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在磁场中实现纳米结构的远程任意均匀对准设计用于多功能性的结构阳性电极
多功能结构电池对各种高强度和轻量级应用都具有很高的兴趣。结构电池通常使用原始的碳纤维作为负电极，功能化的碳纤维作为正电极，以及机械强大的锂离子运输电解质。然而，基于碳纤维的阳性电极的电化学循环仍限于液体电解质的测试，该测试不允许以真实的方式引入多功能性。为了克服这些局限性，开发了带有结构电池电解质（SBE）的结构电池。这种方法可提供无质量的能源存储。电极是使用经济友好，丰富，廉价和无毒的铁基材料（如Olivine Lifepo 4）制造的。氧化石墨烯以其高表面积和电导率而闻名，以增强离子传输机制。此外，固化吸尘器注入的固体电解质以增强碳纤维的机械强度，并为锂离子迁移提供了介质。电泳沉积被选为绿色过程，以制造具有均匀质量负荷的结构阳性电极。可以在C/20时达到112 mAh g-1的特定能力，从而使Li-ion在SBE的存在下平稳运输。阳性电极的模量超过80 GPa。在各种质量载荷中都证明了结构性电池阳性的半细胞，从而为消费技术，电动汽车和航空航天部门的多种应用而量身定制它们。
热力学理想量子态输入至任意设备
我们研究并确定任何有限时间物理过程的理想输入。我们证明熵流、热量和功的期望值都可以通过初始状态的 Hermitian 可观测量来确定。这些 Hermitian 算子概括了行为的广度和常见热力学目标的理想输入。我们展示了如何通过测量有限数量、实际上任意输入的热力学输出来构造这些 Hermitian 算子。因此，少量测试输入的行为决定了所有输入的全部热力学行为范围。对于任何过程，熵流、热量和功都可以通过纯输入态（各自算子的本征态）来极化。相反，最小化熵产生或最大化自由能变化的输入状态是从算子获得的非纯混合态，它们是凸优化问题的解。为了实现这些目标，我们提供了一种易于实现的密度矩阵流形梯度下降法，其中解析解在每个迭代步骤中产生有效的下降方向。有限域内的理想输入及其相关的热力学算子可以用较少的努力获得。这允许在无限维量子系统的量子子空间内分析理想的热力学输入；它还允许在经典极限中分析理想输入。我们的例子说明了“理想”输入的多样性：不同的初始状态使熵产生最小化，使自由能的变化极端化，并最大化工作提取。
在任意极化状态下受控全息图
可重编程的元图在物理和信息域之间建立了一个引人入胜的桥梁，可以实时控制电磁（EM）波，因此吸引了世界各地的研究人员的注意力。要控制具有任意极化状态的EM波，希望独立控制一组基集状态，因为具有任意极化状态的入射EM波可以分解为这些基础状态的线性总和。在这项工作中，我们介绍了反射性仪式的完整基础可抵制编码元表（CBR-CM）的概念，该概念可以实现对反射阶段的独立动态控制，同时维持左手圆形极化（LCP）的幅度相同的振幅，并保持相同的振幅。由于LCP和RCP波在一起构成了平面EM波的完整基集，因此可以在任意极化波发生率下生成动力控制的全息图。实现了动态的可重构元粒子，以证明CBR-CM在LCP和RCP波下独立控制全息图的纵向和跨性别位置的强大能力。预计拟议的CBR-CM开设了实现具有多个独立信息渠道的更复杂和高级设备的方法，这可能为数字EM环境复制提供技术援助。
任意子编织
●研究概要 量子比特是量子计算机的物理组成部分，当它与环境相互作用时，量子信息就会丢失，从而导致计算错误。纠错的困难一直是量子计算机发展的瓶颈。拓扑量子计算在原理上具有容错性，被广泛认为是一种克服这一问题的技术。实现拓扑量子计算的起点是操纵被称为任意子的准粒子（基本激发）的运动。三维空间中的粒子分为玻色子或费米子。另一方面，违背这一传统观念的准粒子（任意子）可能存在于二维电子系统中。当一个任意子绕着另一个任意子往返时，系统的初始状态和最终状态在量子力学上是不同的；这种操作称为“编织”。拓扑量子计算机使用这些不同的状态作为量子信息。该项目研究分数量子霍尔态中任意子的按需编织动态控制，为实现拓扑量子计算机铺平道路。
bertnet：从验证的语言模型中收获具有任意关系的知识图
至关重要的是，自动构建各种新关系的知识图（kg），以支持知识发现和广泛的应用。基于众包或文本挖掘的以前的KG施工方法通常仅限于由于手动成本或文本语料库的限制而限于一组预定义的关系集。最新的研究提议使用验证的语言模型（LMS）作为内隐知识基础，这些知识基础接受了提示的知识查询。然而，隐性知识缺乏全面象征性kg的许多理想特性，例如易于访问，导航，编辑和质量保证。在本文中，我们提出了一种新的方法，以从验证的LMS中收集任意关系的群体。使用关系定义的最小输入（提示和一些示例实体对的镜头），该方法有效地在庞大的实体对空间中有效地搜索，以提取对所需关系的各种准确的了解。我们开发了一种有效的搜索和验证机制，以提高效率和准确性。我们部署了从不同LMS收获400多个新关系的kgs的方法。广泛的人类和自动评估表明，我们的方法设法提取了各种准确的知识，包括复杂关系的元素（例如，“ A具有但不擅长B”）。作为源LM的符号解释所产生的kg还揭示了对LMS知识能力的新见解。
内容中的算法任意性
机器学习（ML）被广泛用于适度在线内容。尽管具有相对于人类适度的可伸缩性，但ML的使用还是针对内容中的适度带来了独特的挑战。这样的挑战是预测性多样性：内容分类的多个竞争模型可能平均表现良好，但要为同一内容分配矛盾的预测。这种多功能性可能是由于在训练过程中做出的看似无害的选择而产生的，这不会有意义地改变ML模型的准确性，但仍可以改变模型出错的问题。我们在实验上证明了内容节制工具如何将样本分类为“有毒”，从而导致对语音的任意限制。我们使用国际公民和政治权利（ICCPR）制定的原则，即表达自由，非歧视和程序正义来解释这些发现在人权方面的影响。我们分析了（i）用于检测“有毒”含量的流行最先进的LLM中的预测性多样性； （ii）这种任意性在社会群体之间的不同影响； （iii）模型多样性在含量上被人类注释者一致认为是有毒的内容的大小。我们的发现表明，上规模的算法适度有可能使“算法Leviathan”合法化，其中算法不成比例地管理人权。为了减轻这种风险，我们的研究强调了识别和提高内容适度应用程序任意性的透明度的需求。我们的发现对内容有影响
为任意数据维度优化量子卷积神经网络架构
结果：与非糖尿病相比，糖尿病参与者的OAB患病率增加了77％。随着与糖尿病相关标记的四分位数增加，在三种模型中，OAB单调的几率增加（所有趋势<0.001）。Glyemoglobin与OAB表现出线性关联（非线性> 0.05）。白细胞显着介导了与OAB的糖尿病相关标记（Glyemogomoglobin，禁食葡萄糖和胰岛素）之间的关联，而比例分别为7.23％，8.08％和17.74％（所有P <0.0001）。中性粒细胞部分介导了（糖emogoglobin，空腹葡萄糖和胰岛素）和OAB之间的相关性，分别为6.58％，9.64％和17.93％（p <0.0001）。XGBOOST模型的机器学习构建了最佳拟合模型，XGBOOST预测Glyemoglobin是OAB上最重要的指标。
任意拓扑中量子模拟的可编程光子系统
合成维度对研究多种类型的拓扑，量子和多体物理学产生了极大的兴趣，它们为模拟有趣的物理系统（尤其是在高维度中）提供了灵活的平台。在本文中，我们描述了一种可编程的光子设备，能够在具有任意拓扑和尺寸的晶格中模仿一类Hamiltonians的动力学。我们得出了设备物理学和感兴趣的哈密顿量之间的对应关系，并模拟了该设备的物理学，以观察到各种物理现象，包括Hall Ladder中的手性状态，有效的量规电位，以及高度晶格中的振荡。我们提出的设备为在近期实验平台中研究拓扑和多体物理学开辟了新的可能性。
具有任意二维的数字模拟量子计算...
1 BASQUE国家的物理化学系UPV / EHU，Apartado 644，48940 Leioa，西班牙2 Tecnalia，Bastondo Bidea Ediifio 700，48160 Derio AIN 4原子，分子和核物理学系，塞维利亚大学，塞维利亚大学，梅赛德斯S / N，塞维利亚41012，西班牙5号，塞维利亚州塞维利亚大学塞维利亚大学，塞维利亚大学塞维利亚大学塞维尔大学，塞维利亚大学S / N，塞维尔大学，塞维尔斯大学41092 41092 41092 41092 6 6 CARLOS I研究所西班牙格拉纳达7 Ikerbasque，巴斯克基金会科学中心，Plaza Euskadi 5, 48009 Bilbao, 西班牙 8 巴斯克应用数学中心 (BCAM)，Alameda Mazarredo 14, 48009 Bilbao, 西班牙
通过联合行动选择在线组合资源分配与任意行动空间
当前的DRL算法通常假设固定数量的可能动作，然后一次选择一个动作，从而使它们在任意较大的空间中的资源分配问题效率低下。顺序操作选择需要为所选的每个操作更新状态，这增加了决策深度，状态空间，不确定性和执行次数。这会影响算法的收敛性并减慢执行速度。此外，当前的DRL算法对于在线资源分配问题的效率不高，因为它们采用固定数量的操作，而任意数量的任务到达数量。为了应对这些挑战，我们提出了一种新颖的结合作用选择方法，使DRL算法能够同时从具有任意数量的可能动作的集合中选择一个任意数量的动作的联盟。通过在每个时间步骤做出同时决策，联盟行动选择避免了由多次更新状态更新的顺序决策引起的计算成本和较大的状态空间。我们使用在线组合资源分配问题评估了联盟行动选择和顺序行动选择方法的绩效和复杂性。结果表明，联盟行动选择方法保留了在线组合资源分配问题的各种在线交通需求到达率的最佳离线性能，而顺序动作选择方法的性能随着问题的大小的增加而降低。实验还揭示了联盟行动选择的计算复杂性比顺序作用选择要低得多。