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通过运算符池平铺扩展自适应量子模拟算法
自适应变分量子模拟算法使用来自量子计算机的信息来动态创建给定问题汉密尔顿函数的最佳试验波函数。这些算法中的一个关键因素是预定义的运算符池，从中构建试验波函数。随着问题规模的增加，找到合适的池对于算法的效率至关重要。在这里，我们提出了一种称为运算符池平铺的技术，该技术有助于为任意大的问题实例构建问题定制的池。通过首先使用大型但计算效率低下的运算符池对较小问题实例执行自适应导数组装问题定制拟定变分量子特征求解器 (ADAPT-VQE) 计算，我们提取最相关的运算符并使用它们为更大的实例设计更高效的池。我们在这里对一维和二维的强相关量子自旋模型演示了该方法，发现 ADAPT 会自动为这些系统找到一个高效的拟定。鉴于许多问题（例如凝聚态物理学中出现的问题）具有自然重复的晶格结构，我们预计池平铺方法将成为一种适用于此类系统的广泛适用技术。
从核存储池采样的生物膜的分类组成和功能分析
从放射性材料存储池的墙壁上存在的少量生物膜（例如，如果分类学表征和不同生物量贡献的估计是目标是目标）。尽管提取的DNA和测序是最广泛应用的方法，但提取的DNA上的16S/18S rRNA扩增是其在定量方面的可靠性，因为产量可以依赖于物种。在这里，我们提出了一种串联质谱法蛋白型蛋白型方法，该方法包括获取肽数据并将其解释然后针对通才数据库而没有任何先验的数据库。将肽序列信息转化为有用的分类信息，该信息允许在不同的分类学等级获得不同的生物量贡献。第一次使用这种新方法来分析从用于将放射性来源存储在核设施中的池中收集的微量材料中分析生物膜的组成。对于这些生物膜，我们报告了三个属的鉴定，即鞘花，花椰菜和酸源，以及它们通过元蛋白质组学的功能表征，这表明这些生物是代谢活性的。基因本体论的差异表达在两种主要微生物之间的goslim术语突出了它们的代谢专业化。
低碳电力的全球跨大陆电力池
向低碳电力的过渡对于实现全球气候目标至关重要。但是，鉴于可再生资源的空间分布和时间变异性不平衡，在依靠近100％可再生能源股份的股份时，平衡电力的供应和需求将是具有挑战性的。在这里，我们使用的电力计划模型具有小时的供需预测和高分辨率可再生资源图，以检查跨国电力池是否可靠地满足了全球对可再生电力的日益增长的需求并降低系统成本。，如果所有合适的可再生能源地点都可以用于开发，那么在六个跨大陆电力库中，与没有电力贸易相比，在六个跨大陆电力池中，2050年的跨大陆贸易将降低2050年的每年电力成本。在土地限制下，如果只有全球前10％的可再生能源站点的前10％，那么如果没有国际贸易，可再生能源将无法满足2050年的全球需求的12％。引入具有相同土地限制的跨大陆电力池，使可再生能源能够满足未来的电力需求的100％，同时还可以使整个电力池的成本最多降低23％。我们的结果强调了在高度脱碳但土地约束的未来电力系统中扩展区域传输网络的好处。
极限池沸腾性传热性能的三层分层结构
传热系数（HTC，H）和临界热通量（CHF，Q'CHF）是量化沸腾性能的两个主要参数。HTC描述了沸腾传热的有效性，该沸腾的传热效率定义为热通量（Q''）与壁超热（δTW）的比率，即H = Q' /δTW。此处δTw是沸腾表面和饱和液体之间的温度差。在成核沸腾状态下，热通量随壁过热而增加。但是，当热通量足够高时，沸腾表面上的蒸气气泡过多的核核会阻止液体重新润湿表面，然后在表面上形成绝缘的蒸气膜。这种蒸气膜变成了一个热屏障，可导致墙壁超热和沸腾系统的倦怠大幅增加。从成核沸腾到膜沸腾的这种过渡称为沸腾危机，其中最大热通量为CHF。增强CHF可以实现更大的安全边缘或扩展沸腾系统的操作热通量范围。[5]
在一个仅通过从河流和池塘里抽水而活的水生昆虫动物区系的时代，我们可以看到...
开发了一种用于昆虫的DNA条形码分析的多功能遗传标记，该标记已在全球范围内寻求（我希望将其应用于环境DNA分析，也可以应用于陆生昆虫！）[研究结果]⚫近年来，来自环境DNA的元基因组（社区）分析全面研究了仅通过从河流和池塘中收集水来居住在那里的生物群，在全球范围内吸引了大量关注，需求一直在增加。 ⚫在鱼类，鸟类，哺乳动物和甲壳类动物中已经开发了高度的遗传标记（PCR引物），并经常用于环境DNA分析。 ⚫在昆虫中，地球上种类最多的物种，对全面的社区分析的需求很大，但是物种多样性越高，遗传多样性越高，使得可以开发可用于所有昆虫的基因标记，并且与其他动物群体相比已落后。但是，即使在本文中的试验中，这次发表的论文中发表的遗传标记也已被证明是高度的，而且预计不仅在水生昆虫中，而且昆虫的社区分析都会迅速加速。 ⚫当提交论文时，以预印式的形式发布了有关新开发的标记的信息，并在出版之前已在国内和国际环境DNA分析中使用，并且也因标记的多功能性而受到好评。一些合同进行环境DNA分析工作的公司已经在其网站上发布了日本对本文的解释。 https://edna-blog.com/paper/insectprimer/
横须贺池乡小学（824 号楼）
结果日期 2022 年 6 月 15 日 2022 年 6 月 1 日 2022 年 6 月 1 日 饮用 IKE824C002‐B 101 走廊冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C003‐A 103 走廊冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C003‐B 103 走廊冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C004‐A 103 走廊冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C004‐B 103 走廊冷却器 未检测 否N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C006-A 104 走廊冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C006-B 104 走廊冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B014 119 教室 6 起泡器 0.9 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B015 126 休息室/工作室 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B017 130 护士办公室 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A饮用 IKE824B023 144 婴儿房 1 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B027 148 婴儿房 2 起泡器 0.86 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B032 153 婴儿房 3 起泡器 0.58 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B035 156 婴儿房 4 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B038 159 婴儿房 5 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A饮水 IKE824B041 162 护理室起泡器 19 是 2022 年 6 月 16 日 18 未检测出口将被更换。饮用 IKE824B044 165 教室 1 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B045 166 教室 2 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B046 167 教室 3 起泡器 0.7 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B047 168 教室 4 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B048 169 教室 5 起泡器 2.7 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用IKE824B049 171 教室 9 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B050 173 美术室 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B051 173 美术室 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B053 177 音乐室 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B054 179 工作室 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C066-B 201 走廊 1 冷却器未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C067-A 201 走廊 1 冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C067-B 201 走廊 1 冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C068-B 203 走廊 3 冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C069 203 走廊 3 冷却器 0.88 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B077 218 教室 1 起泡器 1.8 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B078 219 教室 2 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B079 220 教室 3 起泡器 0.71 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B080 221 教室 4 起泡器 1.1 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B081 222 教室 5 起泡器 2.8 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B082 223 教室 6 起泡器 4.1 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B083 224 教室 7 起泡器 4.5 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B084 225 休息室起泡器 35 是 2022 年 6 月 16 日 25 3.4 出口将被更换。饮用 IKE824B085 226 工作室 起泡器 12 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B087 232 教室 起泡器 1.3 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B088 233 教室 起泡器 10 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B089 234 教室 起泡器 13 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B090 235 教室 起泡器 9.8 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B091 236 教室起泡器 3.9 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B093 244 教室 8 起泡器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B094 249 教室 起泡器 2.4 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C102‐A 257 午餐室冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C102‐B 257 午餐室冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C108‐A 261 健身房冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C108‐B 261 健身房冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C113‐A 301 走廊 1 冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C113‐B 301 走廊 1 冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C115 302 走廊 2 冷却器 0.93 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C116‐A 303 走廊 3 冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用IKE824C116‐B 303 走廊 3 冷却器 未检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B126 320 教室 1 起泡器 2.3 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B127 321 教室 2 起泡器 0.67 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B128 322 教室 3 起泡器 0.65 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B129 323 教室 4（3 年级） 起泡器 1.4 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用IKE824B130 324 教室 4（4 年级） 起泡器 1.2 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B131 325 教室 5 起泡器 不可检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B132 326 教室 1 起泡器 0.61 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B133 327 教室 2 起泡器 1.7 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B134 328 教室 3 起泡器 0.53 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用IKE824B135 329 教室 5（4 年级） 起泡器 7.1 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B136 330 教室 5（5 年级） 起泡器 0.59 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B137 333 教室 6 起泡器 0.73 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B139 336 教室 1 起泡器 3.3 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B140 337 教室 2 起泡器 1.7 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用IKE824B141 338 教室 3 起泡器 1.1 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B142 339 教室 4 起泡器 0.61 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B021 139a 教室 7 起泡器 2.7 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824B022 139b 教室 8 起泡器 1.4 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A 饮用 IKE824C002‐A NA 走廊冷却器 非检测 否 N/A N/A N/A N/A N/A N/A N/A
通过分层符号图池模型进行对比脑网络学习
摘要 — 近年来，脑网络被广泛用于研究脑动力学、脑发育和脑疾病。脑功能网络上的图形表示学习技术有助于发现临床表型和神经退行性疾病的新型生物标志物。然而，当前的图形学习技术在脑网络挖掘方面存在几个问题。首先，大多数当前的图形学习模型都是为无符号图设计的，这阻碍了许多有符号网络数据（例如脑功能网络）的分析。同时，脑网络数据的不足限制了模型在临床表型预测方面的表现。此外，目前的图形学习模型很少是可解释的，可能无法为模型结果提供生物学见解。在这里，我们提出了一个可解释的分层有符号图形表示学习模型来从脑功能网络中提取图形级表示，可用于不同的预测任务。为了进一步提高 17 模型性能，我们还提出了一种新策略来增强功能性脑网络数据以进行对比学习。19 我们使用来自 HCP 和 OASIS 的数据在不同的分类和 20 回归任务上评估了该框架。我们从大量实验中得出的结果证明了所提出的模型与几种最先进的技术相比的优越性。23 此外，我们使用从这些 24 预测任务中得出的图形显着性图来展示对 25 表型生物标志物的检测和解释。26
通过绿色电力池将电价与气价分开：设计方案和演变
本文提出了一个详细的提案，以有效的方式将大规模可再生能源的价值以“成本加成”价格传递给消费者，这些可再生能源的价格已经比天然气驱动的批发电价便宜得多。这将减少政府在市场补贴方面的财政压力，并为最需要的消费者提供更稳定的支持。我们详细介绍了这种“绿色电力池”方法如何与批发市场互动，以确保电力稳定，同时使平衡可变可再生能源产出的成本透明化，并保持有效供需响应的激励机制。我们参考英国可再生能源的成本和数量轨迹来说明这种方法，这些可再生能源由政府差价合约支持，最初针对特定的消费者群体，作为更广泛地向消费者直接获得廉价可再生能源过渡的第一步
通过同轴热成像对定向能量沉积的融化池监测和过程优化
在基于激光的金属粉末的定向能量沉积中，使用优化参数可以使用无缺陷的材料，而与这些优化的参数不同，通常会导致高孔隙率，高稀释度，高稀释度或不同的轨道几何形状。构建复杂的地理网格时的主要挑战之一是沉积的几何和热条件正在不断变化，这需要在生产过程中调整过程参数。为了促进此过程，可以使用诸如热摄像机之类的传感器从过程中提取数据并调整参数以保持过程稳定，尽管外部干扰。在这项研究中，研究了从同轴热摄像机中提取的不同信号并进行了比较以优化过程。为了研究这种可能性，以恒定激光功率沉积了五个重叠的轨道，以提取平均像素值以及熔体池面积，长度，宽度和方向。每个轨道沉积的行为是根据激光功率建模的，这些模型用于计算和测试基于不同信号的激光功率降低策略。结果表明，熔体池面积是用于有效过程控制的最相关的信号，导致稳定过程，仅轨道到轨道的信号变化的±1.6％。