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World File Search System异相
prevenir rqpe 1.0：地面雷达定量降水估计开发和氢应用的开发
k dp（特定差异相[DEG/km]）是QPE估计的有用变量，因为它与降雨速率密切相关。与反射率不同，k dp对错误校准，部分光束阻塞，雨水和湿的辐射衰减是可靠的。
用于精密测量的高级量子系统...
Luca Pezze 国家光学研究所 INO-CNR & LENS，意大利佛罗伦萨 9:45 至 10:10 首先，我将展示如何通过联合询问两个共享同一本振的异相原子集合来提高原子钟的稳定性。我们还包括原子集合的压缩和重复无损测量的影响。其次，我将讨论一种机器学习方法来进行相位估计。该协议实现了贝叶斯估计，其中有关相位的先验知识是通过人工智能算法的训练先验确定的。我将使协议适应借助压缩进行频率估计。用于可扩展纠缠的离子阱技术
非均相动力学和热力学建模
全球对可再生能源的需求不断增长，这加剧了对生物质转化的研究，其中异相催化成为优化生物燃料生产效率和可持续性的关键技术。生物质是一种复杂的有机原料，其催化转化涉及固液和固气界面上复杂的动力学和热力学相互作用。了解这些相互作用对于提高催化剂性能、反应选择性和整体工艺效率至关重要。本研究探讨了生物质转化中异相催化的动力学和热力学建模，重点研究了控制热解、气化、热液液化和生物乙醇合成的催化机制。对 Langmuir-Hinshelwood、Eley-Rideal 和幂律模型等动力学模型进行了评估，以描述反应速率对催化剂表面特性、原料成分和工艺条件的依赖性。此外，热力学模型提供了对反应可行性、能量障碍和相平衡的洞察，这对于优化反应途径至关重要。本文还回顾了计算建模的最新进展，包括密度泛函理论 (DFT)、蒙特卡罗模拟和基于机器学习的预测模型，以了解它们在加速催化剂设计和反应优化方面的作用。动力学和热力学见解的结合使得合理设计具有增强的活性、稳定性和对生物质衍生燃料和化学品的选择性的催化剂成为可能。尽管取得了重大进展，但由于催化剂失活、工艺多变性和能源密集型再生方法，将实验室模型扩展到工业应用仍然存在挑战。未来的研究应侧重于开发稳健的多尺度模型，将实验数据与人工智能驱动的模拟相结合，以推动生物质转化为能源技术的创新。
印度理工学院鲁尔基分校
系/中心/学院名称：化学系 学科代码：CYT-501 课程名称：催化与反应设计的计算方法 LTP：2-0-2 学分：3 学科领域：STAR 课程大纲：量子化学：Hartree-Fock 理论、基组、相关从头算方法、配置相互作用、MP2 理论、耦合簇方法、多参考方法、密度泛函理论、半经验方法、固体和周期模型。几何优化：势能表面的特征、几何优化方法、量子化学方法的几何优化、过渡态和反应路径。速率常数和平衡、统计热力学和平衡、过渡态理论、均相和异相催化、基于计算的示例以了解催化剂在反应中的作用、筛选催化反应以找到最佳催化剂。
机器学习拓扑光谱指标
拓扑材料的特点是具有拓扑非平凡的电子能带结构，从而获得了出色的传输特性。[1–6] 将这些奇异相开发成有用的应用的前景吸引了广泛的努力来识别和分类候选拓扑材料，证据是出现了许多基于电子能带连通性、[7–13] 基于对称性的指标、[7,14–21] 电子填充约束、[7,22,23] 和自旋轨道溢出的理论框架。[24–26] 这些框架有助于预测 8000 多个拓扑非平凡相，[27–34] 这是一片广阔的未开发实验领域。这为开发用于高通量筛选候选材料的互补实验技术提供了强大的动力。当前最先进的技术，如角分辨光发射光谱 (ARPES)、扫描隧道显微镜 (STM) 和
INSA 杰出讲座-2 获奖者
化学 Natarajan, Srinivasan（生于 1960 年 5 月 27 日）博士，印度科学研究所班加罗尔固态和结构化学部。因其在无机材料化学领域的杰出和持续贡献而获提名，特别是在框架结构化合物的基本理解、确定金属有机骨架 (MOF) 合成的新中间体和途径、研究动力学和热力学因素在其形成中的作用、开创性地将 MOF 用于金属中心发光、溶剂依赖性室温铁电行为、异相催化以及作为陶瓷合成前体、研究锂正极电池材料、无机颜料、新型电催化剂和非线性光学材料，以及在四面体环境中稳定过渡金属离子方面。
劳伦斯伯克利国家实验室
1 引言 量子计算机是一项新兴技术，有望彻底改变计算科学 [3, 13, 36, 43]。量子计算机使用量子比特作为信息处理单位，可以利用叠加和纠缠等纯量子现象，与某些应用领域的传统计算机相比，实现指数级的加速和内存减少。量子计算机最初设想用于模拟量子系统 [20]，后来经过严格证明，它在该领域具有计算优势 [2, 35, 65]。事实上，量子材料模拟被视为近期量子计算机最有前途的应用之一 [9]。量子材料是指在微观层面上的量子效应导致宏观层面上出现奇异相或其他突现行为的材料 [29]。过去十年来，量子材料研究的蓬勃发展表明，这类材料对于下一代
利用机器学习了解溶液相键断裂反应中量子退相干的原因
摘要：退相干是一种基本现象，当纠缠量子态与其环境相互作用时，会导致波函数坍缩。退相干的必然性提供了量子计算最内在的限制之一。然而，对导致退相干的环境化学运动的研究很少。在这里，我们使用量子分子动力学模拟来探索液态氩中 Na 2 + 的光解离，其中溶剂波动会引起退相干，从而决定化学键断裂的产物。我们使用机器学习将溶质-溶剂环境表征为高维特征空间，使我们能够预测键合电子何时以及在哪个光碎片上定位。我们发现，达到必要的光碎片分离并经历异相溶剂碰撞是化学键断裂过程中退相干的基础。我们的工作强调了机器学习在解释复杂溶液相化学过程方面的实用性，并确定了退相干的分子基础。