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强度调制器消光高维量子密钥分发的实用安全性
量子密钥分发 (QKD) [1,2] 开创了两个远距离通信方 (通常称为 Alice 和 Bob) 在窃听者 (称为 Eve) 面前共享密钥的全新方式。自第一个 QKD 协议——BB84 协议 [1] 提出以来，QKD 已成为量子信息技术的关注焦点 [3,4]。QKD 的无条件安全性已通过不同方法得到证明 [5–7]，该安全性由量子力学定律保证。在传统的 BB84 协议之后，各种类型的新型 QKD 协议相继被提出。其中，高维量子密钥分发 (HD-QKD) 因具有在单个光子上编码多个比特的出色能力以及对信道噪声的强容忍度而备受关注。在高维量子密钥分发系统中，信息被编码在量子态的高维自由度上，如时间能量纠缠[8–10]、时间箱编码[11，12]、路径[13，14]和轨道角动量[15–17]。HD-QKD协议的安全性证明也已建立[18–20]。随着高维量子态制备和测量技术的发展，近年来不同的HD-QKD方案取得了许多突破性的成果[21–23]。其中，基于时间箱的HD-QKD方案[11，23]实现了创纪录的密钥速率，并且可以抵御一般的相干攻击。不幸的是，现实的QKD系统中的实际设备往往存在缺陷，很少符合理论安全模型[24，25]。因此，QKD的理论和实践之间始终存在差距。在过去的几十年里，QKD系统的实用安全性得到了广泛的研究。窃听者可以窃取
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。
通过X射线吸收光谱研究的低维系统：2D，1D和0D病例的选择
在过去的三十年中，低维系统从基本和技术的角度引起了越来越多的兴趣，这是由于其独特的物理和化学特性。X射线吸收光谱（XAS）是表征这种系统的强大工具，这是由于其化学选择性和在原子间距离测定中的高灵敏度。此外，该技术可以同时提供有关纳米材料的电子和局部结构特性的信息，这显着有助于阐明其原子结构与其特殊的物理特性之间的关系。本综述提供了XAS的一般介绍，讨论了该技术的基本理论，最常用的检测模式，相关的实验设置和一些互补的相关特征技术（DAFS，EXELFS，PDF，PDF，XES，HERFD XAS，XRS，XRS）。随后将介绍XAS光谱对2D，1D和0D系统的重要应用。选定的低维系统包括IV和III-V半导体膜，量子孔，量子线和量子点；基于碳的纳米材料（外延石墨烯和碳纳米管）；金属氧化物膜，纳米线，纳米棒和纳米晶体；金属纳米颗粒。最后，讨论了将XAS应用于纳米结构的未来观点。
一种受大脑启发的低维计算分类器，用于微型设备推理
通过模仿类似大脑的认知并利用并行性，超维计算 (HDC) 分类器已成为实现高效设备推理的轻量级框架。尽管如此，它们有两个根本缺点——启发式训练过程和超高维度——导致推理精度不理想且模型尺寸过大，超出了资源受限严格的微型设备的能力。在本文中，我们解决了这些根本缺点并提出了一种低维计算 (LDC) 替代方案。具体而言，通过将我们的 LDC 分类器映射到等效神经网络，我们使用原则性训练方法优化我们的模型。最重要的是，我们可以提高推理精度，同时成功地将现有 HDC 模型的超高维度降低几个数量级（例如 8000 对 4/64）。我们通过考虑不同的数据集在微型设备上进行推理来进行实验以评估我们的 LDC 分类器，并且在 FPGA 平台上实现不同的模型以进行加速。结果表明，我们的 LDC 分类器比现有的受大脑启发的 HDC 模型具有压倒性优势，特别适合在微型设备上进行推理。
外部评估报告《低特征舰船技术研究》
利用复合材料减少船上设备的振动传输 ⇒ ①② 利用信号处理减少声纳罩内的噪声 ⇒ ② 利用自适应机翼减少螺旋桨的辐射噪声 ⇒ ①② 通过优化船头形状减少破浪 ⇒ ②
在一个维
了解嘈杂的中等规模量子（NISQ）设备的计算能力对于量子信息科学既具有基本和实际重要性。在这里，我们解决了一个问题，即错误误差量子计算机是否可以比古典计算机提供计算优势。特别是，我们在一个维度（或1d Noisy RCS）中研究嘈杂的随机回路采样，作为一个简单的模型，用于探索噪声效应对噪声量子设备的计算能力的影响。特别是，我们通过矩阵产品运算符（MPO）模拟了1D噪声随机量子电路的实时动力学，并通过使用度量标准来表征1D噪声量子系统的计算能力，我们称为MPO Entangrelemt熵。选择后一个度量标准是因为它决定了经典MPO模拟的成本。我们从数值上证明，对于我们考虑的两个QUITAT的错误率，存在一个特征性的系统大小，添加更多量子位并不会带来一维噪声系统的经典MPO模拟成本的指数增长。特别是，我们表明，在特征系统的大小上面，有一个最佳的电路深度，与系统大小无关，其中MPO倾斜度熵是最大化的。最重要的是，最大可实现的MPO纠缠熵是有限的
