XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数量级
https://eprints.gla.ac.uk/218975/
摘要：我们基于现场可编程门阵列 (FPGA) 平台开发了一种用于超导量子比特 (qubits) 实验的多功能集成控制和读出仪器。利用该平台，我们执行基于测量的闭环反馈操作，平台延迟为 428 纳秒。反馈能力有助于在比其能量弛豫时间 T 1 短得多的时间内将量子比特主动复位初始化到基态。我们展示了实验结果，证明使用大约 1.5 µs 长的读出和驱动脉冲序列，以 99.4% 的保真度复位了锇量子比特。与通过热化进行被动基态初始化（时间常数为 T 1 = 80 µs）相比，使用基于 FPGA 的平台使我们能够将量子比特初始化的保真度和时间提高一个数量级。
使用决策图近似量子态
摘要 — 量子计算机的计算能力对新设计工具提出了重大挑战，因为表示纯量子态通常需要指数级的大内存。如前所述，决策图可以通过利用冗余来减少这些内存需求。在这项工作中，我们通过允许量子态表示中的微小误差来进一步减少内存需求。这种不准确性是合理的，因为量子计算机本身会经历门和测量误差，并且量子算法在某种程度上可以抵抗误差（即使没有误差校正）。我们开发了四种专门的方案来利用这些观察结果并有效地近似决策图所表示的量子态。我们通过经验表明，所提出的方案将决策图的大小减少了几个数量级，同时控制了近似量子态表示的保真度。
非水系钠离子电池中电极-电解质界面相的结构、组成、传输特性及电化学性能
至关重要。[1–3] 人们做出了巨大研究努力，致力于开发新型电池材料，以提高循环寿命、安全性、能量密度和功率密度[4,5]，同时研究也集中于理解可以替代主要液体电解质锂离子电池技术的新型电池化学。[6–10] 钠离子技术已成为最有前途的电池应用之一。[11–15] 有趣的是，虽然人们的注意力集中在某种特定的电池化学上，这种化学能使能量密度提高一个数量级[16,17]，或在比容量或工作电压方面优于目前可用的电活性材料的特定电极材料上[18–20]，但人们往往忽视电池界面在电池的安全性、功率能力、锂沉积物形态、保质期和循环寿命方面发挥的关键作用。[21]
单光子敏感相机、传感器和模块
虽然共聚焦显微镜是生物医学成像实验室的主力，为图像对比度和质量树立了黄金标准，但逐点获取图像的速度本来就很慢。为了突破这一速度障碍，Photon Force 客户使用 PF32 构建了开创性的多光束共聚焦显微镜架构：用光束阵列取代典型共聚焦显微镜的单光束和针孔，以快速扫描图像平面。返回点与 SPAD 阵列的感光区域对齐，这些区域充当虚拟针孔，可阻挡失焦光。由于每个光束和 SPAD 阵列像素对都完全独立且并行运行，因此最终的系统可以将共聚焦荧光寿命显微镜的速度提高几个数量级。
重新审视的全球结构
摘要。从图像中恢复3D结构和摄像机运动一直是计算机视觉研究的长期重点，被称为结构 - 运动（SFM）。解决此问题的解决方案被分为增量和全球方法。到目前为止，由于其出色的准确性和鲁棒性，最受欢迎的系统遵循增量范式，而全球方法的扩展性更高和效率更大。通过这项工作，我们重新审视了全球SFM的问题，并提出GLOMAP作为一种新的通用系统，在全球SFM中表现优于最新技术。在准确性和鲁棒性方面，我们以PAR或优于Colmap（最广泛使用的增量SFM）实现结果，同时更快地达到了数量级。我们在https://github.com/colmap/glomap上共享我们的系统作为开源实现。
审查研究论文神经形态计算和
神经形态计算会影响大脑，以创建能够进行高度复杂任务的信息处理的节能硬件。使用常规电子设备构建的系统通过模仿大脑的分散拓扑来获得节奏和能量的收益。将这种安排扩展并提高其能量使用，性能和速度几个数量级需要一场硬件革命。神经形态计算。我们使用电阻性开关元素，光子学，旋转三位技术和其他技术来审查具有利用物理学来提高人工神经网络的计算能力的令人印象深刻的结果。我们研究可能影响这些可能实时推断和获取的低功率，微型芯片的成熟方法的途径。
VoxDevLit 5.2 非洲农业技术：第 2 期
我们重点介绍迄今为止我们所知的土壤和土地质量、天气和市场准入方面的异质性。这种普遍存在的异质性不仅对持续采用技术有影响，而且对创造适当的技术也有影响。非洲的技术投资率一直很低，无论是公共部门还是私营部门。非洲农民在农业研发上的平均支出比发达国家低两个数量级。考虑到农民所面临的环境，他们缺乏生产技术，而且一般技术也未能适应这种环境，因此这并不奇怪。此外，肥料等投入的成本仍然非常高，因为这些投入大多是进口的。着重降低这些成本（例如通过改善基础设施或鼓励更多本地生产）是让这些技术为更广泛的农民群体带来利润的一条重要途径。
材料科学与工程实验室 - GovInfo
陶瓷部门继续支持其独特测量能力的升级和扩展。NIST 高级测量实验室 (AML) 的高分辨率 x 射线计量和纳米摩擦学设施中的仪器今年全面投入使用，并已取得前所未有的分辨率结果。随着 NSLS 两条光束线最近现代化，专用于扩展 x 射线吸收精细结构 (EXAFS) 和 x 射线光电子能谱 (XPS)，陶瓷部门及其合作伙伴已经建立了对元素周期表所有元素进行 x 射线吸收光谱分析的能力。为期三年的 SBIR 项目已导致在 NSLS 软 x 射线光束线上开发出最先进的多元素探测器，使数据收集率提高了一个数量级。
用于神经形态计算和人工智能的硅光子学：应用和路线图
摘要 — 神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已实现许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。与纯数字电子方法相比，这些处理器在速度和能效方面有望实现数量级的提高。然而，集成光学神经网络比电子实现（数千万个神经元）小得多（数百个神经元）。这就引出了一个问题：在哪些应用中，亚纳秒延迟和能效胜过处理器的庞大尺寸？我们概述了神经形态光子系统及其在机器学习和神经形态计算中的实际应用。