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World File Search System组合器
DST QC 10_OCT_23
第一天。量子计算简介、量子计算的历史。第二天。应用与用例、量子计算与经典计算、量子计划与资源。第三天。叠加与纠缠原理、量子比特技术。第四天。接触电路组合器、量子信息科学套件 (QISKIT) 和量子模拟器 (QSIM) 工具包。第五天。量子力学与线性代数、线性算子和矩阵、泡利矩阵、内积、张量积。第六天。Python 编程、功能和安装简介。第七天。单/多量子比特门、量子电路、贝尔态。第八天。量子隐形传态、超密集编码。第九天。量子算法：量子傅里叶变换、Grover 算法。第十天。量子傅里叶变换和 Grover 算法的实现。
层全彩色碳化硅衍射波导
和安全优势。第一个光学透视 HMD 由 Sutherland 在 20 世纪 60 年代提出 6 。从那时起，光学透视技术在军事 7-11 、工业 12,13 和消费电子应用 14-16 中不断得到探索。已经开发出各种方法来将图像从微型投影仪引导到观察者，将现实世界的视图与虚拟图像相结合 16,17 。早期的 HMD 光学组合器基于传统的轴向分束器，如谷歌眼镜 18-20 所示。然而，由于视场 (FOV) 和框架尺寸与光学元件的尺寸成正比，因此在性能和舒适度之间取得平衡会导致此类智能眼镜的 FOV 更小。为了实现更大的 FOV，使用离轴非球面镜的 HMD
通过多层光转换>调查耐湍流的自由空间光学通信
摘要。多层光转换（MPLC）提供了自适应光学器件的替代方法，用于将湍流腐败的自由空间光束耦合到单模光纤或波导中。最近发布的测试结果表明，这种转换设备比自适应光学系统具有可比性或更好的性能。为了更好地了解设备特性，进行了模拟，以量化不同湍流强度和Hermite数量的功率损失 - 转换过程中使用的高斯模式。特定的病例研究是由美国陆军研究实验室开发的原型自由空间激光通信系统。拟议的仿真和统计结果报告了。还讨论了MPLC后梁功率组合器的分析。©作者。由SPIE在创意共享归因4.0国际许可下出版。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物，包括其DOI。[doi：10.1117/1.oe.61.11.116104]
使用混合可再生能源的发电系统
太阳能太阳能电池板也称为模块，它包含由硅制成的光伏电池，可将入射的阳光转化为电能。（“光伏”基本上是从光中产生的电能——photo = 光，voltaic = 电。）太阳能光伏电池由放置在薄玻璃片下的正极和负极硅膜制成。当阳光的光子照射到硅电池上时，电子会从薄膜中弹出。带负电的电子被吸引到硅电池的一侧，这会产生可以收集和引导的电压。太阳能光伏阵列是通过连接不同的太阳能电池板来收集电流而形成的。熔断阵列组合器是一个电气箱，其中终止了多串太阳能光伏阵列电缆；这取决于安装的大小
量子比特和基于位的量子混合密钥生成
摘要 对于密钥的生成，几乎没有开发出集成状态和比特的量子算法。对于组合器组件来说，集成随机状态和比特是困难的。这项研究的根本问题是量子电路的设计、算法、状态极化设置以及比特和状态的串联。通过将直线、正交（叠加）或两种状态与比特相结合，我们研究了量子混合协议的三种不同可能性。我们研究了每种情况下的误差，并通过考虑状态在不受信任的信道上传输时的有效性，将它们与退相干和其他量子力学特性进行了比较。此外，我们观察到，在将我们的结果与早期提出的量子协议进行比较时，密钥大小、状态错误、设计复杂性和安全性都得到了合理的解决，以便确定解决方案。因此，建议的密钥协议的有效性高于早期提出的协议。
设计和制造AR的头部安装显示
增强现实的头戴式显示器（AR-HMD）使用户能够在任何时候和任何位置看到计算机生成的虚拟信息的真实图像，从而使它们对各种应用程序有用。AR-HMD的制造结合了光学工程，光学材料，光涂层，精密制造，电子科学，计算机科学，生理学，人体工程学等的领域。本文主要关注AR-HMD的光学工程。光学组合器和显示器用于结合人眼可见的现实世界和虚拟世界对象。在这篇综述中，用于光学组合机采用的现有AR-HMD光学解决方案分为三类：基于宏观，微型和NanOptics的光学解决方案。随后分析了不同类型的AR-HMD光学解决方案的物理原理，光学结构，性能参数和制造过程。此外，研究和评估了它们的优势和缺点。此外，讨论了AR-HMD光学解决方案的瓶颈和未来发展趋势。
使用 chemlambda、lambda 进行人工化学实验...
给定一个图重写系统，如果图 G 具有图重写的左模式非冲突匹配的非空最大集合，使得在并行应用重写之后，我们得到一个与 G 同构的图，则图 G 为奎因图。此类图表现出新陈代谢，它们可以繁殖，也可以消亡，当通过随机重写算法减少时。这些是使用 chemlambda、lambda 演算或交互组合器的人工化学实验页面的介绍性说明，可从入口页面 chemlambda.github.io [ 13 ] 获得。实验被捆绑成页面，所有页面都基于程序库、包含数百个图表的数据库以及大约 150 页文本注释的数据库和超过 200 个动画的集合，其中大多数可以通过程序实时重做。这些实验中有其他贡献者的公共存储库链接，其中包含这些程序的 python、haskell、awk 或 javascript 版本。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
高维量子键的补充材料...
本节详细阐述了用于我们的自旋轨道Qudit生成和检测的光学设置。发射器负责秘密密钥生成，如图S2A。 1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。 因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。 通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。 由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。 为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。 来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。 最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。S2A。1064 nm纳秒脉冲激光器会产生泵浦脉冲（脉冲宽度约为10 ns）。因此，泵浦脉冲是由SLM显示的相掩码（大约100 Hz）所显示的，然后通过物镜透镜（×20，NIR增强）聚焦在Ingaasp Microlaser芯片平面上。通过相同的物镜准确地通过相同的物镜将1547 nm的自旋轨道光子准直并用二分色镜过滤。由于来自两个空间分离的微孔的自旋轨光子起源，因此这些光子在准直时将有横向动量不匹配。为了补偿这种不匹配，将由硅/二氧化硅二阶光栅制成的光束组合器放在芯片的傅立叶平面上。来自两个环的1级衍射梁被合并为单个准梁，这是旋转轨道Qudits的路径。最后，将中性密度（ND）滤光片合并为充当衰减器，使发射机的弱相干脉冲（WCP）输出能够。
启动能源系统的充电状态回收状态
智商系统控制器中的AC组合器和发电机凸轮的额定值为2 awg至14 AWG Cu/Al电线。绝缘多任务连接器将L1和L2电线从发电机扩展线连接到IQ系统控制器凸耳。至少携带两个多标准连接器，一个用于L1，另一个用于L2。合适的多任务连接器的一个示例是北极星袋绝缘的多tap连接器，带有3个凸耳，可支撑最小导体尺寸为14 AWG，最大导体尺寸为1/0 AWG。使用多任务凸耳的一个端口连接发电机。如果需要为智商网关供电，请使用第二个端口为智商组合仪供电。这主要是当智商网关由IQ Combiner Bus Bar提供动力时。图1显示了使用3点lug多-TAP时L1和L2电线的排列。