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量子通信主要涉及量子密鑰分配( QKD)、量子安全直接通信(QSDC) 、量子秘密共享( QSS) 等3個方面。通信雙方以量子態為信息載體，基于量子力學相關原理及量子特性，利用量子信道，在通信收發雙方之間安全地、無泄漏地直接傳輸有效信息，特別是機密信息的通信技術。量子秘密共享旨在對重要的密鑰進行安全保護，使即便部分或全部密鑰被第三方竊取也難以恢復出真實的密鑰。

提出一種如下圖所示能克服光子側向和背向泄露且能極大提高光子前向出射的新型微納“射燈”結構，其單光子理論收集效率在較大的帶寬中超過90%、最高可達95%。? 該“射燈”結構量子光源的實驗制備難度極大，因為它要求三大核心微納制備技術：厚度160nm左右且內有量子點的薄膜轉移技術；定位精度小于10nm的量子點光學精確定位技術；環形槽寬度制備精度小于5nm的高質量牛眼微納結構制備技術。為實驗制備出這一性能優越的量子光源，王雪華教授團隊自2013年開始，從零起步，堅持不懈，不斷探索，先后發展和掌握了上述三大核心微納制備技術，在國際上率先制備出綜合性能俱佳的“三高”量子糾纏光子對源

中國科學技術大學潘建偉及其同事徐飛虎、張強，與清華大學馬雄峰、多倫多大學Hoi-Kwong Lo等，應邀在囯際物理學權威綜述期刊、美國物理學會的《現代物理評論》上發表題為“基于現實器件的安全量子密鑰分發”的長篇綜述論文。該論文系統闡述了量子密碼的原理、理論和實驗技術，并指出，經過全球學術界三十余年的共同努力，現實條件下量子密碼的安全性已經建立起來，尤其是測量器件無關等量子密鑰分發協議的提出，徹底關閉了量子密碼在物理實現過程中可能出現的安全性風險，為實

研究了二維二聚化量子自旋系統，通過理論分析和高精度的量子蒙特卡洛方法，發現在交錯狀二聚化量子海森堡模型中，相變臨界指數具有新奇的非單調尺寸標度行為。他們通過在有限尺寸標度理論中引入兩個驅動場，同時進行大尺寸的計算分析，成功地解釋了非單調的量子蒙特卡洛結果，從根源上指出二維二聚化量子自旋系統的相變仍然屬于O（3）普適類，適用于量子-經典對應理論。他們的研究表明，在量子相變中可能存在多個驅動場導致的新奇標度行為，需要采用正確的標度理論才會得到正確的結果。在論文中，他們還創造性地提出多參數聯動-高階擬合方法，能極大地提高數據準確度，可以用在不同體系的數據分析中。

防損降險 ★ 目前較為有效降低硬膜外麻醉置管風險的麻醉導管。 ★ 較大程度避免損傷血管、神經，甚至捅破硬脊膜的可能。 ★ 采用目前較為先進的彈性式穿刺進行硬脊膜外腔置管。 ★ 管壁內含三條X顯影線，提高X光下導管影像質量。 ★ 導管抗斷裂力達到國家標準10倍以上。 ★ 可為臨床使用者進行個性化定制。 輕松盲插 智能穿刺置管，接頭輕松連接且不易脫落，操作過程零技巧，幫助臨床使用者從繁復的操作手法中解放出來，更簡便快捷地置管，更好地規避職業風險，減少醫療事故，避免醫療糾紛。 適應癥 所有硬脊膜外腔麻醉置管，尤其： ★ 實施剖宮產或無痛分娩的孕婦，靜脈易怒張者； ★ 老人或兒童，血管脆弱者； ★ 凝血功能障礙，易出血者； ★ 非首次硬膜外麻醉，硬膜外腔可能有疤痕、增生者； ★ 先天椎管狹窄，置管有難度者； ★ 需要長時間留置麻醉導管，如癌痛或術后鎮痛者； ★ 個性化要求：擇時分娩、VIP病人或病情體位等原因，需要確保一次性置管成功以及滿足后續治療等。

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本發明公開一種瀝青路面模量反算方法，包括：對瀝青路面的路面結構層進行簡化，將相鄰且材料類型相同的路面結構層視為簡化層，并且每一簡化層所包含的結構層之間的模量差值不大于N MPa，將土基單獨視為土基層；在土基層及各簡化層中布置垂直應變傳感器，且保證布置完成的所有垂直應變傳感器位于同一垂直方向；在瀝青路面表層施加荷載，且該荷載位于各垂直應變傳感的正上方，并通過垂直應變傳感器采集土基層及簡化層的垂直應變數據；將采集到的垂直應變數據作為反算參數進行模量反算；N的取值為250～350。通過該方法將原結構組合簡化從而優化了模量反算計算過程，解決了反算模量與實際狀態不符的技術難題。

隨著人工智能、大數據、物聯網、區塊鏈等新一代信息技術興起，數據量呈現爆炸式增長，傳統計算系統的算力難以滿足海量數據的計算需求。與此同時，摩爾定律逐漸放緩，單純依靠提高集成度、縮小晶體管尺寸來提升芯片及系統性能的路徑正面臨技術極限，通過引入憶阻器新器件、模擬計算新范式、存算一體新架構，將拓展出全新的高性能人工智能芯片與系統，實現計算能力的飛躍。 目前被廣泛使用的經典馮·諾依曼計算架構下數據存儲與處理是分離的，存儲器與處理器之間通過數據總線進行數據傳輸，在面向大數據分析等應用場景中，這種計算架構已成為高性能低功耗計算系統的主要瓶頸之一：數據總線的有限帶寬嚴重制約了處理器的性能與效率，且存儲器與處理器之間存在嚴重性能不匹配問題。憶阻器存算一體系統把傳統以計算為中心的架構轉變為以數據為中心的架構，其直接利用阻變器件進行數據存儲與處理，通過將器件組織成為交叉陣列形式，實現存算一體的矩陣向量乘計算。憶阻器存算一體系統可以避免數據在存儲和計算中反復搬移帶來的時間和能量開銷，消除了傳統計算系統中的“存儲墻”與“功耗墻”問題，可以高效、并行的完成基礎的矩陣向量乘計算，未來極有潛力成為支撐人工智能等新興應用的核心技術。 清華大學吳華強教授團隊實現了材料與器件、電路設計、架構和算法的軟硬件協同等多方面原始創新，解決了系統精度損失等被廣泛關注的難題： 材料與器件創新。科研團隊選擇了電學特性穩定的二氧化鉿作為憶阻層核心材料，提出了通過插入少量氧化鋁層來固定離子分布、抑制晶粒間界形成的新理論，提出了引入熱增強層的新原理器件結構，成功抑制了憶阻器非理想特性的產生。 電路設計創新。開發了一套憶阻器與晶體管的混合電路設計方法，提出“差分電阻”設計思想，采取源線電流鏡限流設計，抑制了憶阻器電路中可能產生的各種計算誤差。 算法創新。提出了混合訓練算法，僅用小數據量訓練神經網絡并只更新最后一層網絡的權重，即可將存算一體硬件系統的計算精度達到與軟件理論值相同的水平。 “技術鏈”創新。從“單點技術突破”拓展到“技術鏈突破”，開發了針對憶阻器存算一體芯片的電子設計自動化（EDA）工具，打通了從電路模塊設計到系統綜合再到芯片驗證的設計全流程。 上述理論和方法發表于《自然》《自然·納米技術》《自然·通訊》等國際頂級期刊，以及被譽為“集成電路奧林匹克”的“國際固態電路大會”等頂級學術會議。研究成果被“國際半導體技術路線圖”和30多部綜述文章長篇幅引用。團隊已在該研究方向申請國內外專利72項，其中30項已獲得授權，知識產權完全自主可控。 團隊已研制出全球首款憶阻器存算一體芯片和系統，集成了8個憶阻器陣列和完整的外圍控制電路，以更小的功耗和更低的硬件成本大幅提升了計算設備的算力。全系統的計算能效比當前主流的人工智能計算平臺——圖形處理器（GPU）高兩個數量級。團隊還設計了一款基于130nm工藝研制的完整憶阻器存算一體芯片，在MNIST數據集上計算速度已超過市面上28nm工藝的四核CPU產品近20倍，能效有近千倍的優勢。