kitaev 量子双模型 [6, 10]，甚至更一般地，有基于融合范畴的 Levin-Wen 弦网络模型 [11]。三维拓扑相的例子包括三维 toric 模型和基于预模范畴的 Walker-Wang 模型 [23]。近年来，在三维中发现了更多奇异的相，称为分形子相 [8, 21, 22]。分形子也具有稳定的基态简并和长程纠缠。然而，分形子的基态简并取决于系统尺寸，因此不是拓扑不变量。此外，激发的迁移率受到限制。
通过深入的增强学习和递归
摘要：Rubik的立方体是一种典型的组合拼图，具有较大的状态空间，具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态，从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作，这是一种深入的加强学习方法，该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100％，找到了目标状态的最短路径60.3％。深度立方体概括到其他组合难题，并能够解决15个拼图，24个拼图，35个拼图，48个拼图，灯光和苏科班，在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同，因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步，我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后，我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。
Systemizer PowerCube电池技术网格| Xtreme VR
主要控制，减少负载尖端减少和网络护照管理的应用是大型内存的重要组成部分，用于增长的中央功率进料和女性领域中稳定的功率网格。随着可再生能源的扩展，不规则的动力网中有更多的SO-OUTOR系统用餐。这为控制电网的控制带来了新的挑战。灌肠|因此，ScaleCube用于三个应用领域：初级和二级控制功率以及负载尖端减少。取决于网络频率和电源带有大存储空间的功率已加载或将能量释放到电网上，以优化网络的稳定性。灌输将不断支持Thurplus作为履行和服务的一部分。感谢基于云的数据ma-
Anna Fontcuberta I Morral 1
2019 = EPFL 2018的完整教授=与物理学研究所基础科学学院共同关联，EPFL 2014 = EPFL 2008-2014副教授，2008-2014助理教授TECURE TRACK，ECOLE DESETURIAUX，ECOLE POYERECOLE PORYTECHNIQUE PORYTECHNIQUE PORYTECHNIQUE FULTECHNIQUE FUDTERALE DEWERALE DELERALE DELAUSANNE，SWITZERANNE，SWITZERANNE，WALS 2005-2010-SCHIT'' Technische Universität München, Germany, on leave from ‘Centre National de la Recherche Scientifique' (CNRS, France) 2004-2005 Visiting Scientist at the California Institute of Technology, Pasadena, USA, on leave from CNRS Senior Scientist and co-founder of Aonex Technologies (a startup company for large area layer transfer of InP and Ge on foreign substrates for the main application of multi- junction太阳能电池）2003年CNRS的常设研究员，法国Ecole Polytechnique，2001 - 2002年2001 - 2002年，美国帕萨迪纳州加利福尼亚理工学院的博士后学者，美国帕萨迪纳，美国集团负责人：Harry A. Atwater A. Atwater教授，1998-2001博士学位，在Ecole Polytechnique，Palaiseau，France
基于拉丁超行的储能的网格连接风电场的多角度可靠性评估
摘要：旨在应对慢速和储能中电源系统可靠性评估的较差的问题的问题，本文提出了一种基于拉丁超级立方体重要采样（LHIS）的可靠性评估方法。首先，我们的目的是通过将拉丁超立方体抽样方法与重要采样方法相结合，以建立拉丁超立方体重要的采样评估模型。其次，我们旨在优化组件的样本概率分布并进行系统的层次采样。然后，提出了综合风险指标（CRI）来评估运营风险，并提出了风储存中断的能源收益（WSGIEB）来评估可靠性的贡献。最后，通过各种电源系统操作方案进行了仿真实验。模拟结果表明，所提出的方法比评估速度提高的重要性采样方法（IM-IS）高47％，比在计算准确性方面的重要性采样方法提高了33％。
混合六方氮化硼银纳米立方体系统的等离子体增强单光子发射器的量子特性
六方氮化硼 (hBN) 已成为一种有前途的超薄单光子发射器 (SPE) 主体，在室温下具有良好的量子特性，使其成为集成量子光子网络的理想元素。在这些应用中使用这些 SPE 的一个主要挑战是它们的量子效率低。最近的研究报告称，在嵌入金属纳米腔内的多层 hBN 薄片中集成一组发射器（例如硼空位缺陷）时，量子效率可提高两个数量级。然而，这些实验尚未扩展到 SPE，主要集中在多光子效应上。在这里，研究了由在超薄 hBN 薄片中创建的 SPE 与等离子体银纳米立方体 (SNC) 耦合组成的混合纳米光子结构的量子单光子特性。作者展示了 SPE 特性 200% 的等离子体增强，表现为 SPE 荧光的强烈增加。这种增强可以通过严格的数值模拟来解释，其中 hBN 薄片与引起等离子体效应的 SNC 直接接触。在室温下使用紧凑的混合纳米光子平台获得的强而快速的单光子发射对于量子光通信和计算中的各种新兴应用非常有用。
可加热磁性纳米复合材料与 Fe3O4 纳米立方体
磁性自加热聚合物的开发是许多应用领域中备受关注的领域。磁性填料的固有磁性在这些纳米复合材料的最终加热能力中起着关键作用。因此，已经有报道称，与平均尺寸 1 相似的球形纳米粒子相比，Fe3O4 磁性纳米立方体的加热效率有所提高。该结果是由于磁各向异性的贡献，从而产生了更高的磁矫顽力，从而产生了更高的 SAR（比吸收率）值。在这项工作中，通过热分解过程合成了定义明确的 Fe3O4 纳米立方体，其平均粒径约为 70 纳米（TEM）（图 1）。通过测量交流电磁滞回线估算 SAR 值，纳米立方体分散在水中时的值约为 900 W/g，分散在琼脂（0.5% wt）中的值约为 350 W/g，频率为 403 kHz，场振幅为 30kA/m。在这种情况下，SAR 值的下降是由于介质中粒子的不动，因此是粒子的布朗运动。还描述了温度升高，与平均直径相似的球形纳米粒子相比，纳米立方体的加热性能明显增强（图 2）。最后，通过施加外部交流磁场和亥姆霍兹线圈（319 kHz、400A、约 200G，感应设备型号 EasyHeat Ambrell），研究了纳米复合材料（磁性纳米粒子重量占 30%）的加热能力。研究了聚合物圆盘厚度对最终温度的影响（厚度为 2 毫米和 4 毫米，直径为 30 毫米）。因此，厚度为 2 毫米和 4 毫米的纳米复合材料在 2 分钟后分别达到 100°C 或 250°C 的温度。