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在离子植入和NS脉冲激光退火时激活硅在硅中的发射器
光学主动电信发射器的最新演示表明，硅是固态量子光子平台的引人注目的候选者。尤其是，在常规的热退火后，已在富含碳的硅中显示了称为G中心的缺陷的制造。然而，这些发射器在晶圆尺度上的高收益受控制造仍然需要鉴定合适的热力学途径，从而在离子植入后激活其激活。在这里，我们证明了纳秒脉冲激光退火时高纯硅底物中G中心的激活。该提出的方法通过供应短的非平稳脉冲来实现G中心的非侵入性，局部激活，从而克服了与发射器的结构性亚元能力相关的常规快速热退火的局限性。有限元的分析突出了该技术的强大非平稳性，提供了与常规更长的热处理相对于常规的较长热处理的根本不同的缺陷工程能力，为嵌入在集成光子电路和波导的集成光子电路和波导中的发射器的直接和受控制造铺平了道路。
核研究所。和物理研究的方法，粒子... 设计和添加剂制造用于储能应用的优化电极 二极管TM的高能操作：YLF激光 运输和电力系统通过电动汽车充电-A服务的整合：对技术经济和社会福利的评论 使用热量和功率组合的可再生能源系统优化设计和调度 脉冲激光诱导的硅原子层 其他人工智能硬件问题 观察√snn中的Hypernuclei 3_H和4_H的有向流= 3 量子退火时间的下限 对盐水合的实验筛选用于建筑物的热化学能量存储 b''
模式识别算法通常用于简化亚原子物理实验中轨道重建的挑战性和必要步骤。在歧视相关相互作用的帮助下，模式识别旨在通过隔离感兴趣的信号来加速轨道重建。在高碰撞率实验中，这种算法对于确定是否保留或从给定相互作用中保留或丢弃信息至关重要，甚至在数据传输到磁带之前。随着数据速率，检测器的解决，噪声和效率低下的增加，模式识别在计算上变得更具挑战性，激发了更高效率算法和技术的发展。量子关联记忆是一种方法，旨在利用量子机械现象以获得学习能力的优势，或者可以存储和准确召回的模式数量。在这里，我们研究基于量子退火的量子关联记忆，并将其应用于粒子轨道分类。我们专注于基于量子关联记忆模型（QAMM）召回和量子内容 - 可调地理内存（QCAM）召回的歧视模型。我们使用D-Wave 2000Q处理器作为测试台将这些方法的分类性能表征为函数检测器分辨率，模式库的大小和效率低下。使用溶液状态能量和分类标签嵌入了溶液状态中的歧视标准。我们发现，基于能量的QAMM分类在较小的模式密度和低探测器效率低下的状态下表现良好。相比之下，基于州的QCAM可实现相当高的准确性回忆，以实现大模式密度和对各种检测器噪声源的最大回忆精度的鲁棒性。