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World File Search System脉冲的
空中量子密钥分发现场测试
图 4. 0 脉冲和 𝜋 脉冲的光谱。当主激光器 #0 开启时，具有不同初始波长的主激光器 #1 和 #2 都锁定到主激光器 #0 并共享相同的波长，因此 0 脉冲和 𝜋 脉冲也可以共享相同的波长。
拉曼增益新模型的开发...
多年来，光纤中的拉曼过程一直受到电信行业的关注，因为它可用作长距离信号传输的宽带光放大器 [1, 2]。然而，研究界对拉曼过程和拉曼放大仍然很感兴趣。这方面的许多工作都集中在信号传播过程中对短光脉冲的影响。这类研究不可避免地涉及大量的计算机模拟。为了使计算机模拟能够准确预测沿拉曼放大器的增益光纤传播的光脉冲的频谱演变，必须考虑放大器的增益频谱。对于拉曼放大器，增益频谱并不是如其振动起源所暗示的单一无特征曲线，而是一系列重叠的峰，从而产生更复杂的结构。 Stolen 等人 [3] 首次测量了纯硅芯光纤的增益光谱，如图 1 所示。
通过脉冲时间对比度在二氧化硅玻璃中控制超快激光
我们证明，飞秒光脉冲的时间对比度是透明介电内部激光写作的关键参数，允许不同的材料修饰。特别是，二氧化硅玻璃中的各向异性纳米孔由10 7飞秒YB的高对比度产生：kgw激光脉冲，而不是低对比度的10 3 yb纤维激光脉冲。差异起源于纤维激光器，该纤维激光器将其三分之一的能量的能量存储在最高200 ps的脉冲后。通过激光诱导的瞬时缺陷吸收脉冲的这种低强度分数，其寿命相对较长，激发能量（例如自捕获的孔）极大地改变了能量沉积的动力学和材料修饰的类型。我们还证明，低对比度脉冲可以有效地创建层状双重结构，该结构可能是由四极杆非线性库驱动的。
通过差分脉冲吸附伏安法与化学脉冲的降低脉冲剥离，同时测定茶中咖啡因，鲜味和茶碱在茶中的茶素
摘要 - 使用玻璃碳电极与化学计量学结合的吸附性剥离伏安法（ADSV），以同时测定茶样中的咖啡因，obromine和Theopherline，从而提供高选择性，敏感性，简单性，简单性和成本效率。最佳电化学条件为0.01 mol.l -1 H 2 SO 4，吸附电位为0.6V，而AG/AGCL/KCL为0.025 V/s的扫描速率，吸附时间为60 s。每种化合物的线性校准图在1.0×10 -6至4.0×10 -5 mol.l -1，1.0×10 -6至3.0×10 -5 mol.l -1和1.0×10 -6至1.0×10 -6至1.4×1.4×10 -5 mol中获得了每种化合物的线性校准图。l -1分别用于咖啡因，obromine，Theophlilline。在这项研究中，尽管混合物中的咖啡因，鲜红球和茶碱的伏安峰重叠，但作为化学计量技术（例如部分最小二乘（PLS），主成分回归（PCR）和经典最小二乘（Clasical Distical Squares（Cls）），不需要一个前分离步骤。在三个多元线性回归中，选择了PLS方法，因为它的相对误差最小，均小于±11.1％。相比之下，CLS的性能较差，相对达到±83％。提出的新方法被应用于同时确定茶样中的咖啡因，鲜血和茶碱。与使用高性能液相色谱（HPLC）获得的结果相比，结果没有显着差异。
数字雷达图像解释简介 - 微图像
不同的因素控制着雷达图像在距离和方位角方向上的空间分辨率。距离分辨率主要取决于微波脉冲的短暂持续时间（以微秒为单位）。随着俯角变小，距离分辨率也会向远距离提高。方位角分辨率从根本上取决于单个微波脉冲产生的波束宽度；波束越窄，分辨率越好。在早期的机载雷达系统中，通过增加雷达天线的物理长度来缩小波束，但天线尺寸存在明显的实际限制。现代合成孔径雷达 (SAR) 系统使用短物理天线，但对多个雷达回波的复杂处理产生了更长的“合成”天线的效果。特定表面特征由多个连续天线位置上的脉冲“成像”。天线和每个目标之间的相对运动会修改返回信号，使得可以解析来自各个脉冲的数据，从而以良好的方位角分辨率将每个特征放置在正确的位置。
方法学用于计算量子键分布系统同步时间的平均时间，并通过图形分析方法降低长度的量子键分布的站点
摘要。提出了一种方法，用于计算量子密钥分布系统（QKD）站的平均进入时间，并通过降低长度的纤维通信线（focl）的段进行顺序进行轮询。构建了对光子脉冲的顺序搜索的状态图和过渡图。是为了找到检测光子脉冲的概率，进入站点同步的平均步骤数，步骤数的差异以及进入连接的平均时间的平均步骤数。注意到，当焦点分为长度降低的部分时，黑暗电流脉冲（DCP）的水平会显着降低。后者允许减少光电探测器的错误警报的概率。对所获得的结果的分析表明，在算法 - 模拟的情况下，提出的算法进入同步时间的时间比进入站点的通信所需的时间少3倍。获得的结果表明有可能增加焦点的长度，同时确保同步误差概率在0.01的水平上的值。
具有高时间精度的神经元的双色光学激活和抑制
光遗传学工具箱中的一种众所周知的现象是，所有光门控离子通道（包括红移的通道旋转蛋白（CHRS））都被蓝光激活，而蓝移Chrs对更长的波长的响应最小。在这里，我们利用此功能创建了一个系统，该系统允许具有红光脉冲的神经元高频激活，同时允许通过Blue Light的毫秒精度抑制动作电位。我们通过将超快速的红色CHR与适当匹配的动力学匹配的蓝色光敏感阴离子通道配对来实现这一目标。这需要筛选几个阴离子选择性CHRS，然后进行基于模型的诱变策略，以优化其动力学和光谱。海马中的切片电生理学以及对颤音运动的行为检查表明，蓝光的激发最少。允许对具有红光的神经元进行高频光学遗传激发，而蓝光抑制动作电位在光脉冲的持续时间内被罚款。
利用读出信号的实时反馈进行深度强化学习的快速量子门设计
高保真量子门的设计很困难，因为它需要优化两个相互竞争的效应，即最大化门速度和最小化量子比特子空间的泄漏。我们提出了一种深度强化学习算法，该算法使用两个代理同时解决超导传输量子比特的速度和泄漏挑战。第一个代理使用从奖励中学习到的策略构建量子比特同相控制脉冲，以补偿短门时间。在整个构建全长脉冲的中间时间步骤中获得奖励，使代理能够探索较短脉冲的前景。第二个代理确定异相脉冲以针对泄漏。这两个代理都使用来自嘈杂硬件的实时数据进行训练，从而提供适应不可预测的硬件噪声的无模型门设计。为了减少测量分类错误的影响，代理直接在探测量子比特的读出信号上进行训练。我们通过在 IBM 硬件上设计不同持续时间的 X 和 X 的平方根门来展示概念验证实验。仅经过 200 次训练迭代，我们的算法就能构建新的控制脉冲，速度比默认 IBM 门快两倍，同时在状态保真度和泄漏率方面与其性能相当。随着我们自定义控制脉冲的长度增加，它们开始超越默认门。门操作速度和保真度的改进为量子模拟、量子化学和近期及未来量子设备上的其他算法中更高的电路深度开辟了道路。
空间神经形态计算和传感
“神经形态”是指与生物神经网络的架构和 / 或动态非常相似的系统 [1, 2, 3]。典型的例子是模仿生物大脑架构的新型计算机芯片，或从昆虫和哺乳动物的视觉或嗅觉系统等中获取灵感以获取环境信息的传感器。这种方法并非没有野心，因为它有望使工程设备能够重现生物有机体的性能水平 — — 主要的直接优势是有效利用稀缺资源，从而降低功耗。如今，神经形态方法主要在两个层面进行研究 (i) 算法和 (ii) 硬件。在算法层面，它利用基于脉冲的处理和训练 [2] 来构建能够有效处理数据的新型机器学习管道。在硬件层面，神经形态方法被用于设计受生物神经系统启发的新型模拟和数字电路和计算机芯片。这导致了新型传感设备的出现，据信这些设备可以产生特别好的候选对象来模拟生物视觉，以及用于设计专用于有效实现刚刚介绍的基于脉冲的系统的计算机芯片。事实上，由于基于脉冲的通信的不连续性和脉冲神经元的时间动态性，在传统计算机硬件上模拟整个脉冲神经元网络的行为在计算上（因此在能源方面）非常低效。这在人工智能 (AI) 领域也有近亲，Geoffrey Hinton 最近在其中引入了“凡人计算”的概念[ 4 ]：一种不存在软件和硬件分离的计算形式。在“凡人计算”中，神经网络解决方案与它们的计算能力独特地联系在一起