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多色发光和上转换纳米颗粒的抗逆转录
目前，多色发光材料由于其在固态三维显示，1个信息存储，2个生物标记，3,4个抗逆转录病毒期，5-9等中的广泛应用，因此引起了广泛的研究兴趣。一些已发表的研究表明，近几十年来，多色发光 - 发射材料已经迅速发展，例如量子点（QD），10,11个有机材料，稀土纳米颗粒，2,12 - 16个碳圆点（CDS），17等。到目前为止，实现多色发光的最常见方法仍然是颜色混合，其中几种材料与单独的主要发射器物理混合在一起，以产生所需的颜色。尽管如此，这种颜色融合过程不可避免地会导致颜色不平衡，并限制了分辨率。此外，多色发光的颜色调制过程很复杂，它限制了其在反伪造，信息存储等应用中的使用。因此，极端需要，具有化学稳定的宿主，有效的吸收量以及三种主要颜色（红色，绿色和蓝色）的效果，经济和耐用的多色发光来源是非常稳定的。
基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
环境辅助的玻色量量子通信
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中，这是从光学内存中获取信息的，其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明，通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合，可以获得量子优势。特别是，我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合，能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明，量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数，为量子读数的真实应用铺平了道路，并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
关于给定色数图中奇数圈的加强
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B)，1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中，则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数（分别为奇数），则我们称 P 为偶数（分别为奇数）。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ，v 1 ，...，vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj，其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻，则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G )，如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ，我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支，则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图，使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点，我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的，我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为
玻色-量子中的自旋动量纠缠
造成量子非局域性和违反贝尔不等式的原因。3纠缠一直是量子信息技术和工艺发展的重要资源。4–13 利用纠缠进行量子信息处理依赖于操纵量子系统的能力，无论是在气相还是固相中。在我们之前的工作中，我们研究了纠缠以及在光学捕获的极性和/或顺磁性分子阵列中进行量子计算的前景，这些分子的斯塔克能级或塞曼能级作为量子比特。13,14 在这里，我们考虑被限制在光阱中的 87 个 Rb 原子的玻色-爱因斯坦凝聚态 (BEC) 15，并研究其自旋和动量自由度之间的纠缠。原子的超精细塞曼能级及其量化动量可以作为量子比特，甚至是更高维的量子比特，即具有 d 维的量子比特。我们注意到，在气态系统中实现玻色-爱因斯坦凝聚态，随后又演示了自旋轨道耦合的玻色-爱因斯坦凝聚态 16，为量子控制开辟了新途径。在反应动力学的背景下，自旋轨道耦合
利用四波混频实现双色强度压缩
得益于过去 20 年量子信息科学 (QIS) 的快速发展，潜在的 QIS 应用数量急剧增加，包括量子计算和量子信息处理、量子密码和量子传感。这些应用的物理平台种类也在稳步增加。大多数量子信息载体基于特定频率的电磁辐射，因此不同平台之间的直接接口极具挑战性，甚至不可能实现 [1,2]。这重新引起了人们对解决不同平台之间本地和远程互连问题的兴趣 [3,4]。高效的频率转换器能够改变量子态的频率而不会引起退相干，因此提供了一种理想的解决方案。已经提出并实现了几个这样的系统 [5,6]，其中许多依赖于非线性光学材料，并且通常需要波导或腔体来实现足够的非线性 [7,8]。热原子或冷原子中的非线性过程是一种很有前途的替代方案，因为原子共振附近的非线性相互作用得到了强烈的增强。Rb 或 Cs 原子中的双梯形（或菱形）方案对于频率转换特别有吸引力 [9-11]。鉴于碱金属原子已成为
多模捕获的干涉仪与非互操作玻色...
我们在实验上证明了一个多模干涉仪，其中包含一个被困在谐波电势中的39 K原子的玻色子凝结物，在该原子间相互作用中可以取消利用Feshbach的共振。kapitza-dirac从光学晶格中的衍射将BEC一致地分配在多个动量成分中，同样间隔，形成了不同的干涉路径，而轨迹被捕获的har-nonig势封闭。我们研究了两种不同的干涉方案，其中重组脉冲是在确定电位的全部或一半振荡后应用的。我们发现，干涉仪输出处动量成分的相对幅度通过诱导的谐波电位相对于光学晶格的诱导位移对外力敏感。我们展示了如何校准干涉仪，充分表征其输出并讨论透视改进。
MicroCoat 技术有限公司
该公司专门为电子、微电子和半导体行业提供先进的导电、非导电和紫外线固化粘合剂和涂料配方，为航空航天、国防、医疗、光电子、电信、井下以及商业装配领域提供产品。凭借超过 150 年的聚合物专业知识，MicroCoat 开发出了毫无疑问最优质的细线无渗色导电粘合剂和“烧结”银粘合剂，TC >150W/mK。我们的非导电密封粘合剂已通过许多公司的 MSL1 测试。该公司每月为全球半导体组件和 MCM 运送数千支导电和非导电芯片粘接粘合剂、灌封、围坝和填充配方。MicroCoat 的“B”阶段导电和非导电薄膜和液体广泛用于芯片粘接和封装密封。
垃圾渗滤液厌氧反应器中微生物多样性变化调查
摘要 一个年轻的垃圾填埋场渗滤液含有高浓度的总氨，通常高达 2,700 mg/l，在两个不同的实验室规模厌氧反应器中进行了 1,015 天的厌氧处理，这两个反应器配置为污泥床和混合床。本文介绍了这项长期厌氧可处理性研究的最后 265 天。通过使用 FISH（荧光原位杂交）、克隆、DGGE（变性梯度凝胶电泳）和形态分析来识别优势微生物，将高氨浓度对反应器性能的影响与微生物多样性的变化相关联。结果表明，如果在氨浓度高时对反应器进水进行临时 pH 调节，则可以使用 UASB 或混合床反应器成功处理高氨垃圾填埋场渗滤液。因此，COD 去除效率与微生物多样性和反应器配置无关，而是取决于渗滤液的可生物降解部分。在这种情况下，低乙酸盐水平的反应器的稳定性由甲烷菌群的丰富性支持。在这两个反应器中，还检测到了一些甲烷杆菌科种群，而其他产甲烷菌种几乎不存在。然而，在第 860 天终止 pH 调节之后，由于游离氨浓度突然增加到 400 毫克/升，反应器立即变得不稳定。混合床的 COD 去除效率下降到 42%，UASB 反应器的 COD 去除效率下降到 48%。抑制持续时间不足以严重损害大量的甲烷菌细胞；因此，在两次游离氨抑制之后，许多甲烷菌细胞才再次被鉴定出来。然而，随后，甲烷菌细胞的长丝状形态转变为较短的丝状，并失去了聚集特性。关键词克隆；DGGE；FISH；游离氨；垃圾渗滤液；产甲烷菌