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资产管理策略
制定此资产管理战略是为了帮助金伯勒议会 (KC) 改善其通过基础设施资产 1 提供服务的方式，这些资产包括交通、建筑、雨水和开放空间资产。这些基础设施资产的重置价值为 7.26 亿美元。议会基础设施资产的资产消耗率 2 主要在 51% 至 80% 之间，这使它们处于生命周期的稳定阶段。在此阶段，大多数资产处于其生命周期的早期至中期，对资金的需求和紧迫性（即资本更新支出）相对于后期生命周期阶段较低。资产消耗率较低的是交通资产，由于这一资产类别是最大的，因此需要采取特殊策略来避免这些资产在未来几年进一步贬值并进入行动阶段。在行动阶段，大多数资产从其生命周期的中期过渡到倒数第二阶段。这意味着资产更新支出的需求将以比历史水平快得多的速度增长。维修成本是稳定阶段成本的四到五倍，这必然会导致未来积压风险的增加 3 。我们的每 10% 资产逐渐进入行动阶段
优化量子程序执行顺序以减少量子系统模拟中的错误
摘要 — 在量子力学细节层面模拟物理系统的时间演化——称为哈密顿模拟 (HS)——是物理学和化学领域一个重要而有趣的问题。对于这项任务，已知在量子计算机上运行的算法比传统算法快得多；事实上，这一应用促使费曼提出了量子计算机的构建。尽管如此，要达到这种性能潜力仍面临挑战。先前的工作重点是编译 HS 的电路（量子程序），目标是最大限度地提高准确性或门取消。我们的工作提出了一种同时推进这两个目标的编译策略。在高层次上，我们使用经典优化（例如图着色和旅行商）来排序量子程序的执行。具体而言，我们将哈密顿量（表征量子力学系统的矩阵）中相互交换的项组合在一起，以提高模拟的准确性。然后，我们重新排列每个组内的项，以最大限度地提高最终量子电路中的门取消。这些优化措施共同提高了 HS 性能，使电路深度平均减少了 40%。这项工作推动了 HS 的发展，进而推动了基础科学和应用科学领域的物理和化学建模。
统计背景下的量子计算 - cs.wisc.edu
量子信息科学研究物理系统量子态的制备和控制，以实现信息的传输和操控，包括量子通信、量子计算和量子信息。人们普遍认为，量子信息科学将引发通信、计算和信息领域新一轮的技术创新。详情请参阅王（2012）、王等（2016）以及王和宋（2020）。量子计算作为量子信息科学的瑰宝，引起了从计算机科学到物理学、从化学到工程学等各个领域的广泛关注和极大关注。理论上已经证明，量子计算算法在解决某些棘手的计算问题时可以比最佳或最优的经典算法快得多。谷歌量子人工智能团队在实验中为其新研制的量子计算机设计了一个硬采样问题，并成功地在 253 ≈ 1016 维的计算空间中对量子计算机进行了采样计算，这几乎超出了目前最快的经典超级计算机的能力范围（详情见第 4.1 节和 Arute 等人（2019）Zhong 等人（2020）。很多媒体报道说，量子计算机计算 3 分 20 秒，而世界上最强大的超级计算机则需要 10,000 年。
第 5 章 内部存储器
ROM 的类型 顾名思义，只读存储器 (ROM) 包含不可更改的永久数据模式。ROM 是非易失性的；也就是说，无需电源即可保持存储器中的位值。 可编程 ROM (PROM) 与 ROM 一样，PROM 也是非易失性的，只能写入一次。对于 PROM，写入过程以电气方式执行，可以由供应商或客户在原始芯片制造之后的某个时间执行。 光可擦除可编程只读存储器 (EPROM) 和 PROM 一样，以电气方式读取和写入。但是，在写入操作之前，必须通过将封装芯片暴露在紫外线下将所有存储单元擦除为相同的初始状态。 更有吸引力的主要读存储器形式是电可擦除可编程只读存储器 (EEPROM)。这是一种主要读存储器，可以随时写入而不会擦除之前的内容；只更新寻址的字节或字节。写入操作比读取操作花费的时间长得多，大约为每字节几百微秒。另一种半导体存储器是闪存（因其重新编程速度快而得名）。闪存于 20 世纪 80 年代中期首次推出，在成本和功能上介于 EPROM 和 EEPROM 之间。与 EEPROM 一样，闪存使用电擦除技术。一整块闪存可以在一秒或几秒内被擦除，这比 EPROM 快得多。
量子计算对密码安全的影响
量子计算是计算机工作方式的重大变革，它有望比传统系统快得多。这项新技术既带来了巨大的好处，也带来了巨大的问题，尤其是在加密安全措施方面。经典加密算法（如 RSA 和 ECC）依赖于某些数学问题很难解决的事实，例如离散对数和整数分解。量子算法（如 Shor 算法）可以快速解决这些问题。正因为如此，可扩展量子计算机的发展对当今广泛使用的加密方法的基本安全性构成了威胁。这篇简短的摘要介绍了量子计算对加密安全性的重大影响。它研究了量子算法造成的安全漏洞，并强调了找到后量子密码学 (PQC) 答案的重要性。PQC 希望制作无法被量子攻击破解的程序。这将确保在由量子计算机驱动的世界中，数字交互仍然是私密、安全和真实的。此外，切换到 PQC 还会带来很多问题，例如实施算法、确保它们都相同以及让人们在许多不同的技术环境中使用它们。摘要讨论了旨在标准化和实施 PQC 的当前研究项目和外国合作伙伴关系。它强调了提前规划以降低未来风险的重要性。
使用基于傅立叶神经操作员的机器学习策略对湍流通道流的预测
在科学和工程场中，快速准确的湍流预测非常重要。在本文中，我们研究了隐式U-NET增强的傅立叶神经操作员（IUFNO），以稳定地预测三维（3D）湍流流的长期动力学。训练有素的IUFNO模型在三个摩擦雷诺数的粗网格的大涡模拟（LES）中进行了测试：re τ≈180、395和590。所采用的近壁网格比壁溶解的LES的一般要求更明显。与原始的傅立叶神经操作员（FNO），隐式FNO（IFNO）和U-NET增强的FNO（UFNO）相比，IUFNO模型具有更好的长期预测能力。数值实验表明，IUFNO框架在预测各种流量统计统计和结构的预测中，超过了传统的动态Smagorinsky模型和壁适应的本地涡流粘度模型，包括平均值和功能，包括均值和流动性速度，概率密度的功能（PDFS）和关节功能（pdfs）和关节效率。 pro文件，动能谱和Q标准（涡旋结构）。同时，训练有素的IUFNO模型在计算上比传统的LES模型快得多。因此，IUFNO模型是快速预测壁构成的湍流的有希望的方法。
CSI-非洲
纪念2024年国际妇女节：“投资社会保护规定，以增加妇女的赋权并加速进步”。在2024年的国际妇女节里，非洲国际联盟联盟区域组织（CSI-AFRICA，www.ituc-frica.org）加入了许多成员，其所有分支机构和世界其他地区，以庆祝我们的亚马逊人和所有人的女英语。CSI-AFRICA与所有具有正式和非正式经济体，农村和城市社区，非洲大陆和世界各地的妇女团结一致，并通过欣赏自己的牺牲和服务并庆祝自己的贡献，成就，恢复能力以及对进步的努力来向她们致敬。以“对妇女的投资：加速进步”为主题的纪念活动，强调要优先考虑促进权利，赋权和经济纳入妇女的投资，以继续可持续发展和社会正义。非洲充满了各个年龄段的充满活力和才华横溢的妇女，她们对从政治到政治，经过文化和许多其他事物的社会各个方面做出了重大贡献。近年来，世界上劳动力的女性人数比男性增长的速度快得多。此外，决策机构中的有限代表仍然是一个艰巨的挑战，应紧急采取。，尽管他们的贡献是无价的，但许多障碍仍处于完全平等和妇女全面参与的道路上，部分原因是越来越频繁地歧视性做法和不平等的教育和就业机会。我们知道，通过足够的资金，卫生服务的扩展以及妇女就业可能性的增加将对
通过气态氢工程恢复块状 La-Ni 金属间化合物的氧析出电催化
: 对于经济有效地驱动OER，研制出耐用的电催化剂至关重要。[5–9] 为了应对这一挑战，最近，基于非贵重过渡金属（TM：Fe、Co、Ni、Mn）的金属间化合物由于其低电阻率、可调的成分和独特的晶体结构而受到了特别的关注。[10–15] 目前对基于金属间化合物的OER电催化剂的研究集中在合金化TM和准金属（例如，B、Si、Ge、As）或贫金属（例如，Al、Ga、Sn、Bi）。[16–25] 在这些金属间化合物中，TM物质严格地原位转化为活性TM（氧）氢氧化物，而非金属在碱性OER过程中大部分从结构中浸出，导致活性纳米域的形成，从而增强催化活性。 [17,18] 此外，在大多数情况下，虽然块体金属间化合物的表面会经历重构，但其内部仍能很好地保留，从而形成具有高导电性的独特核壳结构。[21] 另外，金属间化合物也可以根据结构中非金属的尺寸和类型在施加的OER电位下完全转变，形成多孔的块体活性催化剂。[15] 尽管已经取得了令人瞩目的进展，但块体金属间化合物的转变速度比块体金属间化合物快得多。
降低了具有形状函数的级级电化学模型，以快速，准确的预测
本文提出了基于物理的，还原的电化学模型，这些模型比电化学伪2D（P2D）模型快得多，同时即使在高C速率的挑战性条件下，也提供了较高的精度，并且在电池中锂离子浓度的较高极化和强度的极化。尤其是通过使用形状函数来开发创新的方程式弱形式，从而将完全耦合的电化学方程和传输方程降低到普通微分方程，并为多项式系数的演变提供自洽的解决方案。结果表明，称为修订后的单粒子模型（RSPM）和快速计算的P2D模型（FCP2D）的模型提供了对电池操作的高度可靠预测，包括动态驾驶轮廓。他们可以计算电池参数，例如终端电压，过电位，界面电流密度，锂离子浓度分布和电解质电位分布，相对误差小于2％。适用于适度高的C速率（低于2.5 C），RSPM的速度比P2D模型快33倍以上。FCP2D适用于高C速率（高于2.5 C），比P2D模型快8倍。凭借其高速和准确性，这些基于物理的模型可以显着提高电池管理系统的功能和性能，并加速电池设计优化。关键字：锂离子电池；减少阶模型；修订后的单粒子模型（RSPM）；快速计算P2D模型（FCP2D）;准确性;效率
极光：利用被动光学观测确定轨道的下一步发展
在日益拥挤的空间领域，准确及时地确定新物体或机动物体的轨道参数变得至关重要。目前，任何传统的仅基于角度的初始轨道确定 (IOD) 算法都需要至少三次光学观测（每次提供两个独立的角度测量），且时间上相隔很远，才能表现良好。在本文中，我们描述了一种新的传感器加算法工程方法，即 AURORAS（高级单传感器快速轨道重建算法和传感）（正在申请专利），它将大大提高 IOD 的速度和准确性。我们通过同时测量（而不是估计）物体在某一时间点的角位置、角速度和角加速度，获得了定义轨道所需的最少六个独立参数，比目前的传统方法快得多。然后，我们继续描述光学传感器技术的革命以及实现这种方法的算法。我们还将 AURORAS 功能的性能与传统的 IOD 方法进行了比较，发现 AURORAS 在准确性和及时性方面比传统方法高出一个数量级或更多。我们还介绍了一种候选传感器的实际性能以及一种支持 AURORAS 方法的新型未来传感器设计（正在申请专利）。由于 AURORAS 具有差分特性（与许多传统路径积分 IOD 方法不同），因此它很容易应用于任何轨道区域，只要在特定时间点，重力势能可以沿观察者的视线指定。这包括地月环境。