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用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法

阅读：1发布：2022-02-23

专利汇可以提供用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明公开了用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法，包括第三运算层并通过以下步骤进行数据的反模拟传输，步骤S1：第三运算层通过无监督预训练网络、卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络中任意一种网络来与云端系数库进行循环连接，并提取云端系数库储存的运算数据Y发送至光频梳生成器；步骤S2：所述光频梳生成器产生18个光量子载波，彼此频率间隔不相等，在频域上正交；然后利用干涉仪针对18个正交的光量子载波进行量子态的调制；步骤S3：在对子载波调制完成后，通过光耦合器将多路光信号耦合为一路，产生携带光量子信息的OFDM符号，并在深空环境中传输，筛选制备出偏振态光量子和波矢分量光量子。，下面是用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法，包括形态不固定的空气芯片，所述空气芯片包括依次连接的第一电极层、功能材料层、第二电极层；还包括与第二电极层连接的第三运算层和云端传递层，其特征在于：所述第三运算层用于空气芯片的高仿生，提取运算模拟功能，对被检测实体模拟生物神经元完成高智能运算，并将运算数据通过云端传递层上传至云端系数库储存，
第三运算层进一步通过控制调取单元控制数据的反模拟传输，所述控制调取单元通过以下步骤进行数据的反模拟传输，
步骤S1：第三运算层通过无监督预训练网络、卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络中任意一种网络来与云端系数库进行循环连接，并提取云端系数库储存的运算数据Y发送至光频梳生成器；
步骤S2：所述光频梳生成器产生18个光量子载波，彼此频率间隔不相等，在频域上正交；然后利用干涉仪针对18个正交的光量子载波进行量子态的调制；
步骤S3：在对子载波调制完成后，通过光耦合器将多路光信号耦合为一路，产生携带光量子信息的OFDM符号，并在深空环境中传输，筛选制备出偏振态光量子和波矢分量光量子；
步骤S4：将步骤S3中的偏振态光量子和波矢分量光量子内部存储进运算数据Y；
步骤S5：将步骤S4中具有运算数据Y的偏振态光量子和波矢分量光量子制备为光量子芯片，所述光量子芯片具备信息输入引脚和信息输出引脚。
2.根据权利要求1所述的用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法，其特征在于：所述步骤S1中的卷积神经网络包括CNN，所述CNN主要是通过内部卷积来识别图片，内部卷积可识别到待识别物体的边。
3.根据权利要求1所述的用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法，其特征在于：所述步骤S5中的信息输入引脚和信息输出引脚可探测连接各种实体，所述实体包括区块链网络系统。

说明书全文

用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法

技术领域

[0001] 本发明属于光量子领域，涉及用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法。

背景技术

[0002] 光子的概念是爱因斯坦在1905年至1917年间提出的，当时被普遍接受的关于光是电磁波的经典电磁理论无法解释光电效应等实验现象。相对于当时的其他半经典理论在麦克斯韦方程的框架下将物质吸收和发射光的能量量子化，爱因斯坦首先提出光本身就是量子化的，这种光量子被称作光子。这一概念的形成带动了实验和理论物理学在多个领域的巨大进展，例如激光、玻色-爱因斯坦凝聚、量子场论、量子力学的统计诠释、量子光学和量子计算等。根据粒子物理的标准模型，光子是所有电场和磁场的产生原因，而它们本身的存在，则是满足物理定律在时空内每一点具有特定对称性要求的结果。光子的内秉属性，例如质量、电荷、自旋等，则是由规范对称性所决定的。

[0003] 传统的通过半导体芯片储存信息或者进行运算，但是在芯片使用的过程中，由于各种工作环境的影响可能导致芯片受损或者芯片储存内容丢失，所以我们现在需要一种新的保障方法来使得芯片内的信息不丢失。

发明内容

[0004] 本发明的目的在于：提供一种用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法，解决在芯片使用的过程中，由于各种工作环境的影响可能导致芯片受损或者芯片储存内容丢失的问题。

[0005] 本发明采用的技术方案如下：

[0006] 用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法，包括形态不固定的空气芯片，所述空气芯片包括依次连接的第一电极层、功能材料层、第二电极层；还包括与第二电极层连接的第三运算层和云端传递层，所述第三运算层用于空气芯片的高仿生，提取运算模拟功能，对被检测实体模拟生物神经元完成高智能运算，并将运算数据通过云端传递层上传至云端系数库储存，第三运算层进一步通过控制调取单元控制数据的反模拟传输，所述控制调取单元通过以下步骤进行数据的反模拟传输：

[0007] 步骤S1：第三运算层通过无监督预训练网络、卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络中任意一种网络来与云端系数库进行循环连接，并提取云端系数库储存的运算数据Y发送至光频梳生成器；

[0008] 步骤S2：所述光频梳生成器产生18个光量子载波，彼此频率间隔不相等，在频域上正交；然后利用干涉仪针对18个正交的光量子载波进行量子态的调制；

[0009] 步骤S3：在对子载波调制完成后，通过光耦合器将多路光信号耦合为一路，产生携带光量子信息的OFDM符号，并在深空环境中传输，筛选制备出偏振态光量子和波矢分量光量子；

[0010] 步骤S4：将步骤S3中的偏振态光量子和波矢分量光量子内部存储进运算数据Y；

[0011] 步骤S5：将步骤S4中具有运算数据Y的偏振态光量子和波矢分量光量子制备为光量子芯片，所述光量子芯片具备信息输入引脚和信息输出引脚。

[0012] 传统的通过半导体芯片储存信息或者进行运算，但是在芯片使用的过程中，由于各种工作环境的影响可能导致芯片受损或者芯片储存内容丢失，所以我们现在需要一种新的保障方法来使得芯片内的信息不丢失，本发明为了解决传统问题的不足，首先通过空气芯片代替传统芯片，其次在空气芯片的内容再次通过信息植入的方式放入光量子芯片中，光量子的单位是极小的，几乎不会收到工作环境的影响，解决来传统问题的不足，一切的实体可以通过空气芯片存储，在通过植入的方式进入光量子芯片，双重保障信息的安全，并且对于芯片使用的环境放宽处理，不会由于环境的原因损坏芯片。

[0013] 所述步骤S1中的卷积神经网络包括CNN，所述CNN主要是通过内部卷积来识别图片，内部卷积可识别到待识别物体的边。进一步，作为本发明的有选方案。

[0014] 所述步骤S5中的信息输入引脚和信息输出引脚可探测连接各种实体，所述实体包括区块链网络系统。进一步，作为本发明的有选方案。

[0015] 综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

[0016] 1.用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法：通过空气芯片代替传统芯片，由于半导体芯片的存储；

[0017] 2.用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法：在空气芯片的内容再次通过信息植入的方式放入光量子芯片中，光量子的单位是极小的，几乎不会收到工作环境的影响。

具体实施方式

[0018] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明，即所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0019] 需要说明的是，术语“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

[0020] 下面结合实施例对本发明的特征和性能作进一步的详细描述。

[0021] 实施例一

[0022] 用智能空气芯片和量子原理使一切物质相互联接的方法，包括形态不固定的空气芯片，所述空气芯片包括依次连接的第一电极层、功能材料层、第二电极层；还包括与第二电极层连接的第三运算层和云端传递层，所述第三运算层用于空气芯片的高仿生，提取运算模拟功能，对被检测实体模拟生物神经元完成高智能运算，并将运算数据通过云端传递层上传至云端系数库储存，第三运算层进一步通过控制调取单元控制数据的反模拟传输，所述控制调取单元通过以下步骤进行数据的反模拟传输：

[0023] 步骤S1：第三运算层通过无监督预训练网络、卷积神经网络、循环神经网络和递归神经网络中任意一种网络来与云端系数库进行循环连接，并提取云端系数库储存的运算数据Y发送至光频梳生成器；

[0024] 步骤S2：所述光频梳生成器产生18个光量子载波，彼此频率间隔不相等，在频域上正交；然后利用干涉仪针对18个正交的光量子载波进行量子态的调制；

[0025] 步骤S3：在对子载波调制完成后，通过光耦合器将多路光信号耦合为一路，产生携带光量子信息的OFDM符号，并在深空环境中传输，筛选制备出偏振态光量子和波矢分量光量子；

[0026] 步骤S4：将步骤S3中的偏振态光量子和波矢分量光量子内部存储进运算数据Y；

[0027] 步骤S5：将步骤S4中具有运算数据Y的偏振态光量子和波矢分量光量子制备为光量子芯片，所述光量子芯片具备信息输入引脚和信息输出引脚。

[0028] 工作时：传统的通过半导体芯片储存信息或者进行运算，但是在芯片使用的过程中，由于各种工作环境的影响可能导致芯片受损或者芯片储存内容丢失，所以我们现在需要一种新的保障方法来使得芯片内的信息不丢失，本发明为了解决传统问题的不足，首先通过空气芯片代替传统芯片，其次在空气芯片的内容再次通过信息植入的方式放入光量子芯片中，光量子的单位是极小的，几乎不会收到工作环境的影响，解决来传统问题的不足，一切的实体可以通过空气芯片存储，在通过植入的方式进入光量子芯片，双重保障信息的安全，并且对于芯片使用的环境放宽处理，不会由于环境的原因损坏芯片。

[0029] 实施例二

[0030] 与实施例一不同之处在于：所述步骤S1中的卷积神经网络包括CNN，所述CNN主要是通过内部卷积来识别图片，内部卷积可识别到待识别物体的边。所述步骤S5中的信息输入引脚和信息输出引脚可探测连接各种实体，所述实体包括区块链网络系统。

[0031] 工作是：采用卷积神经网络连接效果更好。

[0032] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明的保护范围，任何熟悉本领域的技术人员在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

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