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通过薄膜中的反应性扩散硅氧化的机理 使用神经形态的癫痫发作检测 - Gibbs三重连接过剩测定的方法 专用于四销噪声噪声测量的低噪声和准理论直流电流源
摘要。在许多应用中引起了硅化的形成，尤其是在微电子中的接触形成和互连。在此主题上发表了一些评论，本章的目的是通过重点关注新的实验结果来提供这些评论的更新。本章在理解主要机制（扩散/反应，成核，横向生长…）方面给出了一些进展（即在4至50 nm之间）。提出了有关硅质形成机制的最新实验结果，并将其与模型和/或模拟进行比较，以提取与反应性扩散相关的物理参数。这些机制包括成核，横向生长，扩散/界面控制生长以及扩散屏障的作用。几种技术的组合（包括原位技术（XRD，XRR，XPS，DSC）和高分辨率技术（APT和TEM）被证明是必不可少的，这对于在薄膜中的固态反应中获得了理解，并更好地控制这些反应以在微电机设备或其他应用程序中接触或其他应用。
噪声信道识别的量子优势
许多量子力学实验可以看作是已知量子电路和未知量子过程之间的多轮交互协议。众所周知，与仅允许非相干访问相比，对未知过程的完全量子“相干”访问在许多鉴别任务中具有优势，但目前尚不清楚当过程嘈杂时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个嘈杂的单量子比特旋转通道时可以保持量子优势。数值和分析计算表明，完全相干和完全非相干协议的性能与噪声强度之间存在明显的转变。此外，相干量子优势区域的大小在通道使用次数上呈逆多项式缩小，在中间状态下，改进的策略是完全相干和完全非相干子程序的混合。完全相干协议基于量子信号处理，为在存在实际噪声的情况下研究量子优势提出了一个可推广的算法框架。
由于空间磁场而引起的加速度噪声
点击转换率（CVR）估计是许多推荐收入业务系统（例如电子商务和广告）的重要任务。从样本的角度来看，典型的CVR阳性sample通常会经过曝光的漏斗→单击→转换。由于缺乏未点击样本的事后标签，CVR学习任务通常仅利用点击样本，而不是所有暴露的样本，即单击率（CTR）学习任务。然而，在在线推断期间，在相同的假定暴露空间上估算了CVR和CTR，这会导致训练和推理之间的样本空间不一致，即样本选择偏置（SSB）。为了减轻SSB，以前的智慧建议设计新颖的辅助任务，以使CVR学习在未单击的培训样本（例如CTCVR和反事实CVR等）上。尽管在某种程度上减轻了SSB，但它们都不关注模拟过程中模棱两可的负样本（未点击）和事实负面样本（单击但未转换）之间的歧视，这使得CVR模型缺乏健壮性。为了充分的差距，我们提出了一个新颖的合唱模型，以实现整个空间中的CVR学习。我们提出了一个负面样本差异模块（NDM），该模块旨在提供可靠的软标签，并具有将事实负面样本（单击但未转换）与模棱两可的负面样本（未敲击）区分开的能力。此外，我们提出了一个软对准模块（SAM），以使用生成的软标签的几个对齐目标来监督CVR学习。在Kuaishou的电子商务实时服务上进行了广泛的离线实验和在线A/B测试，验证了我们ChorusCVR的功效。
通过连续非破坏性测量增强了噪声量子计量
在这项工作中，我们表明，通过利用连续量子非破坏性测量，即使在存在独立的失相噪声（通常是最有害的噪声类型）的情况下，也可以在频率估计（或磁力测量）测量方案中保留量子优势。因此，我们验证了这种增强是由于非经典关联（即自旋压缩）而得以保留的，这些关联是由测量本身动态产生的。值得注意的是，我们的方案不需要准备任何纠缠或非经典关联的探针状态：探针在经典相干自旋状态中初始化，量子增强所需的资源在条件演化过程中动态创建。此外，我们提供了证据，证明我们的结果是稳健的，并且在各种噪声强度下甚至在存在低效测量设备的情况下都适用。
自重构低噪声系数和高射频输入功率过驱动 LNA 的原始设计程序：应用于 X 波段 GaN MMIC
摘要 — 本文提出了一种基于宽带隙 RF 技术设计低噪声放大器的原创方法。这些 LNA 能够承受高电磁信号（如电子战中使用的信号），同时提供高探测率。该研究介绍了基于相同策略的单级 LNA 和两级 LNA 的原始设计程序。这些自重构 LNA 可以从高探测率模式（低 NF）切换到高线性模式（高输入压缩模式 IP 1dB ）。该设计策略与稳健的 LNA 设计进行了比较，后者使用更大的晶体管尺寸来提高线性度，但代价是 NF 略有下降。在放大器输入端，RF 步进应力结果已达到 30 dBm，没有任何破坏，并提供稳定的 S 参数和噪声系数。
噪声量子电路高效模拟博士后职位
我们正在寻找一名博士后，以开发基于超导电路的量子计算机中噪声过程的高效但现实的模拟算法。特别令人感兴趣的是考虑在量子误差校正稳定器代码或其他量子算法的背景下进行此类模拟，其中中间电路测量和量子比特重置很重要。这项工作预计将建立在现有框架的基础上，但重点是经典系统硬件感知加速技术，包括 CPU 并行性、卸载到 GPU 以及可能开发专用的基于 FPGA 的加速器。根据用例，应用范围可能从 Pauli 模拟到全密度矩阵模拟不等。针对内部构建的硬件（包括 25 量子比特芯片）调整真实的噪声模拟也有望成为该项目的一部分。
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供针对低噪声的学习算法。 Different from previous approaches for LSPN and sparse LPN ( Grigorescu et al. , 2011 ; Valiant , 2015 ; Karppa et al. , 2018 ; Raghavendra et al. , 2017 ; Guruswami et al. , 2022 ), this framework has a simple structure without fast matrix multiplication or tensor methods such that its algorithms are easy to implement and run in polynomial space.令n为尺寸，k表示稀疏性，而\ xce \ xb7为噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7翻转。作为计算学习理论中的基本问题（Feldman等，2009），学习稀疏的噪声均等（LSPN）假设隐藏的平等是K -Sparse而不是潜在的密集矢量。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/ k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/ 2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/ k）K/ 2 k/ 2 k/ 2 k/ 2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu et al。我们的框架提供了LSPN算法在时间O中运行（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XB7 N/K）K，对于任何噪声速率\ XCE \ XB7，每当\ XCE \ XB7中，每当LSPN的最新时间都会提高\ xce \ xb7 \ xb7 \ xb7 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88（p'
b'we考虑了与随机噪声（LPN）问题的经典学习奇偶的稀疏变体。我们的主要贡献是一种新的算法框架，它为学习稀疏平等（LSPN）问题和稀疏LPN问题提供了针对低噪声的学习算法。与以前的LSPN和稀疏LPN的方法不同（Grigorescu等人，2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年； Raghavendra等。，2017年； Guruswami等。，2022），该框架具有一个简单的结构，而无需快速矩阵乘法或张量方法，因此其算法易于实现并在多项式空间中运行。令n为尺寸，k表示稀疏性，\ xce \ xb7是噪声率，使每个标签都会被概率\ xce \ xb7串起。是计算学习理论中的基本问题（Feldman等人。，2009年），学习与噪声的稀疏平等（LSPN）假定隐藏的平等是K -Sparse，而不是潜在的密集载体。虽然简单的枚举算法采用n k = o（n/k）k时间，但以前已知的结果静止图至少需要n k/2 = \ xe2 \ x84 \ xa6（n/k）k/2 k/2对于任何噪声率\ xce \ xb7（Grigorescu等人（Grigorescu等）），2011年；英勇，2015年； Karppa等。，2018年）。我们的框架提供了LSPN算法在时间O（\ XCE \ XB7 \ XC2 \ XC2 \ XB7 N/K）K中，对于任何噪声率\ XCE \ XB7
具有量子热噪声的量子计量的不确定因果顺序
研究了具有不确定因果顺序的切换量子通道，用于受量子热噪声影响的量子比特幺正算子相位估计的基本计量任务。报告显示，不确定顺序的切换通道具有特定功能，而传统的确定顺序估计方法则无法实现这些功能。相位估计可以通过单独测量控制量子比特来执行，尽管它不会主动与幺正过程交互 - 只有探测量子比特会这样做。此外，使用完全去极化的输入探针或与幺正旋转轴对齐的输入探针可以进行相位估计，而这在传统方法中是不可能的。本研究扩展到热噪声，之前已使用更对称和各向同性的量子比特去极化噪声进行了研究，它有助于及时探索与量子信号和信息处理相关的具有不确定因果顺序的量子通道的属性。
电荷收集效率和电子噪声对固态三维微探测器性能的影响
1 圣地亚哥德孔波斯特拉大学粒子物理系，15782-圣地亚哥德孔波斯特拉，西班牙 2 卫生研究所分子成像组，15706-圣地亚哥德孔波斯特拉，西班牙 3 巴黎萨克雷大学物理实验室（IJCLab-UMR9012），奥赛，91405 法国 4 国立加速器中心，41092 塞维利亚，西班牙 5 塞维利亚大学原子、分子和核物理系，41012 塞维利亚，西班牙-赫尔曼-赫尔曼-赫尔曼 1，76344 Eggenstein-Leopoldshafen，德国。目前在德国电子同步加速器 DESY，Notkestrasse 85，22607 汉堡，德国 7 医学物理和生物数学组，西班牙圣地亚哥德孔波斯特拉卫生研究所，15706。 8 巴塞罗那微电子研究所，国家微电子中心 (IMB-CNM, CSIC)，贝拉特拉 08193 西班牙
多视图单传感器红外摄像机的固定图案去除噪声
固定图案噪声（FPN）是由于成像传感器的反应中的不均匀性而在视频上存在的时间相干噪声。对于红外视频来说，这是一个常见的问题，它降低了观察者的质量并阻碍了随后的应用程序。在这项工作中，我们引入了FPN删除问题的概括，其中输入数据由具有相同FPN的几个不同序列组成。这是由红外摄像机通过镜子或相机本身（例如用于监视的镜子本身）捕获多个传感器的红外摄像机的动机。与从单个视图中的标准FPN删除问题相比，该多视图设置为FPN进行了更准确的估计。我们提出了一种新型的能量最小化，以进行多视图FPN去除，并提出了可以以离线和线路方式应用的两种优化算法。此外，我们还表明，提出的能量可以适应从单个视图中删除FPN的问题，并具有滚动窗口的方法，从而对最终的状态进行了显着改进。我们通过合成数据和来自监视红外摄像机的真实数据证明了所提出的方法的性能。