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World File Search System实际设备
迈向经典错误校正量子内存
基于数值优化的实现实际设备门和参数，我们研究了相位频率（重复）代码的性能，该代码在载有单粒细胞量子量子的线性芯片（GAAS）量子点的线性阵列上。我们首先使用电路级别和现象学噪声的简单误差模型来检查代码的预期性能，例如，报告的电路级去极化噪声阈值约为3％。然后，我们使用最大样本和最小匹配的解码器进行密度 - 矩阵模拟，以研究实现真实设备的消除，读出误差以及准危机以及快速门噪声的效果。考虑到量子读数误差与dephasing时间（t 2）之间的权衡，我们确定了位于实验范围内的相位闪光代码的子阈值区域。
TMS5704357-SEP 生产流程和可靠性报告
新设备可以通过对实际设备进行全面的质量和可靠性测试或使用通过“相似性认证”(QBS) 规则认证的先前认证的设备来认证。通过建立新设备与先前认证的设备之间的相似性，可以消除重复测试，从而及时发布生产。采用 QBS 方法时，重点是确定先前认证的产品与正在考虑的新产品之间的差异。技术、产品、测试参数或封装的 QBS 规则应定义哪些属性需要保持不变才能应用 QBS 规则。将审查预期和允许变化的属性，并根据上述可靠性影响评估制定 QBS 计划，指定需要哪些全套环境压力子集来评估这些变化的可靠性影响。应审查每台新设备是否符合适用于该设备的 QBS 规则集。有关更多信息，请参阅 JEDEC JESD47。
标量弹性动力学与非厄米量子力学的联系
近年来，量子理论与弹性动力学（一种从现象学角度描述材料随时间变化的宏观响应的理论）之间的思想交流十分活跃。在这里，我们开辟了一条从非厄米量子力学中转移更多工具的途径。我们首先确定一维无体力弹性动力学方程与时间无关的薛定谔方程之间的异同，并找出两者等价的条件。随后，我们展示了非厄米微扰理论在确定弹性系统响应中的应用；使用量子力学方法计算具有开放边界的异质固体中的泄漏模式和能量衰减率；以及在这些组件的光谱中构建简并性。后者的结果可能具有技术意义，因为它引入了一种通过在简单的弹性系统中设计它们来利用与非厄米简并性相关的异常波动现象的方法，用于实际设备。作为此类应用的一个示例，我们展示了如何利用简并异常点附近的独特拓扑结构，将按照我们的方案设计的具有两个简并剪切状态的弹性板组件用于增强灵敏度的质量传感。
使用人工智能预测设备故障
诸如制造，能源，运输和医疗保健等行业在很大程度上依赖于复杂的机械，并且其操作中的任何干扰都会对整个供应链产生级联的影响。传统维护策略通常在解决设备故障的动态性质时通常不足以解决设备的动态性质，这会导致在降低设备的范围，而在降低设备的情况下，它会导致降低设备的范围，而在降低设备时，它会导致降落，而降低了降低的设备，该设备降低了降低的范围，该设备降低了降低的范围。风险和增加的维修费用。基于时时间的维护仪，涉及以预定的间隔进行维护，而无论实际设备状况如何导致不必要的维护成本和潜在的设备故障，如果间隔未最佳设置。所有这些方法都缺乏预测失败的能力并根据实际设备条件进行优化维护时间表（Nguyen等人，2022年）。在本文中，我们探讨了AI在预测各个行业的设备故障中的作用，评估对各种AI和机器学习技术在失败预测中的挑战，讨论AI的各种AI和机器学习技术的有效性失败预测。
具有多级功能的RRAM设备增强的紧凑型模型的波浪数字仿真
索引术语 - RRAM，1T-1R，建模，波浪数字化效果，回忆系统，Neuromorhpic摘要 - RRAM DECICES的可靠而紧凑的建模对于支持包括它们在内的新技术的发展至关重要。后者包括广泛的应用，例如神经形态网络中的内存计算或熟悉逻辑。所考虑的基于HFO 2的RRAM设备的主要优势是它们的CMOS兼容性，这使它们可以在当前的应用中使用。但是，RRAM的一个问题是它们的制造仍然导致设备的变化。这使得以实验方式测试有抱负的技术的功能是一项挑战。这项工作致力于1T-1R RRAM设备的紧凑建模和有效的设备。具体来说，我们旨在基于Stanford-PKU模型提供增强的模型，该模型可在任何模拟平台上使用，例如Spice，Verliog-A，甚至是标准ODE求解器，以模拟多级功能的RRAM设备。此外，我们基于Wave数字概念提供了一个算法模型，该模型允许实时模拟所考虑的RRAM设备。使用后者，我们展示了增强模型的滞后，以表现出与实际设备测量值的惊人相似之处。
三菱宇部水泥株式会社
• 联合开发环保混凝土 我们与清水建设株式会社合作开发了一种环保混凝土，用炼钢副产品高炉矿渣替代了约80%的水泥。与传统混凝土相比，这可减少生产过程中的二氧化碳排放量约80%。 • 在水泥制造过程中，利用实际设备启动全球首个氨混燃试验 我们利用宇部水泥工厂的现有设备，在水泥窑（燃烧炉）和煅烧炉中以氨为热能来源启动试验燃烧。氨在燃烧过程中不排放二氧化碳，因此作为下一代能源备受关注。在这次试验中，我们将逐步提高氨混燃率，目标是热值为30%，解决与能源转换相关的任何挑战，并实施适当的对策。 • 联合评估先进的碳捕获和储存* 1 和碳捕获、利用和储存* 2 项目 我们与三井物产株式会社联合开展研究，旨在马来西亚和日本之间针对水泥生产过程中的二氧化碳排放进行碳捕获和储存，以实现碳中和。我们还与大阪燃气株式会社联合开展了碳捕获、利用和储存研究。
量子计算机受控门操作的初态相关优化
将量子算法编码到量子电路中没有唯一的方法。由于量子比特数、连接性和相干时间有限，量子电路优化对于充分利用近期量子设备至关重要。我们引入了一种名为 Aqcel 的新型电路优化器，旨在根据电路的初始状态从受控门中删除冗余的控制操作。特别地，Aqcel 可以通过使用量子计算机识别零振幅计算基态，从多项式计算资源中的多控门中去除不必要的量子比特控制，即使所有相关量子比特都纠缠在一起。作为基准，Aqcel 部署在用于模拟高能物理中的终态辐射的量子算法上。对于这个基准，我们已经证明 Aqcel 优化的电路可以用少得多的门产生等效的终态。此外，当将 Aqcel 与嘈杂的中型量子计算机一起部署时，它可以通过截断低于某些阈值的低振幅计算基础状态来有效地生成与原始电路近似的量子电路，并且保真度很高。我们的技术可用于各种量子算法，为进一步简化量子电路以使其对实际设备更有效开辟了新的可能性。
自闭症诊断从脑电图信号到机器学习算法
abtract。通过社会沟通和重复行为不足而认识到的一种神经发育障碍，被缩写为自闭症谱系障碍（ASD）。诊断自闭症的最实际设备之一是脑电图（EEG）信号，它准确地代表了大脑的功能。每个个体的记录的脑电图都包含大量数据，这些数据很难在视觉上学习和检查。机器学习算法的主要目标是以最终接近人脑的诊断方式训练机器。在本文中评估了在自闭症诊断的特征提取块中进一步开发深度学习能力的适当策略。为此，卷积神经网络（CNN）结构参与检查可用数据以提取功能。涉及支持向量机（SVM），线性判别分析（LDA），决策树（DT），简单贝叶斯分类（GNB）和随机森林（RF）的五个机器学习分类器（SVM）。通过SVM，LDA，DT，GNB和RF分类器获得的精度百分比分别为100、82、80.5、100和100％。通过应用不同的机器学习方法，这种提出的用于特征提取和分类的卷积神经网络的方法可以产生高临界性，即使不是比其自闭症诊断的同类方法相似。
2DHetero：hBN/石墨烯 2D 异质结构
石墨烯是一种二维材料，以其出色的电子特性而闻名。然而，为了在实际设备中利用这些特性，必须大大减少与基板和任何周围材料的电子耦合。六方氮化硼 (hBN) 是另一种二维材料，在这方面非常有前景。它既可用于将石墨烯与基板隔离，也可用于作为栅极介电材料。虽然通过机械剥离和转移获得的设备确实证实了石墨烯/hBN 异质结构的强大潜力，但可扩展且可靠的生长技术仍有待证明：开发制造二维异质结构的新方法非常重要。通过结合项目合作伙伴的专业知识和资源，拟议研究的目的是探索和开发在与 Si 微电子兼容的基板上制造石墨烯/hBN 异质结构的各种方法。为了实现这些目标，石墨烯/hBN 异质结构将通过两种主要方法生长：分子束外延和化学气相沉积。该项目过程中开发的特定成核增强横向图案化技术可能会改善该工艺。将应用先进的显微镜和光谱技术来提供有关薄膜形态、晶体学、化学和电学特性的信息。将通过从头算密度泛函理论进行原子计算，并辅以大规模动力学蒙特卡罗模拟，以了解生长机制和最佳工艺条件。
计算量子电路量子脆弱性因子的系统方法
摘要 — 量子计算是近年来最有前途的技术进步之一。量子比特对噪声高度敏感，噪声会使输出变得毫无用处。最近有研究表明，超导量子比特极易受到外部故障源（如电离辐射）的影响。当超导量子比特大规模采用时，辐射引起的错误预计将成为量子比特可靠性的严峻挑战。我们提出了一种评估瞬态故障对超导芯片上量子电路执行的影响的方法。受广泛用于经典计算的架构和程序脆弱性因子的启发，我们提出了量子脆弱性因子 (QVF) 来衡量量子比特损坏对电路输出的影响。我们根据对真实机器和辐射实验的最新研究，对故障进行建模，并设计故障注入器。我们报告了在三种算法上发现的超过 388,000,000 次故障注入（考虑单故障和双故障），从而确定了最有可能影响输出的故障和量子比特。我们给出了如何在实际设备中映射量子比特以减少输出误差并降低辐射引起的损坏修改输出的概率的指南。最后，我们将模拟与物理量子计算机上的实验进行了比较。