XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System带电
带电池支撑的驱动水抽水系统
摘要：人类社会和研究人员随之而来的是，在经历了经济发展的时期以及由于这种发展的优势和劣势所致之后，以经济利益为基础的一维发展的延续会危害人类的生存和宁静。对环境和社会挑战的关注和损害导致了基于经济，环境和社会被称为可持续发展的三维发展概念的演变。由于可持续性每个维度的不同指标，找到有效的指标是很大的。供应链是最重要，最全面的领域之一，可持续性可以更好地整合层并改善总绩效。另一方面，目前的文献在代表全面和综合指南方面表现出严重的差距，以优化环境和社会指标在供应链管理中的影响。在本文中，收集了所有可能的可持续性指标，映射到供应链层中，并插入提出的数学模型。对于所有供应链的供应链的可持续性三个维度的有效指标是最大化整个供应链的可持续性。所提出的方法是在渔业供应链中实施的。
单轴铁电体中标称带电畴壁的极化拓扑结构
铁电体中的非均匀极化纹理为丰富的新材料物理学提供了沃土。非均匀极化分布的含义之一是在极化不连续处或一般在极化矢量场发散非零的点处出现束缚电荷。束缚电荷会感应出能量耗费很大的电场。因此，无论极化分布多么复杂，系统都倾向于保持其内部的电中性。那么中性意味着要么极化矢量场应该无发散，要么束缚电荷应该受到半导体性质的自由载流子的屏蔽。非均匀且几乎无发散的极化纹理主要见于多轴铁电体 [1,2]，其中自发极化矢量可以旋转。
50吨伸缩式轨道起重机，带电池技术
此目录描述了机器模型，单个型号的设备范围以及由Sennebogen Maschinenfabrik GmbH提供的机器的配置选项（标准设备和可选设备）。机器插图可能包含可选的和补充设备。实际设备可能会因交付机器提供的国家而异，尤其是在标准设备和可选设备方面。所有使用的产品名称都可以是Sennebogen Maschinenfabrik GmbH或其他供应公司的商标，第三方用于自己的目的的任何用途都可能侵犯所有者的权利。
不同充电状态锂离子电池宽带电化学阻抗谱数据集
该数据集包括对常用电池（即三星 ICR18650-26J 圆柱形锂离子电池）的电化学阻抗谱测量。使用随机相位多正弦激励信号，在 0.05 Hz 至 10 0 0 Hz 的十四个不同频率下测量电池的复阻抗。对于每个激励频率，电流幅度为 50 mA，导致测量不确定度约为 0.1 m Ω。在四种不同的全新电池的十种不同充电状态下提供六次重复测量。从六个单独的放电循环中获得每个单独电池的重复 EIS 测量结果。所有测量均在将电池放置在 25 ± 1 °C 的温控室中进行。每次测量前都让电池热化。© 2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY 许可协议开放获取的文章 ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ )
带电粒子束轮廓监测器的超声速气体射流特性
现代加速器首选非侵入式测量方法来表征束流参数。电离轮廓监测器 (IPM) [1–3] 和束流诱导荧光监测器 (BIF) [4–8] 被广泛用作许多加速器中的非侵入式束流轮廓监测器。在此类监测器中，粒子束与残留气体相互作用，导致气体分子电离或发射荧光。束流与气体相互作用产生的副产物可以通过外部电磁场（离子和电子）收集，或使用独立光学系统（荧光）检测，以提供初级束流的一维分布信息。根据背景压力水平，它们通常需要较长的积分时间或加载额外的工作气体。后者将产生较大的压力凸起区域，并可能导致初级束流性能下降
带电本征态热化、欧几里得虫洞和量子引力中的全局对称性
其中 ¯E 和 ω 分别是状态 i 和 j 的平均能量和能量差。矩阵 R ij 由无规则的一阶数组成，这些数在统计上具有零均值和单位方差。在任何具有固定哈密顿量的给定量子系统中，它们都是通过对哈密顿量进行对角化获得的确定数。然而，对于计算高能态简单算子的少点相关函数而言，这些微观细节是无关紧要的，将 R ij 视为真随机变量即可。这种随机性与量子混沌系统与随机矩阵理论之间的联系紧密相关（详情见[3]）。通过全息对偶性，引力物理学对混沌量子系统随机性有了新的认识[4]。如果手头的混沌量子系统是一个大 N 、强耦合的共形场论（即全息 CFT），边界量子系统的热化与引力对偶中的黑洞形成有关 [ 5 – 8 ] 。事实上，这两个过程中明显的幺正性丧失是密切相关的，理解其中一个将有助于理解另一个。事实上，正是出于这个原因，量子热化已经在全息摄影的背景下进行了讨论（例如参见 [ 9 – 20 ] ）。
带电本征态热化、欧几里得虫洞和量子引力中的全局对称性
其中 ¯E 和 ω 分别是状态 i 和 j 的平均能量和能量差。矩阵 R ij 由无规则的一阶数组成，这些数在统计上具有零均值和单位方差。在任何具有固定哈密顿量的给定量子系统中，它们都是通过对哈密顿量进行对角化获得的确定数。然而，对于计算高能态简单算子的少点相关函数而言，这些微观细节是无关紧要的，将 R ij 视为真随机变量即可。这种随机性与量子混沌系统与随机矩阵理论之间的联系紧密相关（详情见[3]）。通过全息对偶性，引力物理学对混沌量子系统随机性有了新的认识[4]。如果手头的混沌量子系统是一个大 N 、强耦合的共形场论（即全息 CFT），边界量子系统的热化与引力对偶中的黑洞形成有关 [ 5 – 8 ] 。事实上，这两个过程中明显的幺正性丧失是密切相关的，理解其中一个将有助于理解另一个。事实上，正是出于这个原因，量子热化已经在全息摄影的背景下进行了讨论（例如参见 [ 9 – 20 ] ）。
飞机上携带电子文件 - EASA
(3) 委员会条例 (EU) No 965/2012 并未定义“经核证的真实副本”的概念。GM1 CAT.GEN.MPA.180(a)(5)(6) 澄清，此类文件可由“主管当局直接”提供，或由“根据适用成员国立法拥有官方文件认证特权的人员提供，例如公证人、公共服务部门的授权官员”。传统上，纸质文件需要经过此类认证程序，授权人员在纸质副本上证明其与原始文件完全相同，因此具有与原始文件相同的证明价值。然而，随着电子手段在行政程序中的扩展，不排除（事实上，在国家层面已经存在例子）原始文件
用于带电粒子跟踪的量子模式识别算法
然而，HL-LHC 的覆盖范围依赖于比 LHC 高一个数量级的亮度，这意味着每次光束碰撞时发生的额外质子-质子相互作用的数量（也称为堆积，μ）将增加 3 到 5 倍，达到每次碰撞 140 到 200 次额外的相互作用。因此，HL-LHC 的计算环境将极具挑战性，目前的预测表明，处理数据所需的计算资源将超过预算预测。用于重建带电粒子轨迹的模式识别算法是重建模拟数据和碰撞数据事件的关键挑战。模式识别算法 [5] 可大致分为全局方法或局部方法。全局模式识别方法通过同时处理来自全探测器的所有测量值来寻找轨迹。全局方法的例子包括保角映射或变换方法，如霍夫变换 [6、7] 和神经网络 [8]。局部模式识别方法根据探测器局部区域的测量结果生成轨迹种子，然后搜索其他命中点以完成轨迹候选。局部方法的示例包括轨迹道路和轨迹跟踪方法，例如卡尔曼滤波器 [9-11]。模式识别算法通常在找到种子之后的轨迹重建序列中运行。一旦通过模式识别算法识别出沉积的能量集，就可以通过拟合算法确定轨迹的参数。用于描述轨迹的参数取决于探测器的几何形状，但通常使用五个（如果包含时间信息，则为六个）参数。轨迹参数通常包括动量（与曲率成反比）、描述传播方向的角度以及用于表征起点的撞击参数。为了说明 HL-LHC 所带来的挑战，图 1 显示了每个事件的处理时间与堆积的关系，该图使用了 ATLAS 实验使用基于卡尔曼滤波器的模式识别序列记录的数据。处理时间与 μ 的增加成比例，这是模式识别算法的典型特征。在 HL-LHC 中，μ 的预期值将明显位于曲线的右侧，因此需要大量的 CPU 资源。未来的强子对撞机（例如未来环形对撞机项目中提出的强子-强子对撞机 [ 13 ]），预计会出现更多的堆积，每个事件可能最多增加 1000 次相互作用。由于这一挑战，开发用于高能物理模式识别的新算法和新技术目前是一个非常活跃的发展领域。本文概述了正在进行的研究，以确定量子计算机在未来如何用于模式识别算法。量子计算机最早是在 40 多年前提出的 [14-16]，最初的想法是开发一种利用自然界中的量子过程来更好地模拟自然的计算机。十年后，量子算法的发展引起了人们的进一步兴趣，这些算法展示了量子计算机解决经典难题的潜力，包括质数分解 [17] 和搜索算法 [18,19]。第一台量子计算机基于现有的核磁共振技术 [20-22]。最近，我们进入了所谓的噪声中型量子 (NISQ) 时代 [23]，量子计算机具有数十个逻辑量子位，可以超越当前经典计算机的能力，尽管受到显著噪声的限制。量子位是经典计算机上用于存储信息的比特的量子类似物。目前可用的量子计算机可分为量子退火器或基于电路的量子计算机。量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产目前最多 5000 个量子比特的商用量子退火器 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM量子退火器旨在解决特定类型的问题：最小化目标函数，由于量子隧穿效应，量子退火有望更快地解决最小化问题。D-Wave 生产商用量子退火器，目前最多有 5000 个量子比特 [ 24 ]。基于电路的量子计算机可用于解决更广泛的问题，因此在概念上与当今的数字计算机更相似。它们由使用各种技术由量子比特制成的量子电路组成。目前正在探索的量子比特技术包括超导晶体管、离子阱和拓扑量子比特。例如，IBM
