美国直接指定空军基地为量子信息科学研究中心

美国赖特-帕特森空军基地空军研究实验室(AFRL)被指定为美国空军和美国太空部队的量子信息科学研究中心。


AFRL指挥官Heather Pringle少将表示,这一指定由当时的代理空军部长John P. Roth在4月23日的备忘录中签署,使AFRL有权在量子信息科学基础上实现更快的军事能力。


Pringle表示:“AFRL 非常自豪,这一任命表明了AFRL 在量子信息科学方面的深厚技术专长在国家层面得到长期认可,其应用范围广泛,包括用于量子增强定位、导航和计时的时钟和传感器,量子通信和网络以及量子计算,这一指定使 AFRL能够扩大其在政府、行业和学术界之间的合作,进一步加速量子技术的研究、开发和部署。”

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安装在AFRL量子信息与科学实验室的稀释制冷机。AFRL研究人员使用该设备来测量超导量子比特的能量和相干时间。


为此,AFRL信息局将获得 2020 财年的资金,这些资金是根据国防量子信息科学研究与发展计划和《国防授权法》授予的。信息理事会副主席Michael Hayduk博士表示:“这些资金有助于罗马实验室获得合作伙伴关系,从全球量子科学应用的领导者那里获得更多的知识。”


“通过这一指定,AFRL打算进一步推动量子技术在整个空军部的应用,”Hayduk说。”AFRL将通过利用工业和大学的专业知识扩大其QIS合作者的全球网络。这些伙伴关系不仅对加快QIS技术的部署至关重要,而且对培养未来的劳动力以应对新的国家安全挑战也至关重要。”

关于AFRL

空军研究实验室(AFRL)是空军部的主要科学研究和开发中心。AFRL为美国的空军、太空和网络空间部队领导发现、开发和整合最佳的作战技术方面发挥着不可或缺的作用。AFRL 拥有九个技术领域的 11,000 多名员工,并在全球开展了40项其他业务,提供了从基础到高级研究和技术开发的多样化科技组合。如需更多信息,请访问:www.afresearchlab.com。

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基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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