单个量子点的塞曼分裂自旋态可与其光学三子跃迁一起使用,在静止(自旋)和飞行(光子)量子位之间形成自旋 - 光子界面。除了自旋态本身的长相干时间之外,三子态的极限退相干机制也是至关重要的。在这里,我们在时间分辨共振荧光中研究了施加磁场(高达 B ¼ 10 T)下单个自组装量子点中的电子自旋和三子动力学。量子点仅与电子库弱耦合,隧穿速率约为 1 ms 1 。使用这种样本结构,除了电子的自旋翻转速率和三子跃迁的自旋翻转拉曼速率之外,我们还可以测量将俄歇电子散射到导带的俄歇复合过程。俄歇效应会破坏辐射三子跃迁,使量子点保持空置状态,直到电子从储存器隧穿到量子点中。俄歇复合事件与随后从储存器隧穿的电子相结合,可以翻转电子自旋,从而构成限制自旋寿命的另一种机制。
摘要 当今的机器学习平台在处理不安全和不可靠的内存系统时存在严重的稳健性问题。在传统的数据表示中,由于噪声或攻击导致的位翻转会引起值爆炸,从而导致错误的学习预测。在本文中,我们提出了 RobustHD,这是一个基于超维计算 (HDC) 的稳健且耐噪声的学习系统,模仿重要的大脑功能。与传统的二进制表示不同,RobustHD 利用冗余和全息表示,确保所有位对计算都有相同的影响。RobustHD 还提出了一个运行时框架,该框架以无监督的方式自适应地识别和重新生成错误维度。我们的解决方案不仅可以针对可能的位翻转攻击提供安全性,而且还提供了一种对内存噪声具有高度稳健性的学习解决方案。我们对从传统平台到新兴的内存处理架构进行了交叉堆叠评估。我们的评估表明,在 10% 随机位翻转攻击下,RobustHD 最多会造成 0.53% 的质量损失,而深度学习解决方案的准确度则会损失超过 26.2%。
量子比特 (qubits) 由于与环境的交互不受控制,容易出现多种类型的错误。纠正这些错误的常用策略是基于涉及惊人硬件开销的量子比特架构 1 。一种可能的解决方案是构建本质上可以防止某些类型错误的量子比特,这样可以大大减少纠正其余错误所需的开销 2–7 。然而,这种策略依赖于一个条件:对量子比特的任何量子操作都不能破坏精心设计的保护 5,8 。一种称为猫量子比特的量子比特被编码在量子动力系统的亚稳态流形中,从而获得持续、自主的防位翻转保护。在这里,在超导电路实验中,我们实现了一个猫量子比特,其位翻转时间超过 10 秒。这比之前发布的猫量子比特实现提高了四个数量级。我们制备并成像了量子叠加态,并测量了大于 490 纳秒的相位翻转时间。最重要的是,我们在不破坏位翻转保护的情况下控制了这些量子叠加的相位。该实验以前所未有的水平展示了量子控制和固有位翻转保护的兼容性,展示了这些动态量子比特在未来量子技术中的可行性。
SAT问题询问是否存在命题逻辑中给定公式的令人满意的真理分配。sat非常棘手[10],但是现代的SAT求解器,尤其是冲突驱动的子句学习(CDCL)求解器,在从各种应用程序中求解大型公式方面取得了重大进展。在组合问题方面,随机局部搜索(SLS)求解器通常比CDCL更有效。由于SLS和CDCL求解器具有互补的优势,因此一些SAT求解器,例如Kissat [7]和Cryptomin- iSat [16]组合SLS和CDCL技术,SLS方法在塑造现代SAT求解器的能力方面起着关键作用。sls求解器通过翻转单个变量的真实价值直到找到解决方案或超时为止。求解器通常会尝试翻转变量,以最大程度地减少伪造的从句的数量。求解器确定没有可变翻转会根据某些启发式或度量标准导致改进时,它已达到局部最低限度。为了逃避局部最小值,求解器可以进行随机翻转或调整其内部状态,直到改善为止。尽管是逃脱本地最小的算法的有效算法,但动态搜索(DLS)吸引了
与过去的技术节点相比,器件的缩小可能会导致常规(未硬化)六晶体管 (6T) SRAM 单元的 SEU 敏感度增加 [8]。尽管 SEU 是一种非破坏性事件,但 SEU 概率的增加可能会对更大规模 SRAM 器件的使用造成越来越大的问题。这在使用高性能数字信号处理器的商用现货产品、太空任务和核电反应堆中尤其如此。由于多个位翻转可能导致同一个字中出现多个错误,因此这是一个更大的问题 [9]。在本文提出的设计中,标准 SRAM 单元经过辐射硬化处理,以减轻 SEU 和 DEU。TICE 存储单元可以自我纠正最多两个同时发生的翻转。为了进一步提高整体可靠性,我们应用布局技术将关键节点尽可能地放置在 TICE 存储单元中。在假设三个同时发生的翻转很少见的情况下,这降低了关键节点同时被击中的可能性。与标准 8T 存储单元和 DICE 存储单元相比,本研究提出的存储单元具有更高的耐辐射性。
ऄԉલਭ /୧૱ਘԉܑռ /୧૱ਘԉܑռ /եં /电气调整 /电动折叠 /后视镜加热 /锁定自动折叠 /镜像内存 /自动反向翻转< / div> down < / div>