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高速转子的机械设计与稳定性...
摘要：转子的稳定悬浮是磁悬浮控制动量陀螺仪的重要要求之一，陀螺效应是转子的一个显著特性。为研究转子结构与陀螺效应之间的关系，引入惯性比的概念，研究惯性比与陀螺效应之间的关系。为提高转子的悬浮稳定性，在建立转子悬浮系统模型的基础上，研究了交叉反馈控制（CFC）方法，指出转子在旋转作用下，仅采用分布式PID控制无法使转子悬浮稳定。为更有效的抑制陀螺效应并在更宽的转速范围内维持稳定悬浮，提出了一种带预调增益的CFC方法。研究结果验证了所提出的CFC方法能有效抑制陀螺效应引起的转子振动。试验结果还表明，较大的惯性比有利于抑制转子陀螺效应，并能在一定程度上提高悬浮稳定性。此外，通过优化惯性比，设计了MSCMG转子，角动量为200 Nms。本文对高速转子的机械设计和稳定悬浮研究具有重要的指导意义。
大气等离子体辅助天然聚合物的沉积和图案化
近年来，能够引导细胞行为和形态的聚合物涂层引起了越来越多的关注。已知涂层特性（包括表面形态、表面结构和化学性质）会显著影响细胞粘附、定向、引导、分化、增殖和基因表达。[1–4] 此类涂层在生物传感器、生物芯片、药物输送装置、假体和植入物中也得到了有效应用。可以使用多种合成和天然来源的生物相容性聚合物。尽管合成聚合物在加工、稳定性和机械性能方面具有优势，但天然聚合物由于其生物活性、生物降解性和生物相容性而在许多应用中更受青睐。 [5– 6 ] 在天然聚合物中，壳聚糖是一种从几丁质中提取的线性多糖，由于其无毒、[7]可生物降解、[8]抗菌活性、[9]生物相容性[10]和免疫活性[11]等显著特性，已广泛应用于生物医学、环境和食品应用。此外，由于壳聚糖的可加工性，它可以设计成各种结构，包括薄膜、[12]膜、[13]微/纳米纤维、[14]绷带、[15]微/纳米颗粒[16]和水凝胶。[17]
RoboFlow：一个以数据为中心的工作流管理系统……
摘要：我们提出了 RoboFlow，这是一个基于云的工作流管理系统，用于协调开发 AI 增强型机器人的流程。与大多数以流程为中心的传统机器人开发流程不同，RoboFlow 以数据为中心。这一显著特性使其特别适合开发以数据为核心的 AI 增强型机器人。更具体地说，RoboFlow 将整个机器人开发过程建模为 4 个构建模块（1. 数据处理、2. 算法开发、3. 回溯测试和 4. 应用程序适配），并与集中式数据引擎交互。所有这些构建模块都在统一的接口框架下进行容器化和编排。这样的架构设计大大提高了所有构建模块的可维护性和可重用性，并使我们能够以完全并行的方式开发它们。为了证明所开发系统的有效性，我们利用它来开发两个原型系统，分别名为“Egomobility”和“Egoplan”。 Egomobility 为各种移动机器人提供通用导航功能，而 Egoplan 则解决机器人手臂在高维连续状态和动作空间中的路径规划问题。我们的结果表明，RoboFlow 可以显著简化整个开发生命周期，并且相同的工作流程适用于众多智能机器人应用程序 2 。
量子理论、丘奇-图灵原理和通用量子计算机
有人认为，丘奇-图灵假设背后有一个隐含的物理断言。这里，这个断言被明确地呈现为一个物理原理：“每个有限可实现的物理系统都可以被一个以有限方式运行的通用模型计算机完美地模拟”。经典物理学和通用图灵机，因为前者是连续的，而后者是离散的，所以不遵循这个原理，至少不遵循上述强形式。描述了一类模型计算机，它是图灵机类的量子泛化，并表明量子理论和“通用量子计算机”与该原理兼容。原则上可以建造类似于通用量子计算机的计算机，并且它将具有任何图灵机都无法复制的许多显著特性。这些不包括非递归函数的计算，但它们确实包括“量子并行性”，通过这种方法，通用量子计算机可以比任何经典限制更快地执行某些概率任务。这些特性的直观解释给除埃弗雷特之外的所有量子理论解释都带来了难以忍受的压力。本文探讨了计算量子理论与其他物理学之间的众多联系。与经典复杂性理论相比，量子复杂性理论允许对物理系统中的“复杂性”或“知识”进行更合理的物理定义。
![arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日](/simg/g:\will\search\icon\source\e\efd02522df234e012654bd966ec8f49dd66e15d5.png)
arXiv:2212.11338v4 [quant-ph] 2024 年 3 月 4 日
量子信息的扰乱是随机化和基准测试协议、量子混沌的起源和黑洞物理学的根源，也是量子信息的一个重要特征。只要完全了解扰乱器，就可以解密这些信息 [arXiv:1710.03363.]。我们表明，即使事先不了解扰乱器，也可以通过一种学习算法来检索扰乱的信息，该算法可以构建一个高效的解码器。值得注意的是，解码器是经典的，因为它可以在经典计算机上有效地表示为 Clifford 算子。令人惊讶的是，只要没有成熟的量子混沌，经典解码器就可以保真地检索所有由无法在经典计算机上有效模拟的随机幺正所扰乱的信息。这一结果表明，人们可以以经典形式了解量子幺正的显著特性，并为量子混沌的含义提供了新的见解。此外，我们还获得了有关 t 掺杂 Clifford 电路（即包含 t 个非 Clifford 门的 Clifford 电路）的代数结构、它们的门复杂度和可学习性的结果，这些都是我们独立关注的。具体而言，我们表明 at 掺杂 Clifford 电路 U t 可以分解为两个 Clifford 电路 U 0 、 U ′ 0 ，它们之间夹着一个局部幺正算子 ut ，即 U t = U 0 ut U ′ 0 。局部幺正算子 ut 包含 t 个非 Clifford 门，对最多 t 个量子比特进行非平凡作用。作为简单的推论，t 掺杂 Clifford 电路 U t 的门复杂度为 O(n2+t3)，并且它允许使用 poly(n,2t) 资源进行高效的过程层析成像。
基于莫特绝缘体的新型电子产品
经过半个世纪的微型化，微电子技术面临着两大问题，即缩小尺寸极限和能耗。为了克服这些挑战，新策略的探索包括寻找新材料、新物理和新架构。在此背景下，量子材料引起了广泛关注。特别是，作为一类广泛的量子材料的莫特绝缘体，根据传统的能带理论预计是金属的，但由于现场电子-电子排斥而具有绝缘性。在这样的系统中，电子掺杂或外部压力可能会驱动绝缘体到金属的转变 (IMT)，并导致高 Tc 超导或巨磁电阻等显著特性。在过去的几十年里，莫特绝缘体中的填充或带宽控制 IMT（即莫特转变）一直是基础研究的热门话题 [1]。然而，由于一个非常简单的原因，这些 IMT 在应用中的使用仍然相当稀少。事实上，在实际设备中，压力或掺杂并不是容易控制的参数。我们 IMN 的研究小组证明，电场是破坏莫特绝缘状态并诱导绝缘体向金属转变的有效参数 [2]。我们首先证明了单晶上的非挥发性和可逆性转换，并进一步在多晶薄层上验证了莫特绝缘体家族的几个成员的转换 [3]。这种现象被称为“电莫特转变”(EMT)，在微电子应用方面前景广阔，并可能为基于莫特绝缘体的新型电子器件打开大门，称为 Mottronics [4]。进一步的研究表明，这种 EMT 是由大量热电子的产生引起的，导致丝状导电路径内发生电子雪崩 [5]。我们证明了这种机制正在驱动具有不同化学成分的多种莫特绝缘体中的 EMT，例如硫族化物 AM 4 Q 8（A=Ga、Ge；M=Nb、V、Ta、Mo；Q=S、Se、Te）和 Ni(S、Se) 2、氧化物 (V 1-x Cr x ) 2 O 3 和分子系统 Au(Et-thiazdt) 2 [6]。非挥发性 EMT 的特性适合于信息存储：“莫特存储器”与基于金属氧化物 (OxRAM) 或相变材料 (PCRAM) 的 ReRAM 相比显示出明显的优势 [7]。此外，我们还表明，受到一连串电脉冲作用的莫特绝缘体可能基于挥发性 EMT 表现出泄漏集成和起火行为。因此，莫特绝缘体可以复制人类大脑中神经元的主要功能，这使得它们可能适合构建人工神经元和硬件人工神经网络 [8]。一个有趣的颠覆性解决方案确实是用节能的人工神经元和突触“硬件”网络（即基于莫特绝缘体的构建块）取代能源密集型的软件网络。从长远来看，我们最近基于超快激光的研究表明，在基于 Mott 绝缘体的电光或全光设备中，可以实现皮秒范围内的最终切换时间 [9]。本演讲将首先回顾电 Mott 跃迁以及此特性所实现的新功能。然后，它将介绍一些 Mottronics 设备的示例，特别是用于数据存储和人工智能应用的示例。