【摘 要】
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我们利用两个全同二能级原子与双模真空腔场相互作用并得到了四体近似W态。我们发现不论两原子初始处于Einstein-Podolsky—Rosen纠缠态或者非纠缠态,四体近似W态都能实现。并且四体纠缠随着系统的初始态和失谐量的变化而变化。重要的是,当两原子初始处于Einstein-Podolsky-Rosen纠缠态时,原子-原子,腔场-腔场的纠缠可以达到最大值1.而两原子初始处于非纠缠态时,原子-原子
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我们利用两个全同二能级原子与双模真空腔场相互作用并得到了四体近似W态。我们发现不论两原子初始处于Einstein-Podolsky—Rosen纠缠态或者非纠缠态,四体近似W态都能实现。并且四体纠缠随着系统的初始态和失谐量的变化而变化。重要的是,当两原子初始处于Einstein-Podolsky-Rosen纠缠态时,原子-原子,腔场-腔场的纠缠可以达到最大值1.而两原子初始处于非纠缠态时,原子-原子和腔场-腔场的纠缠不超过1/2。
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现代社会发展越来越迅速,各国在公共安全方面投入的人力物力越来越多。伴随着监控技术的不断发展,许多公共场所都设有监控摄像头,比如公园、学校、医院、超市、车站等。面对复杂的海量的监控视频数据,人工处理效率越来越低,使用计算机处理海量的监控视频变得非常重要。因此,计算机视觉中的行人重识别是一个经典的值得讨论的问题。行人重识别是利用计算机视觉技术,在跨摄像头监控视频中识别并找到需要寻找的特定行人。它对建设
本文提出使用一个非最大任意的五粒子态和一个非最大任意的二粒子态作为量子通道,隐形传送任意的三粒子态的方案。在本方案中发送者要进行三次Bell测量,接收者根据另一个可能接收者的Hadamard操作及测量结果引入辅助粒子并进行幺正变换,则可以概率性的成功实现隐形传送。
近年来,由于计算机技术、控制技术、以及网络技术的发展,使得遥操作技术得到了越来越多的研究者以及社会的注目。由于遥操作系统中加入了公共网络于是出现了“网络化遥操作系统”。但是,网络化遥操作系统中的时延也变得比旧有的遥操作系统更为复杂。而且对于任何遥操作系统来说,时延的存在可能会影响到系统的性能,如果时延过大,则甚至有可能会系统的不稳定。由此可知研究网络化遥操作系统的稳定性具有十分重要的价值。本文主要
异构网络表示学习,是在现实世界各类实体及其复杂关系构成的网络中,学习网络低维稠密独立的向量表示过程;该向量表示解决了大规模网络分析的高维稀疏和可扩展性差等瓶颈问题,成为当前研究热点。现有研究大多是由领域专家事先给出的元路径实现随机游走,然而随着网络节点数量的增加,元路径的选择十分困难且缺乏灵活性。本论文主要对基于随机游走异构网络表示学习进行研究,在考虑了网络的结构信息和语义信息基础上,给出比现有基
随着人工智能和机器人技术的不断提高,面向日常生活的家庭服务机器人也越来越普及,使用自然语言指令提高人机交互体验势在必行。但机器人很难识别并解析人类的自然语言,所以将自然语言指令解析成机器人能够处理的形式完成目标的映射是人机交互最为重要的一环,本课题将围绕此任务展开,并细化为以下几个方面。首先,自然语言指令解析需要进行意图检测和槽填充,为了利用这两者之间的关联性,提出了一个基于Graph LSTM和
蛋白质的空间结构决定着蛋白质的功能,对于推断蛋白质结构之间的进化关系,药物发现和蛋白质设计至关重要。机器学习的进步促进了蛋白质结构预测的发展,使其预测速度由月、天、时提升到了秒、毫秒级单位,而其中代码数量也由百万行减少到几千行。然而,蛋白质结构的预测精度以及稳定性是否符合人们的需求还需要进一步的分析。本文以循环几何网络RGN预测的蛋白质三级结构数据为主要研究对象,从结构比较,可视分析角度以及RGN
随着深度神经网络发展以及大规模数据集的出现,普通图像识别已取得很大成功;然而细粒度图像由于类内差异大、类间相似度高,易受恶劣环境影响,导致其精确识别困难。针对上述问题,提出一种基于双线性的循环注意卷积神经网络（Bilinear Recurrent Attention Convolutional Neural Network,BRAN）细粒度图像识别方法,并应用于海洋细粒度鱼类图像的分类研究中。首先
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