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World File Search System精确知识
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光学性质的精确知识，特别是折射率的折射率，即折射率/无机钙钛矿，对于推动从这些材料开发的当前pho-to-to-To-To-To-To-To-To-To-To-To-To-To伏设备的性能至关重要。在这里，我们显示了一种可靠的方法，用于确定Mapbbr3薄膜折射率的真实和假想部分和具有平面几何形状的千分尺尺寸的单晶。同时拟合，光发光和光致发光光谱向理论模型明确定义了折射率和晶体厚度。由于该方法依赖于在这些微观结构中发生的光学共振现象，因此它可用于进一步从钙钛矿或其他光学材料中发展出光学微腔。
直接测量石墨烯超导量子干扰装置中的罪（2φ）电流相关
在约瑟夫森交界处，当前的相位关系将通过弱环连接的两个超导导向引线之间的超导顺序参数φ的相变与耗散电流。这种关系是连接点的指纹。它通常由sinðφharmonic主导，但是，它的精确知识对于设计具有量身定制性能的量子电路是必要的。在这里，我们直接测量了用栅极可调的石墨烯约瑟夫森连接制成的超导量子干扰装置的当前相位关系，我们表明它可以用作sinð2φose的约瑟夫森元素，而没有传统上主导的sinðφsarmone。此类元素将有助于开发免受反应性的超导量子位的发展。
用于量子多参数估计的深度强化学习
摘要。物理量的估计是大多数科学研究的核心，而量子设备的使用有望提高其性能。在实际场景中，必须考虑到资源是有限的，而贝叶斯自适应估计是一种在估计过程中有效分配所有可用资源的强大方法。然而，这个框架依赖于通过精细校准获得的系统模型的精确知识，其结果通常在计算和实验上要求很高。我们引入了一种无模型和基于深度学习的方法来有效地实现现实的贝叶斯量子计量任务，完成所有相关挑战，而不依赖于任何系统的先验知识。为了满足这一需求，直接在实验数据上训练神经网络以学习多参数贝叶斯更新。然后，通过强化学习算法提供的反馈将系统设置在最佳工作点，该算法经过训练以重建和增强所研究的量子传感器的实验启发式方法。值得注意的是，我们通过实验证明了比标准方法更高的估计性能，证明了这两种黑盒算法在集成光子电路上结合的强大功能。我们的工作代表着朝着完全基于人工智能的量子计量迈出了重要一步。
盲目的高光谱和多光谱图像融合
光谱图像融合结合了低空间分辨率高光谱（HS）和低光谱 - 分辨率多光谱（MS）图像，以估计高分辨率（HR）光谱图像。尽管基于监督深度学习的最新融合技术显示出令人鼓舞的结果，但这些方法需要大量的培训数据集，涉及昂贵的获取成本和较长的培训时间。相比之下，基于深图像先验（DIP）方法的无监督的HS和MS图像融合为具有不同分布的图像的适应性提供了适应性。但是，现有的无监督方法依赖于线性降解模型的假设，并且需要对这些模型的精确知识才能获得最佳性能。为了克服这些挑战，我们提出了无监督的盲人HS和MS图像融合的中间输出深图像先验（MODIP）。Modip基于DIP模型，并在网络中的中间层产生融合图像。该体系结构包括两个高尺度的卷积发生器，它们从HS和MS输入中重建了HR光谱图像，以及两个网络，这些网络适当地降低了估计的HR图像，以匹配可用的MS和HS数据集，从而学习非线性降解模型。MODIP的网络参数是通过最小化所提出的复合损耗函数的共同和迭代调整的。重要的是，这种方法可以处理降解操作员未知或部分估计的方案。广泛的模拟表明，MODIP的表现优于其他基于模型的图像融合方法。为了评估MODIP的性能，我们在两个模拟光谱图像数据集（Pavia University和Salinas Valley）上测试了Fusion方法，以及通过光学实验室中的测试台实现获得的真实数据集。