拓扑量子材料的独特电子性能,例如受保护的表面状态和外来的准粒子,可以提供带有垂直磁各向异性磁铁的外部无磁场磁力切换所需的平面自旋偏振电流。常规自旋 - 轨道扭矩(SOT)材料仅提供平面自旋偏振电流,而最近探索的具有较低晶体对称性的材料可提供非常低的平面自旋偏振电流组件,不适用于能量固定的SOT应用。在这里,我们使用拓扑WEYL半候选牛头牛Tairte 4具有较低的晶体对称性,在室温下在室温下表现出大型的脱离平面阻尼样SOT。我们基于Tairte 4 /ni 80 Fe 20异质结构进行了自旋 - 扭矩铁磁共振(STFMR)和第二次谐波霍尔测量,并观察到大型平面外阻尼样的SOT效率。估计平面外旋转大厅的构成为(4.05±0.23)×10 4(ℏ⁄ 2 e)(ωm)-1,这比其他材料中报道的值高的数量级。
我们基于蒙特卡洛树搜索形式主义引入了一种多目标搜索算法,以进行反归结计划。多目标搜索允许将各种目标组合起来,而无需考虑其规模或加权因素。为基于这种新型算法进行基准测试,我们在八个反曲面实验中采用了四个目标。目标范围从基于起始材料和步骤计数的简单目标到基于综合复杂性和路线相似性的复杂范围。我们表明,通过仔细的复杂目标,多目标算法可以优于单目标搜索,并提供更多样化的解决方案。但是,对于许多靶标化合物,单目标设置是等效的。尽管如此,我们的算法为合成计划中的特定应用程序纳入了新的目标。
我们提出了一项详细的研究,该研究对具有连续体的quasibound状态的机械符合光子晶体的微腔。最近预计此类系统将减少Fabry-Pérot-type光学机械腔中的光损失。但是,它们需要两个相互面对的光子晶体平板,这对实验实现构成了巨大的挑战。我们研究了如何简化这样的理想系统,并且仍然在连续体中表现出quasibound状态。我们发现,面向分布式的bragg反射的悬浮的光子晶体平板实现了连续体中具有准态状态的光力学系统。在该系统中,可以消除辐射腔损失,以至于仅由材料吸收的耗散性损失占主导地位。这些建议的光力学腔设计预计将具有超过10 5的光学质量因子。
为了增强轨道几何维护计划并降低基础设施成本,准确预测由镇流器和子级别的循环负载引起的累积永久性轨道变形(沉降)对于铁路基础设施管理者至关重要。本文提出了一种新的方法,可以基于一项用于评估短期和长期轨道性能的混合方法研究的广泛参数研究,以降低计算成本来预测长期结算。将各种机器学习技术进行比较并采用用于开发预测模型,这些模型使用归档的压载轨道演示者的测量结果进行了验证。使用多个指标评估每个模型的性能和准确性,并进行了敏感性分析以识别有影响力的解释变量。值得注意的是,开发的随机森林模型与现场测量的定居数据表现出了良好的一致性。这种方法弥合了差距是数值模拟和经验数据,从而对永久轨道变形有了改进的整体理解。该方法具有在铁路轨道维护和更新管理的计算决策支持系统中实施的潜力。
摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题,对迄今为止最大的量子退火器(5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q)的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题,其中既有稀疏连接实例,也有几乎完全连接的实例。我们发现,Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q,成功率和问题规模都有显著提高。特别是,Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外,仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而,我们发现,D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率,因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
采用定向能量沉积技术在用于硬面堆焊的热作工具钢基材上沉积了具有不同层数的冷作工具钢。本研究涉及了覆层工具钢中的缺陷和微观结构。在沉积区发现了包括孔隙和裂纹在内的缺陷,其数量随着沉积高度或层数的增加而增加。大的不规则孔隙主要位于沉积层的下部区域。此类孔隙的形成归因于合金元素在孔隙表面的偏析和热量输入不足。非平衡共晶微观结构是孔隙邻近区域的特征。另一方面,开裂往往发生在沉积层的上部。确定了导致开裂的两个重要因素。第一个是微观结构梯度,当从底部移动到顶部沉积层时,微观结构梯度从细胞状树枝状晶变为柱状树枝状晶。其次,根据Thermocalc软件的模拟,沉积的冷作工具钢表现出相对较大的凝固温度范围,从而对热裂纹具有很高的敏感性。
受气候缓解目标国家的驱动国家,全球大流行后的经济增长和恢复的低成本可再生能源的优先级。很明显,可疑的技术选择会导致更广泛的社会经济利益,这是在将其能源部门朝着更高份额的可再生能源份额过渡到更高份额的国家中所表明的。对更好地理解能源过渡对就业的直接影响的兴趣越来越大,对传统能源部门失去的工作的担忧将对世界各地的决策介绍至关重要。这项研究重点是加速可再生能源的净就业影响,该净摄入量将于2050年到2050年从可再生能源中获得100%的能源,与巴黎协议的雄心勃勃的目标兼容。与电力,热量,运输和脱盐部门相关的直接能源工作从2020年的约5700万增加到到2050年的近1.34亿。可再生能源和可持续技术中的价值链比采摘化石燃料更重要。结果表明,全球能源过渡将对世界各地经济的未来稳定和增长产生积极影响。©2021作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章(http://creativecommons.org/licenses/4.0/)。
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度,例如加密,量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型,容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离,但在过去的十年中,使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步,导致嘈杂的中间尺度量子(NISQ)ERA [5]。可以预测,NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6],也就是说,解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7],这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法(QAOA)[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法,可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
抽象背景木质纤维素生物量作为原料具有巨大的生化生产潜力。仍然,源自木质纤维素衍生的水解物的有效液化受到其复杂和异质组成的挑战,以及抑制性化合物的存在,例如呋喃醛。使用微生物联盟,其中两个专门的微生物相互补充可以作为提高木质纤维素生物质升级效率的潜在方法。结果本研究描述了由合成的木质纤维素水解物的同时抑制剂解毒和产生乳酸和蜡酯,并通过确定的酿酒酵母和抗酸细菌的糖含量的共培养物和囊杆菌baylyi adp1。A。Baylyi ADP1显示出存在于水解产物中的Furan醛的有效生物转化,即富含毛细血管和5-羟基甲基甲基甲基甲醛,并且没有与S. cerevisiae竞争的底物,从而强调了其作为同伴的潜力。此外,酿酒酵母的剩余碳源和副产品由A. Baylyi Adp1引向蜡酯的产生。与塞维西亚链球菌的单载体相比,与贝利a a a a a baylyi ADP1的共培养中,酿酒酵母的乳酸生产率约为1.5倍(至0.41±0.08 g/l/h)。结论显示,酵母和细菌的共培养可以改善木质纤维素层的消耗量以及乳酸从合成木质纤维素水解的生产力。关键词乳酸,共培养,排毒,acinetobacter baylyi adp1,酿酒酵母,蜡酯,木质纤维素高排毒能力和通过A. baylyi Adp1产生高价值产物的能力表明,这种菌株是共培养的潜在候选者,以提高酿酒酵母发酵的生产效率和经济学。
对低碳运输的追求显着增加了对锂离子电池的需求。然而,电池制造的迅速增加,没有充分考虑与其生产和材料需求相关的碳排放,这构成了在上游上游大部分排放的威胁。在本文中,开发了生命周期评估(LCA)模型,以说明26个中国各省,20个北美地区和欧洲和亚洲的19个国家 /地区的锂离子电池的摇篮到门口足迹。对已发表的LCA数据的分析显示,关键电池材料的碳排放量相关;它们对自由lib的碳足迹的总体贡献因素而异。4取决于生产路线和来源。探索了生产位置与电池制造的闸门碳足迹之间的联系,预测的中值范围在0.1至69.5 kg CO 2 -eq kWh-1中。在美国和欧洲,肯塔基州和波兰等美国领先的西方电池制造地点与中国竞争对手具有可比的碳排放,甚至超过了几个中国省份的电池制造的碳排放。对Libs碳足迹的材料和能源贡献的这种解决方案对于为政策和决策提供了必不可少的,以最大程度地减少电池价值链的碳排放量。鉴于当前的现状,锂离子电池行业的全球碳足迹预计将在未来十年内每年达到1.0 GT CO 2 -EQ。随着材料供应链的脱碳和电池生产中的节能,每年的估计值较低,估计值为0.5 GT CO 2 -EQ。