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用户指南
将E.A.R.L 2连接到PC或Mac时，E.A.R.L将以质量存储设备（就像存储棒一样）出现。在“ ZH”文件夹中，您会找到每个默认系统声音的MP3声音。如果E.A.R.L不会以质量存储设备的形式出现，请按并按住“ GO”按钮，直到E.A.R.L 2的LED闪光绿色。E.A.R.L 2现在处于MSD模式。 您可以通过自己的mp3声音替换现有文件来自定义这些声音；只需重命名您的文件以匹配现有文件。 请注意，请确保做出备份，以便您可以根据需要恢复原始声音。 您还可以为钥匙板上的每个按钮添加声音。 每次按编程时按下按钮以及在按下“ GO”按钮时达到程序步骤时，将播放声音。 只需重命名您的mp3文件即可匹配以下格式：您可以记录一些讲命令的孩子并将文件上传到e.a.r.l 2，这样他们就可以在E.A.R.L 2进行操作时听到自己的命令！E.A.R.L 2现在处于MSD模式。您可以通过自己的mp3声音替换现有文件来自定义这些声音；只需重命名您的文件以匹配现有文件。请注意，请确保做出备份，以便您可以根据需要恢复原始声音。您还可以为钥匙板上的每个按钮添加声音。每次按编程时按下按钮以及在按下“ GO”按钮时达到程序步骤时，将播放声音。只需重命名您的mp3文件即可匹配以下格式：您可以记录一些讲命令的孩子并将文件上传到e.a.r.l 2，这样他们就可以在E.A.R.L 2进行操作时听到自己的命令！
带有多场缝线的大面积包装的细节线/空间光刻
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非厄米物理的非幺正量子行走方法
[1] K. Mochizuki, D. Kim, 和 H. Obuse, Phys. Rev. A 93 , 062116 (2016)。[2] L. Xiao, X. Zhan, ZH Bian, KK Wang, X. Zhang, XP Wang, J.Li, K. Mochizuki, D. Kim, N. Kawakami,Y. Wi, H. Obuse, B. Sanders, P. Xue, Nature Phys. 13 , 1117 (2017)。[3] L. Xiao, X. Qin, K. Wang, Z. Bian, X. Zhan, H. Obuse, B.Sanders, W. Yi, P. Xue, Phys. Rev. A 98 , 063847 (2018)。[4] K. Mochizuki, D. Kim, N. Kawakami, 和 H. Obuse, Phys. Rev. A, 102 , 062202 (2020)。[5] M. Kawasaki、K. Mochizuki、N. Kawakami 和 H. Obuse, Prog. Theor. Exp. Phys. 2020 , 12A105 (2020)。[6] N. Hatano 和 H. Obuse, Annals of Physics 435, 168615 (2021)。[7] T. Bessho、K. Mochizuki、H. Obuse 和 M. Sato, Phys. Rev. B 105 , 094306 (2022)。[8] R. Okamoto、N. Kawakami 和 H. Obuse（准备中）。
- 智能手机纳米卫星的phonesat系列
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绘制真实路线：
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社论：锂离子电池：制造、建模和先进的实验技术
锂离子电池 (LIB) 对能源存储解决方案至关重要，尤其是对于电动汽车和可再生能源系统 (Choi 和 Wang，2018 年；Masias 等人，2021 年)。它们的高能量密度、长寿命和高效率使它们不可或缺。然而，随着需求的增长，对提高安全性、寿命和可持续性的创新的需求也在增长 (Wu 等人，2019 年；Zh 等人，2023 年；Patel 等人，2024 年)。本研究主题介绍了状态估计、健康监测、预测模型和可持续制造技术方面的关键进展，全面概述了该领域的最新突破。一个关键领域是 LIB 的制造，它构成了电池生产的基础 (Matthews 等人)。集成先进的实验技术可显著提高我们的观察能力，使我们能够进行更精确的测量，更好地了解电池在各种条件下的行为。此外，建模是连接制造过程和实验观察的“粘合剂”。它允许研究人员整合横截面数据，以便就电池设计、生产和管理做出更明智的决策（Matthews 等人；Guo 等人；Qian 等人）。这一演变的下一个合乎逻辑的步骤是创建一个综合从制造、实验和建模这三个领域收集的所有信息的纽带。这样一个相互关联的网络
在CEPC
摘要。机器学习近几十年来一直蓬勃发展，并且在许多领域都至关重要。它显着解决了粒子物理学中的一些问题 - 粒子重建，事件分类等。但是，现在是时候通过量子计算打破常规机器学习的限制了。具有量子内核估计器（QSVM-KERNEL）的支持矢量机算法利用高维量子状态空间来识别来自背景的信号。在这项研究中，我们采用了这种量子机学习算法的开创性，以研究圆形电子峰值碰撞器（CEPC）的E + E-→ZH工艺，这是一个拟议的Higgs工厂，研究粒子物理学的电层象征对称性。使用量子计算机模拟器上的6个Qubits，我们优化了QSVM-内核算法，并获得了类似于经典的支持 - 向量机算法的分类性能。此外，我们使用IBM和Origin量子上的量子计算机硬件上的6 Qubits验证了QSVM-KERNEL算法：两者的分类性能都在接近无噪声的量子计算机模拟器。此外，原点量子硬件结果与我们研究中不确定性中的IBM量子硬件相似。我们的研究表明，最先进的量子计算技术可以由粒子物理学（基本科学的一个分支）使用，该分支依赖于大型实验数据。
图解演算中的量子多值决策图
用于量子计算的图形演算，例如 ZX 演算 [9]、ZW 演算 [10] 和 ZH 演算 [2]，是设计和分析量子过程的强大而直观的工具。它们已经成功应用于基于测量的量子计算研究 [15]、通过对表面码进行格点手术进行纠错 [12,13]，以及量子电路优化 [4,11,22]。它们与“路径求和” [1,23,28] 的紧密联系，以及它们各自的完整方程理论 [4,16,21,27]，使它们成为自动验证的良好候选者 [7,14,17]。一个重要的问题是综合问题，其答案对许多不同方面都有好处。给定一个量子过程的描述，我们如何将其转换成 ZX 图？这一切都取决于所提供的描述。我们已经展示了如何有效地从量子电路 [4]、基于测量的过程 [15]、一系列格子手术操作 [13]、“路径求和” [23] 甚至过程的整个矩阵表示 [20] 获取图表。虽然最后一种转换在矩阵大小方面是有效的，但是矩阵本身的大小会随着量子比特的数量呈指数增长，因此实际上很少有过程会以整个矩阵的形式给出。然而，矩阵表示有一个优势：它 (本质上) 是唯一的。两个量子算子在操作上相同当且仅当它们的矩阵表示共线。这与之前的所有不同例子形成了对比，例如两个不同的量子电路可以实现相同的算子。
引用: 张 HC、马 XY、蒋 CP、尹 JL、吕 S、鲁 SY、商 XT、曼 BW、张 C、李 DD、李 SH、陈 WJ、刘 HX、王 GF、曹 KH、ZH
磁性随机存取存储器 (MRAM) 作为一种新兴的非挥发性存储器，具有读写速度快、耐久性高、存储时间长、功耗低等特点，几年前就引起了台积电、三星、格罗方德等大型半导体代工厂的极大兴趣 [1−5]。一方面，MRAM 的高性能特性使其成为 28nm CMOS 技术节点以下嵌入式闪存 (e-flash) 的重要替代解决方案，而 e-flash 存在严重的经济障碍，阻碍了其进一步微缩 [6]。另一方面，MRAM 的目标是成为静态随机存取存储器 (SRAM) 等工作存储器的替代品，以解决先进 CMOS 节点中可能出现的严重漏电问题 [7,8]。然而，由于速度限制和耐久性问题，很难取代L1或L2缓存SRAM，尤其是对于两端自旋转移矩（STT）MRAM [ 9 − 11 ] 。因此，需要进一步探索下一代MRAM器件。