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用于电子神经网络的数模混合突触芯片
级联的 CMOS 突触芯片包含一个 32x32 (1024) 个可编程突触的交叉阵列，已被制造为用于完全并行实现神经网络的“构建块”。突触基于混合数模设计，该设计利用片上 7 位数据锁存器来存储量化权重，并利用两象限乘法 DAC 来计算加权输出。突触具有 6 位分辨率，传输特性具有出色的单调性和一致性。已制造了一个包含四个突触芯片的 64 神经元硬件，用于研究反馈网络在优化问题解决中的性能。在本研究中，已在硬件中实现了 7x7 一对一分配网络和 Hop field-Tank 8 城市旅行商问题网络。已证明该网络能够实时获得最佳或接近最佳的解决方案。
具有边界惩罚的扰动dirichlet能量的最小化器的对称性
摘要。我们考虑域ω的s 2值图r n最小化了dirichlet能量的扰动，并在ω和水平惩罚上对∂Ω进行垂直惩罚。我们首先显示了使用庞加莱型不平等的物理参数在特定范围内的普遍常数配置的全球最小值。然后，我们证明任何能量最小化器将其值都带入球体s 2的固定半梅里德人，并将最小化器的唯一性推断为适当的对称组的作用。我们还证明了具有不同惩罚的最小化器的比较原则。最后，我们将这些结果应用于球上的问题，并显示最小化器的径向对称性和单调性。在尺寸n = 2中，我们的结果可以应用于列纤维液体中的列液晶和微磁能的Oseen-Frank能量。
JHEP11（2023）232
摘要：先前的研究表明，鹰的影响总是破坏量子相关性和Schwarzschild黑洞中量子传送的确定性。在这里，我们研究了Schwarzschild Spacetime中用户之间Dirac Fields量子传送的实现。我们发现，随着鹰温温度的升高，量子传送的质量可以单调地增加，单调减少或非单调性上升，这取决于初始状态的选择，这意味着鹰的效果可以造成量子远期静息静静脉的净额。这种惊人的结果消除了一种扩展的信念，即黑洞的鹰效应只能破坏量子传送的实现。我们还发现，量子转向无法完全保证Schwarzschild时空中量子传送的实现。这个新的意外来源可能为鹰效应的实验证据提供了新的想法。
设备无关量子密钥分发中密钥速率的基本限制
摘要 在本文中，我们引入了内在非局域性和量子内在非局域性作为贝尔非局域性的量化器，并证明它们在局部操作和共享随机性下满足某些理想性质，例如忠实性、凸性和单调性。然后，我们证明内在非局域性是使用以相关性 p 为特征的设备执行的任何设备独立协议的密钥协商容量的上限，而量子内在非局域性是从底层量子模型产生的相关性的相同容量的上限。我们还证明内在可控性是忠实的，它是使用以组合 ˆ r 为特征的设备执行的任何单边设备独立协议的密钥协商容量的上限。最后，我们证明量子内在非局域性受内在可控性的约束。
脑电图——隐蔽警觉注意力的预测因素
许多工作环境，特别是在安全关键环境中，需要人类操作员持续而持续的关注。这些任务的单调性经常导致一时注意力不集中，从而导致错误并造成严重后果。脑机接口 (BCI) 提供了对用户心理状态的强大洞察力和额外的信息渠道，可由能够动态适应用户情绪或状态的设备利用 [Blankertz 等人，2010]。一些研究已经证明，在使用中央凹刺激的注意力任务中，大脑活动携带着预示行为反应结果的信息 [Eichele 等人，2010；O'Connell 等人，2009]。本研究旨在获得隐蔽警觉注意力任务中的类似结果，该任务更接近模拟现实世界环境，其中罕见的关键刺激可能出现在视野的边缘。
Qubit Space的精确认证
量子计算机的基本构建块是一个Qubit，一个通用的两级系统。由于目标是准确操纵许多量子位，因此必须确定量子空间是否可靠，即不与更大的空间结合在一起。最有希望的量子量的突出使它们与环境和其他状态相关，以独特而孤立的过渡频率操作每个量子，被认为只会造成小小的不连贯性干扰。对于在噪声设备上执行的任何成功的易耐故障量子计算的假设是必要的，因为误差缓解依赖于噪声的受控空间[1-3]。另一方面，外部状态的潜在贡献可能导致系统错误，这很难纠正[4-7]。在延迟测试中直接观察到了这样的泄漏[8]。5变量，但尚未确定其起源。由于非谐调性，对于非常快的门而言，泄漏到已知的较高状态[9]变得显着，在这种情况下，需要采取其他措施来减少它[10-12]。
佛罗里达州劳动力系统转型计划概述
佛罗里达州劳动力系统转型计划提供了一个前所未有的机会，将战略性的地方劳动力发展委员会协调变化与全州和州一级的政策和运营改进结合起来。这些全系统的改进将加强地方劳动力发展委员会和州劳动力合作伙伴（包括 CareerSource Florida、佛罗里达州商务部和佛罗里达州教育部）之间的一致性和协调性。全系统的一致性将有助于简化求职者、工人和企业的体验，使更灵活的劳动力系统能够更好地适应不断变化的市场和消费者期望。到 2024 年 6 月 30 日，政策、流程、技术和工具将得到重大改进，并将持续进行，以符合劳动力系统对持续改进的承诺。这些改进在佛罗里达州的劳动力发展系统中得到实际应用，包括但不限于标准化合同和流程以及通过利用州购买力实现的成本节约。
PHYSICAL REVIEW A 110, 042210 (2024) 过程张量...
过程张量是量子梳，描述开放量子系统通过多个量子动力学步骤的演化。虽然有多种方法可以测量两个过程的差异，但必须特别注意确保量词遵循物理上可取的条件，例如数据处理不等式。在这里，我们分析了量子梳一般应用中常用的两类可区分性度量。我们表明，第一类称为 Choi 散度，不满足重要的数据处理不等式，而第二类称为广义散度，满足。我们还将量子信道广义散度的一些其他相关结果扩展到量子梳。最后，鉴于我们证明的性质，我们认为广义散度可能比 Choi 散度更适合在大多数应用中区分量子梳。特别是，这对于定义具有梳状结构的资源理论的单调性至关重要，例如量子过程的资源理论和量子策略的资源理论。
天文光谱的积极和规模不变的高斯过程潜在变量模型
高斯流程（GPS）[1]是机器学习中的一种多功能工具，但对它们的构成诸如阳性，单调性或物理约束之类的约束是具有挑战性的[2]。过去的作品已考虑将GPS作为差异方程的解决方案[3]，时间和光谱重建问题[4]，或通过线性操作员注入域特异性约束[5]。其他作品与非线性函数相结合的GP输出[6，7]，通过约束边际可能性[8]或铸造线性约束作为截短的多变量高斯分布的条件期望，将输出结合到正值[9]。在这项工作中，我们旨在发现一个积极价值的天文光谱的潜在空间。在过去的降低谱图[10，11，12]的作品中，[13]独特地纳入了非阴性约束。，我们通过将其外部限制到正值来扩展高斯过程潜在变量模型（GPLVM）[14]。天文光谱的幅度不是本质的物理特性，不应在潜在空间中反映。我们引入了规模不变，并表明它会导致更好的重建。