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World File Search System容量的
简单通道中量子容量的一般非加性
确定量子信道的容量是量子信息论中的一个基本问题。尽管有严格的编码定理来量化跨量子信道的信息流，但由于超加性效应，人们对其容量的理解甚少。研究这些现象对于深化我们对量子信息的理解非常重要，然而简单明了的超加性信道的例子却很少。在这里，我们研究了一类称为鸭嘴兽信道的信道。其最简单的成员是三元组信道，当与多种量子比特信道联合使用时，显示出相干信息的超加性。高维家族成员与擦除信道一起使用时表现出量子容量的超加性。受配套论文 [ 1 ] 中提出的“自旋对准猜想”的影响，我们关于量子容量超加性的结果扩展到了低维信道以及更大的参数范围。特别是，超加性发生在两个弱加性信道之间，每个信道本身都具有很大的容量，这与之前的结果形成了鲜明的对比。值得注意的是，单一、新颖的传输策略在所有示例中都实现了超可加性。我们的结果表明，超可加性比以前想象的要普遍得多。它可以发生在各种各样的通道中，即使两个参与通道都具有很大的量子容量。
评估印度 450 吉瓦可再生能源容量的关键要求
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新闻发布减少了对容量的需求减慢增长...
一些客户的短期产品和项目推迟已导致自2023/2024第二季度初以来，对伯特兰特的产能需求的暂时减少，与该集团的假设相反，最近变得更加动态。结果，伯特兰特组的容量利用率低于报告期间的预期。“伯特兰特（Bertrandt该计划的目的是在未来的2024/2025财政年度节省已经获得两位数的百万欧元金额，并在中期*中实现6％至9％的EBIT利润。
基于快速充电>的高电流增量容量的电池老化模型
摘要：本文在存在以快速充电条件为特征的电池循环专题文件的情况下，基于高电流增量的功能提出了电池老化模型。尤其是，提出了增量容量图下的主要峰面积作为容量指标。分析了丰田研究所的数据集。电池的循环数据以恒定电流的各种单或双步快速电荷为特征，以达到电池充电状态的80％；剩余的充电过程由1C电荷执行。根据电池的不同，将线性或对数模型确定为最适合表示容量 - 峰面积关系的最佳方法。通过对电池组的拟合结果进行推断分析来评估所提出模型的概括能力。最后，我们通过采用交叉验证方法评估了模型的预测性能。
svolt考虑建造50 gwh容量的另一个电池厂
作为一家全球高科技公司和中国汽车制造商大型汽车公司的衍生产品，Svolt Energy Technology Co.，Ltd。（Svolt）开发并生产用于电动车辆以及能源存储系统的锂离子电池和电池系统。Svolt的广泛的一站式产品组合包括电池单元，模块和包装以及电池管理系统和软件解决方案。公司在电池系统和管理方面具有深入的系统知识，并在车辆集成领域具有广泛的专业知识。Svolt总部位于中国江苏省的珍坦区。欧元子公司Svolt Energy Technology（Europe）GmbH总部位于德国法兰克福。Svolt在全球范围内拥有约15,000名员工，其中包括3,000名研究与开发（R＆D）。您可以在svolt.cn/en/上找到更多信息。 svolt-eu.com
在存在相关噪声的情况下量子通道容量的实验见证
量子通信通道在随后的使用之间存在相关性的情况下，最近引起了很多关注。最初在经典信息传输的背景下研究了相关的量子渠道，这表明，对于某些相关强度的范围，随后的使用之间的纠缠产生是有益的，可以增强传播信息的量[1]。Interesting features then emerged in the study of quantum memory (or correlated) channels by modeling of rel- evant physical examples, including depolarizing channels [ 2 ], Pauli channels [ 3 – 5 ], dephasing channels [ 6 – 10 ], amplitude damping channels [ 11 ], Gaussian channels [ 12 ], lossy bosonic channels [ 13 , 14 ], spin chains [ 15 ], collision models [ 16 ], and a MicroMaser模型[17]（有关具有内存效果的量子通道的最新综述，请参见参考文献[18]）。Quantum channels can be characterized completely by means of quantum process tomography [ 19 ], a well- established technique that requires a number of measurement settings (in an entanglement-based scenario or otherwise a number of measurement settings times number of state prepa- rations in a single system scenario) that scales as d 4 , where d is the arbitrary finite dimension of the quantum system which is sent through the communication channel [ 20 – 22 ].最近提出了具有许多测量设置缩放为d 2的较便宜的程序，以检测不需要完整表征的量子通道的特定特性，例如，其纠缠破坏性属性[23]或其非马克维亚角色[24]。量化通道能力
开发铝/空气BA3ery作为高容量的主要BA3ery Energy
电池组的重量能量密度是用于尺寸全电动飞机的最重要但通常估计的设计参数之一。在将细胞水平推断到飞机水平的性能时，经常会损失对热，结构和操作安全边缘的适当会计。本文总结了更好地说明组装电池组时相关的罚款所需的相关工程和认证细节。细胞和包装能量密度之间的关系不是线性的，正如通常假定的那样。此外，关系因包装需求，细胞化学和体系结构而异。参数，高实现模型用于确定在一系列条件下的最佳电池组大小，以更好地量化技术缩放效果。
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
大脑-7T：7 Tesla MR体积的快速而完全容量的脑部分割
图10图灵测试的结果。（a）这三个子图显示了在调查过程中提出的三个比较（手动与小脑-7T，手动与IGT，IGT，IGT与小脑7T），因为在夫妻中介绍了分割掩码。IGT投票以蓝色，大脑-7T为橙色显示，而跳过的响应（s），这意味着参与者无法在两种分段之间进行选择，以灰色显示。条的高度表示跨主题的平均值（即进行了多少次选择，最大是3卷8区= 24）;每个标记X都是参与者。（b）结果是每个感兴趣面积的结果：早期视觉皮层（EVC），高级视觉区域（HVC），运动皮层（MCX），小脑（CER），Hippocampus（HIP），早期听觉皮层（EAC），脑干（EAC），脑干（BST）和BAGA（BGA）（BGA）
自动化功能提取和选择快速电池容量的数据驱动模型淡出和寿命末期
摘要 - 锂离子细胞可能会在以后的生活中经历快速降解，尤其是使用更多极端使用方案。快速降解的发作称为“膝盖点”，预测对电池的安全且经济上可行的用途很重要。我们提出了一种数据驱动的方法，该方法使用自动化特征选择为高斯工艺回归模型生成输入，该模型估计电池健康的变化，可以预测整个容量淡出轨迹，膝盖点和寿命。特征选择过程富有效地适应不同的输入，并优先考虑那些影响降解的输入。对于所考虑的数据集，发现在特定电压区域所花费的日历时间和时间对降解率的影响很大。该方法对1％以下的容量估计产生了中位根平方错误，并且还产生了膝关节中值和终止预测误差分别为2.6％和1.3％。