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量子信息物理基础研究进展
F、Plenio MB. 量子演化的纠缠和非马尔可夫性。Phys Rev Lett, 2010, 105: 050403; Breuer HP、Laine EM、Piilo J. 测量开放系统中量子过程的非马尔可夫行为程度。Phys Rev Lett, 2009, 103: 210401 9 Datta A、Shaji A、Caves CM. 量子不和谐与一个量子比特的力量。Phys Rev Lett, 2008, 100: 050502 10 Lanyon BP、Barbieri M、Almeida MP 等。无纠缠的实验量子计算。Phys Rev Lett, 2008, 101: 200501 11 Vedral V. 难以捉摸的加速源。 Found Phys, 2010, 40: 1141 – 1154 12 Shannon C E. 通信的数学理论。Bell Syst Tech J, 1948, 27: 379-423: 623 – 656 13 Groisman B, Popescu S, Winter A. 量子态中的量子、经典和总关联量。Phys Rev A, 2005, 72: 032317 14 Ferraro A, Aolita L, Cavalcanti D, et al. 几乎所有量子态都具有非经典关联。Phys Rev A, 2010, 81: 052318
量子信息科技的发展现状与展望
在20世纪初期，量子力学的成立催化了第一次量子革命，从而导致了突破性的技术进步，例如核能，半导体，激光器，核磁共振，超导性和全球卫星定位系统。这些创新在物质文明方面取得了重大进展，从根本上改变了人类的生活方式和社会格局。自1990年代以来，量子控制技术已取得了显着的进步，并迎来了量子技术的快速发展，尤其是用量子信息科学体现的。这包括诸如量子通信，量子计算和量子精度测量之类的域，提供范式移动解决方案，以增强信息传输安全性，加速计算速度和提高测量精度。这些进步有可能为国家安全和国民经济的高质量发展提供关键的基础。量子信息技术的迅速发展预示了第二量子革命的出现。经过近三十年的一致努力，中国的量子信息技术领域的整体取得了飞跃。具体来说，中国目前在量子通信的研究和实际应用中扮演着重要的国际角色，在量子计算方面领导了全球领域，并在量子精确度量的各个方面实现了国际优先或高级阶层。目前，必须全面评估即将到来的5至10年中，与国家战略优先事项和不断发展的国际竞争格局一致，对中国量子信息领域的发展优先级。这将使您可以积极建立安全，高效，自主和可控的下一代信息技术系统。
多通道人机交互信息融合的智能方法
结构在运行时可以做到即使某一个模态信息缺失整个网络也能取得不错的效果 , 在多通道情感识别、 语义理解、目标学习等领域取得很好的效果 .尽管如此 , 这类网络相对于任务来说还是相对 “ 具体 ”, 如 果要换一个任务 , 用户就需要修改网络结构包括重新调整参数 , 这使得深度神经网络结构的设计是一 个耗时耗力的过程 .因此研究者们希望一个混合的神经网络结构可以同时胜任多个任务 , 以减少其在 结构设计和训练方面的工作量 .鉴于此 , 研究者开始致力于首先采用大数据联合训练构建出多通道联 合特征分享层 , 然后在识别阶段可以同时进行多任务处理的深度多模态融合结构 .如 Google 的学者 尝试建议一个统一的深度学习模型来自适应地适配解决不同领域、不同数据模态下的多个不同类型 的任务 , 且在特定任务上的性能没有明显损失的模型 [71] .该模型构架请见文献 [71] 的图 2, 由处理输 入的编码器、编码输入与输出混合的混合器、混合输出的解码器 3 个部分构成 , 文献 [71] 的图 3 给 出了这 3 个部分的详细描述 .每一个部分的主体结构类似 , 均包含多个卷积层、注意力机制和稀疏门 控专家混合层 .其中 , 不同模块中的卷积层的作用是发现局部模式 , 然后将它泛化到整个空间 ; 注意力 模块和传统的注意力机制的主要区别是定时信号 , 定时信号的加入能让基于内容的注意力基于所处的 位置来进行归纳和集中 ; 最后的稀疏阵列混合专家层 , 由前馈神经网络 ( 专家 ) 和可训练的门控网络组 成 , 其选择稀疏专家组合处理和鉴别每个输入 .
基于多传感信息融合的移动机器人定位与环境感知技术
本文重点介绍了位置准确性低的问题和在复杂环境中移动机器人的不良环境感知性能。它基于IMU和GP的机器人姿势信息和环境知觉信息进行了关键的技术研究，以检测机器人自己的姿势信息，以及激光雷达和3D摄像头，以感知环境信息。在“姿势信息融合层”中，粒子群处理算法用于优化BP神经网络。没有偏见的卡尔曼过滤，并实现了未经意识的卡尔曼滤波器，以实现INS-GPS松散耦合导航，从而减少了INS组件IMU的偏见和噪声。此外，当GPS信号丢失发生时，训练有素的神经网络可用于输出预测信息，以进行惯性导航系统的错误校正，提供更准确的速度，并将信息作为绝对位置约束。在环境感知融合层中，补偿的IMU预一整合性调查分别与次要水平分别与视觉探光仪和激光镜探测融合。这使机器人的实时精确定位和环境图的更精细结构。最后，使用实际收集的轨迹来验证算法，以进行multi传感器信息的两级融合。实验结果表明，该算法提高了机器人的定位准确性和环境感知性能。机器人运动轨迹和原始真实轨迹之间的最大误差为1.46 m单位，而最小误差为0.04 m单位，平均误差为0.60 m。
信息物理学：信息系统与量子统一场论的新视角
此外，我们推导出信息能量交换方程（I = (E - mgh) / k），该方程将信息能量与势能、引力常数和比例常数 k 联系起来。该方程使我们能够分析信息系统中信息能量与其他形式能量之间的相互作用，为理解信息动态提供了一个统一的框架
