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“观察共振荧光中过去和未来量子态之间的干扰”的补充信息
完整的实验装置如图 S1 所示。超导量子比特遵循文献 [1] 中描述的“3D transmon”设计。单个铝制约瑟夫森结与蓝宝石衬底上的两个 0.4 x 1 毫米天线相连，嵌入空的铝块腔中，固定在稀释制冷机的 20 mK 基温下。transmon 芯片采用电子束光刻、双角蒸发和氧化工艺制成隧道结。光谱测量得出量子比特频率 ν q = 5 . 19 GHz，与下一个跃迁相差非谐性 α/ 2 π = 160 MHz。测得的弛豫时间为 T 1 = 16 µ s，拉姆齐时间为 T 2 = 10 . 5 µ s。读出和驱动脉冲由微波发生器产生的两个连续微波音调的单边带调制产生，微波发生器分别设置在 ν c 0 + 62 . 5 MHz 和 ν q + 62 . 5 MHz，其中 ν c 0 = 7 . 74 GHz 是高功率下的腔体频率（图 S3.a）。调制是通过将这些连续波与 62.5 MHz 的脉冲正弦信号混合来完成的，后者由 4 通道泰克任意波形发生器的两个不同通道合成。所有源均由原子钟同步。两个脉冲合并并通过输入线发送到腔体的弱耦合输入端口，输入线在稀释制冷机的各个阶段用低温衰减器进行滤波和衰减，确保进入设备的热激发可以忽略不计。在静止阶段 (850 mK) 使用商用 (来自 K&L) 低通净化滤波器，截止频率为 12 GHz，而在基准温度下插入自制低通滤波器，该滤波器由封闭在装有 Eccosorb 的红外密封盒中的微带线组成。请注意，图 S1 中表示为“反射探针”的类似线已用于现场估计腔体输入和输出耦合率 Γ a,b = γ a,b
使用 ICE5AR4770BZS 的空调 8 W 辅助 SMPS
电源单元的输入来自交流电网，范围为 85 V AC ~ 265 V AC。保险丝 F1 直接连接到输入线，以保护系统，防止因任何故障而导致过大电流进入系统电路。接下来是压敏电阻 VAR1，它连接在输入端，用于在线路浪涌瞬变期间吸收过多的能量。桥式整流器 BR1 将交流输入整流为直流电压，由大电容 C1 和 C2 滤波。电阻 NTC1 不仅可以降低启动时的浪涌电流，还可以帮助降低线路浪涌瞬变期间大电容 C1 和 C2 上的电压升高。电感器 L1 和电容器 C1 和 C2 形成 π 滤波器以衰减 EMI 噪声。
切成薄片的可行性 - 密码学EPRINT存档
大多数垃圾技术都以逐门范式呈现，其中涉及每个闸门的插座。在此范式中工作需要编码真实表行的编码，这涉及分别对每一行进行加密。为此，每根电线都与两个标签（位串）相关联，代表电线的半符值为真实或错误。然后，使用基于门的真实表的相应输入线标签对适当的输出线标签进行加密。因此，该方案的通信复杂性由每个门的这种密文的数量确定。垃圾方案采用有效的对称键原始素，使其非常实用。由于其广泛的适用性，它们已被广泛研究，目的是降低其具体成本，而大部分努力集中在降低沟通复杂性上；有关部分列表，请参见[21、26、27、30、32、41]。在[27]中，Kolesnikov和Schneider引入了自由XOR技术，该技术删除了电路中所有Xor门的通信。由于
田纳根：纯变压器编码器为从头分子的生成提供了有效的离散gan
使用离散数据（例如简化的分子输入线 - 输入系统（Smiles）字符串）的从头生成的深层生成模型吸引了药物设计中的广泛关注。然而，训练不稳定经常困扰生成的广告网络（GAN），导致可能崩溃和低偏移性等概率。这项研究提出了一个纯粹的变压器编码器GAN（宽度）来解决这些问题。宽度的发电机和鉴别剂是变压器启动器的变体，并与加固学习（RL）结合使用，以生成具有所需化学特性的分子。此外，变体微笑的数据增强是为了学习微笑字符串的范围和语法的宽度培训。在方面，我们引入了一个增强的田纳州的变体，称为十（w）gan，其中包含了微型批处理歧视，并提高了生成分子的能力。对QM9和锌数据集的实验结果和消融研究表明，所提出的模型以计算有效的方式产生了具有所需化学性质的高效和新颖的分子。
图序列注意力和变压器用于预测药物......
药物研发是一个复杂的过程，具有研究周期长、成本高、成功率低的风险。一种新药从研发到批准需要数十亿美元和十多年的时间。1,2有效预测药物 - 靶标结合率（DTA）是药物研发中的重要问题之一。3 – 5药物通常表示为从简化分子输入线输入系统（SMILES）6获得的字符串，或用以原子为节点、化学键为边的分子图表示。靶标（或蛋白质）是氨基酸序列。结合率表示药物 - 靶标对相互作用的强度。通过结合，药物可以对蛋白质所执行的功能产生积极或消极的影响，从而影响疾病状况。 7 通过了解药物-靶标结合力，有可能找出能够抑制靶标/蛋白质的候选药物，并有利于许多其他生物信息学应用。8,9
AN10211 TJA1040 高速 CAN 收发器
图 2 中的框图描述了 ECU 的内部结构。通常，ECU 由独立收发器（此处为 TJA1040）和集成 CAN 控制器的主机微控制器组成，由电压调节器供电。虽然高速 CAN 收发器需要 +5 V 电源电压来支持 ISO11898 总线电平，但新的微控制器产品越来越多地使用 3.3 V 等较低电源电压。在这种情况下，微控制器电源需要专用的 3.3 V 电压调节器。协议控制器通过串行数据输出线 (TXD) 和串行数据输入线 (RXD) 连接到收发器。收发器通过其两个总线端子 CANH 和 CANL 连接到总线线路，这两个总线端子提供差分接收和发送功能。对于 TJA1040，引脚 STB 连接到主机微控制器的 I/O 引脚，用于操作模式控制。可以使用引脚 SPLIT 进一步改进分裂终端方法，以实现共模电压的直流稳定（第 4.4 节）。
机器学习在预测分子特性中的应用
由于开发新化合物并确定其性能是昂贵且可能危险的，因此有必要开发一个模型来预测分子特性，而无需合成和实验测试。表示化合物的两种系统方法是通过分子结构的示意图和简化的分子输入线 - 进入系统（Smiles）。在这项研究中，这些表示分别用于训练两个神经网络模型，一个卷积神经网络（CNN）和一个经常性神经网络（RNN），以预测化合物的熔点。通过将化合物表示为结构的图像，CNN在拟合给定数据的拟合时不成功，似乎在给定数据的平均熔点附近保持恒定。然而，通过将化合物表示为系统生成的文本字符串，RNN成功地拟合了数据，总体趋势类似于实际趋势，平均绝对误差较低。但是，与结构图数据不同，用于RNN的微笑数据不包含方向信息。对于将来的研究，可能可以将两种表示形式结合起来，以达到更准确的预测模型。