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World File Search System相位检测
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
边缘量子神经网络模型的量子相位检测概括
引言：量子机器学习 (QML) [1] 使用参数化量子电路 [2] 作为统计模型，近年来引起了广泛关注，并被应用于自然科学 [3-8] 或生成建模 [9-13]。即使 QML 模型具有高表达能力 [14] 且在某些特定情况下表现出优于经典模型 [15,16]，但在深度神经网络时代，量子计算机 [17] 能获得什么样的优势仍不清楚。另一方面，量子数据可能是应用 QML 的自然范例，量子优势已得到证实 [18]。人们希望可以通过量子传感器 [19] 收集量子数据，并最终直接连接到量子计算机。在本文中，我们模拟了通过在量子设备上直接构建量子数据来处理量子数据的可能性。我们使用变分基态求解器来获得真实基态的近似值，以模拟嘈杂的真实世界数据。具体而言，本信函讨论了使用监督学习方法计算哈密顿量 H 的基态相图。即使已经针对二元情况 [ 20 , 21 ] 探索了类似的问题，具有多个类别 [ 22 ] 并在超导平台上进行了计算 [ 23 ]，所有这些方法都受到构造限制，即瓶颈。事实上，由于训练需要标签，并且因为它们是通过分析或数值计算的，这些技术只能加快
电力显微镜、表面电位成像和原子力显微镜的表面电改性
频率调制 (FM)。图 3a 中的框图描述了振幅和相位检测以及 FM 模式。在振幅和相位检测模式下，LiftMode 扫描期间没有反馈；即，使悬臂振荡的驱动信号具有恒定频率。通过绘制悬臂的相位或振幅与平面坐标的关系，可以生成 3-D EFM 图像。在 FM 模式下，悬臂振荡的相位是相对于高分辨率振荡器的驱动信号的相位来测量的。相位差用作反馈方案中的误差信号；即，驱动信号的频率被调制（图 3a 中的“频率控制线”），以使悬臂振荡相对于驱动信号保持恒定相位。然后绘制驱动信号频率的调制与平面坐标的关系，从而创建 3-D EFM 图像。
主动 3D 成像激光雷达相机
1 激光雷达技术 相位检测 2 波长 860 nm 3 深度范围 可达 12 米 4 深度精度 < 10 cm，范围可达 5 米 5 更新率（摄像头） 5 Fps 6 FOV 90ºx60º 7 每帧 3D 点数 每帧 76800 个点 8 尺寸 370 x 275 x 246 mm 9 重量 8 Kg
具有相干相位读出的高性能双峰瞬变场传感器
摘要 — 通过比较穿过传感臂和参考臂的光信号，干涉光子传感器使用简单的单波长激光源实现了显著的灵敏度和检测限。原则上，通过比较穿过单个传感波导的两种模式的传播，基于双模波导的传感器可以在不需要参考臂的情况下提供相同的优势。然而，双模传感器的典型实现面临两个挑战：(i) 传感器输入和输出处的突变模式激发和重组效率低下、功率不平衡且产生可能掩盖小传感信号的杂散反射，(ii) 输出信号的正弦性质可能导致读出模糊。这里我们提出了一种螺旋状双模折射率传感器，它具有全模式转换、多路复用和解复用以及相干相位检测，可提供具有紧凑而稳健布局的明确线性相位读出。我们的传感器设计为1550 nm 中心波长，在氮化硅平台上制造，并通过体传感实验验证，检测限达到 1. 67 · 10 −7 RIU。