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QPU 特定的物理属性：Advantage2_prototype2.6
声明和免责声明 D-Wave Quantum Inc. (D-Wave)、其子公司和附属公司尽商业上合理的努力确保本文档中的信息准确且最新，但可能会出现错误。D-WAVE QUANTUM INC.、其子公司和附属公司或其各自的董事、员工、代理或其他代表均不对因使用本文档或其中包含或提及的任何信息而引起的或与之相关的损害、索赔、费用或其他成本（包括但不限于法律费用）承担责任。这是全面的责任限制，适用于任何类型的损害，包括（但不限于）补偿性、直接、间接、惩戒性、惩罚性和后果性损害、程序或数据的损失、收入或利润的损失、财产的损失或损坏以及第三方索赔。
基于 MoS2/PdSe2 异质结构和电荷陷阱栅极堆栈的可重构偏振光电探测器
1 中国科学院物理研究所北京凝聚态物理国家实验室，北京 100190；baiqinghu@iphy.ac.cn (QB)；yangguo@aphy.iphy.ac.cn (YG)；azjin@iphy.ac.cn (AJ)；quanbaogang@iphy.ac.cn (BQ)；hfyang@iphy.ac.cn (HY)；blliu@iphy.ac.cn (BL) 2 中国科学院大学物理学院，中国科学院真空物理重点实验室，北京 100190 3 松山湖材料实验室，东莞 523808；liangqijie@sslab.org.cn 4 深圳大学射频异质集成国家重点实验室，深圳 518060；2200434018@email.szu.edu.cn (TL) wgliao@szu.edu.cn (WL) 5 深圳大学电子信息工程学院，深圳 518060，中国 6 中国科学院大学，中国科学院拓扑量子计算卓越中心，中国科学院真空物理重点实验室，北京 100190，中国 * 通信地址：xinhuang@iphy.ac.cn (XH); czgu@iphy.ac.cn (CG) † 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
“抽象空间” 2023。Chiara Passa 的 AR 和人工智能艺术作品。“抽象空间”通过整面墙的投影，将一个虚构的极简环境（我使用 Chat GPT API 创建）与真实空间重叠，而这个空间一旦被观众使用 AR-AI 应用程序修改，就会神秘、怪异或有时不完整地重新出现在我们周围。观众在这个新的不稳定空间中，通过观看由几何体积阴影构成的新 AI 空间，体验到一种缺失或空虚的感觉，这些阴影是根据缓冲过程沿光源方向挤压图元轮廓而创建的。还提供视频手册（屏幕 7'）版本。视频预览：https://youtu.be/zzAaf7hxTYI Android 应用程序和相关矩阵可供下载。每个动画持续 6'.30''。 https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace2&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace3&hl=en https://play.google.com/store/apps/details?id=com.ChiaraPassa.AbstractSpace4&hl=en
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
b'摘要\xe2\x80\x94准确估计充电状态 (SOC) 对于储能应用中电池管理系统 (BMS) 的有效和相对运行至关重要。本文提出了一种结合卷积神经网络 (CNN)、门控循环单元 (GRU) 和时间卷积网络 (TCN) 的新型混合深度学习模型，该模型结合了 RNN 模型特征和电压、电流和温度等非线性特征的时间依赖性，以与 SOC 建立关系。时间依赖性和监测信号之间的复杂关系源自磷酸铁锂 (LiFePO4) 电池的 DL 方法。所提出的模型利用 CNN 的特征提取能力、GRU 的时间动态建模和 TCN 序列预测强度的长期有效记忆能力来提高 SOC 估计的准确性和鲁棒性。我们使用来自 In\xef\xac\x82ux DB 的 LiFePO4 数据进行了实验，经过处理，并以 80:20 的比例用于模型的训练和验证。此外，我们将我们的模型的性能与 LSTM、CNN-LSTM、GRU、CNN-GRU 和 CNN-GRU-LSTM 的性能进行了比较。实验结果表明，我们提出的 CNN-GRU-TCN 混合模型在 LiFePO4 电池的 SOC 估计方面优于其他模型。'
对赤铁矿Fe2O3中极地的真实空间调查
在可极化的材料中，电子电荷载体与周围离子相互作用，从而导致准粒子行为。所产生的极性子在许多材料特性中起着核心作用，包括电运，光，表面反应性和磁敏感，以及极性通过这些宏观特征进行间接研究。在这里，非接触原子力显微镜（NC-AFM）用于在单一准粒子极限下以Fe 2 O 3的形式图像极性图像。Kelvin探针力显微镜（KPFM）和动力学蒙特卡洛（KMC）模拟的组合表明，可以通过Ti掺杂来显着增加电子极性的迁移率。密度功能理论（DFT）计算表明，从极化自由载体状态从极化自由载体状态的过渡可以在电子极性迁移中起关键作用。相比之下，孔极化物的流动性明显较小，并且通过捕获中心进一步阻碍了它们的跳跃。
b“（c）在一个Rif \ Xef \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ Xa6 = 52 26可能的CON \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ x81gurations。 （\ xe2 \ x88 \ x86 s）RI \ XEF \ XAC \ x84e = log 2 52 26 = 48。另一方面，没有更多的选择。 RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E以以下方式考虑n = 2 K卡的甲板。 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在，让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
b“（c）在一个RIF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ XA6 = 52 26可能的CON \ XEF \ XAC \ XAC \ XAC \ X81GURATIONS。如果所有此类con \ xef \ XAC \ x81gurations都可能同样可能，我们将拥有（\ xe2 \ x88 \ x86 s）ri \ xef \ xef \ xaC \ x84e = log 2 52 26 = 48。817。但是，它们并非同样可能。例如，我们放下整个左半甲板，然后整个右半甲板为2 \ xe2 \ x88 \ x92 26的概率。左甲板的最后一张卡被丢弃后，我们没有更多的选择。另一方面，序列LRLR \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7的概率为2 \ Xe2 \ X88 \ X92 51，因为它仅在51 ST卡掉落之后我们没有更多选择。我们可以通过以下方式得出RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E的熵的精确表达式。考虑n = 2 k卡的甲板。k卡后我们无法选择的概率是\ xef \ xac \ x81rst k卡的概率，全部来自一个特定的半甲板，即2 \ xc2 \ xb7 2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
具有高稳定性、CMOS 兼容掺杂剂的低接触电阻 WSe2 p 型晶体管
摘要：高接触电阻一直是开发高性能过渡金属二硫属化物 (TMD) 基 p 型晶体管的瓶颈。我们报道了简并掺杂的少层 WSe 2 晶体管，其接触电阻低至 0.23 ± 0.07 k Ω·μ m/接触，其使用氯化铂 (IV) (PtCl 4 ) 作为 p 型掺杂剂，该掺杂剂由与互补金属氧化物半导体 (CMOS) 制造工艺兼容的离子组成。栅极长度为 200 nm 的顶栅器件表现出良好的开关行为，这意味着掺杂剂扩散到栅极堆栈中并不显著。这些器件在空气中放置 86 天后未进行任何封装，同时在 78 K 温度下保持简并掺杂状态，且压力低于 10 − 5 Torr，突显了掺杂剂的稳定性。所提出的方法阐明了对具有减薄肖特基势垒宽度的晶体管进行图案掺杂以获得低接触电阻器件的高稳定性方法的可用性。关键词：二硒化钨、电荷转移掺杂、场效应晶体管、二维材料、高稳定性
ICLR 2025 表征对齐 (Re2 ...) 研讨会
首先，以受邀演讲、投稿论文和参与结构化讨论的形式，解决表征对齐的问题以及机器学习可解释性和安全性领域的相关问题，这些问题都是 ICLR 和其他机器学习会议持续关注的问题。这些问题源于以下中心主题：智能系统何时以及为何学习对齐的表示，以及科学家和工程师如何干预这种对齐？例如，由于大型模型在各个行业和科学领域的使用增加（例如，Gemini Team Google，2023 年；OpenAI，2023 年），该领域需要找到更好地解释和最终理解这些系统的方法。模型可解释性与这些系统形成的表示紧密相关（参见 Doshi-Velez 和 Kim，2017 年；Sucholutsky 等人，2023 年；Lampinen 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年）。因此，更好地理解表示及其与参考系统（通常是人类目标）的一致性，反过来会促进模型的可解释性和可解释性。另一组问题集中于表示学习与计算神经科学和认知科学之间的联系。这些领域已经相对独立地开发了评估和增强人工智能与人类智能系统在神经和行为层面的一致性的方法（Collins 等人，2024 年；Muttenthaler 等人，2024 年；Dorszewski 等人，2024 年；Bonnen 等人，2024 年；Sundaram 等人，2024 年）。我们的研讨会旨在就确定衡量和增强人工智能与人类智能系统一致性的最有用方法展开公开讨论。
b'对\ xe2 \ x80 \ x9crepurpose \ xe2 \ x80 \ x9d土地交易的巨大潜力，用于森林登录碳抵消方案，例如。 -30万公顷用于森林记录的SOOMICONGO在2018年已被重新用于碳固存（交易＃8906），咨询不佳的证据 - 348,000公顷的Safbois/Jadora进行了伐木以登录，以重新使用2009年的碳固执（交易＃3214）'
b'对\ xe2 \ x80 \ x9crepurpose \ xe2 \ x80 \ x9d土地交易的巨大潜力，用于森林登录碳抵消方案，例如。-300,000公顷用于森林记录的SOOMICONGO已在2018年重新使用用于碳固存（Deal＃8906），咨询不佳的证据 - 348,000公顷的Safbois/Jadora已在2009年重新使用用于记录的碳固结（Deal n
si-mose2中的室温山谷选择性排放...
1 Department of Materials Science and Engineering, Stanford University, Stanford, California 94305, United States 2 Guangdong Provincial Key Laboratory of Optical Fiber Sensing and Communications, Institute of Photonics Technology, Jinan University, 510632, Guangzhou, China 3 The Molecular Foundry, L awrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California 94720, United States 4 Department of Chemistry,斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学94305，美国5机械工程系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学94305，美国6美国6号施用物理系，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学，加利福尼亚州94305，美国7 Marvell Technology，Marvell Technology，Inc.，Inc。 9美国斯坦福大学斯坦福大学放射学系94305，美国