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World File Search System泡利门
量子计算的基本门
我们表明，由所有一位量子门（u（u（2））组成的一组门和两位独家或门（将布尔值（x，y）映射到（x，x，x，x，x，y））在所有对所有统一操作上都可以在任意的n（u（2 n）上都可以表达为这些gates的构图。我们调查了实现其他门所需的上述门的数量，例如通用的deutsch-to oli门，这些门将特定的U（2）适用于一个输入位，并且仅当逻辑和所有其余所有输入位时，就满足了一个输入位。这些门在许多量子构造网络的构造中起着核心作用。我们在建立各种两位和三位数的大门所需的基本门数量上得出了上限和下限，这是n-bit deutsch-to to oli大门所需的渐近数，并就任意n-bit n-bit单位操作所需的数量进行了一些观察。PACS编号：03.65.ca，07.05.bx，02.70.rw，89.80。+H
使用双门MOSFET
摘要 - 使用Double-Gate（DG）MOSFET设计了差分交叉耦合电压控制的振荡器（VCO）。DG MOSFET具有高噪声图的出色噪声免疫力，适用于低功率，高频应用。该提出的VCO是使用差分拓扑设计的，具有提高功耗，设计灵活性和降低噪音的提高。这也提高了现有差分放大器的高频性能。此后，将提出的VCO与制造和设计方法进行了比较，尤其是基于硅的CMOS和单栅（SG）MOSFET VCOS（可能）的替代方法。遵循各种印刷电路板（PCB）设计实践，以最大程度地减少噪声并提高电路的整体效率。进行该VCO分析的关键参数是功率的输出功率，相位噪声和数字，在峰值处已实现为-2.91 dbm和1 MHz的-69.79 dbc/hz。设计VCO的功耗为36兆瓦。关键字 - MOSFET，双门MOSFET，差分放大器，微电子，纳米技术，VLSI，VCO。1。简介
DST QC 10_OCT_23
第一天。量子计算简介、量子计算的历史。第二天。应用与用例、量子计算与经典计算、量子计划与资源。第三天。叠加与纠缠原理、量子比特技术。第四天。接触电路组合器、量子信息科学套件 (QISKIT) 和量子模拟器 (QSIM) 工具包。第五天。量子力学与线性代数、线性算子和矩阵、泡利矩阵、内积、张量积。第六天。Python 编程、功能和安装简介。第七天。单/多量子比特门、量子电路、贝尔态。第八天。量子隐形传态、超密集编码。第九天。量子算法：量子傅里叶变换、Grover 算法。第十天。量子傅里叶变换和 Grover 算法的实现。
问题表 11 基于测量的量子计算
MBQC 中的一个关键见解是，如果我们想重复上述过程 n 次，我们可以预先准备一个纠缠的 n 量子比特资源状态 | Γ ⟩ ，与输入状态 | ψ ⟩ 无关。| Γ ⟩ 可以被描述为成对纠缠量子比特的一维条带，称为一维簇状态。然后，我们可以将 | ψ ⟩ 纠缠到该条带的第一个量子比特，随后只执行测量（可能还执行单量子比特泡利校正，以消除输出对测量结果的依赖）。由于 ⟨ Z = ± 1 | H = ⟨ X ± 1 | ，你可以确信在 CZ 之后的电路 1 中，第一个量子比特在 X 基础中得到有效测量。在下一点中，我们将计算基础测量之前的 H 门视为“X 测量过程的一部分”。
开发工程细胞外囊泡-...
Xin Luo 1,2,*、Kathleen M. McAndrews 1,*、Kent A. Arian 1、Sami J. Morse 1、Viktoria Boeker 1、Shreyasee V. Kumbhar 1、Yingying Hu 1、Krishnan K. Mahadevan 1、Kaira A. Church 1、Sriram Chitta 3、Nicolas T. Ryujin 1、Janine Hensel 1、Jianli Dai 1、Dara P. Dowlatshahi 1、Hikaru Sugimoto 1、
克鲁泡特金的进化论
科学并非毫无价值。彼得·克鲁泡特金是一位著名的博物学家，也是 20 世纪读者最多的无政府主义者。本文旨在分析他的主要著作《互助：进化的一个因素》（1902 年）中提出的进化思想。我概述了克鲁泡特金进化论的核心论点，将它们置于其背景中，并根据现有知识进行研究。克鲁泡特金认为：（1）物种不是固定的，即它们会随着时间而变化；（2）这种变化并不遵循神圣的计划；（3）物种有共同的祖先；（4）环境产生并选择生物体中的有利特征；（5）当生物体联合而不是竞争时，“生存斗争”更有利；（6）联合（互助）的优势使其在进化中发挥了进步作用，为伦理和无政府共产主义提供了基础。克鲁泡特金理论的合作性和进步性为解决价值观在科学中的作用提供了一个极好的模型。
神经干细胞的小细胞外囊泡
摘要：缺血性中风是全球残疾和死亡率的重要贡献者，在当前临床环境中缺乏有效的治疗方法。神经干细胞（NSC）是一种仅在神经系统内部发现的干细胞。这些细胞可以分化为各种细胞，可能在大脑被破坏的区域内再生或恢复神经网络。本综述首先提供了缺血性中风的现有治疗方法的介绍，然后检查与使用NSC治疗缺血性中风相关的承诺和限制。随后，进行了全面的概述，以综合有关在缺血性中风的背景下神经干细胞衍生的小细胞外囊泡（NSC-SEVS）移植疗法的现有文献。这些机制包括神经保护，炎症反应抑制以及内源性神经和血管再生的促进。尽管如此，NSC-SEV的临床翻译受到挑战，例如靶向功效不足和内容负载不足。鉴于这些局限性，我们已经根据当前的细胞外囊泡修饰方法来概述了利用改良的NSC-SEVS来治疗缺血性中风的进步概述。总而言之，研究基于NSC-SEVS的治疗方法预计在有关缺血性中风的基本和应用研究中都是突出的。关键词：神经干细胞，小囊泡，缺血性中风，神经保护，神经再生
深泡探测器的几次学习
该大师项目的目的是创建一个适用于包括医学在内的图像的任意域的复杂的深击检测器。该检测器将使用在有限的深层示例中训练的神经网络开发。主要目标是设计和实施一种学习算法，该算法不仅在时间上有效，而且需要最少或不需要人类干预。该项目的一部分是创建一个新的基准，构成真实和生成的医学图像。将使用已建立的基准和项目中创建的医学图像的新基准进行比较开发的DeepFake检测器。指南：1。熟悉有关DeepFake检测的已发表工作；考虑CVPR和ICCV等突出的会议。2。审查并总结了深层检测最新方法下的核心原则。3。设计并实施了深泡检测器的一些弹药学习算法。4。创建生成和真实医学图像的基准，用于测试深冰探测器。5。验证学习算法的功能并比较其性能指标，包括检测准确性，时间效率和学习过程中所需的人类监督水平，与既定的最新方法。
![arXiv:2110.15153v1 [quant-ph] 2021 年 10 月 28 日](/simg/b\bdb3533285b3c293b0037f8e5016dac0a3b537ac.webp)
arXiv:2110.15153v1 [quant-ph] 2021 年 10 月 28 日
摘要 量子游动是量子系统中经典随机游动的类似物。在某些类型的图上，量子游动的命中时间比经典随机游动短，这导致基于量子游动的算法具有量子优势。量子游动的一个重要特征是它们伴随着从一个位置到另一个位置的激发转移，并且命中目标位置的时刻以在该位置观察到激发的最大概率幅度为特征。因此，将此类问题视为量子优势展示的候选问题是有前景的，因为门误差会抹去作为时间函数的转移概率的峰值，但仍然保持可区分性。我们研究了量子噪声对典型量子游动问题（即量子比特链上的完美状态转移 (PST)）的命中时间和保真度的影响。我们在量子处理器的典型噪声（同质和非同质泡利噪声、串扰噪声、热弛豫和失相噪声）存在的情况下模拟了单个激发在量子比特链上的动态。我们发现泡利噪声主要抹去了激发传输保真度的峰值，而量子比特之间的串扰主要影响命中时间。了解这些噪声模式使我们能够提出一种错误缓解程序，我们使用该程序来优化在噪声量子处理器模拟器上运行 PST 的结果。