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Suppression of Phase and Amplitude Damping Decoherence in a Three-Level Atom in A-Configuration Using Bang-Bang Controls 总被引:1,自引:0,他引:1
In this paper, we present decoupling bang-bang operations for the suppression of general decoherence, both amplitude and phase damping, in a three-level system in A-configuration. We give a program to design a sequence of periodic twinborn pulses to suppress the decoherence in such the system. 相似文献
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基于40 nm CMOS工艺,设计了一种具有高频高电源抑制(PSR)的无片外电容 低压差线性稳压器(LDO)电路。电路采用1.1 V电源供电,LDO输出电压稳定在0.9 V。仿真结果表明,传统无片外电容LDO电路的PSR将会在环路的单位增益 频率(UGF)处上升到一个尖峰,之后才经输出节点处的电容到地的通路开始降低,最高时PSR甚至大于0 dB。采用新型的衬底波纹注入技术的LDO能很好地抑制PSR的尖峰,可以做到全频段都在-20 dB以上,相比传统结构,尖峰处的PSR提高了20 dB以上。该LDO适用于需要低电压供电的射频电路。 相似文献
943.
采用浸渍-提拉方法在单晶硅片上制备硬脂酸钾以及添加离子液体的硬脂酸钾复合薄膜,采用DF-PM型静-动摩擦磨损试验机考察薄膜在低速滑动条件下的摩擦磨损性能,采用扫描电子显微镜和X射线能量散射谱仪观察分析薄膜及其偶件表面的磨损形貌及典型元素面分布.结果表明:在相对低速滑动条件下,在羟基化硅基底上制备的复合薄膜的摩擦磨损性能优于硬脂酸钾薄膜;在载荷为1.0 N条件下,含离子液体质量分数40.0%的复合薄膜的耐磨寿命超过5 000次,而硬脂酸钾薄膜仅为100次左右;随着复合薄膜中离子液体含量增加,复合薄膜更容易在偶件钢球表面形成有效转移薄膜,使复合薄膜摩擦磨损性能得以提高. 相似文献
944.
采用UMT-2型微摩擦磨损试验机考察了4种纳米颗粒LaF3、Ag、SiO2 及Al2O3作为润滑油添加剂在摩擦过程中的接触电阻随时间变化的情况,并由此监测摩擦副表面的成膜状况;采用X射线光电子能谱仪分析4种纳米添加剂润滑下磨损表面典型元素的化学状态,并结合接触电阻测试结果分析纳米油润滑添加剂的润滑机理.结果表明:接触电阻测试能够适时监测添加剂在摩擦副表面的成膜过程,4种纳米润滑油添加剂在边界润滑条件下均能够在磨损表面沉积成膜,其在试验过程中的化学状态没有发生变化,但4种纳米润滑油添加剂在摩擦过程中的成膜性能不同,Ag和LaF3在摩擦过程中的沉积速率、沉积膜厚度及其在摩擦副表面的结合强度优于SiO2和Al2O3. 相似文献
945.
理论上通过篡改FPGA位流,利用其实现的密码算法的错误输出可以分析出密钥,但这种攻击通常需要非常了解目标FPGA的内部结构与位流的对应关系。而位流逆向的难度很大,导致此类攻击的实用性不高。文章提出一种针对FPGA位流的自动化故障注入分析方法,不需要逆向位流,结合张帆等人提出的持久性故障分析理论,把因篡改算法常量导致的出错结果作为可利用的故障。并首次在Xilinx-7系列FPGA开发板上利用Spider进行电压故障注入实验,480条错误密文就可以得到AES-128的密钥,且在10 min内可以完成数据的采集和分析。对于加密位流的情况,可以先利用电磁侧信道分析方法得到明文位流,再结合该文的分析方法来进行密钥破解。 相似文献
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947.
948.
近年来,随着人工智能技术和脉冲神经网络(SNN)的迅猛发展,人工脉冲神经元的研究逐渐兴起。人工脉冲神经元的研究对于开发具有人类智能水平的机器人、实现自主学习和自适应控制等领域具有重要的应用前景。传统的电子器件由于缺乏神经元的非线性特性,需要复杂的电路结构和大量的器件才能模拟简单的生物神经元功能,同时功耗也较高。因此,最近研究者们借鉴生物神经元的工作机制,提出了多种基于忆阻器等新型器件的人工脉冲神经元方案。这些方案具有功耗低、结构简单、制备工艺成熟等优点,并且在模拟生物神经元的多种功能等方面取得了显著进展。文章将从人工脉冲神经元的基本原理出发,综述和分析目前已有的各种实现方案。具体来说,将分别介绍基于传统电子器件和基于新型器件的人工脉冲神经元的实现方案,并对其优缺点进行比较。此外,还将介绍不同类型的人工脉冲神经元在实现触觉、视觉、嗅觉、味觉、听觉和温度等神经形态感知方面的应用,并对未来的发展进行展望。希望能够为人工脉冲神经元的研究和应用提供有益的参考和启示。 相似文献
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