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一種新型量子計算尋址裝置
1. 痛點問題
量子計算機是基于量子力學原理的通用計算設備，其基礎邏輯單元是遵守量子力學原理的量子比特。基于其并行計算的特性，量子計算機在解決某些特定問題時相對于經典計算機具有指數級的加速，在未來的基礎科學研究、量子通訊及密碼學、人工智能、金融市場模擬、氣候變化預測、藥物模擬、新材料發現等需要強大算力的領域中具有廣泛的應用前景。目前國際上已出現眾多的量子計算商業項目，例如美國的IonQ、霍尼韋爾、谷歌、IBM、亞馬遜、微軟等，以及國內的騰訊、阿里巴巴、百度、華為、字節跳動等公司。
目前有若干種物理平臺有望實現大規模量子計算，其中離子阱量子計算平臺在衡量量子計算性能的各項指標方面表現優異，是最有可能實現量子計算機的平臺之一。應用于離子阱量子計算機的量子計算尋址裝置是離子阱量子計算機必不可少的部件。量子計算尋址裝置的功能是利用操控激光對任意空間位置、任意數量的量子比特的狀態進行實時操控。
2. 解決方案
本成果的量子計算尋址裝置提出了一種全新的結構來實現量子比特的尋址，該系統采用兩個尋址單元協同操作以實現一維量子比特尋址操控。而利用多個尋址單元及相應的控制手段可實現二維與三維量子比特尋址操控。本發明增加了尋址操控系統的信道容量，可實現離子型量子計算機內任意量子比特進行尋址操控并消除了尋址操控系統引入的誤差；可實現對量子計算機上任意量子比特進行任意比特量子邏輯門操作；可根據離子量子比特在空間分布及量子態來優化尋址系統并動態反饋，可靈活實現復雜的量子算法及量子糾錯。
合作需求
尋求量子計算方向的企業開展業務合作。
清華大學
2021-11-26
光電探測量子芯片產業化
用于量子保密通信、近紅外探測成像、高速量子光通信、激光雷達探測。 針對單光子探測需求，提取關鍵技術參數，通過多次半導體器件仿真優化，最終得到外延結構設計。結合 13 所 自主外延生長技術與精準的鋅擴散方案，最終實現較為成功的 GM-APD 芯片。該芯片已經成功達到量子保密通信中單光子探測需求，并在安徽問天量子技術有限公司的產品中得到應用。
中國科學技術大學
2021-04-14
觀測到三維量子霍爾效應
由南方科技大學和中國科學技術大學共同完成的題為“Three-dimensional quantum Hall effect and metal-insulator transition in ZrTe5”的研究論文，實驗證實了哈佛大學理論物理學家Bertrand Halperin在1987年給出的關于三維電子氣體系中量子霍爾效應的理論預測。南科大物
南方科技大學
2021-04-14
連續變量量子保密通信技術
網絡與信息安全是我國的戰略發展重點之一，針對網絡與通信系統在數據安全傳輸方面的緊迫需求，獨辟蹊徑地利用連續變量量子密碼技術，解決了量子密鑰分配系統中“輸出密鑰率低”、“多信號融合性差”、“抗干擾能力弱”、“實際安全性差”等工程應用中的核心技術問題，極大地推動了量子保密通信技術在實際系統中的應用。 量子保密通信有單光子和連續變量量子保密通信兩種實現方式，我們集中研究連續變量量子保密通信技術，在理論和實驗研究方面取得了重要突破，先后完成了國際上最長安全傳輸距離(150公里)、國際上最高系統速率(100MHz)和CWDM環境下最高密鑰率(1Mbps@25km)的連續變量量子密碼通信實驗，研制出國際上首套高速連續變量量子密鑰分配工程樣機(52kbps@50km)和國際首套智能量子黑客安全監控系統原理樣機，為華為公司研制出了一套到達商用要求的連續變量量子密鑰分配工程樣機，并利用上海交通大學校園網完成了國際上首次連續變量量子密碼通信外場測試試驗。 所取得的研究成果到達國際領先水平，受到了國內外媒體、國家密碼管理局、華為公司等相關部門的高度關注，在網絡與信息安全領域產生了重要影響。國際最長安全傳輸距離的連續變量量子密鑰分配實驗系統(150km安全傳輸距離)國際最高速的連續變量量子密鑰分配實驗框圖(100MHz系統時鐘)國際最高速的連續變量量子密鑰分配實驗框圖(100MHz系統時鐘)國際上首套高速連續變量量子密鑰分配工程樣機（52kbps@50km，時鐘25MHz）國際上首套智能量子黑客安全監控系統原理樣機
上海交通大學
2021-04-13
微光量子環保教學系統
產品詳細介紹
贏翔微光量子環保教學系統是全新一代綠色班班通多媒體教學系統。微光量子環保教學系統是針對國內教學的特點專門設計的一套日常教學和多媒體教學的解決方案。
產品主要相關特點：
贏翔興業（北京）信息技術有限公司
2021-08-23
長春博盛量子科技有限公司
長春博盛量子科技有限公司坐落在光電技術發達的長春市，公司地理位置優越比鄰長春光機所，是一個新型的集研發，生產，銷售為一體的高科技光電技術企業。博盛量子公司員工和團隊以光電技術學,光學,化學，計算機軟件學等專業多學科的老中青三代科技人員為主體，包括博士生導師、教授和科研人才，多名高級工程技術人員。
博盛量子擁有自主創新，自主研發的激光器、激光功率計、光源、太陽模擬器、光學晶體、高分辨率紅外激光卡、高精密濾光片、高密度激光護目鏡及可定制尺寸光學積分球等產品，為光電科學工作者提供一個較好的產品平臺。為了國家光電技術的發展，為了中華民族的光學前景，博盛公司員工義不容辭地承擔起光電革命的責任，在當代光電技術學艱難攀登，在光電技術全球化激烈競爭中，艱苦奮斗，奮發圖強。博盛公司員工要以創新性的先進實用技術、優質產品、以自己的學識服務于我國光電技術學，服務于工作在光電技術行業的眾多辛勞的科研工作者，同時更要成為我國高技術光電產業的堅固基石和砥柱。
長春博盛量子科技有限公司
2021-01-15
量子點熒光探針快速檢測生物活性分子
完成人簡介：樊君，西北大學教授，西北大學化工學院副院長， 陜西省化工過程實驗教學示范中心主任，指導博、碩士生研究方向包括反應工程、碳一化工、納米材料、分離工程、精細化工產品開發研究等。
成果內容：基于量子點的熒光探針分析對推動即時檢測（POCT）技術的發展具有十分重要的意義。本項目以制備功能型納米熒光探針為主，主要包括量子點熒光探針（QDs）和稀土摻雜上轉換納米顆粒（UCNPs），并利用制備的熒光探針實現了對生物活性分子的定量檢測。項目設計了基于熒光共振能量傳遞（FRET）的QDs熒光探針和基于CuMn雙摻雜的ZnS QDs比率熒光探針，分別實現了對生物活性分子多巴胺和葉酸的定量檢測（圖13），結果表明所制備的探針具有較高的選擇性和靈敏度，項目成果將為醫學檢測和POCT技術提供技術支持。
不同反應時間得到的CdTe量子點在紫外燈下的實物圖及其吸收和發射光譜
成果優勢： 量子點(quantum dots，QDs)是指顆粒半徑小于激子波爾尺寸半徑的納米晶粒，屬于三維尺度限域的零維納米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有許多顯著地光學性質：優良的抗光漂白能力； 較寬的吸收光譜；發射光譜窄；較大的斯托克斯位移(Stokes shif)。
成果成熟度：中試階段。
轉化方式：技術轉讓等。
市場展望：本項目的研究結果對提高疾病診治水平，推動醫學科技前沿發展，形成經濟新增長點，帶動大健康產業發展等都將具有十分重要的意義。
西北大學
2021-05-11
量子點熒光防偽技術研究成果
福州大學物信學院李福山教授、福州大學化學學院鄭遠輝研究員與TCL集團工業研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發表。 量子點具有優異的光電特性，其圖案化在發光顯示，熒光標記和智能傳感領域具有廣闊的應用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應用，論文采用高精度噴墨打印技術制作微米級量子點發光圖案，創新性的在基板表面構建具有隨機分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強化微米級墨滴蒸發流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復制“花狀”發光圖案；成功應用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業化的價值的不可復制全彩熒光防偽標簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術對噴墨打印量子點防偽熒光標簽進行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉角度、放大倍率以及這些參數混合的“花狀”圖案，實現了防偽標簽的高效準確識別。
福州大學
2021-04-10
量子點熒光防偽技術研究成果
福州大學物信學院李福山教授、福州大學化學學院鄭遠輝研究員與TCL集團工業研究院錢磊博士的合作研究論文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在線發表。 量子點具有優異的光電特性，其圖案化在發光顯示，熒光標記和智能傳感領域具有廣闊的應用前景。量子點薄膜形貌最終決定了其光電器件應用，論文采用高精度噴墨打印技術制作微米級量子點發光圖案，創新性的在基板表面構建具有隨機分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微納米顆粒，作為噴墨打印輸運過程中的聚集釘扎點，強化微米級墨滴蒸發流動以及量子點組裝過程中的差異性，形成不可復制“花狀”發光圖案；成功應用于低成本，可柔性化，自然條件下隱蔽，具有多重防偽級別和商業化的價值的不可復制全彩熒光防偽標簽。并且首次引入了人工智能（AI）技術對噴墨打印量子點防偽熒光標簽進行驗證，并成功識別出不同的清晰度、亮度、旋轉角度、放大倍率以及這些參數混合的“花狀”圖案，實現了防偽標簽的高效準確識別。
福州大學
2021-02-01
在量子物理與機器學習研究的進展
生成模型的研究重點是如何從給定的數據集合中學習到數據的聯合概率分布，以及從學習到的概率分布中高效地生成新的樣本。研究團隊提出將數據的聯合分布概率編碼成量子多體態的概率幅的模平方。進一步地，他們提出在經典計算機上使用矩陣乘積態(Matrix Product States)來模擬學習的過程。矩陣乘積態的參數，即張量網絡的張量元，可以通過類似密度矩陣重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法進行學習，最終形成一個具有泛化能力的生成模型。這個學習算法結合了量子物理與機器學習各自的優點：它不僅可以利用GPU高效地學習到模型參數，還可以利用張量網絡的靈活性動態地調節模型表達能力。此外，與傳統的基于統計物理的生成模型（例如玻爾茲曼機）相比，玻恩學習機還具備直接生成無關聯樣本的強大能力，從而可以高效地生成新的數據。 基于量子態的概率生成模型融合了量子物理與機器學習的思想，是一個嶄新的研究領域。玻恩學習機借助量子態內稟的概率解釋及其強大的表達能力，意在為機器學習和人工智能提供更為先進的生成模型和學習算法。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用潛力。展望將來，最令人興奮的前景應該會是在一臺量子計算機上實現玻恩學習機，從而以全新的方法進行概率型的學習和建模。這項工作用使用張量網絡模擬量子計算機的運行，向無監督量子機器學習邁近了一步。作用在一幅MNIST圖片上的矩陣乘積態以及它的糾纏譜
北京大學
2021-04-11