XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System经典的
反应性沉积与强静电吸附（SEA）：光催化H2生成中高度活跃的单原子共催化剂的关键
近年来，单个原子（SAS）的使用已成为光催化H 2代的迅速增长。在这里，Sa Noble金属（主要是PT SA）可以充当高度有效的共同催化剂。用最大分散的SA染色氧化物半导体表面的经典策略依赖于合适的贵金属配合物的“强静电吸附”（SEA）。在TIO 2的情况下 - 经典的基准光催化剂 - SEA需要吸附阳离子PT复合物，例如[（NH 3）4 pt] 2 +，然后对表面结合的SA进行热反应。虽然在文献中广泛使用，但在目前的工作中，直接比较表明，基于SAS的还原性锚定为基于六氯铂（IV）酸（H 2 PTCL 6）的反应性依恋，而与SAS相比，与SAS相比，SAS在构造中直接导致SAS - 最有效的活动 - 最有效的活动 - 最有效的活动 - PT加载且没有任何热沉积治疗。 总体而言，这项工作表明，反应性沉积策略优于经典的海洋概念，因为它提供了直接的电子连接的SA锚定，因此导致光催化中高度活跃的单原子位点。，但在目前的工作中，直接比较表明，基于SAS的还原性锚定为基于六氯铂（IV）酸（H 2 PTCL 6）的反应性依恋，而与SAS相比，与SAS相比，SAS在构造中直接导致SAS - 最有效的活动 - 最有效的活动 - 最有效的活动 - PT加载且没有任何热沉积治疗。总体而言，这项工作表明，反应性沉积策略优于经典的海洋概念，因为它提供了直接的电子连接的SA锚定，因此导致光催化中高度活跃的单原子位点。
量子密码学与经典通信
量子力学效应使得构建经典上不可能实现的密码原语成为可能。例如，量子复制保护允许以量子状态对程序进行编码，这样程序可以被评估，但不能被复制。许多这样的密码原语都是双方协议，其中一方 Bob 具有完整的量子计算能力，而另一方 Alice 只需向 Bob 发送随机的 BB84 状态。在这项工作中，我们展示了如何将此类协议一般转换为 Alice 完全经典的协议，假设 Bob 无法有效解决 LWE 问题。具体而言，这意味着 (经典) Alice 和 (量子) Bob 之间的所有通信都是经典的，但他们仍然可以使用如果双方都是经典的，则不可能实现的密码原语。我们应用此转换过程来获得具有经典通信的量子密码协议，以实现不可克隆的加密、复制保护、加密数据计算和可验证的盲委托计算。我们成果的关键技术要素是经典指令并行远程 BB84 状态准备协议。这是 (经典) Alice 和 (量子多项式时间) Bob 之间的多轮协议，允许 Alice 证明 Bob 必须准备了 n 个均匀随机的 BB84 状态（直到他的空间上的基础发生变化）。虽然以前的方法只能证明一或两个量子比特状态，但我们的协议允许证明 BB84 状态的 n 倍张量积。此外，Alice 知道 Bob 准备了哪些特定的 BB84 状态，而 Bob 自己不知道。因此，该协议结束时的情况 (几乎) 等同于 Alice 向 Bob 发送 n 个随机 BB84 状态的情况。这使我们能够以通用和模块化的方式用我们的远程状态准备协议替换现有协议中准备和发送 BB84 状态的步骤。
1 4.2. Si CMOS 平台：辐射 Lloyd W. Massengill，......
3 由于集成电路技术的缩放早已脱离了严格的恒定场或经典的电压缩放，因此本章中使用“摩尔定律缩放”一词作为尺寸缩放、能量缩放和新材料引入的总称——所有这些都是为了实现英特尔联合创始人戈登·摩尔在 1965 年描述的功能进展。
量子计算机和数据库之间的协同作用
有多个不同的计算范例，是基于CPU的常规计算。如今，最令人兴奋的计算范式是量子范围。它基于量子力学[1]，尽管现代量子计算软件[2，3]几乎不知道量子物理学。量子计算机的硬件不同。最常见的硬件实现是超级传导（IBM，Google，Rigetti），光子（Xanadu），被困的离子（Ionq，Honeywell），Adiabatic（D-Wave）和Silicon Spin Qubits（Intel，HRL）。Amazon Braket，IBM Quantum，Xanadu和D-Wave Leap提供了对云中Quantum计算机和模拟器的访问。各种各样的硬件类型表明，这些类型尚未成为标准品，而Quantum硬件公司之间的竞争仍在进行中。未来将显示哪种量子计算硬件类型将成为主导。量子计算机不会接管经典的计算。相反，它们将是计算单元，例如GPU处理器或超级计算机，以及经典的计算机和数据库。我们可以向他们发送特定且计算复杂的问题。因此，混合方法将是实用量子计算的最现实选择。
基于光力学的坍缩模型量子估计理论
量子到经典的转变是推动量子系统向其物理配置的完全经典描述的过程，其现象学是大量研究的对象。事实上，这种转变是否归因于新的基础物理学是一个有争议的问题 [1]。特别是，一个复杂性和规模不断增长的量子系统的退相干是否可以归因于内在机制或仅仅是周围环境的不可避免的存在，这仍存在争议 [2,3]。由于环境退相干不能为测量问题提供令人满意的解决方案，从而也不能为量子到经典的转变问题提供令人满意的解决方案，因此坍缩模型体现了另一种理论框架 [4,5]。通过将波函数坍缩提升为一种嵌入随机动力学的普适物理机制，坍缩模型以现象学的方式解释了量子到经典的转变，从而体现了量子力学的宏观现实修改的一个实例。这种修改是通过随机薛定谔方程和引入新的基本参数实现的。当用于评估微观系统的动力学时，坍缩模型的框架恢复了标准量子力学。对于更大的系统，相干性会迅速被抑制，以防止宏观可区分状态的大规模空间叠加。连续自发局部化 (CSL) 是研究最深入的坍缩模型之一 [6, 7]。它通过将额外的耗散项进入量子系统的主方程来描述位置基中相干性的丧失。这意味着，受坍缩机制影响的开放量子系统应该经历额外的耗散，而这种耗散不能归因于任何其他环境噪声源。测试这个模型是目前探索量子力学有效性极限的重要课题 [ 8 ]。然而，目前在量子力学中使用的大多数系统都预测了坍缩效应，
关于使用gpt@rub
•生成模型产生的文本通常是由于模型的功能没有经典的窃。然而，如果您假定自己不重要的文本的权限，则使用生成的文本可以代表科学不当行为。此外，可能会出现文本是由代表窃窃的模型生成的，因为它们的措辞已经匹配已经发布的文本。检查这是您的责任。
量子游戏中矩阵倍增权重动态的稳定性
摘要 - 在本文中，我们研究了在通用量子游戏中学习的广泛使用矩阵乘量（MMW）动力学的平衡收敛性和稳定性。这项努力的一个关键困难是，诱导的量子状态动力学自然地分解为（i）经典的，可交换性的成分，该动态以类似于在经典复制器动力学下的混合策略的演化方式控制系统特征值的动力学； （ii）系统特征向量的非交通分量。这个非交通性的组件没有经典的对应物，因此需要引入（渐近）稳定性的新颖概念，以说明游戏量子空间的非线性几何形状。在这种一般情况下，我们表明（i）只有纯量子平衡才能稳定并在MMW动力学下吸引； （ii）作为部分匡威的纯量子状态，满足某种“变分稳定性”条件的纯量子总是会吸引。这使我们能够充分表征在MMW动力学下稳定并吸引的量子NASH平衡的结构，这一事实对预测多代理量子学习过程的结果具有重要意义。
深度学习时代心脏声音分析的全面调查
摘要 - 临床用法已将心脏声音听觉用于心血管疾病的早期筛查。由于对听诊专业知识的需求量很高，自动听觉可以帮助辅助诊断并减轻培训专业临床医生的负担。尽管如此，在大数据时代，经典机器学习的性能提高存在限制。深度学习在许多研究领域都优于经典的机器学习，因为它采用了更复杂的模型架构，具有更强的提取有效代表的能力。此外，在过去几年中，它已成功地应用于心脏声音分析。由于大多数关于心脏声音分析的评论是在2017年之前进行的，因此本调查是第一个研究全面概述的研究，以总结有关心脏声音分析的论文，并于2017 - 2022年发布了深度学习。这项工作既介绍了经典的机器学习，又介绍了深度学习，并进一步提供了有关心脏声音分析深入学习的进步和未来研究方向的见解。我们的存储库可在https://github.com/zhaoren91/awesome-heart-sound-analysis上公开获得。