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量子局部差分隐私与量子统计查询模型
根据经验观察做出预测是许多科学领域的核心任务，也是统计学习理论的核心。分析学习算法的一个基本工具无疑是 [1] 提出的可能近似正确 (PAC) 模型。在经典的 PAC 学习模型中，目标是学习一组布尔函数 C ⊆{ c : { 0 , 1 } d −→{ 0 , 1 }} 。学习者的输入为带标签的样本 { xi , c ( xi ) }，其中 x 取自（可能是任意的）分布 X : { 0 , 1 } d −→ [0 , 1]，c ∈ C 是目标概念。给定两个参数 ε, δ ∈ (0, 1)，学习器的目标是输出一个假设 h，使得对于任意的 c 和 X，Pr x ∼X [ h ( x ) ̸ = c ( x )] ≤ ε，概率至少为 1 − δ。已经提出了几种 PAC 模型的扩展。特别是，[ 2 ] 引入了量子 PAC 模型，其中经典的标记示例被以下量子示例取代
差分扫描量热法 - DSC 300Caliris®系列
DSC测量的快速启动系统DSC 300Caliris®经典提供了一种快速方法，可以将差分扫描量热法引入您的实验室。在设置和校准仪器后，简化而直观的SmartMode用户界面将指导您定义测量参数。完成测量后，自动评估和识别软件功能将负责将您的结果与已知参考或文献值进行比较的时间耗尽的任务。这些例程在评估测量曲线的评估中提供了支持，并作为评估未知样本的第二意见。识别数据库系统能够验证材料并允许进行质量保证测试。
数据表 ADP810-Digital
专为大批量应用而设计的数字差压传感器系列。传感器可测量空气和非腐蚀性气体的压力，精度极高，无偏移漂移。传感器的压力范围高达 ±500 Pa（±2 英寸 H 2 O / ±5 毫巴），即使在测量范围的底端也能提供出色的精度。2 C 接口，可轻松直接连接到微处理器。这些传感器的出色性能基于奥松的专利传感器技术。差压由采用流通技术的热传感器元件测量。久经考验的技术非常适合高质量的大规模生产，是要求严格且对成本敏感的 OEM 应用的理想选择。
适用于储能系统的高达 1500V 的可堆叠电池管理单元参考设计
对于电池数量非常多的系统，BQ78706 设备可以串联堆叠以监控电池单元。此设计使用四个 BQ78706 设备来监控最多 52 个电池单元。BQ78706 监控串联的 13 个电池单元，并将 13 个堆叠顶部电压作为接地。每个 BQ78706 设备之间需要隔离才能进行通信。此设计在两个 BQ78706 设备之间使用电容隔离菊花链，在板外 BMU 或 BCU 之间使用变压器隔离菊花链。BMU 设计为支持正向和反向通信方向。从底部 BQ78706 到顶部 BQ78706 的通信方向为北（正向）。从顶部 BQ78706 到底部 BQ78706 的通信方向为南（反向）。图 2-4 显示了 BMU 的环形通信。
新型 VNA 技术可实现高达 220 GHz 的毫米波宽带测试白皮书
人们对有线和无线通信速度、汽车雷达分辨率和网络基础设施带宽的需求正在推动无线通信向更高数据速率和更高频率发展。随着这些工作频率和数据速率增加到每秒数百千兆位和数十至数百千兆赫，生成、处理、传输和接收这些信号的设备尺寸正在缩小，甚至完整的无线系统都建立在单个 IC 上。此外，随着系统级封装 (SiP)、片上系统 (SoC) 和三维集成电路 (3D IC) 技术的发展，这些 IC 的复杂性也在增加，以适应更高的数据速率、传输速度、内存和处理能力，以满足这些最新应用的性能要求 [1,2,3]。
RWE 获得其首个澳大利亚海上风电场，发电容量高达 2 千兆瓦
埃森/墨尔本，2024 年 7 月 17 日 RWE 已获得澳大利亚政府颁发的可行性许可，用于在维多利亚州吉普斯兰海岸巴斯海峡肯特集团群岛附近开发海上风电场。该地区是澳大利亚第一个指定的海上风电区。 此项许可批准授予可再生能源领域的主要全球参与者 RWE 为期 7 年的独家海床权，以开发肯特海上风电场项目。该批准还允许 RWE 申请商业许可证，以建设和运营风电场长达 40 年。 授予 RWE 的租赁区域有可能容纳一个容量高达 2 吉瓦 (GW) 的风电场，足以为多达 160 万澳大利亚家庭提供绿色电力。该地点距海岸约 67 公里，平均水深为 59 米。该风电场预计将于 2030 年代上半叶投入运营，具体时间取决于规划和审批流程、固定承购量以及电网连接。RWE Offshore Wind 首席执行官 Sven Utermöhlen 表示：“澳大利亚是一个非常有吸引力的可再生能源增长市场。RWE 已在该国活跃了 10 年，运营着澳大利亚最大的太阳能发电场之一。通过获得吉普斯兰附近巴斯海峡的独家海床权，我们现在进入了澳大利亚海上风电市场，并将带来我们在该领域 20 多年的经验。通过 Kent 项目，我们将致力于开发澳大利亚海岸首批海上风电场之一。这符合我们在澳大利亚和更广泛的亚太地区扩大可再生能源组合的战略。”
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。
差分 pH 和 ORP 传感器 - Pryde Measurement Pty Ltd
所有数字传感器均包括内置数字电子元件和集成式 10 米（33 英尺）电缆，电缆末端带有用于 sc100 数字控制器的连接器。主体类型： • 可转换 - 两端均为 1 英寸 NPT 螺纹，设计用于三通安装或其他流通式安装，以及用于浸入的管道安装 • 插入 - 电极端无螺纹，设计用于插入阀组件 • 卫生型 - 2 英寸法兰用于三叶草式接头 • 浸入 - 用于链条安装或管道安装
利用参量放大器辅助零差检测测量连续变量量子纠缠
传统的测量爱因斯坦-波多尔斯基-罗森型连续变量量子纠缠的方法依赖于平衡零差检测，而平衡零差检测对由于探测器量子效率、被检测场与本振模式失配等因素引起的损耗耦合进来的真空量子噪声非常敏感。本文提出并分析了一种利用高增益相敏参量放大器辅助平衡零差检测实现的测量方法。相敏放大器的使用有助于解决因检测损耗引起的真空量子噪声。此外，由于高增益相敏放大器可以耦合两种不同类型的场，因此所提方案仅使用一次平衡零差检测便可揭示两种不同类型场之间的量子纠缠。进一步分析表明，在多模情况下，所提方案也优于传统方法。这种测量方法在涉及连续变量测量的量子信息和量子计量学中有着广泛的应用。