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Hui Xie, Yatao Wang, Zhiliang Gao, Bibhu Prasad Ganthia*, Chinh V Truong 移频轨道电路频率参数检测研究
摘要：铁路信号工作的基本任务是保证运输安全畅通、提高运输能力、改善运输条件和质量，其承载着重要的信息和控制技术，必须具有高安全性、高可靠性。针对上述问题，本研究在分析FFT变换中频谱泄漏来源的基础上，采用非线性技术对移频信号参数进行高精度实时检测，与非线性方法相比，不仅减少了采样时间，而且减少了计算时间。本文提出了一种基于非线性算法的移频轨道电路参数检测方法，研究了基于非线性算法的移频信号参数检测应用，并用MATLAB进行了仿真。实验结果表明，中心频率、低频、频偏的误差分别分布在±0.05 Hz、±0.005 Hz、±0.15 Hz范围内，满足移频信号参数的要求。该算法既能满足技术指标的要求,又能缩短采样时间,为实时移频信号参数测试仪的设计提供了理论依据。
使用最小开销的稳健量子分类器
摘要 - 要在实际环境中见证量子优势，不仅在硬件级别上，而且在理论研究上都需要大量努力，以降低给定协议的计算成本。量子计算有可能显着增强现有的经典机器学习方法，并且已经提出了基于内核方法的二进制分类的几种量子算法。这些算法依赖于估计期望值，这又需要多次重复昂贵的量子数据编码过程。在这项工作中，我们明确计算获取固定成功概率所需的重复数量，并表明Hadamard检测和交换测试电路在量子电路参数方面实现了最佳差异。仅通过优化与数据相关的参数进行优化，可以进一步减少差异，因此重复的数量。我们还表明，无论数据的数量和尺寸如何，都可以通过单量测量进行基于内核的二进制分类。最后，我们表明，对于许多相关的噪声模型，可以可靠地执行分类，而无需纠正量子误差。我们的发现对于在有限的资源下设计量子分类实验非常有用，这是嘈杂的中间尺度量子时代的普遍挑战。
皮质微电路的密集计算机复制品揭示了听觉惊喜反应的细胞基础
摘要 神经系统因其对意外感觉输入的强烈反应而臭名昭著，但这种现象的生物物理和解剖学基础仅被部分理解。在这里，我们利用生物详细模型的新皮层微电路的计算机实验来研究听觉皮层中的刺激特异性适应 (SSA)，即神经元反应对重复（“预期”）音调有显著的适应性，但对罕见（“意外”）音调则无适应性。通过刺激投射到微电路的音调定位映射的丘脑皮层传入神经来模拟 SSA 实验；这些传入神经的活动是根据我们对单个丘脑神经元的体内记录建模的。建模的微电路自然地表达了许多实验观察到的 SSA 特性，表明 SSA 是新皮层微电路的一般特性。通过系统地调节电路参数，我们发现 SSA 的关键特征取决于突触抑制、尖峰频率适应和循环网络连接的协同作用。探索了这些机制在塑造 SSA 中的相对贡献，解释了与 SSA 相关的其他实验结果，并提出了进一步研究 SSA 的新实验。简介初级听觉皮层 A1 中的神经元表现出一种称为刺激的现象
tencirchem：NISQ ERA的有效量子计算化学包
量子计算利用量子效应来存储和处理数据，这可能导致计算化学的革命。1-5，随着嘈杂的中级量子量子（NISQ）计算的出现，6台具有数十个易于错误的Qubits的设备越来越多地用于研究人员和公众。7 - 10由于此类设备无法运行大深度结构化量子算法，因此如何最好地利用它们来解决化学问题的问题具有深厚的科学和商业意义。近年来，在开创性的提案（例如变异量子本质量（VQE））之后，11研究集中在基于参数化量子电路（PQC）的变异算法上。12-14从长远来看，量子相估计（QPE）算法提供了评估分子系统能量的有前途的途径，因为它可能在经典的完整构型间相比（FCI）处理方面具有指数优势。15，16与VQE相比，运行QPE所需的电路深度通常太深而无法在近期量子设备上运行，这使得VQE成为NISQ时代的选择方法。VQE使用参数化的量子电路来表示系统的波函数，并通过调整电路参数来最大程度地减少能量变化来起作用。在这种情况下，量子电路在经典的量子化学算法中起着与ANSATZ相同的作用，同样，也提出了各种不同的ANSA tze。第一个建议是分离的统一耦合群集（UCC）Ansatz，11
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较
使用量子数据联合学习的量子
Quantum机器学习（QML）已成为一个有前途的领域，它依靠量子计算中的发展来探索大型复杂的机器学习问题。最近，提出了一些纯量子机学习模型，例如量子卷积神经网络（QCNN），以对量子数据进行分类。但是，所有现有的QML模型都取决于对大规模和分布式量子网络无法很好地扩展的集中解决方案。因此，考虑到针对新兴的量子网络体系结构量身定制的更实用的量子联合学习（QFL）解决方案是一种方法。的确，鉴于计算量子的脆弱性质以及传输它们的困难，为量子网络开发QFL框架至关重要。在其实际的重要性之上，QFL可以通过利用现有的无线通信基础架构来分发量子学习。本文提出了第一个完全量子联合学习框架，该框架可以通过量子数据运行，因此以分散的方式共享量子电路参数的学习。首先，鉴于文献中缺少现有的量子联合数据集，提出的框架开始于生成具有分布式量子网络的第一个量子联合数据集，具有层次数据格式。然后，为共享QCNN模型的客户提供量子数据以执行分类任务。随后，服务器从客户端汇总了可学习的量子电路参数并执行联合平均。进行了广泛的实验，以评估和验证所提出的QFL溶液的有效性。这项工作是将Google的TensorFlow联合和TensorFlow量子组合到实际实现中的第一个。
ttd18p10at.pdf
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150V N 沟道沟槽 MOSFET（初步） - NET
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ccf-电子元件.pdf
[学分：4 (3Th + 1P)] ELT-H-CC-1-1-TH 课程名称：电路理论和电子设备基础 [学分：3；授课时数：45] UNIT-I [12 小时] 电路元件：电阻和电阻器：类型、颜色编码和额定功率，可变电阻器，电容和电容器：类型、颜色编码和额定电压，电感和电感器：类型、颜色编码，电感线圈，空心和铁心线圈，自感和互感，变压器。电路分析：电压和电流源的概念，与电感器相关的磁通漏守恒和与电容器相关的电荷，基尔霍夫电压定律，基尔霍夫电流定律，电压和电流源的变换，网格分析和节点分析，星三角网络和转换。直流分析：直流激励下串联 RL 和 RC 电路的瞬态响应。交流分析：电路参数响应、交流激励下串联 RL、RC 和 RLC 电路的频率响应、电感器和电容器的品质因数 (Q)、串联和并联谐振电路、Q 因数。网络定理：叠加定理、戴维南定理、诺顿定理、互易定理和最大功率传输定理。第二单元 [11 小时] 半导体基础：半导体材料：类型和特性，固体能带的概念：金属、绝缘体和半导体、本征和非本征半导体、P 型和 N 型半导体、能带图、有效质量的概念、直接和间接带隙半导体、费米能级、态密度、半导体中电流传导的机制（漂移和扩散）、漂移速度、迁移率、电阻率、电导率、霍尔效应（无推导）。结型二极管及其应用：PN 结：晶圆级结构、能带图、耗尽层、二极管方程和 IV 特性、理想二极管、静态和动态电阻、反向饱和电流、齐纳和雪崩击穿、齐纳二极管、作为电压调节器的齐纳二极管、整流器：半波整流器、全波整流器（中心抽头和桥式）、峰值反向电压、纹波系数、效率、线路调节率、负载调节率、变压器利用率、并联电容滤波器、泄放电阻器的概念。