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World File Search System多路复用
使用多路复用检测器阵列减少死区时间和提高光子耦合检测速率
我们提出了一种光子计数检测系统方案，通过抑制探测器死区的影响，该系统可以在比其他方式更高的入射光子速率下运行。该方法使用 N 个探测器阵列和一个 1×N 光开关，并带有控制电路将输入光引导到实时探测器。我们的计算和模型突出了该技术的优势。具体来说，使用这种方案，一组 N 个探测器可提高运行速率，这种提高可以超过单个探测器死区时间减少 1/ N 所获得的改进，即使可以生产出死区时间改进如此大的单个探测器也是如此。我们为连续和脉冲光源建立了系统模型，这两种光源对于量子计量和量子密钥分发应用都很重要。
量子点条形码与微流体和信号处理的融合，用于多路复用高通量传染病诊断
通过纳米和微技术（量子点和微流体）的融合，我们创建了一个能够对人类血清样本中的传染性病原体进行多重、高通量分析的诊断系统。作为概念验证，我们展示了能够检测全球最流行的血液传播传染病（即乙型肝炎、丙型肝炎和 HIV）血清生物标志物的能力，样本量少（<100 µ L），速度快（<1 小时），灵敏度比目前可用的 FDA 批准方法高 50 倍。我们进一步展示了同时检测血清中多种生物标志物的精确度，交叉反应性最小。该设备可以进一步发展成为便携式手持式即时诊断系统，这将代表发达国家和发展中国家在检测、监测、治疗和预防传染病传播方面的重大进步。
使用片上低温 CMOS 有源电感器进行多路复用量子器件的阻抗测量
在寻求可扩展的量子处理器的过程中，人们投入了大量精力来开发低温经典硬件，以控制和读出越来越多的量子比特。当前的工作提出了一种称为阻抗测量的新方法，该方法适用于测量连接到谐振 LC 电路的半导体量子比特的量子电容。阻抗测量电路利用互补金属氧化物半导体 (CMOS) 有源电感器在谐振器中的集成，具有可调谐振频率和品质因数，从而能够优化量子器件的读出灵敏度。实现的低温电路允许快速阻抗检测，测得的电容分辨率低至 10 aF，输入参考噪声为 3.7 aF/ffiffiffiffiffi Hz p。在 4.2 K 时，有源电感的功耗为 120 μW，此外还有片上电流激励（0.15 μW）和阻抗测量电压放大（2.9 mW）的额外功耗。与基于色散 RF 反射测量的常用方案（需要毫米级无源电感）相比，该电路的占用空间明显减小（50 μ m 3 60 μ m），便于将其集成到可扩展的量子经典架构中。阻抗测量法已被证明是一种
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基于多核纤维的太空分层多路复用网络的深增强学习RMSCA [邀请教程]
对网络能力的不断升级的要求催化了太空层多路复用（SDM）技术的采用。随着多核光纤（MCF）制造的持续进展，基于MCF的SDM网络被定位为可行且有前途的解决方案，可在多维光学网络中实现更高的传输能力。然而，借助基于MCF的SDM网络提供的广泛网络资源带来了传统路由，调制，频谱和核心分配（RMSCA）方法的挑战，以实现适当的性能。本文提出了一种基于基于MCF的弹性光网（MCF-eons）的深钢筋学习（DRL）的RMSCA方法。在解决方案中，具有基本网络信息和碎片感知奖励函数的新型状态表示旨在指导代理学习有效的RMSCA策略。此外，我们采用了一种近端策略优化算法，该算法采用动作面膜来提高DRL代理的采样效率并加快培训过程。用两个不同的网络拓扑评估了所提出的算法的性能，其交通负荷不同，纤维具有不同数量的核心。结果证实，所提出的算法在将服务阻断概率降低约83％和51％方面优于启发式方法和最先进的基于DRL的RMSCA算法。此外，提出的算法可以应用于具有和没有核心切换功能的网络，并且具有与现实世界部署要求兼容的推理复杂性。
初级视觉皮层的解剖学和神经生理学数据足以重现类似大脑的视觉功能多路复用
10 处理视觉信息的大脑神经网络具有与人工智能中常用于视觉处理的神经网络（例如卷积神经网络 (CNN)）的结构特性截然不同的结构特性。但这些结构差异与网络功能之间的关系仍不得而知。我们分析了 V1 区大规模模型的视觉处理能力，该模型可以说是目前最全面的解剖和神经生理数据积累。事实证明，其网络结构可以诱导大脑的许多典型视觉处理能力，特别是能够多路复用不同的视觉处理任务，也可以处理时间分散的视觉信息，并且对噪声具有显著的鲁棒性。该 V1 模型还表现出大脑的许多典型神经编码特性，这解释了其出色的噪声鲁棒性。由于大脑中的视觉处理比常见计算机硬件中 CNN 的实现更加节能，这种类似大脑的神经网络模型也可能对技术产生影响：作为更节能的神经形态硬件中视觉处理的蓝图。
AI 2.0 将如何塑造内存格局
• 多路复用两个数据流使内存总线能够以大约 2 倍于原生 DRAM 的速度运行 • 克服了 DRAM 设备扩展的限制 • 建立并扩展了更高模块智能的趋势，以提供更大的带宽和容量 • MRDIMM 采用多路复用来扩展 DDR5 性能路线图
美国科学促进会-美国国家科学基金会
持久、高分辨率、超薄且灵活的神经接口对于精确的大脑映射和高性能神经假体系统至关重要。要扩展到对大脑大区域的数千个位置进行采样，需要集成供电电子设备，将许多电极多路复用到几根外部电线上。然而，现有的多路复用电极阵列依赖于封装策略，而这些策略的植入寿命有限。在这里，我们开发了一种灵活的多路复用电极阵列，称为“神经基质”，可在啮齿动物和非人类灵长类动物中提供稳定的体内神经记录。神经基质可持续使用一年以上，并使用一千多个通道对厘米级的大脑区域进行采样。本文描述的持久封装（预计至少可持续 6 年）、可扩展的设备设计和迭代体内优化是克服下一代神经技术面临的当前障碍的重要组成部分。
科学期刊 - 罗杰斯研究小组
持久、高分辨率、超薄且灵活的神经接口对于精确的大脑映射和高性能神经假体系统至关重要。要扩展到对大脑大区域的数千个位置进行采样，需要集成供电电子设备，将许多电极多路复用到几根外部电线上。然而，现有的多路复用电极阵列依赖于封装策略，而这些策略的植入寿命有限。在这里，我们开发了一种灵活的多路复用电极阵列，称为“神经基质”，可在啮齿动物和非人类灵长类动物中提供稳定的体内神经记录。神经基质可持续使用一年以上，并使用一千多个通道对厘米级的大脑区域进行采样。本文描述的持久封装（预计至少可持续 6 年）、可扩展的设备设计和迭代体内优化是克服下一代神经技术面临的当前障碍的重要组成部分。
