公开(公告)号：CN119855479A

公开(公告)日：2025-04-18

申请号：CN202411986621.1

申请日：2024-12-26

Applicant: 深圳量旋科技有限公司 ,  哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 张儒辉 ,  梁潇 ,  孟铁军 ,  项金根 ,  王轩 ,  梁志鹏 ,  易正中

IPC: H10N60/01 ,  H10N60/12

Abstract: 本发明公开了一种约瑟夫森结、超导量子芯片制备方法及相关产品。所述约瑟夫森结的制备方法包括：在衬底上旋涂第一层光刻胶并烘烤；再次旋涂第二层光刻胶并烘烤；对第一层光刻胶和第二层光刻胶进行曝光并在曝光后显影，在第一层光刻胶和第二层光刻胶中形成交叉形间隙的图案；对显影后的衬底使用等离子体对交叉形间隙中残留的光刻胶进行清洗；然后再把衬底放入TMAH溶液中浸泡以去除交叉形间隙处残留的光刻胶；在交叉形间隙中蒸镀相互交叉的金属沉积层；剥离剩余的第一层光刻胶和第二光刻胶，得到约瑟夫森结。本发明在基本不影响阻挡层光刻胶侧壁尺寸的情况下，可很好地去除交叉形间隙残留的光刻胶，提高了约瑟夫森结的制备质量和超导量子芯片的性能。

公开(公告)号：CN119093880A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411414476.X

申请日：2024-10-10

Applicant: 深圳量旋科技有限公司 ,  哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 贺建龙 ,  项金根 ,  孟铁军 ,  邹宏洋 ,  王轩 ,  易正中 ,  梁志鹏

IPC: H03D7/16 ,  G06N10/20

Abstract: 本申请公开了变频电路、发射模块、量子测控系统及量子计算设备。变频电路中，第一90度混合电桥的主端用于接收本振信号，第一90度混合电桥的两个支路端分别与第一混频器的本振端以及第二混频器的本振端连接；第二90度混合电桥的主端用于接收中频信号或射频信号，第二90度混合电桥的两个支路端分别与第一混频器的输入端以及第二混频器的输入端连接；第一90度混合电桥的隔离端以及第二90度混合电桥的隔离端与对应的端接电阻连接；第一混频器的输出端以及第二混频器的输出端与波形合并元件连接，将混频信号进行波形合并处理输出。发射模块、量子测控系统、量子计算设备都包括该变频电路。具有该变频电路的模块、系统、设备的成本较低且集成度较高。

公开(公告)号：CN109921904A

公开(公告)日：2019-06-21

申请号：CN201910348801.X

申请日：2019-04-28

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 方俊彬 ,  易正中 ,  王轩 ,  蒋琳 ,  温晓军

IPC: H04L9/08

Abstract: 本发明提供了一种基于经典-量子极化信道的高效量子密钥分发系统，包括发送方和接收方，所述发送方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、极化码编码模块、量子比特制备模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块以及最终密钥生成模块，所述接收方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块、极化码译码模块以及最终密钥生成模块。本发明还提供了一种基于经典-量子极化信道的高效量子密钥分发方法。本发明的有益效果是：通过在传输前对所传密钥进行极化码预编码，充分利用了极化码的信道容量可达特性和纠错能力，提高了通信过程中最终安全密钥的生成速率。

公开(公告)号：CN109921904B

公开(公告)日：2021-03-16

申请号：CN201910348801.X

申请日：2019-04-28

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 方俊彬 ,  易正中 ,  王轩 ,  蒋琳 ,  温晓军

IPC: H04L9/08

Abstract: 本发明提供了一种基于经典‑量子极化信道的高效量子密钥分发系统，包括发送方和接收方，所述发送方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、极化码编码模块、量子比特制备模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块以及最终密钥生成模块，所述接收方包括量子信道参数估计模块、极化码构造模块、量子比特传输模块、量子比特筛选模块、安全性检测模块、极化码译码模块以及最终密钥生成模块。本发明还提供了一种基于经典‑量子极化信道的高效量子密钥分发方法。本发明的有益效果是：通过在传输前对所传密钥进行极化码预编码，充分利用了极化码的信道容量可达特性和纠错能力，提高了通信过程中最终安全密钥的生成速率。

公开(公告)号：CN110795982A

公开(公告)日：2020-02-14

申请号：CN201910599803.6

申请日：2019-07-04

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 王轩 ,  漆舒汉 ,  尹李明 ,  蒋琳 ,  廖清 ,  刘洋 ,  夏文 ,  李化乐 ,  易正中 ,  李逸凡

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利涉及一种结合人体姿态信息估计视线方法，设计了一个包含显著目标检测分支、头部姿态估计分支和人体姿态估计分支的深度卷积神经网络估计视线方向。三个分支的特征图最后通过点乘给出注视点位置的预测，注视点位置与头部中心位置的连线作为视线方向。通过该结合人体姿态的视线估算方法能够提高视线估计算法的准确度和鲁棒性。