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神经集合的编码和解码研究......
为了表彰我们的投稿作者和组织委员会在摘要提交和选择过程中的辛勤工作，并为我们的作者提供一种认可其作品在 AREADNE 2020 上展示的方式，我们将发布这份简短的海报摘要计划。与以前的会议不同，以前的会议在三个海报会议上循环分发投稿摘要以鼓励参与，而在这里，我们按主题组织了提交的内容，您可以在以下页面中找到。我们希望读者会发现这些摘要与我们一样引人注目，并将通过他们的通讯电子邮件地址与作者联系以获取更多信息和讨论。
化学计量晶体中稀土离子集合的量子处理
小型量子处理器有助于使量子网络变得实用且对错误具有鲁棒性。例如，在基于测量的量子中继器中，多量子比特处理器可以净化纠缠[1-3]，消除光子传输过程中由退相干引起的误差。小型处理器可用于生成某些容错通信方案 [5] 或盲量子计算 [6] 所需的簇状态 [4]。如果处理器之间能产生足够强的耦合，那么可扩展的分布式量子计算 [7,8] 将成为可能。适合制造小型量子处理器的物理系统与全尺寸量子计算的物理系统可能非常不同，全尺寸量子计算的主要关注点是扩展到大量量子比特。小型处理器可以优先考虑高量子比特互连性和强量子比特相互作用。这些特性表明系统内的量子比特彼此靠近，例如固体中的自旋簇。这些自旋团簇需要强光耦合，因为上述大多数小型处理器应用都是光学接口。此外，工作波长和带宽应与其他网络元件和光通道相匹配。这种光寻址自旋团簇系统的一个著名例子是金刚石中的氮空位 (NV) 中心与附近一组随机的 13 C 核自旋耦合 [9-11]。在本文中，我们提出了一种用于生成小型量子处理器的自旋团簇系统：稀土晶体中掺杂剂周围的稀土宿主离子（见图 1）。在这样的系统中可以解析数十个量子比特，而短的离子间距离意味着量子比特之间存在强相互作用。稀土离子具有光学可访问的超精细自旋态，具有较长的光学和自旋相干性
HealthFog：基于集合的基于深度学习的智能医疗系统，用于自动诊断集成的物联网和雾计算环境中的心脏病
云计算通过Internet提供资源，并允许部署大量应用程序以为不同行业提供服务。当前在这些云框架中面临的主要瓶颈是它们的可扩展性有限，因此无法满足基于集中的物联网（IoT）的计算环境的要求。这样做的主要原因是，诸如健康监测和监视系统之类的潜伏敏感应用程序现在需要计算大量数据（大数据）转移到集中数据库以及从数据库到云数据中心，从而导致此类系统性能下降。与云域相比，通过使资源更接近用户并为数据处理提供了低潜伏期和节能解决方案，从而提供了雾和边缘计算的新范式提供创新的解决方案。仍然，当前的雾模型从有限的角度上限制了局限性，并且关注结果的准确性或减少响应时间，但并非两者兼而有之。我们提出了一个名为“ HealthFog”的新型框架，用于将整体深度学习整合到边缘计算设备中，并将其部署为自动心脏病分析的现实应用。HealthFog使用物联网设备提供医疗保健作为雾服务，并有效地管理心脏病患者的数据，这是根据用户要求提供的。启用FOG的云框架，Fogbus用于在功耗，网络带宽，潜伏期，抖动，抖动，准确性和执行时间方面部署和测试所提出模型的性能。©2019 Elsevier B.V.保留所有权利。HealthFog可与各种操作模式配置，这些操作模式可根据需要在不同的雾计算方案和不同的用户要求下提供最佳的服务质量或预测准确性。
近开放集合的模拟、建模和控制
根据运动方程和模拟环境产生的信息，开发并比较了两种合适的控制系统算法。研究了潜艇的开环特性。控制系统设计基于线性二次高斯 (LQG) 方法，并使用环路传输恢复 (LTR) 设计过程。以基于线性模型的设计为基础，同时比较模型的两种增强的有效性。比较了斜坡和阶跃输入命令的跟踪性能。然后使用拖曳模型模拟转弯机动。最后，使用每个控制器模拟两个长波峰海况和三个相对波浪方向，以获得单个指令速度。还介绍了传感器噪声的影响及其噪声的过滤。