量子

目录： 1. 电磁波概述 2. 电磁波应用 3. 电磁波参数：速度、频率、周期、波长、幅度、功率、相位 4. 电磁波的特性：干涉、衍射、衰减 一. 电磁场与无线电磁波概述 在 电磁学 里，电磁场（electromagnetic field）是一种由带电物体产生的一种物理场。 电磁场是有内在联系、相互依存的 电场 和 磁场 的统一体的总称。 随时间变化的电场产生磁场，随时间变化的磁场产生电场，两者互为因果，形成 电磁场 。 电磁场可由 变速运动 的 带电粒子 引起，也可由 强弱变化 的 电流 引起，不论原因如何，电磁场总是以光 速向四周传播，形成电磁波。 电磁场是电磁作用的媒介，具有能量和动量，是物质的一种存在形式。电磁场的性质、特征及其运动变化规律由麦克斯韦方程组确定。 电磁波是电磁场的一种运动形态 。 电磁波是由同向且互相垂直的 电场 与磁场在空间中衍生发射的震荡粒子波，是以波动的形式传播的电磁场，具有 波粒二象性 。 所波粒二象性（wave-particle duality）指的是所有的粒子或量子不仅可以部分地以粒子的术语来描述，也可以部分地用波的术语来描述。也就是说电磁波某些场合下，表现出单个“粒子”的特性，而某些场合，表现出“波”的特性。 光就是一种特定波长的电磁波，在某些场合像波，称为光波，有时候像粒子，称为光子。微观是有粒子组成，宏观上表象出波的特性。 在波的特性方面：

金融行业正在流淌着一股去IOE，去集中化的IT架构转型洪流。我有幸参与到这股洪流中，见证这一重大变革。以下是我对这股洪流的一些思考和想法。 1.当前主流金融的IT架构 众所周知，目前大部分金融机构的IT架构还是以“IOE”的IBM大小型机，Oracle数据库，EMC存储为基础的集中式架构。这种架构有以下优点： 成熟度高 可靠性高 可用性高 这些产品目前承载着世界上众多金融行业的核心系统，而这些产品的厂家在这个领域有几十年的积累，产品的成熟度，可靠性，可用性可见一斑。 不过这种架构也有三大缺点： 第一个就是成本高。硬件，软件，服务都价格不菲。这些费用在金融机构躺着赚钱的时代还是可以接受的，但是在现在以及未来瞬息万变的时代，金融机构的经营形势会越发趋紧，那么这一块IT架构支出就会成为金融机构的负担。 第二个就是IOE的东西都是黑盒，其核心科技就像一个迷。万一再来一个类似“棱镜门”，“华为门”的“IOE门”，金融IT架构的处境可想而知。虽说可能性不大，但是不怕一万就怕万一。所以，自主可控才不会受制于人。 第三个就是可扩展性较差。这种架构无法做到快速，无限制的扩展。之前也提到，未来是瞬息万变的时代，消费模式会从工厂生产什么，消费者消费什么的模式转变到消费者海量碎片化需求主导的模式。那么IT架构需要能支持随时扩展以便适应业务的快速发展。 2.新金融的IT架构 为了避免集中式架构的三大缺点

背景： 2019 年初由于尚未学习量子力学相关知识，所以处于自学阶段。浅显的学习了曾谨言的量子力学一卷和格里菲斯编写的量子力学教材。注重将量子力学的一些基本概念了解并理解。同时老师向我们推荐了 Quantum Computation and Quantum Information 这本教材，了解了量子信息相关知识。 2019 年暑假开始量子力学课程的学习，在导师的推荐下，从 APS （美国物理学会）和 AIP （美国物理联合会）下载了与量子纠缠（ Quantum Discord ）相关的著名的文献和会议报告，了解了量子信息的发展历程和一些杰出的理论。其中 Unified View of Quantum and Classical Correlations 和 Quantum Discord :A Measure of Quantumness of Correlations 两篇文章影响最为深刻。对量子信息领域有了初步认识。 我也参加了相关的量子相关的报告，譬如 12 月 18 日陆朝阳教授的量子光学与量子计算背景和进程介绍， 2019 年 10 月 9 日郭光灿院士的《量子之问》，这些讲座都激发了我对量子计算、量子通信的兴趣。 我也利用空闲时间自学了 python ，掌握了实验编程所需要的基本技能，强化了自己在编程方面的知识，也学会部分 LATEX 进行论文编写。 在参加项目过程中

“新基建”给中国“产业智能化”带来强劲的新引擎。 飞桨 作为智能时代的操作系统与技术底座，也再次迎来高光时刻。5月20日，由深度学习技术及应用国家工程实验室与百度联合主办的“WAVE SUMMIT 2020”深度学习开发者峰会以线上形式召开。 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu 本届峰会， 飞桨 公布最新全景图，带来多达35项全新发布和重磅升级 ，不仅进一步升级核心框架、完善从开发训练到部署的全流程工业级极致体验、深化企业端服务，更着眼未来，引领布局前沿技术， 首发量子机器学习开发工具“量桨” ，以及蓄力AI人才培养和开发者生态， 发布青少年AI科普教育“晨曦计划”、“星辰计划”开发者探索基金等 。 （图：百度首席技术官王海峰致辞） 百度首席技术官、深度学习技术及应用国家工程实验室主任王海峰在峰会上致辞讲到：“时代契机为 飞桨 的发展提供了最好的机遇，产业智能化浪潮兴起、AI基础设施建设加快推进， 飞桨 以更敏捷的脚步，秉承开源开放理念，坚持技术创新

云排名分析：金山云排名第十五，2019年云综合收入 39.56亿元。 金山云由于是公有云领域的后来者，在生态构建上，一方面可以吸取前人的经验，一方面因为好资源被前人占据了上风，因此不得不寻求自己的新出路。 金山云的生态策略出现，源自CEO的一段对外发言： 2019年5月，金山云CEO王育林对外发言认为，要赢得企业级市场，必须苦炼内功。与此同时，金山云的“KPN合作伙伴计划”也开启了。 可以得知，KPN计划(Kingsoft Partner Network)已经作为金山云内功修炼的非常重要一部分。对于一个没有企业级用户市场任何经验的公有云厂商，想要进入to B战场，除了开放生态别无他法。生态伙伴策略的制定必然关系到下一步影响企业级用户的真正成效。 具体分析来看，针对大项目合作的探路者计划，针对中小伙伴扶持的挑战者计划，针对区域拓展的阿波罗计划，这三个部门的具体布局，表明金山云兵分三路进入to B战场，虽然每一路都是处于试水阶段，但请不要忘记了，试探的价值就是对下一步业务突围奠定可选择的基础。 路太多，必然就有主次。那么你们猜猜看金山云在生态伙伴发展的KPN计划上，哪条路才是重点中的重点。 业内人士给阿明（Aming）的分析指出，选择重点路线，得首先看金山云的出身。金山云源自雷军系，自然与生俱来带有雷军系业务的基因和便利。 雷军对于金山软件的寄望，似乎不止于金山软件IPO

作者 | Just 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 医药研发行业有一个“三个十”的说法，即一种药物的发现需要投入十年以上的时间，花费十多亿美元，最后获得10%的成功率。也就是说，医药研发需要花费很长时间，投入大量资金才能成功研发出一种药物。 不过，AI等新技术的不断涌现，让科学性极强的医药研发行业也有机会追求大幅“提速降费”。 “把原本可能需要三到五年的药物发现过程，显著地缩短至一到两年，同时还帮助人们跳脱出药物研发专家个人经验和能力的限制，全面加速药物研发。”致力于以计算驱动药物研发的晶泰科技联合创始人、AI负责人赖力鹏告诉AI科技大本营。 抗疫，筛选出38种潜在药物分子 目前AI在医药研发的应用覆盖多个研发环节，包括靶点发现到苗头化合物、先导化合物的发现，然后到药物开发和临床实验。 以新冠病毒的靶点发现为例，首先需要找到病毒上与转录、复制、感染等关键机能相关的蛋白质，然后分析其与药物结合、抑制这些机能实现的位点。通过找到能有效、稳定地与这些靶点结合的分子，就可以阻止病毒的感染和传播，患者由此得到治疗。 寻找候选药物分子并非易事。传统的方法是通过药物化学家的参与，从百万到千万潜在化合物层层进行筛选，去做实验验证对抑制病毒活性有效的化合物。而通过AI生成模型、强化学习和迁移学习，可以根据对应靶点去设计出更加多样化的分子结构，这样扩大了找到相应分子的可能性

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 物联网(IoT)是连接到互联网的设备的集合，从笔记本电脑和智能手机到复印机、家用冰箱等。但是，任何连接到互联网的东西都容易受到网络攻击，因此这些设备和网络应得到保护。 可能的解决方案之一可能是量子计算。仍处于发展阶段的量子计算将影响人工智能和数据分析的格局。 量子计算能力和速度将影响：计算能力、计算模型、网络延迟、互操作性、人工智能(人机界面)，实时分析和预测分析的优化，存储和数据存储能力的增强，安全的云计算，虚拟化和新兴的5G电信等等基础设施。 量子计算将对物联网产生重大影响。当前，使用加密算法来帮助保护IoT中的通信(验证和验证)。但是，由于它们依赖于公开密钥方案，因此在不久的将来，使用量子计算机的老练黑客可能会破坏其加密。 量子计算能够创建几乎不可破解的设备和数据网络。安全地加密和保护与IoT连接的设备并以指数速度和分析功能为其供电的需求对于政府和私营部门都是当务之急。 据Forbes称，随着量子计算和物联网的合并，还将出现一个不断发展的新的政策问题生态系统。其中包括道德规范、互操作性协议、网络安全、隐私/监视、复杂的自治系统，最佳商业惯例等等。 【云栖号在线课堂】每天都有产品技术专家分享！ 课程地址： https://yqh.aliyun.com/live 立即加入社群

学过 Quant 的朋友都知道 Ornstein-Uhlenbeck 过程（这个式子是量化金融的符号，其中的S不是QFT的S）： 它的 auto-correlation 是： 如果你会算这个，其实你就基本会算量子场论了。因为，根据随机量子化观点，量子场论在动量空间的随机过程基本就是 Ornstein-Uhlenbeck 过程。 我们先改改符号，写成： 是不是有点像QFT了。在QFT中，我们经常算关联函数（correlation function），其实就是 展开后的项目，从它可计算各种可观察量。这里的 是个两点关联函数。 这里我们算个简单的 维量子场论。考虑一个 TDHO（Time-dependent Harmonic Oscillator），它的 Lagrangian 是： 用量子力学方法，或用路径积分，可算出它的关联函数： 是不是有点像之前的结果。下面我们用随机量子化，可以快速算出这个结果。 首先： 因此根据随机量子化观点，对应的随机过程是： 将 做傅里叶变换到 ，得到： 于是可代入之间的结果，令 做傅里叶变换回去，得到： 因此： 与之前的 一致，只是 做了一个Wick rotation。 可见，从随机量子化做这种简单计算是很方便的。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4381303/blog/4393825

摘要 我们研究了Lieb晶格上排斥费米子SU（3）Hubbard模型的磁性用平均场近似法研究弱到强相互作用。为了验证我们采用的方法，我们首先讨论了平均场水平上的SU（2）Hubbard模型，发现我们的结果与已知的一致严格的定理。然后我们将计算推广到SU（3）对称的情形。我们发现，在4/9填充时，SU（3）对称性在基态自发地转变为SU（2）×U（1）对称性，导致 零温度下任意排斥U的交错铁磁态。然后我们研究铁磁状态，通过放松4/9的填充，得出铁磁状态是敏感的但它对填充物很有效，因为它可以在一定的填充范围内持续存在。我们也应用平均场近似以有限温度计算铁磁状态的临界温度和临界熵。作为每个粒子的临界熵明显大于实验中所能实现的，我们期望这种铁磁状态的一些准长程有序特征可以、用费米子碱土金属类原子加载到光学晶格。中。 简介 巡游铁磁性的研究是理论凝聚态物理的基本和中心议题[1-11]。尽管巡游铁磁性般认为是强电子的结果，顺磁性是必然的结果 在非相互作用的manyelectron系统中，强相互作用不一定导致铁磁性。例如，Lieb和Mattis证明铁磁性在一维系统中从未发生过只有最近的邻居在跳，不管有多强相互作用是[1]。迄今为止，流动费米子中铁磁性的稳定性仍然是一个具有挑战性的问题在凝聚态物理中，主要是因为动能和相互作用能之间的相互作用。 由于微妙的符号问题

大话成像视频教程第一套 Maver Jiang 高思成像科技 1 数字成像系统概论 成像系统组成 光源 光学 机械 半导体 处理器 两条基本主线 图像重建 色彩重建 颜色科学 成像系统的实时控制——3A 系统的静态参数 自动曝光 自动对焦 自动白平衡 系统的动态参数 同样价格产品，每个厂家拿到的东西都差不多，但是如果想效果好，需要在软件上调。 成像系统仿真 实时仿真系统 离线仿真系统 成像系统的评价 系统延迟 图像质量 公司 Image Engineering DxOMark imatest 2 CMOS sensor基础 构造 sensor floorplan 光遮断 Optical Black Active Pixels/Driver 光子（Photon）与量子效率 QE（quantum efficiency）：量子效率。 QE衡量某个颜色通道某个频率/波长的光子转换成电子的效率。 IR cutter——cut near IR Crosstalk：R/G/B通道的感光分开最好。 Sensitivity 感光度=QE x Pixel_Size 感光过程 充电——reset 感光 放电 读取过程 E->V —— Analog Gain放大 —— ADC Total_time = reset_time + exposure_time + readout_time Sensor动态范围