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World File Search System噪声特性
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2024年9月18日，多伦多市规划部100皇后街西多伦多市，安大略省，M5H 2N2，可能关注的主题：与传统HVAC相比，我正在写的地热HVAC系统对地热HVAC系统的噪声影响澄清。循环泵在地热系统的循环泵位于地下室，并通过热交换器连接到建筑物的循环系统。鉴于这种配置，与循环设备相关的噪声水平不应发生变化，并且应该与传统系统相媲美。热泵安装在每个套件中的热泵设备与传统锅炉和冷却塔应用中使用的热泵设备相似或相同。因此，应与标准套件系统相同的方式处理这些套件中热泵的噪声特性，而没有预期的差异。总而言之，我们认为地热HVAC系统不会呈现与传统HVAC系统不同的噪声影响。如果您还有其他问题或需要其他信息，请随时与我联系。感谢您对此事的关注。真诚，
![arXiv:2307.05253v2 [quant-ph] 2023 年 7 月 12 日](/simg/0\0e27c178ab6f89c986811677e098c52394c52f79.webp)
arXiv:2307.05253v2 [quant-ph] 2023 年 7 月 12 日
量子角度生成器 (QAG) 是一种全新的全量子机器学习模型，旨在在电流噪声中间尺度 (NISQ) 量子设备上生成精确的图像。变分量子电路构成了 QAG 模型的核心，并评估了各种电路架构。结合所谓的 MERA 上采样架构，QAG 模型获得了出色的结果，我们对这些结果进行了详细的分析和评估。据我们所知，这是量子模型首次获得如此精确的结果。为了探索模型对噪声的稳健性，进行了广泛的量子噪声研究。本文证明了在物理量子设备上训练的模型可以学习硬件的噪声特性并生成出色的结果。经验证，即使训练期间量子硬件机器校准变化高达 8% 也可以很好地容忍。为了演示，该模型被用于高能物理学中不可或缺的模拟，以测量粒子能量，并最终在欧洲核子研究中心的大型强子对撞机上发现未知粒子。
误差相关电位变异性：探索对分类和可转移性的影响
摘要 — 脑机接口 (BCI) 允许从大脑到外部应用程序直接通信，以自动检测认知过程，例如错误识别。错误相关电位 (ErrPs) 是当一个人犯下或观察到错误事件时引发的一种特殊大脑信号。然而，由于大脑和记录设备的噪声特性，ErrPs 会因各种其他大脑信号、生物噪声和外部噪声的组合而有所不同，这使得 ErrP 的分类成为一个不简单的问题。最近的研究揭示了导致 ErrP 变化的特定认知过程，例如意识、体现和可预测性。在本文中，我们探索了在通过改变给定任务的意识和体现水平而生成的不同 ErrP 变化数据集上进行训练时分类器可迁移性的性能。特别是，我们研究了当由相似和不同的任务引发时观察性和交互性 ErrP 类别之间的转移。我们的实证结果从数据角度对 ErrP 可转移性问题进行了探索性分析。
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。
提高了CVD双层MOS2字段中的低频噪声...
在MOS 2效应晶体管中，与迁移率或数量依赖性关系相关的电流或电压闪烁是由低频噪声的特征。这种噪声通常可用于评估基于MOS 2的电子设备的应用限制。在这项工作中，通过化学蒸气沉积（CVD）生长的单晶双层MOS 2的低频噪声特性是系统地进行投资的，并发现与基于单层MOS 2通道的低频噪声MOS 2相比，可提供显着的性能改进。在F¼100Hz时，归一化的漏极电流功率频谱密度（S I / I D 2）为2.4 10 10 Hz 1和BiLayer和Monolayer MOS 2转换器分别为3.1 10 9 Hz 1。McWhorter的载流子数量流量模型可以准确地描述1晶体管类型，这表明载流子捕获和通过介电缺陷捕获和去捕获是CVD MOS 2晶体管中1/ F噪声的主要机制。此外，在VBg¼3V时，通过使用后场电压降低了双层MOS 2晶体管的接触电阻，从而在VBg¼3V时实现了最小的WLS I / I D 2的3.1 10 10 L m 2 / hz（其中W是栅极宽度，L是栅极长度）。这些结果表明，CVD双层MOS 2是未来大规模2D-Sementemondoctor的电子应用，具有提高噪声性能的有前途的候选者。
InP 衬底上随机合金厚度 AlGaAsSb 雪崩光电二极管
我们展示了与 InP 衬底几乎晶格匹配的低噪声随机合金 (RA) Al 0.85 Ga 0.15 AsSb（以下简称 AlGaAsSb）雪崩光电二极管 (APD)。与数字合金 (DA) 相比，RA 由于易于生长而易于制造。910 nm 厚的 RA AlGaAsSb 在 450 C 左右的低温下生长，通过抑制吸附原子的表面迁移率来减轻相分离。通过 X 射线衍射、Nomarski 和原子力显微镜图像验证了 RA AlGaAsSb 材料的高质量。电容-电压测量发现背景掺杂浓度为 6-7 10 14 cm 3，表明 RA AlGaAsSb 材料中的杂质密度非常低。电流-电压测量是在室温下黑暗条件和 455 nm 激光照射下进行的。击穿发生在 58 V 时。增益为 10 时，暗电流密度为 70 l A/cm 2 。该值比之前报道的 DA AlAs 0.56 Sb 0.44 APD [Yi 等人，Nat. Photonics 13, 683 (2019)] 低三个数量级，比 DA AlGaAsSb [Lee 等人，Appl. Phys. Lett. 118, 081106 (2021)] 低一个数量级，与 RA AlInAsSb APD [Kodati 等人，Appl. Phys. Lett. 118, 091101 (2021)] 相当。此外，测得的过量噪声显示 k（碰撞电离系数比）较低，为 0.01。这些噪声特性使 RA AlGaAsSb 倍增器适合商业应用，例如光通信和 LiDAR 系统。
伪内扩散模型
摘要 - 基于分数的扩散模型具有显着的生成深度学习，用于图像处理。调查条件模型也已应用于CT重建等反问题。但是，常规方法（最终以白噪声）需要大量的反向过程更新步骤和分数功能评估。为了解决这一局限性，我们提出了一个基于分数扩散模型的替代前进过程，该过程与低剂量CT重建的噪声特性一致，而不是收敛到白噪声。这种方法大大减少了所需的得分功能评估的数量，提高效率并维持放射科医生熟悉的噪声纹理，我们的方法不仅可以加速生成过程，而且还保留了CT噪声相关性，这是临床医生经常批评的深度学习重建的关键方面。在这项工作中，我们严格地为此目的定义了基质控制的随机过程，并通过计算实验对其进行验证。使用来自癌症基因组肝肝肝癌（TCGA-LIHC）的数据集，我们模拟了低剂量CT测量结果并训练我们的模型，将其与基线标量扩散过程和条件扩散模型进行了比较。我们的结果证明了我们的伪内扩散模型的优越性，并在质地上产生高质量重建的能力，这些重建在质地上熟悉的医学专业人员的得分函数评估较少。这一进步为医学成像中更有效和临床上的扩散模型铺平了道路，在需要快速重建或较低辐射暴露的情况下尤其有益。
构建嘈杂的中型量子计算机
由于处于早期阶段，NISQ 设备在硬件和架构方面高度多样化。领先的 QC 供应商（包括 IBM、Rigetti、Google、IonQ 等）采用了截然不同的方法来构建硬件量子比特。为了支持他们的量子比特选择，供应商还选择了不同的指令集和硬件通信拓扑。此外，由于量子比特控制和制造方面存在根本性挑战，QC 系统的硬件噪声也存在差异。虽然这种多样性本身对高效和可移植的应用程序执行构成了挑战，但现在可构建的 QC 硬件与引人注目的现实世界应用程序的资源需求之间也存在巨大差距。许多有趣的应用程序需要具有数千个量子比特和高精度操作的大型系统，但目前的硬件只有不到 100 个量子比特，并且容易出错。为了完全实现实用而强大的 QC，必须采用计算机架构技术和软件工具链来缩小各种算法和设备之间的算法到设备资源差距。为此，我们的文章 2 对量子计算机系统的跨平台特性进行了最深入的探索，并提供了全栈、基准测试驱动的硬件软件分析。从计算机架构的角度来看待量子计算机，我们评估了重要的硬件设计决策（量子比特类型、系统大小、连接性、噪声）、硬件软件接口（门集选择）和软件优化，以解决基本的设计问题：量子计算机系统应该向软件公开哪些指令？指令是否应该在跨不同量子比特类型的设备独立 ISA 中统一？硬件连接性和噪声特性如何影响基准测试性能？编译器可以克服硬件限制吗？为了回答这些问题，我们使用真实系统测量来评估一套量子计算机
量子和量子启发算法中的差分隐私放大
差异隐私 (DP) [1,2] 是一个严格的数学框架，用于在分析和处理数据集的同时保留每个个体的信息。直观地说，差异隐私算法可以学习由 n 个用户组成的数据集的统计属性，但几乎不会泄露每个用户的任何信息。在处理医院数据、银行、社交媒体等敏感数据时，此类机制具有重要意义。除了隐私保护数据分析外，差异隐私还在计算机科学的其他领域找到了多种应用，如机器学习 [3、4、5、6]、统计学习理论 [7、8、9、10]、机制设计 [11]。自其推出以来，已开发出多种用于隐私数据分析设计的分析工具 [12、13、14、15]。最常见的是，这些机制利用诸如在最终输出中添加噪声或将输入随机化之类的技术。可以使用简单的工具（例如基本组合规则和后处理的鲁棒性）对由这些块构建的复杂机制进行松散的分析。然而，实际应用中隐私和实用性之间的固有权衡引发了更细化规则的发展，从而带来了更严格的隐私界限。这个方向的趋势是表明多种随机性来源放大了标准 DP 机制的保证。特别是，已经证明了子采样、迭代、混合和改组等 DP 放大结果 [16，17，18，19]。鉴于过去几十年量子计算和量子信息对计算机科学不同领域产生了重大影响，一个有趣的问题是量子和量子启发算法是否可以增强差异隐私。随着如今噪声中型量子设备 (NISQ) 的出现，这个问题变得更加重要 [20]。一方面，这些设备的噪声特性（之前也被 [21] 所利用），另一方面，量子算法的潜在能力，使得这种量子或混合量子经典机制成为差异隐私角度的一个有趣研究课题。此外，机器学习和差异隐私之间的联系表明，回答这个问题可以带来对量子机器学习能力的有趣见解。
Francesco Maria Puglisi – 个人简历
- 凭借论文“基于氧化铪的电阻式随机存取存储器的紧凑模型”，荣获 2013 年 5 月 29-31 日在意大利帕维亚举行的 ICICDT（国际集成电路设计与技术会议）“最佳学生论文奖”。 - 分别于 2014 年 1 月 13 日和 2017 年 12 月 15 日获得摩德纳雷焦艾米利亚大学校长教授颁发的“杰出国际研究员证书”。 - 凭借在 2015 年最佳博士论文中获得的“2015 年度最佳博士论文奖”。 - 凭借论文“通过随机电报噪声特性探测高 k / 金属栅极鳍式场效应晶体管 (FinFET) 应力作用下的缺陷产生”荣获 2016 年 9 月 12 日至 15 日在瑞士洛桑举行的 2016 年 ESSDERC (第 46 届欧洲固态器件研究会议)“最佳论文奖”。 - 凭借论文“边界陷阱对 InGaAs 量子阱 MOSFET 中磁滞和迁移率测量的影响”荣获 2016 年意大利电子学会 (Gruppo Italiano di Elettronica)“最佳口头报告奖”。 - 凭借论文“SIMPLY：使用 RRAM 紧凑模型设计基于 RRAM 的智能逻辑内存架构”荣获 2019 年 ESSDERC（第 49 届欧洲固态器件研究会议）“最佳论文奖”，2019 年 9 月 23 日至 26 日，波兰卡科夫。 - 凭借论文“二值化神经网络中内存推理的电路可靠性分析”荣获 2020 年 IEEE IIRW（国际综合可靠性研讨会）“最佳学生论文奖”，2020 年 10 月 4 日至 29 日，美国加利福尼亚州 Fallen Leaf Lake。 - 凭借论文“二值化神经网络中内存推理的电路可靠性分析”荣获 AICI（意大利集成电路设计协会）“E. 2010 年至 2012 年期间，卡拉布里亚大学最优秀的工程学研究生获得了“Loizzo 纪念奖”。 - IEEE 学生会员（2012-2014 年）、会员（2015 年至今）。 - IEEE 青年专业人员会员（2015 年至今）。 - IEEE 电子设备协会会员（2018 年）。 - SIE - Società Italiana di Elettronica 会员（2013 年至今）。