XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System片中
nro：照片中的历史
1961 年 9 月初，一个高度机密的情报机构成立，负责为美国设计、开发、建造和操作国家侦察卫星，以保护美国和西方盟友免受苏联的突然核攻击，并获取有关其他国家和地区对国家安全至关重要的宝贵情报。这个机构就是国家侦察局——国防部和中央情报局的合作机构——它的机密性极高，以至于在其成立后的前三十年里，绝大多数国会议员都不知道它的存在，甚至一些在这里工作的员工也不知道。在适当的安全设施和极少数经过审查的人员之外透露该机构的名称被视为犯罪行为。
硅片中的分布式量子计算
具有商业影响力的量子算法（例如量子化学和 Shor 算法）需要的量子比特和门数量远远超出了任何现有量子处理器的容量。分布式架构通过联网模块水平扩展，为商业实用提供了一条途径，最终将超越任何单个量子计算模块的能力。此类处理器使用分布在模块之间的远程纠缠来实现分布式量子逻辑。因此，联网量子计算机将需要能够在模块之间快速分配高保真度纠缠的能力。在这里，我们介绍了在同位素富集硅中的硅 T 中心上一些关键分布式量子计算协议的初步演示。我们展示了模块之间纠缠的分布，并利用它来应用传送门序列，为 T 中心作为分布式量子计算和联网平台建立了概念验证。
硅晶片中氧气的定量分析
摘要Kava（Piper Methysticum）是Pepper家族中的一种灌木，它原产于南太平洋岛屿。该根在娱乐和治疗目的传统上被用作饮料，它以镇静，抗焦虑和社交能力的促进者而闻名。它在其特有地区以外的地区广受欢迎，并且已广泛使用。由于不同的药理学作用与Kava的不同品种有关，并且由于可以将品种与组成品的特征链接kavalactone和Flavokavains相关，因此对这些成分的测量可以促进该工厂的安全有效使用。在本申请说明中，提出了一种用于准确预测使用HoribaAqualog®和A-TEEM技术进行的光谱吸光度和荧光测量的Kava根主要成分量的方法。使用一组具有已知化学性质的Kava样品建立了部分最小二乘回归的化学计量模型，并讨论了该模型的改进和适当的应用范围。
HBM2 DRAM 芯片中 RowHammer 的实验分析
RowHammer (RH) 是现代 DRAM 芯片的一个重大且日益恶化的安全性、可靠性问题，可利用该问题来破坏内存隔离。因此，了解真实 DRAM 芯片的 RH 特性非常重要。遗憾的是，之前没有研究广泛研究现代 3D 堆叠高带宽内存 (HBM) 芯片的 RH 漏洞，而这种芯片通常用于现代 GPU。在这项工作中，我们通过实验表征了真实 HBM2 DRAM 芯片的 RH 漏洞。我们表明：1) HBM2 内存的不同 3D 堆叠通道表现出明显不同级别的 RH 漏洞（误码率相差高达 79%），2) DRAM 组末尾的 DRAM 行（具有最高地址的行）表现出的 RH 位翻转明显少于其他行，3) 现代 HBM2 DRAM 芯片实现了未公开的 RH 防御措施，这些措施由定期刷新操作触发。我们描述了我们的观察结果对未来 RH 攻击和防御的影响，并讨论了理解 3D 堆叠存储器中的 RH 的未来工作。
片中时间键分析编码光子
为了分析时间键量尺寸，我们使用相同的示意图，但是光子从右到左传播。考虑两种脉冲在临时分离的ΔT中，从右侧进入干涉仪。现在，开关设置为早期（晚）脉冲穿过长（短（短）路径）。在左分离器中，两个过程“早期的脉搏走了很长的路”，“晚脉冲走了短路”，干扰了。通过调整η和ϕ，可以部分或完全破坏性或建设性，这意味着我们可以投射到2-D Hilbert空间的任何任意状态。请注意，由于我们的设备没有快速的光学开关，因此我们可以在输出处获得三个时间座（图2（c））：这两种脉冲分别采用长路径或短路，即“末期”或“早期”，以及一个“中间”时间键，包括干扰“早期”和“晚期”过程。我们可以通过探测此消息后的“中间”时间键来分析时间络合量Qubit。
集成光子芯片中的编码纠错
1 香港理工大学量子技术研究所 (IQT)，香港 2 南洋理工大学量子科学与工程中心 (QSec)，新加坡 639798 3 哥本哈根大学尼尔斯·玻尔研究所混合量子网络中心 (Hy-Q)，丹麦哥本哈根 DK-1165 4 布里斯托大学 HH Wills 物理实验室和电气电子工程系量子工程技术实验室，布里斯托 BS8 1QU，英国 5 同济大学物理科学与工程学院精密光学工程研究所，上海 200092，中国 6 新加坡科技研究局微电子研究所，新加坡 138634 7 先进微晶圆代工厂，新加坡 117685 8 新加坡国立大学量子技术中心，新加坡 117543 9 南洋理工大学国立教育学院，新加坡 637616
从智能手机捕获的心电图照片中自动检测心脏状况
摘要背景研究人员已经开发了基于机器学习的ECG诊断算法，这些算法匹配甚至超过心脏病专家的性能水平。但是，它们中的大多数不能用于现实世界中，因为老年的ECG机器不允许安装新算法。目的是开发一种智能手机应用程序，该应用程序会自动从照片中提取ECG波形，并通过研究人员构建的各种诊断算法将其转换为电压序列进行下游分析。方法是使用客观检测和图像分割模型从临床医生拍摄的照片中自动提取ECG波形的一种新型方法。模块化机器学习模型的开发是为了依次执行波形识别，脱离环线和比例校准。然后使用基于机器学习的心律分类器分析提取的数据。从40个516扫描和444张照片的ECG的结果波形自动提取。扫描13 258（96.8％）的12 828（96.8％）和5743中的5399（94.0％）被正确裁剪和标记。11 604 of 12 735（91.1％）扫描，5752中的5062（88.0％）拍摄的波形在自动环和噪声删除后获得了成功的电压时间信号提取。在概念验证示范中，使用ECGS的照片作为输入，使用ECGS的照片，可达到91.3％的敏感性，94.2％的敏感性，94.2％的特异性，95.6％的阳性预测价值，88.6％的负预测值和93.4％的F1得分。结论对象检测和图像分割模型允许从照片中自动提取ECG信号以进行下游诊断。这条新颖的管道规定了需要昂贵的ECG硬件升级的需求，从而为大规模实施基于机器学习的诊断算法铺平了道路。
MoS2 原子片中单缺陷忆阻器的观察
非挥发性电阻开关，也称为忆阻器 1 效应，即电场改变双端器件的电阻状态，已成为高密度信息存储、计算和可重构系统 2 – 9 开发中的一个重要概念。过去十年，非挥发性电阻开关材料（如金属氧化物和固体电解质）取得了实质性进展。长期以来，人们认为漏电流会阻止在纳米薄绝缘层中观察到这种现象。然而，最近在过渡金属二硫属化物 10, 11 和六方氮化硼 12 夹层结构（也称为原子阻断器）的二维单分子层中发现的非挥发性电阻开关推翻了这种观点，并由于尺寸缩放的好处增加了一个新的材料维度 10, 13。我们在此以单层 MoS 2 为模型系统，阐明了原子片中切换机制的起源。原子成像和光谱表明，金属取代硫空位会导致电阻发生非挥发性变化，这得到了缺陷结构和电子状态计算研究的证实。这些发现提供了对非挥发性切换的原子理解，并开辟了精确缺陷工程的新方向，精确到单个缺陷，朝着实现最小的忆阻器的方向发展，以应用于超密集存储器、神经形态计算和射频通信系统 2、3、11。通过结合扫描隧道显微镜/扫描隧道光谱 (STM/STS) 和局部传输研究，我们观察到硫空位（MoS 2 单层中的主要缺陷）在其天然形式下不起低电阻路径的作用，这与金属氧化物存储器中氧空位的影响形成鲜明对比。 然而，从底部或顶部电极迁移的金属离子（例如金离子）可以取代硫空位，产生导电的局部态密度 (LDOS)，从而驱动原子片进入低阻状态。 在反向电场下去除金原子后，缺陷恢复其初始空位结构，系统返回到高阻状态。 这种导电点切换机制类似于在原子级上形成导电桥存储器 14。然而，它本质上是不同的，也是独一无二的，因为单个金属离子填充了晶格中的单个空位，而不是通过高度无序的材料形成金属桥。我们发现硫空位在 2 纳米间距处稳定，导致忆阻器密度约为每 1 个单位
计算机芯片中的里程碑进步对军事意义
[1] [最高1.53倍的平均绩效增长在上一代。请参阅Intel.com/processorclaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][2] [用于实时推理和内置Intel AMX（BF16）与上一代（FP32）的实时推理和训练的pytorch性能高达10倍。请参阅Intel.com/ ProcessorClaims：第四代Intel Xeon可伸缩处理器。结果可能会有所不同。][3] [与上一代相比，第四代Xeon客户可以期望使用内置加速器时，目标工作负载的每瓦效率为2.9×1的平均性能提高。Geomean of following workloads: RocksDB (IAA vs ZTD), ClickHouse (IAA vs ZTD), SPDK large media and database request proxies (DSA vs out of box), Image Classification ResNet-50 (AMX vs VNNI), Object Detection SSD-ResNet-34 (AMX vs VNNI), QATzip (QAT vs zlib）。]