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World File Search System噪声强度
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有噪声时这种优势是否会持续存在。在这里，我们表明，在区分两个有噪声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随噪声强度而明显转变。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，为研究存在实际噪声时的量子优势提出了一个可推广的算法框架。
量子态和 SPAM 噪声同时断层扫描的通用框架
我们提出了一种通用的去噪算法，用于同时对量子态和测量噪声进行层析成像。该算法使我们能够充分表征任何量子系统中存在的状态准备和测量 (SPAM) 误差。我们的方法基于对由幺正运算引起的线性算子空间的属性的分析。给定任何具有噪声测量设备的量子系统，我们的方法可以输出探测器的量子态和噪声矩阵，最高可达单个规范自由度。我们表明，这种规范自由度在一般情况下是不可避免的，但这种退化通常可以使用关于状态或噪声属性的先验知识来打破，从而为几种类型的状态噪声组合固定规范，而无需对噪声强度进行假设。这样的组合包括具有任意相关误差的纯量子态，以及具有块独立误差的任意状态。该框架可以进一步使用有关设置的可用先验信息来系统地减少状态和噪声检测所需的观察和测量次数。我们的方法有效地推广了现有的解决问题的方法，并且包括了文献中考虑的需要不相关或可逆噪声矩阵或特定探测状态的常见设置作为特殊情况。
在选定的环境气体下，金修饰石墨烯-Si 肖特基势垒二极管中的低频噪声
我们报告了金纳米粒子 (AuNP) 修饰的石墨烯-硅肖特基势垒二极管的电流-电压特性和低频噪声的结果。测量在环境空气中添加两种有机蒸气四氢呋喃 [(CH 2 ) 4 O; THF] 和氯仿 (CHCl 3 ) 中的任一种进行，以及在黄光照射 (592 nm) 期间进行，接近测量的金纳米粒子层的粒子等离子体极化频率。当加入四氢呋喃蒸气时（在金修饰的石墨烯-硅肖特基二极管中），我们观察到正向电压 (正向电阻区域) 的直流特性发生变化，而当添加氯仿时（在未修饰的石墨烯-硅肖特基二极管中），在黄光照射下会发生微小的变化。与无照射相比，在黄光照射期间观察到两种气体的低频噪声差异明显较大。与没有 AuNP 层的石墨烯-Si 肖特基二极管相比，AuNP 抑制了噪声强度。我们得出结论，所研究的金装饰肖特基二极管产生的闪烁噪声可用于气体检测。
DNA扩散：利用生成模型来控制染色质的可及性和通过合成调节元件的基因表达
序列为热编码格式，并引入固定量的标准正常噪声。训练有素的U-NET使用预期噪声水平（由时间步骤确定）和单元格类型信息来预测和删除添加的噪声。在整个序列数据集的训练过程中，都重复使用这种噪声预测过程，并具有不同的噪声强度。一旦受过训练，U-NET就可以预测原始DHS内源序列中添加的初始噪声，从而能够生成针对不同细胞类型的新序列。e）要产生一个给定细胞类型标签的新序列，生成了带有随机高斯噪声的热编码的DNA矩阵，U-NET迭代在50个步骤上逐渐融合了该矩阵，逐渐收敛到反映目标细胞类型的特征性的序列。f）用于评估DNA扩散和内源性DHS区域的可及性，调节活性和基序组成的可及性，调节活性和基序组成。g）为基于细胞类型的信号特异性，强度或基序组成选择和解释生成的序列而开发的框架。
金修饰石墨烯硅肖特基中的低频噪声...
我们报告了金纳米粒子 (AuNP) 修饰的石墨烯-硅肖特基势垒二极管的电流-电压特性和低频噪声的结果。测量在环境空气中添加两种有机蒸气四氢呋喃 [(CH 2 ) 4 O; THF] 和氯仿 (CHCl 3 ) 中的任一种进行，在黄光照射 (592 nm) 期间也是如此，接近于测量的金纳米粒子层的粒子等离子体极化频率。当加入四氢呋喃蒸气时（在金修饰的石墨烯-硅肖特基二极管中），我们观察到正向电压 (正向电阻区域) 的直流特性发生变化，而当添加氯仿时（在未修饰的石墨烯-硅肖特基二极管中），在黄光照射下会发生微小的变化。与无照射相比，在黄光照射期间观察到两种气体的低频噪声差异明显较大。与没有 AuNP 层的石墨烯-Si 肖特基二极管相比，AuNP 抑制了噪声强度。我们得出结论，所研究的金装饰肖特基二极管产生的闪烁噪声可用于气体检测。
在约束最小二乘过滤计算上开发高性能量子图像算法
摘要：计算机技术的最新开发可能导致量子图像算法成为热点。量子信息和计算给出了我们的量子图像算法的一些优势，这些算法处理了原始经典图像算法无法解决的有限问题。图像处理为量子图像的应用而哭泣。量子图像上的大多数作品都是理论上的，有时甚至是未抛光的，尽管量子计算机中的现实世界实验已经开始并正在繁殖。但是，正如计算机技术的开发有助于推动技术革命一样，从量子力学，量子信息和极其强大的计算机上提出了一种新的量子图像算法。引入了量子图像表示模型来构建图像模型，然后将其用于图像处理。为了重建或估计点扩散函数，采用了先验知识，并根据相反的处理获得非分类估计。使用最佳的平滑度度量来解决噪声的模糊功能。在约束条件上，确定最小标准函数并估计原始图像函数。对于某些运动模糊和某些噪声污染（例如高斯声音），所提出的算法能够产生更好的恢复结果。另外，应该注意的是，当存在噪声强度非常低的噪声攻击时，基于约束最小二乘过滤的模型仍然可以带来良好的恢复结果，并且具有很强的鲁棒性。随后，讨论实现量子电路和图像过滤的复杂性的仿真分析，并证明当噪声密度较小时，该算法对模糊恢复具有良好的影响。