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量子计算机的输出状态
摘要 — 本研究全面概述了量子计算硬件，强调了量子比特的创建和测量，这对于推进量子计算及其应用至关重要。量子计算站在技术进步的前沿，提供了前所未有的计算能力，并有可能解决超出传统计算系统能力的复杂问题。受薛定谔猫思想实验的启发，本研究采用了一种实验装置，使观察者能够生成量子力学波函数、获得精确的测量值并分析由此产生的二进制输出状态，该状态由“0”或“1”组成。主要目标是研究二进制组合的生成并确定由此产生的输出状态的概率分布。然后将结果与 IBM 的量子计算机数据进行比较以验证这些发现。最终，这项研究促进了对量子计算及其对技术领域的潜在影响的理解。它旨在扩展知识并为量子计算的进步和创新铺平道路，使不同领域的各种应用受益。索引词 — 量子计算、波函数、叠加
具有高输出摆幅的传感点，用于自旋量子位的可扩展基带读出
量子计算（特别是可扩展量子计算和纠错）的一个关键要求是快速且高保真度的量子比特读出。对于基于半导体的量子比特，局部低功率信号放大的一个限制因素是电荷传感器的输出摆幅。我们展示了 GaAs 和 Si 非对称传感点 (ASD)，它们专门设计用于提供比传统电荷传感点大得多的响应。我们的 ASD 设计具有与传感器点强烈分离的漏极储液器，这减轻了传统传感器中的负反馈效应。这导致输出摆幅增强 3 mV，这比我们设备传统状态下的响应高出 10 倍以上。增强的输出信号为在量子比特附近使用超低功率读出放大器铺平了道路。
改善生成模型的产出-UC Berkeley EEC
无人机diϭusiuser模型在图像和视频生成方面已经成功，杠杆数量大量数据以获得显着的结果。最近，这些模型已适用于机器人领域，证明了在长马环境中的性能和更稳定的训练过程中的优势。这项研究将二次模型的范围扩展到航空车辆。这项任务是在一个回收的胜利者中生成高级路径计划，以类似于赛车场景的门表示的目标位置。训练了两个策略：第一个（∆），利用状态信息作为条件来表征目标，而第二个（i）则直接使用无人机中的FPV图像。这些政策模仿了使用RRT*生成近乎最佳路径的特权专家。反向二键过程无法保证其输出。因此，使用最小SNAP优化的对多项式轨迹的模仿和策略输出的训练数据都适合于多项式轨迹，以确保对四个二次运动的动态可行性。基于状态的策略表现出色，在测试集中的每个计划上都能达到100％的准确性，而基于图像的策略需要进一步进行。未来的工作可以专注于将这些发现转化为现实世界系统。
通过从输入输出示例中学习的自动化CPU设计
设计中央处理单元（CPU）需要有才华的专家的大量手动工作，才能从设计规范中启动电路逻辑。尽管已在电子设计自动化（EDA）方面取得了长足的进步，以减轻Human的努力，但所有现有的工具都需要手工制作的正式程序代码（例如Verilog，Chisel或C）作为输入。为了自动化使用人类编程的CPU设计，我们有动力从仅输入输出（IO）检查中学习CPU设计，这是根据设计规范的测试案例生成的。关键挑战是，学识渊博的CPU设计对不准确性的公差几乎为零，这使得众所周知的近似算法（例如神经网络）无效。，我们提出了一种新的AI方法，以大规模布尔功能的形式生成CPU设计，仅从外部IO示例而不是for-mal程序代码中生成CPU设计。此方法采用一种称为二进制投机图（BSD）的新型图形结构来准确近似CPU尺度布尔功能。我们提出了一种基于布尔距离的有效的BSD扩展方法，这是一个新的指标，用于定量测量布尔函数之间的结构相似性，逐渐地将设计准确性提高到100％。我们的AP-PRACH在5小时内生成了工业规模的RISC-V CPU设计，将设计周期降低了约1000倍，而无需人工参与。AI设计的世界第一款CPU胶带芯片，Enlightenment-1成功地运行了Linux操作系统，并与人设计的Intel 80486SX CPU进行了比较。我们的方法甚至自主地发现了人类对冯·诺伊曼建筑的知识。
从PWM输出开始使用RA Family的子纳秒延迟申请
为了易于理解PWM生成和延迟生成电路，该应用程序项目涵盖了初始化过程和调整PWM输出波形中上升边缘和降落边缘的步骤，该步骤是从GPT通道0到3的输出。该项目还包括用于用户按钮中断的GPT计时器配置和触发源配置，这些中断用于用户交互。您可以使用此示例配置并根据需要更改不同的设置来触发/结束操作。
使用人工神经网络与正输出超升洛转换器的循环神经网络控制器优化太阳能
在当今世界，对清洁能源的需求至关重要。从历史上看，水电、风能和太阳能等可再生能源提供了可持续的解决方案。光伏 (PV) 系统使用半导体光伏电池将阳光转化为电能，这种电池已经高效使用了 30 多年。光伏电池效率取决于辐照度（太阳光子强度）和温度。辐照度越高，效率越高，而温度越高，效率越低。尽管光伏系统输出电压较低，但可以使用 DC-DC 正输出超升 Luo 转换器进行优化，以满足负载要求，从而提高系统效率。太阳辐照度全天都在变化，影响光伏电池的输出。最大功率点跟踪器 (MPPT) 调整系统的工作点以保持峰值效率。本研究重点是设计 AI 控制器来管理 MPPT。我们使用三个数据集比较了人工神经网络 (ANN) 和循环神经网络 (RNN) 的性能。目标是确定用于优化太阳能系统的最有效 AI 控制器。
小脑输出神经元通过改变外部连通性的发展
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证未通过同行评审获得证明）是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是此预印本的版权持有人（该版本发布于2024年7月8日。; https：//doi.org/10.1101/2024.07.07.08.602496 doi：biorxiv Preprint
偏差校正下降的CMIP6输出
图1-1：基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1：使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2：比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1：VCSN的Tasmin的年度气候，偏置校正CCAM输出，Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2：VCSN累积降水的年度气候，偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出，Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3：tasmax的VCSN的冬季气候，偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4：偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5：VCSN的TXX年度气候，偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6：VCSN一天的最高强度降雨的年度气候，偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出，Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7：Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出，相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8：夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9：历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10：偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1：线性间隔节点，对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2：从分布中绘制的虚拟数据，参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3：虚拟数据，参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4：与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5：在SSP370场景下，访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6：在SSP370方案下，Mahanga站上的气候变化信号，强调了EQM对趋势的通胀影响，而没有明确的趋势保存。
用于输送药品和生物制品的设备的基本药物输送输出，行业指南草案
本指南涉及器械 1 和 17 组合产品 2,3 的药物输送性能信息的关键方面，这些产品包括器械组成部分 4，旨在输送人体药物，包括生物产品 5（本文称为药物输送器械）。 6 本指南描述了 FDA 与建立和评估药物输送性能所必需的器械设计输出相关的建议。该指南包括 21 在研究、营销和上市后变更申请中提交的信息和数据的建议。 7 一般而言，如本指南进一步讨论的那样，基本药物输送输出 (EDDO) 是指确保药物输送功能所必需的器械药物输送设计输出。 8 本指南建议了一种识别 EDDO 的方法，提供了特定类型器械的 EDDO 示例，并描述了申请中提供的与 EDDO 相关的信息和数据。 27
量子模拟的密集输出
量子密集输出问题是使用量子计算机评估时间相关量子动力学中时间累积的可观测量的过程。该问题经常出现在量子控制和光谱计算等应用中。我们提出了一系列旨在在早期和完全容错量子平台上运行的算法。这些方法借鉴了振幅估计、汉密尔顿模拟、量子线性常微分方程 (ODE) 求解器和量子卡尔曼线性化等技术。我们针对演化时间 T 和容错率 ǫ 提供了全面的复杂性分析。我们的结果表明，对于某种类型的低秩密集输出，线性化方法几乎可以实现最佳复杂度 O (T/ǫ)。此外，我们对密集输出问题进行了线性化，从而得出包含原始状态的精确有限维闭包。该公式与库普曼不变子空间理论有关，可能在非线性控制和科学机器学习中具有独立意义。