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鹰狮 C 系列包装铁。 - 萨博
1.鹰狮 C 驾驶舱 2.皮托管 3.涡流产生板条 4.玻璃纤维天线罩 5.自动测向仪 (ADF) 天线 6.爱立信 PS-05 多模雷达 7.驾驶舱前部压力舱壁 8.偏航叶片（位于前机身下方且视野之外） 9.下超高频 (UHF) 天线（位于前机身下方且视野之外）视野） 10.入射叶片 11.编队照明条 12.方向舵踏板 13.挡风玻璃 14.广角抬头显示器 (HUD) 15.驾驶舱顶篷，铰接至左舷 16.顶篷破坏器微型引爆线 (MDC) 17.右舷进气口 18.MARTIN-BAKER MK10L ZERO-ZERO 弹射座椅 19.驾驶舱后部压力舱壁 20.发动机油门杆 21.左舷控制台面板 22.驾驶舱部分复合蒙皮镶板 23.带一体式滑行灯的前轮舱门 24.缩回执行器 25.双轮前起落架 26.液压转向千斤顶 27.27MM 大炮 28.左舷进气口 29.边界层分离板
一种用于实现随机二进制尖峰时间相关可塑性的 CMOS-忆阻器混合系统
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。
超宽带双...的实验特性
硅光子集成电路通常需要 3 dB 光功率分配器，该分配器具有最小损耗、小尺寸、超宽带宽和宽松的制造公差，用于在芯片上分配光，并作为形成更复杂设备的关键构件。对称 Y 型结因其与波长无关的响应和简单的设计而在其他功率分配设备中脱颖而出。然而，当前制造方法的分辨率有限，导致两个 Y 型结臂之间的尖端出现最小特征尺寸 (MFS)，从而导致基模的严重损耗。在这里，我们建议通过在新型超宽带和制造公差 Y 型结中利用亚波长超材料来规避这一限制。对 260 nm 带宽（1420-1680 nm）进行的详尽实验研究表明，对于高分辨率光刻工艺（MFS ~ 50 nm），基本横电模式（TE 0 ）的额外损耗低于 0.3 dB，对于 100 nm 的制造分辨率，额外损耗低于 0.5 dB。亚波长 Y 结具有 ±10 nm 的确定性诱导误差，进一步证明了稳健的制造公差。此外，使用高分辨率光刻技术，分路器在 100 nm 带宽（1475-1575 nm）内表现出低于 1 dB 的一阶横电模式（TE 1 ）的额外损耗。
Terahertz Metagratings的物理和应用
一维次波长光栅（也称为Metratings）由于具有多功能应用电位的相对简单的设计配置而引起了极大的关注。最近，这些元元素在Terahertz频域中扮演着至关重要的角色，以实现几种引人入胜的效果。已经证明，可以通过仔细设计光栅几何形状以及对材料特性进行仔细调整，可以通过仔细设计光栅几何形状来修改这些元元的特征。光栅设计中的这种变化导致了设备性能的增强。此外，设计合适的Metratings能够令人兴奋的强烈的Evanescent订单，可以在ul敏感的传感，光学诱捕，非线性等中利用。基于平面地理版本（易于制造）以及各种公用事业所提供的巨大潜力，我们审查了本文中与Terahertz Metagratings有关的代表性作品。因此，我们已经讨论了基于群体的抗反射涂层和使用简化模型方法建模的THZ区域中运行的极化光束分离器。此外，我们已经讨论了利用傅立叶转化的Terahertz光谱（FTTS）技术激发的元流中的evanevancent波的实验探测。ftts是一种独特的技术，因为它具有同时检测传播和非传播顺序的能力。接下来，我们讨论了Metagratings在传感痕量分析物中的应用。考虑到这些一维人工次波长结构中的不断增长，我们认为，我们的文章将对愿意开始在Terahertz亚波长度上工作的搜索者有用。
使用共轭同型检测的BB84量子键分布
光同源性检测已被广泛用于测量字段正交的连续变量（CV）量子信息处理。在本文中，我们探讨了在“光子计数”模式下操作共轭同型检测系统以实现离散变量（DV）量子密钥分布（QKD）的可能性。共轭同源检测系统由光束分离器组成，然后是两个光学同伴检测器，可以同时测量传入量子状态的一对共轭四倍体x和p。在经典电动力学中，x 2 + p 2与输入光的能量（光子数）成正比。在量子操作中，X和P不上交，因此上述光子数测量本质上是嘈杂的。这意味着QKD标准安全证明的盲目应用可能会导致模拟性能。我们通过利用拟议检测方案的两个特殊特征来克服这一障碍。首先，外部对手不能操纵与真空浮游相关的基本检测噪声。第二，重建接收器末端的光子数分布的能力可以对对手的可能攻击施加其他约束。为例，我们使用共轭同胞检测来研究BB84 QKD的安全性，并通过数值模拟评估其性能。这项研究可以基于基于单光子检测和基于相干检测的CV-QKD的良好DV-QKD的互补，为新的QKD方案开辟了大门。
估计量子随机数的隐私性
随机数具有广泛的应用 [1]，从彩票和赌博的蒙特卡洛模拟 [2] 到经典和量子密码协议 [3-6]。对于大多数这些任务，生成数字的隐私起着至关重要的作用，即随机数既不能被任何模型预测，也不能被攻击者获得至少可以部分预测它们的信息。量子随机数生成器 (QNRG) 至少在理论上提供了创建这种不可预测的随机数的可能性 [7,8]，这是由于其生成过程的物理性质和量子理论固有的不确定性。QRNG 实现的典型示例是分束器上的光子 [9]、真空的同相测量 [10] 或激光相位噪声 [11]。然而，现实生活中的 QRNG 实现通常存在缺陷，这为攻击者获取有关生成数字的至少部分信息打开了大门。在本文中，我们针对这种非理想 QRNG 采用了基本的两量子比特模型，以确定攻击者通过利用 QRNG 的缺陷最多可以获得多少信息。为了通过实验实现我们的模型，必须满足两个条件：(i) 两个量子比特系统的控制和纠缠，以及 (ii) 对两个量子比特进行断层扫描。幸运的是，这两个要求都可以轻松实现。在过去的几年中，已经实现了大量控制和测量两量子比特系统的实验，范围从超导量子比特 [ 12 ]、捕获离子 [ 13 , 14 ] 和里德堡原子 [ 15 ]，到纠缠光子 [ 16 ]。还展示了不同系统的断层扫描 [ 17 , 18 ]。
在混合硅BTO平台中生成光子对
使用图1中描述的设置用于表征此混合平台中的光子生成过程。用带宽为0.52 nm的脉冲激光器以1550.97 nm为中心，脉冲宽度为1 ps，用Erbium-poped纤维放大器（EDFA）放大，为此过程产生强泵。然后通过变量光衰减器（VOA）通过，以使功率完全可调至-60 dB，而无需更改脉冲特性。使用≥80dB的组合抑制带抑制的两个密度波长多路复用器（DWDM）过滤器，用于从进入信号和惰轮收集带宽的激光器中消除泵噪声。将它们放置在极化控制器之前，以优化插入的光，以用于设计光栅耦合器的TE极化。a 99：1梁分离器允许通过安装在探针站的一个臂上的V型槽光纤阵列来监视所测试设备的功率（DUT）。从探测站输出后，使用多通道DWDM模块驱动信号和惰轮频率并拒绝泵。然后将一个额外的单通道DWDM放在信号和怠速通道上以进行额外过滤。芯片后这种过滤还为每个通道提供了≥80dB的排斥带抑制。最后，将两个通道通过光纤网络路由到两个连接到时间间隔分析仪（TIA）的光子柱超导纳米线单光子探测器（SNSPD）。
单光子的量子信息处理
光子是量子信息的天然载体，因为它们易于分布且寿命长。本论文涉及单光子量子信息处理的各个相关方面。首先，我们通过广义的 N × N 对称分束器（称为贝尔多端口）演示 N 光子纠缠的产生。可以生成各种各样的 4 光子纠缠态以及 N 光子 W 态，成功概率出乎意料地随着 N 而呈非单调递减趋势。我们还展示了如何使用相同的设置来生成多原子纠缠。对多端口的进一步研究还使我们得到了 Hong-Ou-Mandel 倾角的多粒子概括，它适用于所有具有偶数个输入端口的贝尔多端口。接下来，我们演示了一种基于广义线性光学的光子滤波器，无论涉及的光子数量有多少，它都具有恒定的成功概率。该滤波器具有最高的报告成功概率并且具有干涉稳定性。最后，我们展示了如何仅使用线性光学资源，以单位成功概率在两个远距离节点上执行重复直至成功的量子计算。我们进一步表明，使用非同一光子源，仍然可以实现稳健性，这说明了基于测量的量子计算的性质和优势。直接应用于相同的设置自然会导致按需生成任意多光子状态。最后，我们展示了如何在没有线性光学的情况下从杨氏双缝实验中两个原子的发射中检测到光子的偏振纠缠，从而使两个原子也最大程度地纠缠。
利用相机进行量子限制压缩光检测
引言：压缩光是一种光学状态，其中一阶正交的涨落被抑制在散粒噪声极限 (SNL) 以下 [1–9]。随着越来越多的光学技术跨越量子领域，压缩光已成为量子光学和量子信息领域的重要资源。压缩态已成功应用于连续变量量子通信协议 [10–12] 和提高光学传感器 [13]（包括引力波探测器 [14]）的性能。基于各种非线性材料，已经开发出许多产生压缩光的方法 [3, 9]。常见的是利用非线性晶体中的参量下转换 [1, 2, 15]，尽管基于偏振自旋效应 [16–20] 和四波混频 [21–25] 的原子源也在研究中。压缩光的检测通常采用以下三种方式之一：直接强度检测或光子计数（仅适用于强度压缩光）、使用相移腔[3]，以及迄今为止这三种方式中最常见的通过用经典本振拍打压缩光场的同差或异差检测。在本信中，我们介绍了一种技术，该技术使我们能够使用 CCD 相机表征位移压缩真空态中的压缩参数，而无需使用相关检测。我们证明压缩量可以从每像素光子统计的一阶和二阶矩推导出来，其精度与同差检测相似。同时，所提出的方法可能特别有利于压缩增强光学成像[26，27]。方法：—我们将强泵浦与压缩真空光混合| ξ ⟩ 在不平衡光束分光器处，反射率 θ << 1，用于泵浦场。泵浦是一个相干
疾病改良和生物标志物开发……
推进帕金森病 (PD) 研究的一个基本问题是，它是代表一种疾病还是多种疾病。每种遗传性 PD 都具有共同的病理生物学特征，还是代表一种独特的实体？遗传性和特发性 PD 之间的相似性是否大于差异性？如果路易氏体和路易氏神经突中的 α-突触核蛋白聚集体存在于大多数 α-突触核蛋白病 ( α-突触核蛋白病 ) 中，那么它们在每种 α-突触核蛋白病中是否也具有病因学意义 ( α-突触核蛋白发病机制 )？PD 的尸检研究表明混合蛋白聚集体病理学是常态，而纯 α-突触核蛋白病是例外，这重要吗？我们是否应该继续寻找代表 PD 多样性整体的趋同生物标志物，还是亚型特异性的、发散的生物标志物（存在于某些亚型中但在大多数亚型中不存在）？未能证明假定的疾病改良干预措施有效的临床试验是真失败（假设有缺陷，应予拒绝）还是假失败（试验有缺陷，假设应予保留）？这些问题均反映了疾病分类学上的斗争，一方是包含单一疾病异质性的临床病理学模型，另一方是关注特定病理生物学疾病集的分裂主义者。最重要的是，即使 PD 不是一种单一疾病，我们能否改进生物标志物和疾病改良方面的进展，以集中研究大型、临床定义的人群的病理共性？还是应该重新调整我们的努力，将重点放在较小的患者亚群上，这些亚群具有明确的分子特征，而不管其表型分类如何？我们的临床试验结构是否会被修改，以针对更大、更早、甚至可能是前驱期的队列？还是应该重建我们的试验努力，以针对更小但分子定义的症状前或症状后队列？在克伦比尔帕金森病知识差距研讨会上，人们讨论了这些问题的初步答案，并借鉴了乳腺癌和囊性纤维化领域的失败和成功经验。