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用于对网络节点进行排名的离散时间量子行走算法
摘要 我们提出了一种量子算法，用于按重要性顺序对网络节点进行排序。该算法基于有向离散时间量子行走，适用于所有有向网络。该算法理论上可以应用于整个互联网，因此可以用作量子 PageRank 算法。我们的分析表明，量子等级的层次结构与有向树和其他非循环网络的经典等级层次结构非常匹配。然而，对于循环网络，量子等级的层次结构并不完全匹配经典等级的层次结构。这凸显了量子干涉和网络中波动的作用以及使用量子算法对量子网络中节点进行排序的重要性。该算法可以设想的另一个应用是模拟模拟化学复合物的网络上的动态并按反应性顺序对活性中心进行排序。由于离散时间量子行走可以在当前的量子处理系统上实现，因此该算法在量子架构分析中也具有实际意义。
芯片、节点和晶圆：半导体数据收集的分类法
半导体价值链容易受到干扰，这对现代经济构成了相当大的风险。更好的数据对于决策者识别瓶颈、监控特定半导体类型的供需平衡以及管理干扰至关重要。本文提出了半导体类型和生产设施的通用分类法，以促进协调的数据收集和共享。该分类法将半导体产品分为四大类——“逻辑”、“内存”、“模拟”和“其他”——并根据其普及程度和特定功能细分为子类别。半导体生产设施根据所使用的技术和生产不同类型半导体的能力、安装的生产能力以及其他相关工厂（和公司）特征进行分类。该分类法将成为半导体生产数据库的基础，并将在未来进行修订，以跟上半导体技术的发展。
朝向具有能量自主洛杉矶传感器节点的质量大规模物联网
摘要：到2030年，预计将连接一万亿的东西。在这种情况下，数万亿节点所需的功率将需要使用数万亿个电池，从而导致维护挑战和巨大的管理成本。这项研究的目的是通过引入能源自治的无线传感器节点（EAWSN）来为可持续的无线传感器节点做出贡献，该节点（EAWSN）旨在是一种能量自治，自给自足的设备，适用于在远程和无环境中的长期大规模互联网应用程序（IOT）应用。EAWSN通过Lorawan连接利用了低功率大区域网络（LPWAN），并且由商业光伏电池提供动力，该电池还可以在室内环境中收获环境光。存储组件包括2 MF的电容器，这使EAWSN能够成功传输30个字节的数据包最高560 m，这要归功于机会性的Lorawan数据速率选择，从而在能源消耗和网络覆盖率之间进行了重大的权衡。通过在城市环境中的验证中证明了设计平台的可靠性，在显着距离上显示出卓越的性能。
Deterministic manipulation of steering between distant quantum network nodes
摘要：多部分爱因斯坦 - 波多尔斯基 - 罗森（EPR）转向是量子网络中的关键资源。尽管已经观察到了超速原子系统的空间分离区域之间的EPR转向，但安全的量子通信网络需要对遥远量子网络节点进行转向的确定性操纵。在这里，我们提出了一个可行的方案，以确定性地生成，存储和操纵遥远的原子细胞之间的单向EPR转向，通过腔体增强的量子记忆方法。虽然光腔有效地抑制了电磁诱导的透明度的不可避免的噪声，但三个原子细胞通过忠实地存储三种空间分离的纠缠光学模式，在强烈的Greenberger-Horne-Zeilinger状态下处于强烈的Greenberger-Horne-Zeilinger状态。通过这种方式，原子细胞的强量子相关性确保可以实现一到两个节点EPR转向，并且可以在这些量子节点中坚持储存的EPR转向。此外，可以通过原子细胞的温度来积极操纵可识别性。此方案为单向多部分可检测状态提供了直接参考，该状态可实现不对称的量子网络协议。
新建模在TDDB外的新建模为130nm至28nm CMOS节点
TDDB仍然是超短路通道CMOS节点中的关键可靠性问题，并保证了速度性能和低消耗要求。在AC RF信号操作“外状态”过程中，从低（kHz）到非常高的频率范围（GHz）[1-2]依次以“状态”模式出现。即使“偏离状态”应力通常以比“州内”应力较小的速率降低设备，它也可能成为RF域中设备操作的限制因素，而对于逻辑应用中使用的供应电压V DD通常翻了一番。不仅设备参数漂移可能会变得很重要，而且还可以触发严重分解（BD）到Gate-Drain区域中。因此，至关重要的是要精确评估态度TDDB的可靠性，并深入了解设备级别的磨损机制，因为可以在排水管上观察到故障事件（图。1a，c）和门（图。1b，d）28nM FDSOI CMOS节点中的电流。由于影响电离的差异（ii）孔和电子的阈值能量和能屏障高度，在州或偏离状态下的热载体（HC）生成及其V GS / V DS依赖性在N通道和P通道上明显不同[3]。通过低闸门敏感性进行了的比较[4]，重点是注射的载体效率，一方面，在Onders HCD下，在N-Channel侧受到较大的损害，在N-Channel侧受到了较大的损坏，并且在较大的n-channel侧受到较大的损害，并且在较大的n-channel方面受到了较大的损害，并且在较大的n-channel侧受到了较大的损害。的比较[4]，重点是注射的载体效率，一方面，在Onders HCD下，在N-Channel侧受到较大的损害，在N-Channel侧受到了较大的损坏，并且在较大的n-channel侧受到较大的损害，并且在较大的n-channel方面受到了较大的损害，并且在较大的n-channel侧受到了较大的损害。这种暗示的高能量HC可能会在栅极排水区域的OFF模式下触发BD事件[5-6]与热孔效率相关[7]。
使用 ThinkSystem SR680a V3、SR780a V3、SR685a V3 计算节点和 DDN AI400X2 存储节点训练深度学习模型
2.2 解决方案组件 ................................................................................................................ 8 2.2.1 可选软件 .......................................................................................................................... 8
利用 LSTM 和强化学习实现 CIoT 节点中的自适应感知
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 在消费者物联网 (CIoT) 中提供了广泛的应用。WSN 中的传感器节点配备了一系列传感器，这些传感器通常会遇到能源供应有限的问题。因此，本文针对多传感节点提出了一种联合长短期记忆 (LSTM) 和强化学习的边缘智能框架。这种新颖的策略旨在通过在边缘节点使用基于 Q 学习的优化函数解决传感信号之间的互相关与传感器能耗之间的权衡，在测量周期内估计一组最佳的活动传感器。采用基于 LSTM 的预测模型从活动传感器监测的互相关传感信号中预测非活动传感器监测的传感信号。为了评估所提出的框架在 CIoT 节点中的性能，在空气污染监测数据集上模拟了该算法。模拟结果证实了所提出的框架的有效性和效率。与目前最先进的方法相比，所提出的算法在错误性能方面提高了 13%，在感知能耗方面提高了 27%，同时保持了非活动和活动传感器集之间互相关系数的下限。
针对 130nm 至 28nm CMOS 节点的新型断态 TDDB 建模
在保证速度性能和低功耗要求的超短通道 CMOS 节点中，TDDB 仍然是一个关键的可靠性问题。在交流射频信号操作期间，“关断状态”与“导通状态”模式依次发生，从低频（kHz）到极高频范围（GHz）[1-2]。即使“关断状态”应力通常以比“导通状态”应力更小的速率降低器件性能，但它可能成为器件在射频域和毫米波应用中运行的限制因素，在毫米波应用中，电源电压 V DD 通常是逻辑应用中使用的电源电压的两倍。不仅器件参数漂移可能变得显著，而且还可能触发栅极-漏极区域的硬击穿（BD）。因此，准确评估关断状态 TDDB 的可靠性并深入了解器件级的磨损机制至关重要，因为可以在 28nm FDSOI CMOS 节点的漏极（图 1a、c）和栅极（图 1b、d）电流上观察到击穿事件。由于空穴和电子的碰撞电离 (II) 阈值能量和能垒高度不同，因此导通或关断状态下热载流子 (HC) 的产生及其 V GS / V DS 依赖性在 N 沟道和 P 沟道中明显不同[3] 。通过低栅极电压下的 HC 敏感性对 P 沟道和 N 沟道进行了比较[4]，重点关注注入载流子效率，一方面主要考虑导通状态下的热载流子退化 (HCD) 下的 P 沟道侧，另一方面考虑关断状态下的 N 沟道侧，因为热空穴注入引起的损伤和 BD 敏感性更大。这意味着高能 HC 可能在关断模式下在栅极-漏极区域触发 BD 事件[5-6]，与热空穴效率有关[7] 。
当前技术无法实现没有可信节点的长距离 QKD
引言如今，点对点量子密钥分发 (QKD) 已经成为商业现实。商用 QKD 系统的范围通常在光纤上为 100 公里。学术系统和新协议可以达到数百公里 1、2。中国墨子号卫星已经展示了与低地球轨道卫星的自由空间 QKD 链路 3。然而，单个点对点链路的范围仍然受到链路功率损耗的限制 4。为了扩展 QKD 的实际应用，有必要将范围扩展到全球 QKD 并提供更复杂的网络拓扑 5。随着量子中继器等新技术的出现，这种扩展的多功能性可以通过所谓的可信节点 (TN) 6 实现。在 TN 中，量子信号被测量并转换为经典信号。生成一个新的经典信号，转换为量子，然后发送到下一个节点。 TN 可用作中继，提供长距离 QKD，也可用作交换机，提供复杂的拓扑 5 。然而，由于 TN 包含经典信号，原则上可以被复制，因此 TN 内不存在量子安全性。必须信任 TN 并对其进行物理保护，以避免数据泄露 5 。因此，出于安全目的，TN 代表了完整的端到端 QKD 传输中的薄弱环节。在本文中，术语“长距离 QKD”是指全球 QKD，即在地球上任意两点之间部署和实施 QKD 的能力。最近，英国知识产权局向 Arqit Ltd. 公司授予了专利号 GB2590064（https://www.ipo.gov.uk/p-ipsum/Case/PublicationNumber/GB2590064）我们还将本专利中描述的协议称为 ARQ19 协议。本专利旨在提供没有 TN 的长距离 QKD。根据这些说法，现在可以使用不受信任的卫星实现全球 QKD。这将改变 QKD 的游戏规则。因此，调查这些说法显然很重要。不幸的是，据我们所知，它们尚未在任何科学期刊上通过随附的公开披露得到验证。因此，我们的分析基于已发布的 ARQ19 专利和 Arqit 在美国证券交易委员会 (SEC) 提交的 20-F 年度报告 (https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/0001859690/000110465921150276/arqq-20210930x20f.htm)。本报告将
能量感知的树网络在计算上弱节点∗
我们研究了具有lim的计算能力的移动剂之间分布式网络形成的基本问题，旨在通过以对等方式无线传输和接收能量来实现能量平衡。特别是，我们设计了由少数状态组成的简单分布式协议以及形成任意和k -ary树网络的交互规则。此外，我们（理论上和使用计算机模拟）评估了很多能量再分配方案，这些协议可以利用不同的知识水平，以便在媒介之间实现所需的能量分布，要求每个代理具有至少或至少具有高度深度固定剂的两倍。我们的研究表明，如果不使用有关网络结构的任何知识，就无法及时实现此类能量分布，这意味着在重新分配过程中可能会有很高的能量损失。另一方面，只有几个额外的信息似乎足以保证与满足特定特性的能源分布的快速收敛，从而产生低的能量损失。