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高能脉冲功率加速器上强电场的电流测量
从传感器材料或常规真空空间的质量降低。此外，侧视镜保护了晶体免受电压脉冲上升和下降期间MITL直接侧向电子轰击的可能性，晶体内部的高内部场并未导致介电击穿，并且没有证据表明表面上有任何电弧。光纤位于真空腔室外，远离辐射源，因此辐射变暗不会影响光纤内部的光。Niobate锂的确有一个显着的
在超低功率嵌入RISC-V处理器上进行癫痫发作检测
摘要：通过闭环植入式设备对难治性癫痫的处理，这些设备对通过药物释放或电刺激作用的癫痫发作是一种极具吸引力的选择。对于这种可植入的医疗设备，有效和低能消耗，小规模和有效的加工体系结构至关重要。为了满足这些要求，通过卷积神经网络（CNN）对大脑信号进行分析和分类进行癫痫发作检测是一种有吸引力的方法。这项工作为CNN提供了用于在超低功率微处理器上运行的癫痫发作检测。在MATLAB中实现并优化了CNN。此外，在具有RISC-V架构的GAP8微处理器上还实施了CNN。提出的CNN的培训，优化和评估基于CHB-MIT数据集。CNN达到的中位灵敏度为90％，高度高99％以上，对应于中位误报率为每小时6.8 s。在微控制器上实施CNN后，达到了85％的灵敏度。1 s的脑电图数据的分类为t = 35 ms，平均功率为p≈140µW。拟议的检测器在功耗方面优于相关的方法6。通过记录癫痫大鼠，对所提出的基于CNN的检测器的普遍适用性进行了验证。这结果使未来的医疗设备用于癫痫治疗。
在聚酰亚胺/PDMS复合材料上及其Kirigami启发的应变传感器上的字母激光诱导的多孔石墨烯
提出了以直接制造方法制备的激光诱导的多孔石墨烯（LIG），并还探索了其在可伸缩应变传感器中的应用以检测施加的应变。与在PI膜上通过激光涂鸦制备的胶片相比，在聚酰亚胺/聚二甲基硅氧烷（PI/PDMS）复合材料上表现出天然高的可伸缩性（超过30％）。带有LIG的PI/PDMS复合材料在PDM中显示出具有不同PI颗粒浓度的可调机械性能和电子性能。相对于拉伸应变，制备的LIG电阻的良好环状稳定性和几乎线性响应提供了其访问可穿戴电子产品的访问。为了提高PDMS/PI复合拉伸性，我们设计并优化了基里加米（Kirigami）启发的应变传感器，并在顶部表面上lig，从而大大增加了对应用应变的线性响应中的最大应变值从3％到79％。
超导量子三元处理器上的量子信息加扰
强相互作用系统中的量子信息动力学，即所谓的量子信息加扰，最近成为我们理解黑洞、奇异非费米液体中的传输以及量子混沌的多体类似物的共同线索。到目前为止，经过验证的加扰实验实现主要集中在由两级量子比特组成的系统上。然而，高维量子系统可能表现出不同的加扰模式，并且预计会使量子信息加扰速率达到推测的速度极限。我们通过实现基于超导量子三元组（三级量子系统）的量子处理器，迈出了访问此类现象的第一步。我们展示了通用两元组加扰操作的实现，并将其嵌入到五元组量子隐形传态协议中。测得的隐形传态保真度 F avg ¼ 0.568 0. 001 证实了即使在存在实验缺陷和退相干的情况下也存在扰乱。我们的远距传物协议与最近在实验室中研究可穿越虫洞的提案相关，它展示了在高维系统中编码信息的量子技术如何利用更大、更连通的状态空间来实现复杂量子电路的资源高效编码。
在量子退火器上解决复杂的特征值问题，并应用于量子散射共振
受欢迎程度，因为它可以完全控制量子和计算本身。在文献中，变异量子本质量器（VQE）9–11是基于门的量子计算机实现的最流行算法之一。该求解器成功地用于计算分子的电子基态能，这是计算化学中最重要的基本问题之一。绝热量子退火是另一种可能不流行的量子计算模型。在此模型中，该计算基于将初始（易于培训）的哈密顿量转换为最终（目标）哈密顿量的慢速转换。最初的汉密尔顿人绝热的基态成为最终哈密顿的基态。在实践中，必须将给定的问题提出为ISIN问题或等效的二次不受约束的二进制优化（QUBO）问题。具体来说，QUBO求解器找到了QUBO函数X t Qx的最小值（称为目标函数），其中Q是描述问题的矩阵，而X是二进制字符串（ZEROS和ONE）。最小值，最佳解决方案字符串x = x opt。如果可以将问题转换为QUBO问题，则可以在退火器上求解，否则无法在该类型的量子设备上解决。这大大降低了量子退火的适用性，因为并非每个问题都是可转换的。与基于门的量子计算机相比，
神经形态处理器上的在线小样本手势学习
摘要 — 我们介绍了用于神经形态处理器上的在线小样本学习的替代梯度在线错误触发学习 (SOEL) 系统。SOEL 学习系统结合了迁移学习和计算神经科学与深度学习的原理。我们表明，在神经形态硬件上实施的部分训练的深度脉冲神经网络 (SNN) 可以快速在线适应域内的新数据类别。发生错误时会触发 SOEL 更新，从而以更少的更新实现更快的学习。以手势识别为例，我们表明 SOEL 可用于对新类别的预记录手势数据进行在线小样本学习，以及从动态主动像素视觉传感器实时传输到英特尔 Loihi 神经形态研究处理器的数据中快速在线学习新手势。
理解注意力：在思想和机器上
Bahdanau等人提出的基本注意机制。（2015）对于机器翻译而言，通过学习将目标语言与源语言中的单词保持一致，并通过学习目标语言的语言模型来对齐单词。目标序列是基于上一个单词和上下文生成的，从根本上讲，这是源和目标语言中的单词之间的映射。García（2013）表明，语言解释者用一种语言解释句子，然后将其翻译成另一种语言，而不是按单词的基础进行翻译。Ullman（2015）研究的双语中的语言获取过程提出了类似的声明/程序模型，其中不同类型的记忆负责学习两种语言的语法以及有关单词和概念的语义知识。
电化学转换和存储技术的离子体 量子计算优势，具有1D对称保护拓扑顺序的字符串顺序参数 相互信息辅助自适应变分量子质量 MOBI2的计算定向发现 高级节点处理器中单个事件感应故障的多尺度系统建模 集群嵌入：点电荷和扩展离子 评估地热/太阳杂交 - 将太阳能热浇头循环整合到地热底部循环中 文献中有缺陷的材料数据分析的扩散 通过离子加热的横梁能量传递饱和 金属卤化物钙壶中的应变化学梯度和极化1 Algan ... 中泄漏电流的检测和建模 在Sandia National Laboratories的Z机器上的磁惯性融合的概述D. A. Yager-Elorriaga，1 M. R. R. Gomez，1 D. E. Ruiz，1 S. A. 氧化锆薄膜的原子层沉积 量子相干限制 直接整合应变-PT催化剂到质子... 社区和电力公司的弹性计划格局 靶向蛋白质降解：从小分子到复杂的细胞器 - Keystone专题讨论会报告
B化学与化学生物学系B化学与生物工程系，伦斯勒理工学院，Troy，Troy，纽约12180，美国
解决量子退火器上的复杂特征值问题及其在量子散射共振中的应用
量子计算是解决化学问题的一种新兴范式。在之前的工作中，我们开发了量子退火特征求解器 (QAE)，并将其应用于 D-Wave 量子退火器上分子振动光谱的计算。然而，原始的 QAE 方法仅适用于实对称矩阵。对于许多物理和化学问题，需要对复矩阵进行对角化。例如，量子散射共振的计算可以表述为复特征值问题，其中特征值的实部是共振能量，虚部与共振宽度成正比。在目前的研究中，我们将 QAE 推广到处理复矩阵：首先是复厄米矩阵，然后是复对称矩阵。然后使用这些推广来计算 O + O 碰撞的一维模型势中的量子散射共振态。这些计算是使用软件（经典）退火器和硬件退火器（D-Wave 2000Q）执行的。复杂 QAE 的结果也与标准线性代数库（LAPACK）进行了对比。这项工作提出了量子退火器上任何类型的复杂特征值问题的第一个数值解，也是任何量子设备上量子散射共振的第一次处理。