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减少量子因式分解中的量子比特数量
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明，因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起，许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算，以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用，这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中，我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题，其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D，使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f，执行 QFT 和测量（图 1）。经过一些有效的后处理后，可以找到周期 ( D, 1 )。因此，逻辑量子比特的数量取决于两个参数：输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例，其中 DL 的预期大小为 1
自旋压缩的 Gottesman-Kitaev-Preskill 代码用于......
GKP 码在连续变量 (CV) 量子系统的位移相空间梳中编码量子比特，可用于校正各种高权重光子误差。在这里，我们提出了单模 CV GKP 码的原子集合类似物，通过使用量子中心极限定理将 CV 系统的相空间结构拉回到量子自旋系统的紧凑相空间。我们使用分集组合方法计算通道保真度，研究了这些代码在由随机松弛和各向同性弹道失相过程描述的误差通道下的最佳恢复性能。我们发现自旋 GKP 码优于其他自旋系统代码，例如 cat 码或二项式码。我们的基于双轴反扭曲相互作用和 SU(2) 相干态叠加的自旋 GKP 码是有限能量 CV GKP 码的直接自旋类似物，而我们基于单轴扭曲的代码尚未有经过充分研究的 CV 类似物。提出了一种自旋 GKP 码的状态准备方案，该方案使用幺正方法的线性组合，适用于 CV 和自旋 GKP 设置。最后，我们讨论了用于自旋 GKP 编码量子比特的量子计算的容错近似门集，该门集是通过使用量子中心极限定理从 CV GKP 设置转换门而获得的。
行业趋势2025矢量咨询调查结果
传统上分离的企业IT和产品正在融合[2]。如今，它由AI和可持续性主导。AI越来越多地整合到日常消费产品中。产品范围从AI驱动的设备，从智能住宅到健康监控可穿戴设备，洗衣机和大量家庭娱乐，例如最新的高清电视屏幕。增强现实正在与AI融合。创新，例如能够实时翻译和增强现实叠加的AI增强智能眼镜。消费者体验几乎每天都会变得更加沉浸式和互动。诸如三星和LG等公司目前展示了适应用户习惯，优化能源效率并提高便利性的AI驱动的家用电器。在医疗保健中，启用了IoT的可穿戴设备，可用于日常健康监测，从健身跟踪到实时健康监测和早期疾病检测。医疗设备突出显示，例如智能胰岛素泵和AI辅助诊断工具。AI辅助诊断工具现在分析语音模式，眼睛运动和皮肤状况，以检测帕金森氏病和心血管疾病等疾病的早期迹象。远程患者监测解决方案也正在吸引吸引力，从而减少了频繁就诊的需求。AI驱动的医疗物联网设备使医生可以实时跟踪患者的生命力，从而改善医疗保健的可及性，尤其是在偏远地区。但是，对患者数据安全和监管批准过程的担忧继续塑造了这些技术的采用。
用于深部脑刺激 (DBS) 的低噪声放大器
过去几十年来，神经科学家一直与集成电路社区合作，帮助他们开发用于分析和理解大脑的新工具。在此背景下，必须对小动物进行基础性的体内研究，而这需要小型化仪器进行长期研究[1]。多年来，科学家们一直推测脑电图 (EEG) 活动可能提供大脑和计算机之间的通信通道[2]。随着该领域的发展，电子界对功能性和小型化的需求也在上升。由于需要处理低幅度生物信号，因此设计放大器使这些信号与 ADC 等设备兼容以便在计算机上进一步分析非常重要。放大器必须具有特定要求，例如对生理信号进行选择性放大、抑制叠加的噪声和干扰信号、以及确保免受高电压和电流造成的损坏 [3]。微电子技术的最新发展带来了许多新应用，包括通过可穿戴和可植入设备采集生物信号[4-8]。例如，心电图 (ECG) 是最著名的应用之一，它包括采集生物信号以帮助医生诊断心脏疾病[6-10]。脑电图 (EEG) 是另一个广泛的应用，每年都有大量新著作发表[11-13]。神经记录将生物信号采集推向了新的水平，出现了涉及神经调节的新应用[14-16]。光遗传学就是这类应用，它是一个新兴的应用领域，从大脑的特定部分采集信号，同时，大脑的同一区域也可以受到光的刺激[17-20]。
通过片段筛选发现TRF1-TIN2蛋白 - 蛋白质相互作用的第一类抑制剂
图2：X射线晶体学通过X射线晶体屏幕。（a）TRF1 TRFH单体的卡通表示，其1286 PANDDA事件被叠加为蓝色球体。每个循环数代表pandda配体结合位点。TIN2 TBM结合位点，站点6，以绿色突出显示。（b）19精制和叠加的TRF1 TRFH结构的卡通表示，其命中片段结合在TIN2 TBM结合位点中。（c）与B中相同的结构，但没有结合的片段命中，显示了与片段结合的四个关键残基的相对位置（R102，E106，Q127，R131）。（d）TRF1 TRFH -TIN2 TBM晶体结构（PDB 3BQO）13的卡通表示，其中四个残基与碎片结合在一起，显示为蓝色棒，而TIN2 TBM显示为洋红色棒。（e）TRF1 TRFH的R131与命中片段的酰胺组之间的H-键的示例（3）。（f）命中片段（6）的示例，其中一个halide组埋在TRF1 TRFH的亮氨酸袋中，用TIN2 TBM肽（PDB 3BQO）13叠加为卡通和L260。（g）TRF1 TRFH的R131与命中片段的芳基（13）之间的阳离子-PI相互作用的示例。（H）Xchem的晶体结构命中片段5与TRF1 TRFH结合，相邻的不对称单元以灰色显示。
等离子体激发在具有构型手性的周期结构的光学活性中的作用
与电磁（EM）波相互作用时，具有亚波长度的结构表现出异常的行为，可以用于多种新型应用。特别是，当金属表面异常之间的相互作用与入射光之间的相互作用导致表面浓缩的evaneScent波波激发称为表面等离子体（SPS）时，就会产生这种行为。1,2 SP是集体表面电荷振荡，该振荡在金属界面上传播，并具有超出衍射极限的字段实现。3–6手性结构是那些通过任何类型的旋转都无法与镜像叠加的那些结构。7,8这些结构表现出光学活性，即当左圆极化（LCP）或右圆极化（RCP）光的光发射时，具有不同的光学响应。与自由空间的光模式相反，等离子波对2D手性敏感。9–11表现出与偏光光相互作用的手性纳米结构在提高光谱特性的敏感性方面起着至关重要的作用。12,13可以通过代表RCP和LCP状态与波长之间的传递或吸收差的圆形二色性（CD）来表达光学活性。可以在天然手性材料（包括糖溶液和石英晶体）中找到光活性。14,15最近，已经表明，手性超材料在控制和操纵光的极化状态方面具有非凡的能力。例如，平面性手性结构的2D阵列，例如γ形金属纳米粒子，前后后背对称性
数字定位器的新型集成诊断策略
1.定位器功能定位器最重要的任务仍然是根据过程控制系统给出的命令，尽可能快速准确地将阀门移动到所需位置。模拟定位器始终能够做到这一点，但它们不如提供自动初始化程序和大量设置的数字定位器那么方便。但由于集成微处理器的时钟周期受限，数字控制算法缺乏模拟算法的动态性。最好的方法是使用数字和模拟组件的组合进行信号处理，然后再将信号馈送到定位器的空气输出增强器。在这种定位器中，设定点 W 在进入阶段记录（图 1），这可以通过多种方式完成。在自动模式下的 4-20 mA 双线系统中，过程控制系统以 4-20 mA 信号的形式发出设定点，并由 A/D 转换器 (4) 进行数字化。在手动模式下，旋转按钮和显示屏 (16)、串行接口或叠加的 HART 信号 (FSK, 17) 可帮助将设定点转换为数字信号。在现场总线系统中，自动模式下的输入信号从一开始就始终是数字信号。内部 PD 控制器 (3) 使用数字设定点 W 和距离传感器 (2) 提供的模拟阀门行程信号 X 作为反馈来创建内部驱动信号 Y，该信号是控制 i/p 模块 (6) 和气动增压器 (7) 所必需的。增压器通过填充和排气来改变执行器中的供给压力，直到达到所需的阀门位置。另一个优点是流量调节器 (9) 的内部漏电流非常小，因为它减少了内部的影响
1 简介 - UvA-DARE（数字学术资源库）
量子力学与技术的结合有许多前景，其中量子计算机可能是最引人注目的一个。尽管有这种说法，量子计算机尚未出现。原因是量子力学和技术存在相互竞争的要求。量子计算机的比特，即量子比特，可以同时具有值 | 0 ⟩ 和 | 1 ⟩，而传统计算机的比特要么是 0，要么是 1。这称为叠加。其次，量子比特是纠缠的，这意味着它们的值是相连的。量子计算机的优势在于纠缠和叠加的结合：所有量子比特同时执行复杂的计算，同时它们也同时具有所有可能的值。这使得量子计算机比传统计算机快得多。量子计算机中的量子比特应该用量子力学对象来实现，并且它们应该能够进行不受干扰的相干演化。换句话说，它们应该是轻的、冷的和孤立的。另一方面，硬件实现要求系统足够大，并与测量设备足够强地耦合。这种冲突非常普遍，来自不同物理学领域的各种解决方案都有不同的提案。例如，量子信息可以编码在分子中电子的各种自旋（NMR 方法）[96]、固态电子的自旋 [53] 或捕获离子的内部状态 [15] 中。但还有更多的提案 [44]，包括一些乍一看非常奇特的提案，比如基于二维系统中 N 粒子配置拓扑的量子比特 [75, 8]。本篇论文研究了使用气相里德堡原子的状态作为量子比特的想法，这些原子是处于高度激发态的原子。量子计算机需要涉及多个量子位的运算，特别是 XOR 运算，这需要量子位之间的相互作用。相互作用的里德堡原子系统可以执行此任务，并且具有一些独特的优势：
塔：量子叠加中的数据结构
针对元素独特性，子集总和和最接近的问题等问题的新兴量子算法通过依靠抽象数据结构来展示计算优势。实际上将这种算法视为量子计算机的程序，需要有效地实现数据结构，其操作对应于操纵数据的量子叠加的单一操作员。要在叠加中正确操作，实现必须满足三个属性ð可逆性，历史独立性和有限的时间执行。标准实现，例如将抽象集作为哈希表的表示，使这些属性失败，呼吁开发专门实现的工具。在这项工作中，我们提出了Core Tower，这是具有随机访问记忆的量子编程的第一语言。Core Tower使开发人员能够将数据结构作为基于指针的链接数据实现。它具有可逆语义，使每个有效程序都可以翻译成统一的量子电路。我们提出了Boson，这是第一个支持量子叠加中可逆，独立和恒定时间动态内存分配的内存分配器。我们还展示了塔，这是一种用于递归定义的数据结构的量子编程的语言。塔具有类型系统，该系统使用经典参数界定所有递归，这对于在量子计算机上执行的必要条件是必要的。使用塔，我们实施了地面，即第一个量子数据结构库，包括列表，堆栈，队列，字符串和集合。我们提供了第一个可执行的集合实现，该集合满足了所有三个强制性的可逆性，历史记录独立性和有限时间执行的属性。
通过交互式系统中的感觉幻觉的触觉反馈调查
Number of Publications Included Publications Proprioception and Body Schema Illusions 8 (8.89%) - Rubber Hand Illusion 3 (3.33%) [ 3 , 26 , 100 ] - Virtual Hand Illusion 3 (3.33%) [ 80 , 105 , 117 ] - Other 2 (2.22%) [ 94 , 124 ] Phantom Sensations 24 (26.67%) - On-Body 11 (12.22%) [ 22 , 25 , 31 ，52，56，61，79，79，81，93，103，119] 139 , 145 ] Geometry Illusions 9 (10.00%) - Shape Illusion 5 (5.56%) [ 7 , 8 , 12 , 21 , 133 ] - Size Illusion 4 (4.44%) [ 6 , 11 , 132 , 147 ] Weight Illusions 17 (18.89%) - Size-Weight Illusion 3 (3.33%) [ 43 , 82 , 116 ] - Visual simulation of moving objects inside 2 (2.22%) [ 55 , 146 ] - Asymmetric oscillation 2 (2.22%) [ 1 , 128 ] - Control-display ratio 5 (5.56%) [ 58 , 92 , 108 , 112 , 115 ] - Other 5 (5.56%) [ 2 , 59 , 85 , 96 , 120 ] Stiffness Illusions 13 (14.44%) - Visual texture deformation 4 (4.44%) [ 4 , 57 , 67 , 144 ] - Control-display ratio 2 (2.22%) [ 20 , 141 ] - Simulated deformation sounds 2 (2.22%) [ 69 , 134 ] - Friction grain model 4 (4.44%) [ 46 , 47 , 60 , 63 ] - Restricting Deformation 1 (1.11%) [ 129 ] Surface Texture Illusions 13 (14.44%) - Cursor representation 3 (3.33%) [ 71 , 72，87] - 滚动屏幕2（2.22％）[62，136] - 叠加的视觉/听觉纹理5（5.56％）[14，23，33，34，149] - 天鹅绒手幻觉2（2.22％）[101，148] [101，148] - manipulate velecity 1（1.11％） 113]环境错觉1（1.11％）[16]表1。在调查的出版物中发现的触觉幻觉的分布，首先由其针对的主要触觉财产分类。这些群体不构成全面的分类法，而是源自我们的编码数据中的群集。