University of Maryland, College Park（马里兰大学帕克分校）

Towards autonomous time-calibration of large quantum-dot devices: Detection, real-time feedback, and noise spectroscopy

迈向自主的大量子点器件时间校准：检测、实时反馈和噪声谱学

Anantha S. Rao, Barnaby van Straaten, Valentin John, Cécile X. Yu, Stefan D. Oosterhout, Lucas Stehouwer, Giordano Scappucci, M. D. Stewart,, Menno Veldhorst, Francesco Borsoi, Justyna P. Zwolak

机构 * Department of Physics, University of Maryland, College Park, Maryland 20742, USA（大学物理系，马里兰大学，学院公园，马里兰州，20742，美国） ； Joint Center for Quantum Information and Computer Science, University of Maryland, College Park, Maryland 20742, USA（量子信息与计算机科学联合中心，马里兰大学，学院公园，马里兰州，20742，美国） ； Kavli Institute of Nanoscience, Delft University of Technology, P.O. Box 5046, 2600 GA Delft, The Netherlands（纳米科学研究所，代尔夫特理工大学，P.O. Box 5046，2600 GA 代尔夫特，荷兰） ； Netherlands Organisation for Applied Scientific Research (TNO), Delft, The Netherlands（荷兰应用科学研究院（TNO），代尔夫特，荷兰） ； National Institute of Standards and Technology, Gaithersburg, Maryland 20899, USA（国家标准技术研究院，盖瑟斯堡，马里兰州，20899，美国） ； NNF Quantum Computing Programme, Niels Bohr Institute, University of Copenhagen, Blegdamsvej 17, 2100 Copenhagen, Denmark（NNF 量子计算计划，尼尔斯·波尔研究所，哥本哈根大学，Blegdamsvej 17，2100 哥本哈根，丹麦） 纠错

AI总结 本研究提出了一种自主时间校准方法，利用量子点电荷稳定性图进行实时反馈和噪声谱学分析，实现对大尺度量子点器件的稳定运行和噪声诊断。

Comments 12 pages, 4 figures

CAML: Collaborative Auxiliary Modality Learning for Multi-Agent Systems

CAML: 多智能体系统中的协同辅助模态学习

Rui Liu, Yu Shen, Peng Gao, Pratap Tokekar, Ming Lin

机构 * University of Maryland, College Park（马里兰大学 College Park 分校） ； Adobe Research（Adobe 研究院） ； North Carolina State University（北卡罗来纳州立大学） 纠错

AI总结 CAML通过多智能体协作和共享多模态数据，提升多模态学习在资源受限环境下的性能，实现事故检测和语义分割的显著改进。