频谱效率高的数字陆地移动系统(无论是用于私人系统还是公共系统)的总体目标是: – 提供更高频谱效率的系统,从而在有限的频谱资源内比模拟系统容纳更多的用户; – 网络上更高的平均语音质量水平和加密语音以保护隐私; – 为用户提供广泛的服务和设施,包括语音和非语音,与公共固定网络(公共交换电话网(PSTN)、公共数据网(PDN)、综合业务数字网(ISDN)等)提供的服务和设施兼容。); – 为用户提供各种应用程序来满足他们的需求,从手持站到车载站,都具有语音和数据接口; – 使用最先进技术的移动和基础设施设备,以节省重量、功耗和成本。
我们提出了一种计算效率高的方法来推导量子态最敏感的幺正演化。这使我们能够确定纠缠态在量子传感中的最佳用途,即使在复杂系统中,当正则压缩示例的直觉失效时也是如此。在本文中,我们表明,使用给定量子态可获得的最大灵敏度由量子 Fisher 信息矩阵 (QFIM) 的最大特征值决定,而相应的演化由重合的特征向量唯一确定。由于我们优化了参数编码过程,而不是专注于状态准备协议,因此我们的方案适用于任何量子传感器。该过程通过 QFIM 的特征向量确定具有最佳灵敏度的最大交换可观测量集,从而自然地优化了多参数估计。
成像 • 3D 成像 • 遥感、医学、生物学、地球物理、防御等领域的应用 • 生物和分子成像 • 编码孔径成像 • 计算成像 • 计算效率高的成像算法 • 与非常规成像系统实施相关的实验结果或硬件 • 使用人工智能的成像方法,例如机器学习和深度学习。 • 主动或被动照明成像 • 分集测量成像,包括相位分集、偏振分集、孔径分集、波长分集等 • 像平面测量、瞳孔平面测量或两者成像 • 合成孔径激光雷达和逆合成孔径激光雷达系统成像 • 湍流、折射或高散射介质成像或通过湍流、折射或高散射介质成像 • 使用超快脉冲成像 • 使用非常规光学设计成像 • 图像恢复和合成的信息论极限
结合Supermicro的AI基础架构高度灵活的构建块体系结构,这些NVIDIA加速计算平台为AI和高性能计算工作负载提供了出色的性能。具有先进的GPU-GPU互连性,高GPU计算每个系统和机架,高可扩展性以及优化的NVIDIA AI Enterprise软件库,框架和工具集,这些系统旨在加速深度学习模型培训,大型尺度模拟,大型模拟和数据分析,所有在可扩展的,能量,能够效率高的系统中,可以进行特定于特定于特定的工作。SuperMicro为NVIDIA HGX和NVIDIA PCIE(外围组件互连Express)提供系统选项,从而使组织可以根据现有基础架构轻松采用和扩展。