XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System子集
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
b'摘要。我们提出了用于解决随机子集和实例的新型经典和量子算法。首先，我们改进了 Becker-Coron-Joux 算法 (EUROCRYPT 2011)，将 e O 2 0 . 291 n 降低到 e O 2 0 . 283 n，使用更一般的表示，其值在 {\xe2\x88\x92 1 , 0 , 1 , 2 } 中。接下来，我们从几个方向改进了该问题的量子算法的最新技术。通过结合 Howgrave-Graham-Joux 算法 (EUROCRYPT 2010) 和量子搜索，我们设计了一种渐近运行时间为 e O 2 0 的算法。 236 n ，低于 Bernstein、Je\xef\xac\x80ery、Lange 和 Meurer (PQCRYPTO 2013) 提出的基于相同经典算法的量子行走成本。该算法的优势在于使用带有量子随机存取的经典存储器，而之前已知的算法使用量子行走框架，需要带有量子随机存取的量子存储器。我们还提出了用于子集和的新量子行走，其表现优于 Helm 和 May (TQC 2018) 给出的先前最佳时间复杂度 e O 2 0 . 226 n 。我们结合新技术达到时间 e O 2 0 . 216 n 。这个时间取决于 Helm 和 May 形式化的量子行走更新启发式方法，这也是之前的算法所必需的。我们展示了如何部分克服这种启发式方法，并获得了一个量子时间为 e O 2 0 的算法。 218 n 只需要标准的经典子集和启发式方法。'
Karina Kasztelnik* 利用人工智能子集数据分析预测美国国家银行财务失败的创新经验模型
摘要：本研究的主要目的是调查 2008 年经济大衰退对国家银行股权投资估值的影响，并创建一个预测美国国家银行财务失败的实证模型。研究的重点时期为 2009 年至 2012 年，使用公共数据来源。尚不清楚国家银行的股票价值投资在多大程度上基于股本回报率。这项因果比较研究探讨了国家银行的市盈率价值投资对其股本回报率的影响程度，以及这些银行的股息收益率方面的股票价值投资对其股本回报率的影响程度。我们使用统计建模和机器学习模型来查找输入数据中的隐藏模式。本研究的主要发现是，2012 年的每股收益中位数和 2009 年的股息收益率明显高于 2009 年和 2012 年的股本回报率中位数。此外，2012 年的股息收益率明显低于 2012 年的股本回报率中位数。这些发现有助于我们更好地理解银行如何利用人工智能的新机器学习功能来预测财务失败，从而通过创新的风险测量工具建立预警系统。
供体-受体电子能量转移过程中的振动能量重新分布：识别活性正常模式子集的标准†
供体和受体发色团单元之间的电子能量转移以伴随的振动能量重新分布为特征。通过耦合位于供体/受体部分上的激发态，识别积极参与供体-受体电子能量转移的振动，代表了该过程的宝贵足迹，也是操纵新型光电器件中能量耗散效率的可能方法。10–14 我们将这些原子核运动称为“主动”振动模式。基于激发态红外光谱的实验技术 15–17 可用于分配和识别激发态动力学中的结构变化和光化学途径。此外，超快时间分辨瞬态红外和拉曼光谱 18–34 可用于评估各种有机化合物的振动能量弛豫速率，18–22,24,26–28,30,35
供体-受体电子能量转移过程中的振动能量重新分布：识别主动正常模式子集的标准
共轭供体-受体体系中的光诱导电子能量转移自然伴随着接受过量电子能量的分子内振动能量重分布。在此，我们使用非绝热激发态分子动力学模拟，在共价连接的供体-受体分子二元体系中模拟这些过程。我们分析不同的互补标准，系统地识别积极参与供体受体（S2S1）电子弛豫的振动简正模式子集。我们根据所涉及的不同势能面（PES）定义的状态特定简正模式来分析能量转移坐标。一方面，我们识别在电子跃迁过程中对原子核上的主要驱动力方向贡献最大的振动，用供体和受体电子态之间的非绝热导数耦合矢量表示。另一方面，我们监测简正模式的过量能量瞬态积累及其分子内能量重分布通量。我们观察到，活跃模式的子集根据它们所属的 PES 而变化，并且这些模式经历了最显著的重排和混合。促进供体 受体能量汇集的核运动可以主要集中在 S 2 态的一个或两个正常模式上，而在能量转移事件之后，它们会分散到 S 1 态的多个正常模式中。
面向下一代太空应用的光子集成电路 (PIC)
即插即用：硅光子模块将电子数据转换为光子，然后再转换回来。硅电路帮助光调制器将电子数据编码为几种颜色的光脉冲。光通过光纤传输到另一个模块，光电探测器将光重新转换为电子比特。电子数据再次由硅电路处理并发送到适当的服务器。
电子与光子集成电路计划（EPIC）
EPIC 计划下硅光子学平台的成功开发和可行性验证使一系列国防应用成为可能。这些应用包括先进的定位、导航和授时 (PNT) 技术、自主导航、远程 3-D 测绘和高速通信。由于这些贡献以微电子行业长期采用的制造工艺和设备为基础，它们催化了硅光子学的商业化。这种新型技术已被大学、商业公司、国防部和代工服务提供商迅速采用，这些供应商可以根据电路设计师的规格制造微系统。此外，EPIC 催生的制造生态系统简化了创新光子电路概念的快速原型设计。
氮化硅光子集成电路原型制作及小批量生产
免责声明 - 本信息按“原样”提供，不作任何陈述或保证。Imec 是 IMEC International（根据比利时法律成立的法人实体，名称为“stichting van openbaar nut”）、imec Belgium（由弗兰德政府支持的 IMEC vzw）、imec the Dutch（Stichting IMEC Nederland，由荷兰政府支持的 Holst Centre 的一部分）、imec Taiwan（IMEC Taiwan Co.）、imec China（IMEC Microelectronics (Shanghai) Co. Ltd.）、imec India（Imec India Private Limited）、imec Florida（IMEC USA 纳米电子设计中心）活动的注册商标。
化学计量晶体中稀土离子集合的量子处理
小型量子处理器有助于使量子网络变得实用且对错误具有鲁棒性。例如，在基于测量的量子中继器中，多量子比特处理器可以净化纠缠[1-3]，消除光子传输过程中由退相干引起的误差。小型处理器可用于生成某些容错通信方案 [5] 或盲量子计算 [6] 所需的簇状态 [4]。如果处理器之间能产生足够强的耦合，那么可扩展的分布式量子计算 [7,8] 将成为可能。适合制造小型量子处理器的物理系统与全尺寸量子计算的物理系统可能非常不同，全尺寸量子计算的主要关注点是扩展到大量量子比特。小型处理器可以优先考虑高量子比特互连性和强量子比特相互作用。这些特性表明系统内的量子比特彼此靠近，例如固体中的自旋簇。这些自旋团簇需要强光耦合，因为上述大多数小型处理器应用都是光学接口。此外，工作波长和带宽应与其他网络元件和光通道相匹配。这种光寻址自旋团簇系统的一个著名例子是金刚石中的氮空位 (NV) 中心与附近一组随机的 13 C 核自旋耦合 [9-11]。在本文中，我们提出了一种用于生成小型量子处理器的自旋团簇系统：稀土晶体中掺杂剂周围的稀土宿主离子（见图 1）。在这样的系统中可以解析数十个量子比特，而短的离子间距离意味着量子比特之间存在强相互作用。稀土离子具有光学可访问的超精细自旋态，具有较长的光学和自旋相干性
用于集成在电子集成电路上方的光子层的 CMOS 兼容沉积材料
摘要 — 近年来，硅光子学引起了越来越多的关注，主要用于微电子电路或生物传感应用中的光通信光互连。主要在绝缘体上硅平台上制造的用于 CMOS 兼容制造的基本无源和有源元件（包括探测器和调制器）的开发已达到如此高的性能水平，以至于应该解决硅光子学与微电子电路的集成挑战。由于晶体硅只能从另一个硅晶体中生长，因此无法在这种状态下沉积，因此光学器件通常仅限于单层。另一种方法是使用后端 CMOS 制造工艺在 CMOS 芯片上方集成光子层。本文讨论了用于此目的的各种材料，包括氮化硅、非晶硅和多晶硅。关键词 — 硅光子学、CMOS、集成。