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生成模型的研究重點是如何從給定的數(shù)據(jù)集合中學(xué)習(xí)到數(shù)據(jù)的聯(lián)合概率分布，以及從學(xué)習(xí)到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數(shù)據(jù)的聯(lián)合分布概率編碼成量子多體態(tài)的概率幅的模平方。進一步地，他們提出在經(jīng)典計算機上使用矩陣乘積態(tài)(Matrix Product States)來模擬學(xué)習(xí)的過程。矩陣乘積態(tài)的參數(shù)，即張量網(wǎng)絡(luò)的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學(xué)習(xí)，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學(xué)習(xí)算法結(jié)合了量子物理與機器學(xué)習(xí)各自的優(yōu)點：它不僅可以利用GPU高效地學(xué)習(xí)到模型參數(shù)，還可以利用張量網(wǎng)絡(luò)的靈活性動態(tài)地調(diào)節(jié)模型表達能力。此外，與傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機）相比，玻恩學(xué)習(xí)機還具備直接生成無關(guān)聯(lián)樣本的強大能力，從而可以高效地生成新的數(shù)據(jù)。 基于量子態(tài)的概率生成模型融合了量子物理與機器學(xué)習(xí)的思想，是一個嶄新的研究領(lǐng)域。玻恩學(xué)習(xí)機借助量子態(tài)內(nèi)稟的概率解釋及其強大的表達能力，意在為機器學(xué)習(xí)和人工智能提供更為先進的生成模型和學(xué)習(xí)算法。此外，這類模型在量子信息處理，量子計算以及多體物理中具有應(yīng)用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應(yīng)該會是在一臺量子計算機上實現(xiàn)玻恩學(xué)習(xí)機，從而以全新的方法進行概率型的學(xué)習(xí)和建模。這項工作用使用張量網(wǎng)絡(luò)模擬量子計算機的運行，向無監(jiān)督量子機器學(xué)習(xí)邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態(tài)以及它的糾纏譜

中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉及其同事彭承志、徐飛虎等利用“墨子號”量子科學(xué)實驗衛(wèi)星，在國際上首次實現(xiàn)量子安全時間傳遞的原理性實驗驗證，為未來構(gòu)建安全的衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)奠定了基礎(chǔ)。該成果于2020年5月11日在線發(fā)表在國際學(xué)術(shù)知名期刊《自然·物理》上。

項目成果/簡介:完成人簡介：樊君，西北大學(xué)教授，西北大學(xué)化工學(xué)院副院長， 陜西省化工過程實驗教學(xué)示范中心主任，指導(dǎo)博、碩士生研究方向包括反應(yīng)工程、碳一化工、納米材料、分離工程、精細(xì)化工產(chǎn)品開發(fā)研究等。成果內(nèi)容：基于量子點的熒光探針分析對推動即時檢測（POCT）技術(shù)

盧海舟和謝心澄課題組在拓?fù)浒虢饘僦欣觅M米弧和“蟲洞隧穿”構(gòu)成的Weyl軌道，提出了一種新的三維量子霍爾效應(yīng)機制。拓?fù)浒虢饘偈峭負(fù)湮锵嗟男鲁蓡T，具有拓?fù)浔Ｗo的表面態(tài)，被稱作費米弧 (如圖4所示)。費米弧是拓?fù)浒虢饘偻負(fù)浔Ｗo的表面態(tài)的費米面。在拓?fù)鋀eyl半金屬中，有4個面可以有拓?fù)浔Ｗo的表面態(tài)。由于拓?fù)浼s束的原因，每個面的表面態(tài)只是半個二維電子氣。相對的上下表面的費米弧電子氣可以通過Weyl點連接起來，組成一個完整的二維電子氣，這是非常奇異的物相。 既然費米弧也是一種二維電子氣，它們是否可以有量子霍爾效應(yīng)？要研究這個問題，首先要明白什么是形成量子霍爾效應(yīng)的關(guān)鍵，那就是電子的回旋運動 (如圖3左圖所示)。電子回旋運動的量子力學(xué)描述等價于諧振子，因此會形成等間距的朗道能級。朗道能級在邊界發(fā)生能量畸變，才會有邊界態(tài)提供無耗散的電子輸運和量子霍爾化電導(dǎo)，即量子霍爾效應(yīng)。 目前，已經(jīng)有多個拓?fù)浒虢饘賹嶒炗^察到霍爾電阻的量子化平臺。這種新奇的三維量子霍爾效應(yīng)的研究才剛剛開始。直接觀測到如圖8所示的奇異邊界態(tài)分布將是未來的一個挑戰(zhàn)方向。  

介紹了一個趨近絕對零度量子散射共振在化學(xué)反應(yīng)中發(fā)揮重要作用的例子。F+H 2

本成果通過可視化的工作界面，可以給出量子信號源的關(guān)鍵物理參數(shù)分析、量子態(tài)演化過程、多份量子態(tài)條件下量子照明雷達的虛警概率分析等多個方面的圖形化界面，具有較強的推廣應(yīng)用價值。 一、項目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 量子照明雷達是新興的研究方向，是量子信息技術(shù)與雷達技術(shù)相結(jié)合的新興產(chǎn)物。而量子信息技術(shù)又是古老的量子力學(xué)與信息技術(shù)相結(jié)合的交叉學(xué)科，不少研究者因晦澀的量子力學(xué)而望而卻步。為了降低量子照明雷達的神秘感，打破抽象壁壘，我們創(chuàng)造性地發(fā)展了量子照明雷達的高效仿真技術(shù)，對于未來實現(xiàn)量子雷達的普及與推廣具有重要意義。 截止目前，尚未見到關(guān)于量子照明雷達仿真平臺的相關(guān)報道。而該成果基于MATLAB這一易于上手的計算機數(shù)值平臺，溝通了抽象的量子力學(xué)與具體的量子目標(biāo)探測之間的橋梁，具有創(chuàng)新性和國內(nèi)領(lǐng)先的技術(shù)先進性。 經(jīng)過近五年的研究和近兩年教學(xué)實踐的檢驗，該成果不斷豐富和完善，通過可視化的工作界面，可以給出量子信號源的關(guān)鍵物理參數(shù)分析、量子態(tài)演化過程、多份量子態(tài)條件下量子照明雷達的虛警概率分析等多個方面的圖形化界面，具有較強的推廣應(yīng)用價值。鑒于量子雷達技術(shù)是未來新體制雷達的重要技術(shù)途徑之一，本成果將有望在空間、水下目標(biāo)探測方面取得應(yīng)用，市場應(yīng)前景廣闊。截止到目前，該成果已經(jīng)應(yīng)用于高年級本科生的培養(yǎng)與實訓(xùn)和北京某研究所的新體制目標(biāo)探測項目研發(fā)中。

高校科技成果盡在科轉(zhuǎn)云

成果與項目的背景及主要用途： 人類通過視覺系統(tǒng)獲取的信息占獲取信息總量的 80%以上，如果說計算機相 當(dāng)于人類的大腦，那么圖像傳感器則相當(dāng)于人類的眼睛。圖像傳感器作為圖像信 息獲取最重要和最基本的技術(shù)在信息世界中將占據(jù)著極其重要的地位。半導(dǎo)體圖 像傳感器相比傳統(tǒng)的膠片成像具有可實時處理和顯示、數(shù)字輸出、便于儲存和管 理等諸多優(yōu)勢，正在迅速成為圖像傳感器發(fā)展的主導(dǎo)力量。CMOS 圖像傳感器相 對于 CCD 圖像傳感器具有單片集成、低功耗、低成本、體積小、圖像信息可隨 機讀取等一系列優(yōu)點。在手機拍照、PC 攝像、機器視覺、視頻監(jiān)控等諸多領(lǐng)域 已經(jīng)取代了 CCD 圖像傳感器。 技術(shù)原理與工藝流程簡介： （1）時間延遲積分型 CMOS 圖像傳感器芯片 通過 0.18μm 1P4M CMOS 工藝完成了對最高 128 級線陣長度為 1024 像素的 TDI 型 CMOS 圖像傳感器芯片的設(shè)計、投片和測試工作。 （2）具有緊湊讀出的多次積分動態(tài)范圍擴展 CMOS 圖像傳感器 提出了一種通過多次積分?jǐn)U展動態(tài)范圍的方法，采用緊湊讀出方式，以降低 對對讀出電路的工作速度要求。成功流片 128×128 陣列原型，動態(tài)范圍可以擴展 39dB,像素讀出時間相對于滾筒是曝光增加了 3 倍。 應(yīng)用前景分析及效益預(yù)測： ?該領(lǐng)域開始向著高清專業(yè)攝像、高精度工業(yè)和醫(yī)療成像、抗輻射太空成像等 專業(yè)高端領(lǐng)域邁進。CCD 傳感器的衰退之勢難以挽回，CMOS 將在未來幾年保 持優(yōu)勢地位。2015 年，CMOS 出貨量將達到 36 億個，份額達 97%；而 CCD 出 貨量將下降到只有 9520 萬個，占 3%份額。 應(yīng)用領(lǐng)域： CMOS 圖像傳感器廣泛應(yīng)用于消費類、工業(yè)和科技等各個領(lǐng)域。民用領(lǐng)域： 拍照手機、數(shù)碼相機、可視門鏡、攝像機、汽車防盜等；工業(yè)領(lǐng)域：生產(chǎn)監(jiān)控、 安全監(jiān)控等。 技術(shù)轉(zhuǎn)化條件： 四十平方米以上的辦公用房，電腦、工作站若干，相應(yīng)軟件。也可以和 RFID 天線制造單位，卡片封裝單位共同合作。 合作方式及條件：根據(jù)具體情況面議

芯片的重要功能包括:地面數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn) DTMB、有線數(shù)字電視傳輸標(biāo)準(zhǔn)、AVS/MPEGII 解碼和 UTI 接口等。清華大學(xué)是 DTMB 的重要技術(shù)提供方，已經(jīng)于 2007 年 11 月順利完成了 DTMB 解調(diào)芯片的 MPW 流片，主要性能與國內(nèi)最好產(chǎn)品的指標(biāo)相當(dāng)，一 些指標(biāo)國內(nèi)領(lǐng)先，當(dāng)前正在完成國家重大專項數(shù)字電視 SoC 設(shè)計和產(chǎn)業(yè)化項目。清華大學(xué) 同時也是工信部確定的《數(shù)字電視接收機 UTI 機卡分離接口技術(shù)規(guī)范》和《數(shù)字電視接收 機 UTI 機卡分離接口測試規(guī)范》兩項標(biāo)準(zhǔn)的牽頭研發(fā)單位。在電視機產(chǎn)業(yè)面臨升級換代的 關(guān)鍵時刻，我們愿意充分發(fā)揮自己的技術(shù)優(yōu)勢，與合作伙伴一道，以國家重點支持的高端數(shù) 字電視芯片 SoC 設(shè)計為契機，開發(fā)出低成本、高可靠性和有市場競爭力的芯片，為當(dāng)?shù)仉?子信息產(chǎn)業(yè)的發(fā)展盡微薄之力。

人工智能物聯(lián)網(wǎng)時代要求語音交互有非常好的體驗感,室內(nèi)環(huán)境下,當(dāng)距離超過兩米后,通過墻壁的反射造成的混響、音響設(shè)備的回聲及其他環(huán)境噪聲對語音識別帶來了極大的影響,因此基于麥陣的聲音采集與處理模塊成為物聯(lián)網(wǎng)時代的最佳人機交互采集模塊。目前成熟的麥克風(fēng)陣列語音信號采集與前端處理模塊尚未出現(xiàn)，市面上僅有少數(shù)國外廠家如科勝訊提供雙麥降噪芯片。同時,語音識別應(yīng)用還需要配合降噪處理,目前的方案全部采用分離設(shè)計,一顆降噪芯片+一顆語音識別芯片。近年來隨著大數(shù)據(jù)挖掘,基于人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)開始在語音識別領(lǐng)域進行推廣運用,相對于傳統(tǒng)的GMM模型,識別率得到了很大的提升。然而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算量非常巨大,需要采用GPU或CPU陣列的方式來進行運算,并且需要外加語音陣列降噪模塊,其方案成本高,體積和功耗大。因此市場上對一款同時支持遠(yuǎn)場語音麥陣降噪和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別,具備高性價比的單芯片需求極大,具有巨大的市場前景和競爭力。