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厚 Al0.85Ga0 中的异常过量噪声行为。...
Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 由于其电子和空穴电离系数之间的比率非常大，因此作为 1550 nm 低噪声短波红外 (SWIR) 雪崩光电二极管 (APD) 的材料最近引起了广泛的研究兴趣。这项工作报告了厚 Al 0.85 Ga 0.15 As 0.56 Sb 0.44 PIN 和 NIP 结构的新实验过剩噪声数据，测得的噪声在比以前报告的乘法值高得多的倍增值下（F = 2.2，M = 38）。这些结果与经典的 McIntyre 过剩噪声理论不一致，该理论高估了基于该合金报告的电离系数的预期噪声。即使添加“死区”效应也无法解释这些差异。解释观察到的低过量噪声的唯一方法是得出结论，即使在相对较低的电场下，该材料中电子和空穴碰撞电离的空间概率分布也遵循威布尔-弗雷歇分布函数。仅凭电离系数的知识已不足以预测该材料系统的过量噪声特性，因此需要提取该合金的电场相关电子和空穴电离概率分布。
用于 MRI 的 Rician 噪声预测和消除模型...
图 1：MRI 图像 a) 干净的 MRI 图像 b) 莱斯噪声图像 小波是一种同时表示频率和时间信息的小波。傅里叶变换使用平滑的无限正弦波来分解信号。与傅里叶变换不同，小波使用不规则的波函数来分割信号，这使得小波成为分析不连续信号的理想工具 [5]。小波变换根据其收缩规则通过硬阈值和软阈值来执行。在硬阈值处理中，带噪小波的系数设置为零。但在软阈值处理中，带噪小波系数根据其子带系数进行调整 [6]。与传统傅里叶变换相比，小波变换在表达具有尖锐峰值和不连续性的函数以及重构和解构信号方面具有一定的优势。图
具有决策图的噪声感知量子电路模拟
摘要 — 由于量子计算机能够比传统计算机更快地解决重要问题，近几十年来，大量资源投入到这项技术的开发中。尽管量子计算机的发展已经取得了巨大进步，但它们仍然是一项新兴技术，限制了其访问和可靠性。因此，量子算法的研究仍然严重依赖于在传统硬件上运行的量子电路模拟器。然而，在传统硬件上模拟量子计算机的执行难度呈指数级增长，这也是量子计算成为一项有趣技术的原因。量子计算机的噪声感知模拟尤其复杂，即在量子电路模拟过程中考虑当今量子硬件中常见的噪声效应。在这项工作中，我们研究了决策图在这项任务中的应用。为此，我们提出了两种不同的噪声感知量子电路模拟方法，研究了如何使用决策图实现它们，并为每种提出的噪声感知模拟方案实现了基于决策图的解决方案。在广泛的评估中，我们发现了进一步改进的潜力，并且与目前的技术水平相比，还展示了显著的速度提升。
噪声标签下的基于多通道脑电图的情绪识别
摘要 大量基于脑电图（EEG）的情绪识别任务的深度学习分类方法取得了优异的表现，并且隐含地假设所有标签都是正确的。然而，人类在判断时具有天然的偏见、主观性和不一致性，这会导致脑电图情绪状态的标签带有噪声。为此，我们提出了一种在有噪声标签的情况下基于多通道EEG的情绪识别框架。所提出的噪声标签分类方法基于胶囊网络使用联合优化策略（JO-CapsNet）直至收敛。具体而言，基于胶囊网络的损失函数更新网络参数，通过基于胶囊网络的输出预测类标签的存在可能性来更新伪标签。这样，交替的更新策略可以互相促进以纠正噪声标签。实验结果证明了我们方法的优势。
ONLS：扩散中的最佳噪声水平搜索...
理想的反事实估计应达到精确的干预和身份保存的平衡。最近，分类器引导的扩散模型被证明可有效产生现实和最小的反事实。但是，完美的相互作用通常具有挑战性，需要乏味的微调。在这项工作中，我们提出了最佳的噪声水平搜索（ONLS），该搜索利用指导从指导中自动捕获余额，而无需任何微调程序或额外的网络设计。我们证明我们的ONL可以准确地识别反事实估计的最佳噪声水平。最佳样本结果进一步有助于整个数据集的整体性能提高。预处理，策划数据集和代码已在我们的项目页面上发布：https：//github.com/imnotprepared/onls。
用于低频噪声测量的 FET 输入电压放大器
低频噪声测量仪器 (LFNM) 是用于表征各种设备的工具 [1]。它应用于许多技术，例如半导体 [2, 3]、微电子材料 [4–10]、电化学设备 [11]、光电探测器 [12–18] 以及其他材料 [19–21]。在本研究中，一些特殊放大器 (超低噪声放大器 - ULNA) 被广泛使用。它们的性能还用于检测技术 [22, 23]（作为传感器信号调节中的前置放大器）或其他低噪声仪器的特性分析 [24–27]。然而，这种放大器的设计需要对其组件进行噪声分析并选择无源和有源元件的配置。首先，应该在双极结型晶体管 (BJT) 和场效应晶体管 (FET) 技术之间进行选择。 BJT 的特点是电压噪声较低，电流噪声较高，这是由高基极电流引起的 [26]。在这种情况下，BJT 输入电流噪声随着基极电流的增加而增加，基极电流是将晶体管的工作点设置在有源区并获得高增益所必需的（电流增益系数也取决于基极电流）。使用这种技术，可以获得较低的放大器输入阻抗。然而，这些放大器需要在交流电中使用不稳定的电解电容器
如何增强噪声信息的量子生成对抗学习
摘要 量子机器学习是当今机器学习 (ML) 与量子信息科学的交汇点。为了将这一新范式应用于新型量子技术，我们仍然需要对其底层机制有更深入的了解，然后才能提出新算法来解决实际问题。在这种情况下，量子生成对抗学习是一种很有前途的策略，可用于将量子设备用于量子估计或生成 ML 任务。然而，其训练过程的收敛行为尚未得到详细研究，而这对于其在量子处理器上的实际实现至关重要。事实上，我们在这里展示了在优化过程中可能出现的不同训练问题，例如极限环的出现。在混合量子态在已有的嘈杂中尺度量子设备中起关键作用的情况下，后者可能会显著延长收敛时间。然后，我们提出了新的策略，以在任何操作范围内实现更快的收敛。我们的结果为这种混合经典量子协议的新实验演示铺平了道路，允许评估相对于经典协议的潜在优势。
生物医学应用的噪声有效集成放大器设计
摘要：记录具有小型单层积分放大器的神经信号在研究以及商业应用中都具有很高的兴趣，在商业应用中，通常可以并行获取100个或更多通道。本文回顾了基于CMOS技术（包括侧向双极器件）的低噪声生物医学扩增器设计的最新发展。根据其噪声效率因子（NEF），输入引用的绝对噪声，电流消耗和面积，对七个主要电路拓扑类别进行了识别和分析。观察到较低的NEF的历史趋势，而绝对噪声功率和电流消耗在超过五个数量级以上表现出广泛的趋势。通过晶体管级的模拟和从180 nm和350 nm CMOS技术制造的五个不同的原型设计进行测量，检查了侧向双极晶体管作为放大输入设备的性能。最低测量的噪声曲线为9.9 NV/√Hz，偏置电流为10 µ，导致NEF为1.2。
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。
学习一个统一的噪声模式的统一模型
图1。我们的方法可以合成具有空间变化特征的广泛噪声pa erns。在这里，我们显示了我们统一的噪声模型的灵活性，使人们可以以颗粒状的方式进行噪音。我们的模型在噪声配置之间创建了语义上有意义的插值；在上面，我们看到了带有干草纤维的Siggraph徽标wri en，它们嵌套在大马士革钢条纹内部 - 钢的尺度和变形自然会插入到纤维中，然后过渡到纤维之前。我们还显示了粘土着色器的效果图，该粘土着色器包含了我们的空间变化噪声。前三个图像利用类交互式噪声，最终图像使用参数交互噪声。请放大图形以获取完整的视觉细节。