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观测到三维量子霍尔效应
由南方科技大学和中国科学技术大学共同完成的题为“Three-dimensional quantum Hall effect and metal-insulator transition in ZrTe5”的研究论文，实验证实了哈佛大学理论物理学家Bertrand Halperin在1987年给出的关于三维电子气体系中量子霍尔效应的理论预测。南科大物
南方科技大学
2021-04-14
连续变量量子保密通信技术
网络与信息安全是我国的战略发展重点之一，针对网络与通信系统在数据安全传输方面的紧迫需求，独辟蹊径地利用连续变量量子密码技术，解决了量子密钥分配系统中“输出密钥率低”、“多信号融合性差”、“抗干扰能力弱”、“实际安全性差”等工程应用中的核心技术问题，极大地推动了量子保密通信技术在实际系统中的应用。 量子保密通信有单光子和连续变量量子保密通信两种实现方式，我们集中研究连续变量量子保密通信技术，在理论和实验研究方面取得了重要突破，先后完成了国际上最长安全传输距离(150公里)、国际上最高系统速率(100MHz)和CWDM环境下最高密钥率(1Mbps@25km)的连续变量量子密码通信实验，研制出国际上首套高速连续变量量子密钥分配工程样机(52kbps@50km)和国际首套智能量子黑客安全监控系统原理样机，为华为公司研制出了一套到达商用要求的连续变量量子密钥分配工程样机，并利用上海交通大学校园网完成了国际上首次连续变量量子密码通信外场测试试验。 所取得的研究成果到达国际领先水平，受到了国内外媒体、国家密码管理局、华为公司等相关部门的高度关注，在网络与信息安全领域产生了重要影响。国际最长安全传输距离的连续变量量子密钥分配实验系统(150km安全传输距离)国际最高速的连续变量量子密钥分配实验框图(100MHz系统时钟)国际最高速的连续变量量子密钥分配实验框图(100MHz系统时钟)国际上首套高速连续变量量子密钥分配工程样机（52kbps@50km，时钟25MHz）国际上首套智能量子黑客安全监控系统原理样机
上海交通大学
2021-04-13
长春博盛量子科技有限公司
长春博盛量子科技有限公司坐落在光电技术发达的长春市，公司地理位置优越比邻长春光机所，是一个新型的集研发，生产，销售为一体的高科技光电技术企业。博盛量子公司员工和团队以光电技术学,光学,化学，计算机软件学等专业多学科的老中青三代科技人员为主体，包括博士生导师、教授和科研人才，多名高级工程技术人员。
博盛量子拥有自主创新，自主研发的激光器、激光功率计、光源、太阳模拟器、光学晶体、高分辨率红外激光卡、高精密滤光片、高密度激光护目镜及可定制尺寸光学积分球等产品，为光电科学工作者提供一个较好的产品平台。为了国家光电技术的发展，为了中华民族的光学前景，博盛公司员工义不容辞地承担起光电革命的责任，在当代光电技术学艰难攀登，在光电技术全球化激烈竞争中，艰苦奋斗，奋发图强。博盛公司员工要以创新性的先进实用技术、优质产品、以自己的学识服务于我国光电技术学，服务于工作在光电技术行业的众多辛劳的科研工作者，同时更要成为我国高技术光电产业的坚固基石和砥柱。
长春博盛量子科技有限公司
2021-01-15
微光量子环保教学系统
产品详细介绍
赢翔微光量子环保教学系统是全新一代绿色班班通多媒体教学系统。微光量子环保教学系统是针对国内教学的特点专门设计的一套日常教学和多媒体教学的解决方案。
产品主要相关特点：
赢翔兴业（北京）信息技术有限公司
2021-08-23
用于激光精密加工的266nm深紫外光源
具有高科技含量的激光精细、精密加工技术是激光行业的科技发展目标之一。然而，目前在激光精细、精密加工业中仍沿用准分子激光器作紫外光源。准分子激光器输出的光束大而方，聚焦后光束质量差；其设备庞大、成本高；最大缺点是使用有毒气体作工作介质，不利于安全和环保。目前国内外都致力于用四倍频方法研制紧凑型深紫外固体激光器，把这种紫外光源安装到激光设备上，就可以方便地进行激光精密加工和标识。 例如，在对金、银等金属进行激光焊接时，由于其对1μm以上光束反射率极高，一般在98%以上，所以，目前市场上的
南开大学
2021-04-14
迈瑞BS-800 300生化仪光源灯泡
产品详细介绍迈瑞BS-800 300生化仪光源灯泡电压：12V功率：20W寿命：2000H适用于：Mindray迈瑞新款生化仪BS-220,200,300,330,380,320,390,500,400,420,600,620,800,820,350,380,720,480,890,1800等。
东莞市毅迈光源照明有限公司
2021-08-23
量子点荧光探针快速检测生物活性分子
完成人简介：樊君，西北大学教授，西北大学化工学院副院长， 陕西省化工过程实验教学示范中心主任，指导博、硕士生研究方向包括反应工程、碳一化工、纳米材料、分离工程、精细化工产品开发研究等。
成果内容：基于量子点的荧光探针分析对推动即时检测（POCT）技术的发展具有十分重要的意义。本项目以制备功能型纳米荧光探针为主，主要包括量子点荧光探针（QDs）和稀土掺杂上转换纳米颗粒（UCNPs），并利用制备的荧光探针实现了对生物活性分子的定量检测。项目设计了基于荧光共振能量传递（FRET）的QDs荧光探针和基于CuMn双掺杂的ZnS QDs比率荧光探针，分别实现了对生物活性分子多巴胺和叶酸的定量检测（图13），结果表明所制备的探针具有较高的选择性和灵敏度，项目成果将为医学检测和POCT技术提供技术支持。
不同反应时间得到的CdTe量子点在紫外灯下的实物图及其吸收和发射光谱
成果优势： 量子点(quantum dots，QDs)是指颗粒半径小于激子波尔尺寸半径的纳米晶粒，属于三维尺度限域的零维纳米材料，其尺寸一般在10nm以下。QDs有许多显著地光学性质：优良的抗光漂白能力； 较宽的吸收光谱；发射光谱窄；较大的斯托克斯位移(Stokes shif)。
成果成熟度：中试阶段。
转化方式：技术转让等。
市场展望：本项目的研究结果对提高疾病诊治水平，推动医学科技前沿发展，形成经济新增长点，带动大健康产业发展等都将具有十分重要的意义。
西北大学
2021-05-11
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-04-10
量子点荧光防伪技术研究成果
福州大学物信学院李福山教授、福州大学化学学院郑远辉研究员与TCL集团工业研究院钱磊博士的合作研究论文“Inkjet-printed unclonable quantum dot fluorescent anti-counterfeiting labels with artificial intelligence authentication” 在Nature子刊《Nature Communications》在线发表。 量子点具有优异的光电特性，其图案化在发光显示，荧光标记和智能传感领域具有广阔的应用前景。量子点薄膜形貌最终决定了其光电器件应用，论文采用高精度喷墨打印技术制作微米级量子点发光图案，创新性的在基板表面构建具有随机分布的聚甲基丙烯酸甲酯（PMMA）微纳米颗粒，作为喷墨打印输运过程中的聚集钉扎点，强化微米级墨滴蒸发流动以及量子点组装过程中的差异性，形成不可复制“花状”发光图案；成功应用于低成本，可柔性化，自然条件下隐蔽，具有多重防伪级别和商业化的价值的不可复制全彩荧光防伪标签。并且首次引入了人工智能（AI）技术对喷墨打印量子点防伪荧光标签进行验证，并成功识别出不同的清晰度、亮度、旋转角度、放大倍率以及这些参数混合的“花状”图案，实现了防伪标签的高效准确识别。
福州大学
2021-02-01
在量子物理与机器学习研究的进展
生成模型的研究重点是如何从给定的数据集合中学习到数据的联合概率分布，以及从学习到的概率分布中高效地生成新的样本。研究团队提出将数据的联合分布概率编码成量子多体态的概率幅的模平方。进一步地，他们提出在经典计算机上使用矩阵乘积态(Matrix Product States)来模拟学习的过程。矩阵乘积态的参数，即张量网络的张量元，可以通过类似密度矩阵重整化群(Density Matrix Renormalization Group)的算法进行学习，最终形成一个具有泛化能力的生成模型。这个学习算法结合了量子物理与机器学习各自的优点：它不仅可以利用GPU高效地学习到模型参数，还可以利用张量网络的灵活性动态地调节模型表达能力。此外，与传统的基于统计物理的生成模型（例如玻尔兹曼机）相比，玻恩学习机还具备直接生成无关联样本的强大能力，从而可以高效地生成新的数据。 基于量子态的概率生成模型融合了量子物理与机器学习的思想，是一个崭新的研究领域。玻恩学习机借助量子态内禀的概率解释及其强大的表达能力，意在为机器学习和人工智能提供更为先进的生成模型和学习算法。此外，这类模型在量子信息处理，量子计算以及多体物理中具有应用潜力。展望将来，最令人兴奋的前景应该会是在一台量子计算机上实现玻恩学习机，从而以全新的方法进行概率型的学习和建模。这项工作用使用张量网络模拟量子计算机的运行，向无监督量子机器学习迈近了一步。作用在一幅MNIST图片上的矩阵乘积态以及它的纠缠谱
北京大学
2021-04-11