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CO2 捕获过程模拟与实验研究
二氧化碳是目前最主要的温室气体 (GHG)，全球每年向大气中的排放量已达到约 360 亿吨（1950 年排放量为 60 亿吨）。[1] 为履行《巴黎协定》并将全球变暖控制在远低于工业化前水平 1.5-2 ◦ C 的水平，到 2050 年后，温室气体净排放量必须变为零甚至为负值 [2]。在降低工业过程的能源强度和碳足迹方面已经取得了重大进展，但这一努力必须伴随着二氧化碳捕获和永久储存 (CCS) 的明确部署。CCS 是一个从二氧化碳捕获到运输和长期储存的流程链，其中二氧化碳捕获是最昂贵和耗能最高的步骤 [1]。 CCS 仍需要大规模部署才能实现减缓气候变化的目标，因为目前被捕获并最终封存的二氧化碳不到 4000 万吨 [3]。已确定的三种二氧化碳捕获策略是：燃烧后、燃烧前和富氧燃烧。燃烧后技术在相对较低的二氧化碳分压下（通常含有 10% 到 15% 的二氧化碳）从烟气中去除二氧化碳。燃烧后被认为是一种末端解决方案，可以集成到现有工艺中，只需对工厂布局进行合理的少量改动。然而，其效率在具有多个二氧化碳排放点（锅炉、熔炉等）的行业中受到限制，例如钢铁制造厂和石油炼制行业（两者的碳排放量约占全球的 12%）[4]。在预燃烧系统中，碳以 CO 和 CO 2 的形式存在，这些物质是先前的蒸汽重整或气化过程的产物。然后，这些碳被完全转化为 CO 2，并在高压下与氢气分离。近年来，低碳氢气的生产引起了人们的极大兴趣，它可以用作清洁能源或作为生产氨、甲醇或合成燃料（主要通过费托合成）的原料，是一种持续减少这些行业碳足迹的方法 [5]。最后，在富氧燃烧系统中，燃料的燃烧是在纯氧而不是空气中进行的，由于进入的助燃气体中不含氮，因此可以产生几乎纯净的 CO 2 气流。然而，为了保持 CO 2 的纯度，必须避免系统中任何潜在的空气渗入，这意味着需要严格且昂贵的安全程序。本期特刊汇编了来自不同学科的杰出研究人员所开展的创新研究的成功论文，这些研究将为二氧化碳捕获和储存技术领域的先进技术提供实质性进展。以下总结了本期特刊中主要研究方向和研究结果的相关特征。迄今为止，绝大多数大型试点和商业化二氧化碳捕获、运输和封存工厂都是在发达国家启动的。这是因为，旨在实施推广 CCS 的政策和监管框架的主要努力已在发达国家实施 [ 6 ]。然而，预计未来几十年发展中国家的能源需求将强劲增长，因此，大约 70% 的 CCS 开发应在这些地区进行，以满足长期需求。
三模高斯态的量子照明
随着现代经典技术中集成电路 (IC) 越来越小，量子力学的作用越来越突出，因此量子技术 (基于量子力学和量子信息论的技术 [1]) 变得越来越重要。利用量子技术构建的代表是量子计算机 [2]，最近利用超导量子比特已经实现。在量子信息处理中，量子纠缠 [1,3,4] 作为一种物理资源发挥着重要作用，被用于各种量子信息处理，如量子隐形传态 [5,6]、超密集编码 [7]、量子克隆 [8]、量子密码学 [9,10]、量子计量学 [11] 和量子计算机 [2,12,13]。几年前，人们开始探索纠缠辅助目标检测协议（称为量子照明 [ 14 , 15 ]）及其实验实现 [ 16 – 20 ]。量子照明是一种利用量子纠缠的协议
模因中的多语种性别歧视检测，剪辑
摘要在这项工作中，我们使用尖端的机器学习方法来解决模因中的性别歧视问题。该研究首先要导入和可视化模因数据集，然后使用包括种植，缩放和标准化的技术进行图像进行预处理，以便为它们做好准备进行模型培训。一种称为剪辑的预训练模型用于提取功能，并且数据集分为西班牙语和英语的模因的培训和验证集。收集的功能用于训练和评估各种机器学习模型，例如逻辑回归，SVM，XGBoost，决策树，随机森林，神经网络，Adaboost和SGD。精确得分，分类报告和混乱矩阵用于评估性能。随机森林模型在所有这些模型中都表现出了最好的作用。之后，创建了包含模型预测性别歧视发生在测试数据集中的JSON文件。结果强调了训练有素的模型和复杂的机器学习方法如何在社交媒体上识别危险内容，为未来的研究提供有见地的信息以及有助于创建更安全的在线空间的有用应用。
生物分子模拟于动力和机制...
David J. Huggins*剑桥大学，TCM集团，Cavendish实验室，19 J J J Thomson Avenue，Cambridge CB3 CB3 0HE，英国联合王国联合国联合国联合国中心，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，剑桥大学，英国CB2 CB2 CB2 1EW，英国djh210@cam.ac.uk C. bio divem c. of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom philip.biggin@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Marc A. Dämgen Department of Biochemistry, University of Oxford, South Parks Road, Oxford, OX1 3QU, United Kingdom marc.daemgen@bioch.ox.ac.uk This author declares no conflict of interest Jonathan W. Essex School of南安普敦大学化学，南安普敦SO117 1BJ，英国救生科学研究所，南安普敦大学，南安普敦，SO17 1BJ，英国，英国J.W.essex@soton.acton.ac.ac.uk。 9JT，英国s.a.harris@leeds.ac.uk，该作者没有宣布的利益冲突Richard H. Henchman曼彻斯特生物技术学院，曼彻斯特曼彻斯特大学，曼彻斯特大学131号，曼彻斯特大学，M1 7dn，英国曼彻斯特化学学院M1 7dn，曼彻斯特，曼彻斯特，诺斯特郡，诺斯特，诺斯特郡，诺斯特。兴趣Syma Khalid化学学院，南安普敦大学，南安普敦SO17 1BJ，英国生命科学研究所，南安普敦大学，南安普敦SO17 SO17 1BJ，英国
开发等离子蚀刻过程到模式子...
将基于多甲基丙烯酸酯/多甲基丙烯酸酯（PS/ PMMA）块共聚物组成的自组装形成的纳米骨的最佳策略投资到硅底物中。作者表明，特定问题与通过自组装获得的PS面膜的等离子体蚀刻有关。的确，由于亚15 nm接触孔的纳米尺寸及其固有的高纵横比（> 5），因此必须重新审视微电子工业中通常用于蚀刻SIO 2和硅的等离子体蚀刻过程。特别是，蚀刻各向异性依赖于特征侧壁上钝化层的形成的过程不适合纳米尺寸，因为这些层倾向于填充导致蚀刻停止问题的孔。同时，与在高方面比率纳米骨中克服差分充电效应的典型过程相比，必须增加离子轰击能。然而，通过将适当的过程（例如同步的脉冲等离子体）进行开发，作者表明，通过使用块共聚物和硬面膜策略，可以将70nm深的孔深孔进入硅。这些实验产生的另一个有趣的观察结果是，对于亚15 nm孔，几个nm的临界维度（CD）缩合会导致强大比率依赖性蚀刻速率。此外，在每个等离子体步骤之后，对孔的CD的分散体进行了仔细的分析表明，CD控制远非令人满意的高级CMOS技术要求。v C 2014美国真空学会。[http://dx.doi.org/10.1116/1.4895334]关键问题来自从PS/PMMA矩阵中的未完成的PMMA在我们的自组装过程中的去除：可变量的PMMA保留在PS孔中，从而导致蚀刻步骤中的微功能效应，从而产生CD控制损失。也许可以通过将紫外线释放酸处理与乙酸处理相结合，以在等离子体蚀刻之前提供不含PMMA残基的PS膜，以解决此问题。
平衡同差检测的光学解释表征
在量子光学领域，精确表征各种噪声源（例如散粒噪声、电噪声和真空噪声）对于推进光学测量技术和量子信息系统至关重要。本研究介绍了一种使用同差检测将光强度波动转换为电压信号的实验方法。然后借助示波器或频谱分析仪分析这些信号，以剖析噪声的时间和频谱特性。这些工具的集成使我们能够详细观察和区分量子噪声，从而提供对提高光学系统的准确性和效率至关重要的见解。该项目主要基于两部分：光学和电子学，我们成功完成了光学部分，而电气部分有待未来研究。这些发现为改进量子噪声表征奠定了基础，促进了下一代光学和量子信息技术的发展。
使用差压传感器作为肺量计 - Hal-Inria
摘要。医生要对呼吸道疾病做出最准确的诊断，必须尽可能准确地洞察问题。成像技术可以观察身体内部，不幸的是，例如肺是一个器官，没有造影剂就无法获得图像。此外，可以使用的方法是全身体积描记法或更好的选择，肺量计。肺量计的测量是通过肺速度描记器或肺量计进行的。肺量计测量肺容量和肺容量。肺速度描记器是流量测量装置，但也可以用于间接测量肺容量和容量。肺量图是肺量计测量的结果。
差分 pH 和 ORP 传感器 - ETS
所有数字传感器均包括内置数字电子元件和集成式 10 米（33 英尺）电缆，电缆末端带有用于 sc100 数字控制器的连接器。主体类型： • 可转换 - 两端均为 1 英寸 NPT 螺纹，设计用于三通安装或其他流通式安装，以及用于浸入的管道安装 • 插入 - 电极端无螺纹，设计用于插入阀组件 • 卫生 - 2 英寸法兰用于三叶草式接头 • 浸入 - 用于链条安装或管道安装
差分博弈论及其在导弹和... 中的应用
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与可合差的库增强语言模型
重要的推理任务（例如计划）从根本上是算法，这意味着解决这些任务需要牢固地诱导基本算法，而不是捷径。大语言模型由于神经网络优化算法，其优化数据和优化目标的局限性而缺乏真正的算法能力，但也由于变压器体系结构的不表现性。为了解决这种缺乏算法能力，我们的论文提出了使用内部推理模块增强LLMS。该模块包含一个基本操作和复杂的可区分程序的库，因此不需要从头开始学习通用算法。为了实现这一目标，我们将内存，寄存器，基本操作和自适应复发添加到基于Llama3.2的十亿参数变形金刚体系结构中。然后，我们定义了一种将算法直接编译为可区分的启动液体的方法，该算法本地使用并传播梯度以进行优化。在本文中，我们通过对具有可变计算深度的简单算法任务进行增强的Llama 3.2来研究这种增强的可行性，例如递归纤维纤维算法算法或插入。