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World File Search System噪声模型
基于直方图的自动分割：从 SEM 图像中分割集成电路结构的新方法
摘要 — 在逆向工程和硬件保证领域，大多数数据采集是通过电子显微镜技术（如扫描电子显微镜 (SEM)）完成的。然而，与光学成像中的同行不同，只有有限数量的技术可用于增强和提取原始 SEM 图像中的信息。在本文中，我们介绍了一种从 SEM 图像中分割出集成电路 (IC) 结构的算法。与本文讨论的现有算法不同，该算法是无监督的、无参数的，并且不需要关于噪声模型或目标图像中特征的先验信息，这使得它在低质量图像采集场景中也有效。此外，还报告并讨论了该算法在 IC 中各种结构和层上的应用结果。索引术语 — 逆向工程、硬件保证、SEM、分割
电子与通信工程VII-期限...
模拟器和Layout编辑器。研究由于VLSI技术的进步，研究各种问题。使用各种逻辑方法及其局限性研究数字电路。在VLSI技术的背景下突出电路设计问题。课程内容：I单元I实践考虑和VLSI设计介绍，集成电路的大小和复杂性，微电子领域的大小和复杂性，IC生产过程，处理步骤，包装和测试，MOS流程，NMOS流程，CMOS流程，CMOS流程，双极技术，双极技术，混合技术，设计规则和过程参数。单元II设备建模DC模型，小信号模型，MOS模型，高频和小信号的MOSFET模型，短通道设备，子阈值操作，MOSFET的噪声源建模，二极管模型，双极模型，被动组件模型。单元III电路模拟引入，使用SPICE，MOSFET模型，1级大信号模型，2级信号模型，高频模型，高频模型，MOSFET的噪声模型，大信号二极管电流，高频BJT模型，BJT噪声模型，BJT的温度依赖性。单元IV结构化的数字电路和系统随机逻辑和结构化逻辑形式，寄存器存储电路，准静态寄存器单元，敏锐的寄存器单元，微观编码控制器，微处理器设计，收缩期阵列，位序列处理元件，Algotronix。单元V CMOS处理技术基本CMOS技术，基本的N-Well CMOS过程，双浴缸工艺，CMOS ProcessEnhancement，互连和电路元素，布局设计规则，锁存规则，锁存，物理起源，锁存触发，锁存触发，预防预防，内部闩锁预防技术。
ECAC.CEAC 文件 29 第 3 版第 1 卷
这份新指南分为两卷 1，旨在克服这些限制。第 2 卷主要为那些建造和维护飞机噪声轮廓模型的人而设计，取代了 Doc 29 第 2 版。其内容代表了国际上认可的当前最佳实践，并在现代飞机噪声模型中得到实施。它没有列出计算机代码，但它确实完整描述了可以编程创建计算机代码的算法。对于那些只想更新现有软件的人，Doc 29 第 2 版的更改和改进被标识出来。一个重大的进步是，推荐的模型链接到一个综合性的国际数据库网站，该网站提供了实施它所需的基本飞机噪声和性能数据。
知识UCHICAGO-芝加哥大学
2通过Qutrits对量子电路的渐近改进6 2.1简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6 2.2背景。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 2.3先前的工作。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.1 qudits。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 2.3.2概括的to奥利门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 2.4电路构造。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.1密钥直觉。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。14 2.4.2概括的to奥利门。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 2.5应用于算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.5.1人工量子神经元。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 2.5.2 Grover的算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.5.3增量器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。17 2.5.4算术电路和Shor的算法。。。。。。。。。。。。。。。18 2.5.5误差校正和容错性。。。。。。。。。。。。。。。。。。18 2.6模拟器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。19 2.6.1噪声模拟。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 2.6.2模拟器fifi city。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>22 2.7噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>23 2.7.1偶然的噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 2.7.2超容器QC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>24 24 2.7.3被困的离子171 yb + qc。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>25 2.8结果。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 2.9讨论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 2.10客户噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31 2.10.1通用噪声模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>31 2.10.2超导QC。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 2.10.3被困的离子171 yb + qc。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>34 div>
问题集 3，100 分
错误率 p ad = 1 − e − tg /T 1 和 p pd = 1 − e − 2 tg /T ϕ 取决于门时间 tg、量子比特弛豫时间 T 1 和失相时间 T ϕ = 2 T 1 T 2 / (2 T 1 − T 2 )，其中 T 2 是量子比特相干时间。由于 tg 取决于正在执行的门，因此该噪声模型假设每个门的错误率都不同。为便于分析，我们假设单量子比特门错误率 p ad, 1 q = p pd, 1 q ≡ p 1 = 10 − 4 和双量子比特错误率 p ad, 2 q = p pd, 2 q = p 2 = 10 − 2 。这些值与当前硬件的值非常接近。在这里，我们将研究一个由两个噪声量子比特组成的系统。
![ARXIV：2011.13143V2 [QUANT-PH] 8 JUL 2021
AFV封面
识别出口受控信息
可编程的，直接的空间脉冲塑形器，纳米秒记录，具有picsecond的分辨率](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0fa1d6fbbeea7fbbd23e220766217ebf957520ae.webp)
ARXIV：2011.13143V2 [QUANT-PH] 8 JUL 2021 AFV封面 识别出口受控信息 可编程的，直接的空间脉冲塑形器，纳米秒记录，具有picsecond的分辨率
在量子信息应用程序（例如量子计算和量子通信）中构建和演示较大的更高质量的量子设备，因此对存储量子状态的高质量量子记忆的需求变得越来越紧迫。未来的量子设备可能会使用各种物理硬件，其中一些主要用于处理量子信息，而其他用于存储。在这里，我们研究了量子信息的结构与各种可能的量子内存实现的物理噪声模型的相关性。通过对各种有趣的量子状态的不同噪声模型和近似分析公式的数值模拟，我们提供了与不同结构的量子硬件之间的比较，包括基于量子和Qudit的量子记忆。我们的发现指向不同量子记忆中量子信息相对寿命的简单，实验相关的公式，并且与混合量子设备的设计相关。
噪声和结构对量子信息的影响...
在量子信息应用程序（例如量子计算和量子通信）中构建和演示较大的更高质量的量子设备，因此对存储量子状态的高质量量子记忆的需求变得越来越紧迫。未来的量子设备可能会使用各种物理硬件，其中一些主要用于处理量子信息，而其他用于存储。在这里，我们研究了量子信息的结构与各种可能的量子内存实现的物理噪声模型的相关性。通过对各种有趣的量子状态的不同噪声模型和近似分析公式的数值模拟，我们提供了与不同结构的量子硬件之间的比较，包括基于量子和Qudit的量子记忆。我们的发现指向不同量子记忆中量子信息相对寿命的简单，实验相关的公式，并且与混合量子设备的设计相关。
与公共未标记数据的非交互性本地隐私模型中的PAC学习半空间
在本文中，我们研究了非交互性局部差异隐私模型（NLDP）中PAC学习半空间的问题。为了违反指数样本复杂性的障碍，先前的结果研究了一个轻松的设置，在该设置中，服务器可以访问一些其他公共但未标记的数据。我们继续朝这个方向朝着这个方向前进。特别是，我们考虑标准设置下的问题，而不是以前研究的较大的保证金设置。在对基础数据分布的不同温和假设下，我们提出了两种基于Massart噪声模型和自我监督的学习方法，并表明可以实现仅在私人和公共数据的其他术语中以其他方式线性的样品复杂性，这显着改善了先前的结果。我们的方法也可以用于其他私人PAC学习问题。1
用于量子误差缓解的通用采样下限
出于抑制噪声对中型量子设备影响的迫切需求，已经提出了许多量子误差缓解协议。然而，它们的普遍潜力和局限性仍然难以捉摸。特别是，要了解量子误差缓解的最终可行性，必须表征基本采样成本——任意缓解协议必须运行多少次有噪声的量子设备。在这里，我们建立了量子误差缓解采样成本的通用下限，以高概率实现所需的精度。我们的界限适用于一般的缓解协议，包括涉及非线性后处理的协议和尚未发现的协议。结果表明，对于各种噪声模型，缓解误差的广泛协议所需的采样成本必须随着电路深度呈指数增长，揭示了有用的有噪声的近期量子设备可扩展性的基本障碍。
强化学习解码器容忍故障量子计算
抽象拓扑校正代码，尤其是表面代码，目前为大规模容忍量子计算提供了最可行的路线图。因此，在实验性现实且具有挑战性的综合征测量值的背景下，在无需任何最终读取物理量子的情况下，获得了这些代码的快速，灵活解码算法至关重要。在这项工作中，我们表明，解码此类代码的问题自然可以作为解码剂与代码环境之间重复相互作用的过程进行重新重新校正，可以将强化学习的机械应用于该过程，以获取解码剂。原则上，该框架可以通过对环境建模电路噪声进行实例化，但我们通过使用DEEPQ学习来朝着该目标迈出第一步，以获取各种简化的现象学噪声模型的解码剂，这些模型会产生故障综合征测量值，而不包括在完整电路噪声模型中出现的错误的传播。