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题名一种基于CMOS的小型化量子随机数产生装置
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作者
王其兵
王林松
王雅琦
李力
许华醒
王少华
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机构
国开启科量子技术(北京)有限公司
中南大学自动化学院
中国电子科技集团有限公司电子科学研究院
中电科电科院科技集团有限公司
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出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期924-932,共9页
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基金
国家自然科学基金(62001440)。
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文摘
为满足量子随机数发生器(QRNG)的小型化、集成化应用,设计了一种基于发光二极管(LED)光源并结合互补金属氧化物半导体(CMOS)探测的量子随机数发生器。量子随机数是以光量子固有特性确保随机数的高安全性,同时其低成本、高速率的处理方式也具有较高的应用价值。但是传统的基于高速模拟数字转换器(ADC)采样的信号处理方法存在成本高、系统复杂、后处理要求高等问题,并且ADC采样的不完美性还会引入伪随机的特性,降低系统的随机数特性,从而限制了其进一步的商业应用与推广。本文提出的量子随机数发生器基于电压比较二值法,利用像素间探测电压的随机性,以CMOS像素点探测输出的电压序列前后脉冲间的电压差值作为随机数熵源,从而获得量子随机数序列。该方法具备简单、可靠、易实现的优点,更利于产品的产业推广。
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关键词
量子光学
小型化量子随机数发生器
二值法
互补金属氧化物半导体
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Keywords
quantum optics
miniaturized quantum random number generator
binary method
complementary metal oxide semiconductor
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分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名社区发现方法研究综述
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作者
冯拓宇
刘佳宁
曹子奇
郭静
杨云祥
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机构
中电科电科院科技集团有限公司
北京大学
中电科海洋信息技术研究院有限公司
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出处
《中国电子科学研究院学报》
2024年第6期487-498,503,共13页
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基金
海南省“南海新星”科技创新人才平台项目。
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文摘
互联网技术的快速进步带动了网络数据的指数级增长,如何在庞杂的网络数据中精准地识别社区结构,对于深入理解网络的拓扑结构、分析网络舆论等研究领域具有显著的意义。社区结构是复杂网络研究的关键领域和核心特征,在揭示网络功能的本质方面有至关重要的作用。本文对社区发现算法的演变和分类进行了系统梳理,特别介绍了图神经网络、图卷积神经网络和自动编码器等基于深度学习的方法的原理和特性,对此类方法的算法优化与应用的研究成果进行总结,并提出未来社区发现算法可能的研究方向。
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关键词
社区发现
深度学习
图神经网络
复杂网络
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Keywords
community detection
deep learning
graph neural network
complex network
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分类号
O157.5
[理学—基础数学]
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