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光子四维量子态隐形传输被引量：2: 2012年; 多维量子纠缠态比二维纠缠态可加载更多的信息,多维量子系统是量子信息处理中一个很重要的资源.本文采用已实现的光子四维纠缠态,给出了光子四维量子态的张量表达式,并描述了四维量子态隐形传输的一般表示方法;通过讨论光子四维量子态系统的量子通道参数矩阵和测量矩阵的特性,得到实现完全传输和非零概率传输的充要条件.最后,本文给出在多种量子通道下的四维态的量子隐形传态方案,这一过程在张量分析表示下十分清晰明了.; 陆晨张炜刘欢贾蕾田秀劳; 关键词：隐形传态测量矩阵

用非最大纠缠信道实现量子态的理想传输被引量：2: 2013年; 为了使用非最大纠缠量子态作为传输信道实现量子态的理想传输,在接收端提出可逆纠缠匹配方法。该方法通过隐形传输中的张量表达式求出Bell基和2粒子计算基之间的过渡矩阵(测量矩阵),待发送端执行完Bell基测量,接收端得到坍缩态后引入若干个粒子组成辅助信道,从接收端量子态的张量表达式中可以看出辅助信道和传输信道以及测量矩阵之间的内在关系,利用此关系令辅助信道参数矩阵为传输信道参数矩阵和测量矩阵的乘积的逆矩阵,接收端对持有粒子和辅助信道进行Bell基测量和变换,即可恢复出初始态。该方法与引入单粒子辅助量子态的方法相比,可以实现量子态的理想传输。; 田秀劳刘欢陆晨贾蕾; 关键词：变换矩阵

基于知识图谱驱动的图神经网络推荐模型被引量：9: 2021年; 知识图谱(KG)蕴含丰富的结构与关联信息,不仅可以缓解推荐系统中数据稀疏、冷启动等问题,还可以更准确地进行个性化推荐,因此提出一种基于知识图谱驱动的端到端图神经网络推荐模型KGLN。首先使用单层神经网络框架对图中单个节点进行特征融合,并加入影响因子来改变不同邻居实体的聚合权重;然后通过迭代的方式将单层扩展到多层,使实体可以获得丰富的多阶关联实体信息;最后结合实体特征与用户特征产生预测评分进行推荐。分析并研究了不同聚合方法及影响因子对推荐效果的影响。实验结果表明,在数据集MovieLens-1M以及BookCrossing上与基准方法因子分解库(LibFM)、深度分解机(DeepFM)、Wide&Deep、RippleNet的对比中,KGLN的曲线下面积(AUC)分别提升了0.3%~5.9%和1.1%~8.2%。; 刘欢刘欢胡立坤李晓戈王鹏华; 关键词：推荐系统知识图谱个性化推荐

平面单色光入射到左手材料的布儒斯特角: 2013年; 根据普适菲涅尔公式,研究了平面单色光在一般的两种介质(介电常量和磁导率分别为ε1,μ1和ε2,μ2)界面反射光的偏振特性,给出了反射光的反射率R∥、R⊥分别为零时的对应布儒斯特角θB∥和θB⊥的普适表达式,且证明了对于光从右手介质入射到右手介质情况,布儒斯特角θB∥的普适表示式可简化到经典布儒斯特角θB的形式,θB⊥不存在;对于光从右手介质入射到左手材料情况,讨论了θB∥、θB⊥的存在条件。最后,在微波频段,依据理论分析选取合适的介质参数(ε,μ,n),由反射率R∥和R⊥随入射角变化的曲线,明显的看到存在布儒斯特角θB∥和θB⊥,使得R∥和R⊥皆为零。仿真结果与理论分析一致。; 田秀劳贾蕾陆晨刘欢张炜; 关键词：菲涅尔公式左手材料反射率

YOLOv8-VSC:一种轻量级的带钢表面缺陷检测算法: 2024年; 目前在带钢表面缺陷检测领域,通用的目标检测算法复杂度高、计算量庞大,而一些中小型企业负责检测的终端设备通常不具备较强的计算能力,计算资源有限,从而导致检测算法部署困难。为解决该问题,基于YOLOv8n目标检测框架,提出一种轻量级的带钢表面缺陷检测模型YOLOv8-VSC。该模型使用轻量级的VanillaNet网络作为骨干特征提取网络,通过减少不必要的分支结构降低模型的复杂度。同时,引入SPD模块在减少网络层数的同时加快模型的推理速度。为了进一步提升检测精度,在特征融合网络中,使用轻量级的上采样算子CARAFE,提高融合特征的质量和丰富度。最后,在NEU-DET数据集上进行大量实验,得到模型的参数量与计算量为1.96×106和6.0 GFLOPs,仅为基线的65.1%和74.1%,mAP达到80.8%,较基线提升1.8个百分点。此外,在铝材表面缺陷数据集和VOC2012数据集上的实验结果表明所提算法具有良好的鲁棒性。与先进的目标检测算法相比,所提算法在保证高检测精度的前提下需要的计算资源更少。; 王春梅王春梅; 关键词：带钢表面缺陷

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刘欢