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化学及其应用杂志
全球合成塑料产量为4亿吨，其中一半以上的数量以垃圾填埋场结束或被回收。每年有超过1500万吨塑料倒入海洋和海洋中，其中大多数来自各种来源。这种海洋废物可以分为三分之一的倾倒在船上，以及三分之二的土地来源，包括在海滩上留下的垃圾，河流和排水沟的径流，城市地区废弃物品的数量。后者来自工业泄漏，粗心大意的垃圾填埋场，沿海垃圾箱以及任何冲洗厕所的东西。主要的罪魁祸首是一次性塑料，包括饮料瓶，塑料袋，棉芽棒，卫生产品和湿湿巾。但是，即使焚化了塑料废物，也要以相当大的环境成本进行。在这种情况下，仅美国就从2015年发出了不少于590万吨的二氧化碳，塑料的燃烧将于2030年燃烧，到2030年达到4900万吨，到2050年，其惊人的9100万吨。结果是许多污染物的扩散，损害了焚化炉附近的社区。与焚化相比，垃圾填埋场的气候影响较低。但可用的垃圾填埋场几乎处于容量状态，废物积累带来了严重的挑战。土壤和水受到污染，野生动植物受到损害。西方国家，包括美国，过去曾在中国倾倒垃圾污染物，以卸下问题
余弦卷积神经网络及其应用
使用 c X 和基于 KL 散度的校准方法计算激活 Q 尺度 l act S 计算当前层激活的 Q 因子：1 / ( ) llll act A act MSSSS − Ω = 更新偏差项：lll act BSB = End for 计算最后一个卷积层的反量化因子：1/ l N deQ act MS =
CAPS 310 现代生物医学研究技术及其应用
CAPS 310. 现代生物医学研究技术及其应用（3 学分） 学术日历 描述：本课程涵盖核心和高级生物医学研究技术，这些技术对我们目前对健康和疾病的理解产生了巨大影响。本课程对于阅读、理解和批判主要研究文献的能力也至关重要。[3- 0-0] 先决条件：CAPS 205、CAPS 206。共同要求：无 学生期望 学生需要阅读所有在线模块，并使用课程目标来指导学习主题。学生需要完成所有考试并获得 50% 的总成绩才能通过课程。 学习活动 所有课程都是面对面的。讲座和相关材料将在学期开始前提供。所有学生都应阅读每节课的材料。每节课开始时的简短测验将测试指定阅读材料中涵盖的内容。这些测验将通过 CANVAS 进行。
时空高效的低深度量子态制备及其应用
我们提出了一种用于准备任意量子态的新型确定性方法。当我们的协议被编译成 CNOT 和任意单量子比特门时，它会准备一个深度为 O (log( N )) 的 N 维状态，时空分配（一种度量标准，它考虑到某些辅助量子比特通常不需要在整个电路中处于活动状态）为 O ( N ) ，这两者都是最优的。当编译成 { H , S , T , CNOT } 门集时，我们表明它比以前的方法需要更少的量子资源。具体来说，它可以准备一个任意状态，误差不超过 ϵ，最佳深度为 O (log( N ) + log(1 /ϵ ))，时空分配为 O ( N log(log( N ) /ϵ ))，分别优于 O (log( N ) log(log( N ) /ϵ )) 和 O ( N log( N/ϵ ))。我们说明了我们的协议如何通过减少时空分配来快速准备许多不相交状态，而只需要常数因子辅助开销——O ( N ) 个辅助量子位被有效地重用，以准备深度为 O (w + log( N )) 而不是 O (w log( N )) 的 w N 维状态的乘积状态，从而有效地实现每个状态的恒定深度。我们重点介绍了这种能力有用的几个应用，包括量子机器学习、汉密尔顿模拟和求解线性方程组。我们提供我们的协议的量子电路描述、详细的伪代码和使用 Braket 的门级实现示例。
引用：Lyu JB，Zhu T，Zhou Y，Chen ZM，Pi Yz等。材料各向异性及其应用
逆设计着重于识别光子结构以优化光子设备的性能。常规的基于标量的逆设计方法不足以设计各向异性材料（例如Lithi-Um Niobate（LN））的光子设备。据我们所知，这项工作首次提出了Aniso-Tropic材料的反设计方法，以优化基于各向异性的光子学设备的结构。具体而言，伴随方法中包括各向异性材料的定向性特性，该方法在此类材料中提供了更精确的光传播预测。所提出的方法用于设计X-CUT薄膜锂锂（TFLN）平台中的超紧凑型波长分裂多路复用器。通过通过基于经典标量的逆设计将我们方法的设备性能进行基准测试，我们证明了该方法正确解决了X-CUT TFLN平台中材料各向异性的批评问题。这种提出的方法填补了基于各向同性材料的光子设备的反向设计的空白，该空格在TFLN平台和其他基于各向异性的光子积分平台中找到了突出的应用。
在当前情况下的蒸汽轮机叶片设计及其应用的审查
有限元分析（FEA）通常用于模拟在各种操作条件下涡轮叶片的结构行为，有助于改善材料的选择和设计。计算流体动力学（CFD）对于研究涡轮叶片上蒸汽流动的空气动力学很重要，从而使设计人员可以改善叶片曲线以获得最佳的能量转换。基于计算机模型的3D打印技术可实现涡轮叶片的快速原型制作，并可以进行迭代设计改进。计算器有助于预测水分和污染物等环境因素对涡轮叶片性能和耐用性的影响。共同通过提供洞察力，优化性能和加速创新过程，彻底改变了蒸汽涡轮叶片开发的整个生命周期。
人工智能及其应用研究
摘要：人工智能，又称 AI，是一些计算机系统的发展和理论，能够执行某些通常需要人类智能才能完成的任务。近年来，人工智能越来越受到信息系统 (IS) 研究界的关注，它是制造智能机器的科学和工程，尤其是智能计算机程序。但人工智能不必局限于生物学上可观察的方法。人工智能机器可以同时执行多项工作；与人类相比，它们成本不高，而且准确高效。本文探讨了人工智能的未来、人工智能的介绍、定义、历史、应用、发展和成就。
量子计算及其应用简介
量子计算及其应用简介 课程信息 课程名称：量子计算及其应用简介 课程编号：CSYE 6305 学期和年份：2024 年春季 学分：4 CRN：36566 课程形式：在线 讲师信息 全名：Mariia Mykhailova 电子邮件地址：m.mykhailova@northeastern.edu 讲师简介 Mariia Mykhailova 是微软高级量子开发团队的首席软件工程师。她致力于开发用于容错量子计算的软件，在此之前，她花了五年时间专注于 Azure Quantum 和 Microsoft Quantum Development Kit 的量子教育和推广。Mariia 是 Quantum Katas 项目的作者和维护者，该项目是用于学习量子计算的开源动手教程和编程问题集合。她还是东北大学的兼职讲师，自 2020 年起教授“量子计算简介”，也是 O'Reilly 书籍“Q# 袖珍指南”和即将出版的 Manning 书籍“量子编程项目”的作者。助教信息 N/A 课程先决条件研究生水平 INFO 5100 最低成绩为 B- 或研究生水平 CSYE 6200 最低成绩为 B- 或研究生水平 DAMG 6105 最低成绩为 B-
对生物传感器及其应用的审查-VTechworks
本文使用用于不同生物学应用的纳米和微观尺寸来回顾传感器。生物传感器将生物学反应转化为电信号。近年来，在生物传感器的设计和开发方面取得了显着进步，这些进步产生了大量的生物传感器应用，包括医疗保健，疾病诊断，药物输送，环境监测以及水和食物质量监测。通过提高灵敏度，可重复性和传感器响应时间来增强生物传感器的性能，这已经有重要的工作。然而，这些技术的关键挑战是它们有效地捕获和转化生物学信号转化为电气，光学，重力，电化学或声学信号的能力。本综述总结了各种生物传感器的分类，设计注意事项和多种应用的工作原理。本文强调的其他研究线重点是使用微型和纳米 - 实用技术的生物传感设备的微型化，以及在生物传感中使用纳米材料。最近可穿戴的传感器具有重要的应用，例如监测家庭和社区环境中慢性状况的患者。本评论论文提到了可穿戴技术的应用。机器学习被证明是为了帮助发现医疗应用领域的新知识。我们还审查了基于人工智能（AI）和机器学习（ML）的应用程序。[doi：10.1115/1.4063500]
