金属的截止频率与单光子的吸收

从经典理论和量子模型出发,论述了双光子吸收的可能性,并且定量计算了吸收两个光子的几率,指出通常情况下弱光不产生双光子吸收现象,金属的截止频率缘于电子对单光子的吸收。     

有限数据诱骗态量子密钥分配的无条件安全界限

以实验中采用最多的诱骗态量子密钥分配方案(基于预报单光子源)为研究对象,在有限数据条件下,推导了单光子态计数率下限和误码率上限的计算公式,得出了无条件安全密钥生成效率的下限和安全传输距离的范围.根据研究结论,只要已知系统发送数据数量,便可得出量子密钥分配无条件安全界限;也可以按照密钥分配的指标要求,反过来确定系统发送数据的数量.这样避免了数据有限带来的安全漏洞,提高了实际量子密钥分配的安全性和有效性.     

2022年深度学习技术主要发展动向分析

深度学习正逐渐成为新一代人工智能最核心的技术之一。对2022年深度学习热门领域的主要发展动向进行了综合评述。首先,介绍小数据小样本深度学习研究领域的最新进展;其次,探讨量子计算与深度学习的融合路径;然后,概述强化学习对通用智能的推动作用;最后,盘点深度学习在多模态学习方向的进展。综述表明,面向小数据、小样本的深度学习技术正在引领深度学习向自监督方向不断迈进,深度学习与其他先进计算范式（例如量子计算等）深入融合趋势愈发明显,强化学习在一定程度上具备解决复杂问题的通用智能,多模态深度学习技术已迎来关键性突破。     

量子信息和量子信息技术

文章阐述了量子信息的概念、形成,并对量子安全通信、量子计算技术及其可能的发展和应用进行了描述.     

面向量子密钥分发的量子攻防技术及安全评估

量子密钥分发技术在理论上已被证明具备信息论安全性,无法通过算力来破解。然而,实际的量子密钥分发系统由于物理设备的缺陷,仍有可能存在可被利用的安全漏洞,从而助力量子攻击者对量子密钥分发系统进行攻击,窃取密钥信息。本文主要对量子攻防这一颠覆性技术进行原理性介绍,梳理目前主要的攻击方式,并给出攻击实例和相应的防御措施;阐述对量子密钥分发系统进行安全性分级评估及有效的防御方法,并运用致盲攻击的案例来诠释安全评估方法。本文通过讨论量子攻防相关技术及标准化评估方法,为提升量子密钥分发系统的实际安全性能提供支撑。     

正反向量子斯特林循环有限时间热力学性能界限和优化准则

研究了正反向量子斯特林循环的最优性能.在经典极限下,导出了循环的有限时间热力学性能界限和优化准则.得到了斯特林热机、制冷机和热泵特性参数之间的优化关系.     

基于量子粒子群优化的无人飞行器路径规划

根据地形障碍、敌方防御雷达、防空火力等威胁以及禁飞区的分布情况,引入最小威胁面的概念,利用B-Sp line插值逼近最小威胁面中的三维航迹在二维水平面内的投影,从而将三维曲线的规划问题简化为二维平面中控制点的寻优问题。采用量子粒子群优化算法,将约束条件和搜索算法相结合,有效解决了简单粒子群算法在高维空间中易陷入局部最优点的问题,简化了问题复杂度、提高了计算效率。仿真结果表明,生成的航迹具有地形跟随、障碍回避和威胁回避等功能。     

现行光纤通信的局限性及未来的发展方向

本文分析了现行光纤通信的局限性。认为光纤的非线性效应,现行通信模式及电子器件的响应速率是限制现行光纤通信发展的主要因素。阐明了未来光纤通信的发展方向,认为量了逊色爱信将引起光通信领域的一场革命。     

基于QPSO算法的支持向量机参数优化研究

应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量（SVM）进行参数优化研究．根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型．仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高．     

偏振态演化对量子密钥分发影响分析

为了解决量子密钥分发(QKD)系统中的偏振态演化问题,文中分析了偏振态演化所引起的量子误码率问题,提出了通过电动偏振控制器的搜索跟踪算法来训练光纤链路的方法,达到抵消系统中存在的各种双折射的效果,将因双折射所引起的误码率从7%降至0.8%,大大提高了密钥分发的有效性。实验结果证明该方法能够有效解决QKD中的偏振态演化问题。