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使用电阻记忆和超声波换能器进行神经形态物体定位
现实世界的传感处理应用需要紧凑、低延迟和低功耗的计算系统。混合忆阻器-互补金属氧化物半导体神经形态架构凭借其内存事件驱动计算能力，为此类任务提供了理想的硬件基础。为了展示此类系统的全部潜力，我们提出并通过实验演示了一种用于现实世界对象定位应用的端到端传感处理解决方案。从仓鸮的神经解剖学中汲取灵感，我们开发了一种生物启发的事件驱动对象定位系统，将最先进的压电微机械超声换能器传感器与基于神经形态电阻式存储器的计算图结合在一起。我们展示了由基于电阻式存储器的巧合检测器、延迟线电路和全定制超声传感器组成的制造系统的测量结果。我们使用这些实验结果来校准我们的系统级模拟。然后使用这些模拟来估计对象定位模型的角度分辨率和能量效率。结果揭示了我们的方法的潜力，经评估，其能量效率比执行相同任务的微控制器高出几个数量级。
利用能量-...的高维量子密钥分发
摘要 基于纠缠的量子密钥分发 (QKD) 是量子通信的重要组成部分，因为它具有源无关的安全性以及构建大规模量子通信网络的潜力。然而，在长距离光纤链路上实现基于纠缠的 QKD 仍然具有挑战性，尤其是在部署的光纤上。在本文中，我们报告了一种实验性的 QKD，它使用能量-时间纠缠的光子对在 242 公里的光纤上传输（包括一段 19 公里的部署光纤）。QKD 是通过具有高维编码的色散光学 QKD (DO-QKD) 协议实现的，以更有效地利用巧合计数。根据量子信道中光脉冲的分布，开发了一种可靠的、高精度的长距离纠缠 QKD 时间同步技术。我们的系统可以连续运行 7 天以上，无需主动偏振或相位校准。我们最终在渐近和有限尺寸范围内分别生成了安全密钥速率为 0.22 bps 和 0.06 bps 的安全密钥。这表明，如果满足对时间同步的高要求，基于纠缠的 DO-QKD 是可靠的，可用于现场的长距离实现。
集成 SiC 平台中的纠缠光子对生成
摘要：纠缠在量子信息处理中起着至关重要的作用。由于其独特的材料特性，碳化硅最近成为可扩展实现先进量子信息处理能力的有希望的候选者。然而，迄今为止，在碳化硅中仅报道了核自旋的纠缠，而纠缠光子源，无论是基于块体还是芯片级技术，仍然难以捉摸。在这里，我们首次报告了集成碳化硅平台中纠缠光子源的演示。具体而言，通过在4H绝缘体上碳化硅平台中的紧凑微环谐振器中实现自发四波混频，在电信C波段波长处有效地产生强相关的光子对。在泵浦功率为 0 时，最大巧合与意外比率超过 600。17 mW，对应的成对率为 ( 9 ± 1 ) × 10 3 对/秒。针对此类信号-闲置光子对创建并验证了能量-时间纠缠，双光子干涉条纹的可见度大于 99%。还测量了预期的单光子特性，预期的 𝑔 ( 2 ) ( 0 ) 约为 10 − 3 ，表明 SiC 平台有望成为量子应用的完全集成、CMOS 兼容的单光子源。
![arXiv:2501.06192v1 [cs.AI] 2024 年 12 月 20 日](/simg/1\18a616a2c6c485cd3f76d85f5dd2d11d4fdbb1f1.webp)
arXiv:2501.06192v1 [cs.AI] 2024 年 12 月 20 日
在计算和神经科学领域，关于实现学习、记忆、抽象和行为等关键认知功能的基础计算仍有许多未知之处。本文提出了一种学习和记忆的数学和计算模型，该模型基于一小组生物上可行的功能，包括巧合检测、信号调制和奖励/惩罚机制。我们的理论方法提出，这些基本功能足以建立和调制一个可进行计算的信息空间，从而生成可用于推理和行为的信号梯度。用于测试这一点的计算方法是一个结构动态的细胞自动机，具有连续值的细胞状态和一系列在无向图上传播的递归步骤，其中记忆功能完全嵌入在图边的创建和调制中。实验结果表明：玩具模型可以在一次训练运行后做出近乎最优的选择来重新发现奖励状态；它可以避免复杂的惩罚配置；信号调制和网络可塑性可以在稀疏的奖励环境中产生探索性行为；该模型生成与上下文相关的记忆表征；并且由于其最小的单次训练要求以及灵活的上下文记忆表征，它表现出很高的计算效率。
无形的证据：在逃税和非正式经济的经验分析中迈向信誉革命
关于逃税和非正式经济的摘要实证研究在过去几十年中已经实现了，试图阐明这些现象的规模和（尤其是政策）决定因素。量化信息可以为政策选择的分析提供信息，可以测试有关该现象的决定因素的假设，并可以帮助准确地构建国民收入。即使经验分析迅速发展，有些人也对某些突出措施的质量和实用性表示怀疑。高质量数据难以捉摸的事实既不令人惊讶也不是巧合。逃税和非正式经济活动的定义特征（通常是非法的）通常会渲染不可靠的标准数据收集方法，例如调查。与自然科学中的隐形现象不同，这些无形的社会科学现象由于个人的选择而难以衡量。即使在没有关键变量的直接观察性的情况下，对逃税和非正式经济的分析也必须进行，理论应指导“无形”证据的构建和解释。在本文中，我们将在给定条件和交易中使用有关逃税和非正式经济的微观或宏观数据来解决什么，并根据我们的结论进行严格审查一些最常见的经验方法。我们以该领域的研究人员的恳求结束，以吸引Applied Conatemetrics中的“信誉革命”和Pischke（2010）。JEL代码H26·O17
棉花覆盖地热力：揭开GMO连接
这项研究深入研究了密苏里州棉花种植中的转基因生物（GMO）与全球产生的全球地热力之间的有趣关系。利用USDA和能源信息管理部的数据，我们的研究团队以怀疑和好奇心的意识开始了这一独特的调查。值得注意的是，我们的分析显示，2005年至2021年期间的相关系数为0.9537849，p <0.01，表明这些看似截然不同的因素之间存在牢固的统计关联。尽管有些人可能会否认诸如巧合或“挑剔的胡说八道”之类的联系，但我们的调查结果表明。我们的检查超出了表面水平的投机，因为我们发现了农艺实践与可再生能量动力学之间的复杂相互作用。也许这种意外的连接源于转基因棉纤维中的潜在能量潜力，或者它可能是“地球oh-oh-so-soft”织物的秘密要素？随着我们揭开这种神秘的纠缠，很明显，含义超越了田地和边界。这一发现不仅阐明了农业创新的深远影响，还强调了地球系统的基本统一。因此，下次您惊叹于一头棉花或挖掘地球的地热赏金时，请记住将它们绑在一起的微妙线程 - 不仅仅是Cob上的“ Bio-Cotton”的线程！
单细胞水平的病毒感染与先天免疫之间的对抗
被病毒感染时，细胞可能会分泌干扰素（IFN），该干扰素（IFN）促使附近细胞为即将到来的感染做准备。相互，病毒蛋白通常会干扰IFN合成和IFN诱导的信号传导。我们使用基于药物的随机方法对传播病毒与先天免疫反应之间的串扰进行了建模。通过分析免疫荧光显微镜图像，我们观察到呼吸综合病毒（RSV）（RSV）和感染A549细胞之间的相互拮抗作用会导致单细胞水平和复杂的细胞信号传导状态空间模式的二分法反应。我们的分析表明RSV在三个层面上阻止了先天反应：通过抑制IRF3激活，抑制IFN合成以及抑制STAT1/2激活。反过来，由IFN刺激（STAT1/2激活）基因编码的蛋白质抑制了病毒RNA和病毒蛋白的合成。这些抑制作用的显着结果是病毒蛋白缺乏巧合和单个细胞中IFN的表达。该模型可以研究免疫刺激有缺陷的病毒颗粒和信号网络扰动的影响，这些影响可能有可能促进病毒感染的遏制或清除。
数字平台与军事关系分析
大型数字平台，也称为“科技巨头”，现在已成为经济学、管理学、社会学、国际政治经济学、劳动法和劳资关系等多个研究领域的关注焦点。它们的突出地位可能由多种原因造成。首先，数字平台已导致技术经济力量空前集中（Coveri 等人，2022 年；Vasudevan，2022 年）。考虑到美国的主要平台（例如 Alphabet、亚马逊和苹果），它们的整体市值高于日本等国家的 GDP。如果看看阿里巴巴或腾讯等中国同行，情况也是如此（Jia 等人，2018 年；Li 和 Qi，2022 年）。这在很大程度上与平台集中的惊人技术力量有关，从全球范围内人工智能 (AI) 等关键领域的专利分布情况就可以看出这一点：很少有平台占据多数份额，而且集中度越来越高 (Fanti 等人，2022 年；Calvino 等人，2023 年)。因此，平台成为中美之间日益加剧的地缘政治紧张局势的关键利益相关者并非巧合。数字公司直接 (通常是独家) 控制着对经济和军事目的都至关重要的战略知识、基础设施和 (双重) 技术 (Farrell and Newman，2019 年)。反过来，地缘政治紧张局势又加剧了
识别性虐待案件的嫌疑犯
脱氧核糖核酸（DNA）酸在性犯罪的情况下起着极为重要的作用，可以检查40％的痕迹。为了对受害者进行良好的照顾，提倡完整而敏捷的服务协议，以避免重新审议。在刑事案件中收集和分析的样本被插入遗传概况银行（RIBPG）和国家遗传概况银行的综合网络中。这项工作是为了证明识别巴西官方实验室所产生的犯罪嫌疑人的结果，并具有定罪的个人资料，犯罪场所，失踪人员和参考。分子标记物的使用对于阐明犯罪和人类鉴定是至关重要的，这是法医DNA检测最常用的STR标记。生成的遗传数据存储在数据库中，并相互比较，寻求巧合，并在刑事询问中识别作者。RIBPG实验室的整合对于解决性犯罪，失踪人员，州际，旧病例，系列和国际犯罪的基础是至关重要的。在实际案件中证明了来自所有类别的刑事案件解决方案的示例。可以观察到，使用高级技术的方法在刑事诉讼中提供了确切可靠的结果。因此，从遗传概况银行的使用获得的数据支持了我国有罪不罚的意义下的减少。
UML-MARTE 安全关键实时系统的时间属性验证框架
摘要：时间属性是安全关键型实时系统 (RTS) 可靠性的关键要求。UML 和 MARTE 是标准化建模语言，被工业设计师广泛接受用于使用模型驱动工程 (MDE) 设计 RTS。然而，在系统生命周期的早期阶段对 UML-MARTE 模型进行形式化验证仍然是一个悬而未决的问题。在本文中 1 ，我们提出了一个针对 UML-MARTE 安全关键型 RTS 的时间属性验证框架。该框架依赖于从 UML 架构和行为模型到用时间 Petri 网 (TPN) 表示的可执行和可验证模型的属性驱动转换。同时，它将时间属性转换为一组属性模式，对应于 TPN 观察者。然后对生成的 TPN 执行基于观察者的模型检查方法。该验证框架可以评估时间属性，例如循环和缓冲区的上限、最佳/最坏情况响应时间、最佳/最坏情况执行时间、最佳/最坏情况遍历时间、可调度性和同步相关属性（同步、巧合、排除、优先、子发生、因果关系）。此外，它还可以验证一些行为属性，例如没有死锁或死分支。该框架通过一个代表性案例研究进行了说明。本文还提供了实验结果并评估了该方法的性能。