XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System演化
电驱动铜纳米线催化剂定向演化用于高效硝酸盐还原为氨
在环境条件下将硝酸盐（NO3−）电催化转化为NH3（NO3RR）为哈伯-博施法提供了一种有希望的替代方案。优化NO3−向NH3的有效转化的关键因素包括增强中间体在催化剂表面的吸附能力和加快加氢步骤。在此，基于定向演化策略设计了Cu/Cu2O/Pi NWs催化剂，以实现NO3−的有效还原。受益于定向演化过程中形成的富OV的Cu2O相和原始Cu相的协同作用，该催化剂对各种NO3RR中间体表现出更好的吸附性能。此外，在定向演化过程中锚定在催化剂表面的磷酸基团促进了水的电解，从而在催化剂表面产生H+并促进NO3RR的加氢步骤。结果显示，Cu/Cu 2 O/Pi NWs 催化剂表现出优异的 NH 3 FE（96.6%）和超高的 NH 3 产率，在 1 m KOH 和 0.1 m KNO 3 溶液中，在 − 0.5 V 相对 RHE 下为 1.2 mol h − 1 g cat. − 1。此外，催化剂的稳定性因磷酸基对 Cu 2 O 相的稳定作用而增强。这项工作突出了定向演化方法在设计 NO 3 RR 催化剂中的前景。
阐明用于钠电池的普鲁士白阴极的气体演化：电解质和水分的影响
已经提出了几种用于SIBS的阴极活性材料（CAM）家族，包括分层氧化物，聚苯二元组合和普鲁士蓝色类似物（PBA）。[9–11]后者由于其低成本合成方法而被认为是特别有希望的，消除了对高温处理的需求，通过使用可持续和丰富的金属（例如铁和锰）（例如铁和锰）所实现的可调氧化还原行为，以及其令人满意的能力和功能能力，并在其开放式框架结构中与大型互联型相互融合，使其综合构成了3D的开放式结构。[9,12,13]此外，它们可以在水性电解质（有限的电池电压）和类似于LIB的有机电解质中进行操作，从而实现了较高的细胞电压。[14–18]因此，对这些材料进行了强大的研究和商业化工作，包括CATL，Natron Energy和Altris等制造商。[19,20]
通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
微流体设备，用于用于稀土元素净化的微生物的高通量定向演化
稀土元素（REE），由灯笼（从灯笼到lutetium）以及Scandium and Yttrium组成，是许多可持续能量技术（例如磁铁）的重要成分，例如在硬盘，电动汽车，电动汽车和手机中 - 室温超级效率，以及高效的轻型功能[1]。当前提取和纯化这些元素的方法，利用环境有害的化学物质，并具有大量的碳足迹[2]。我们旨在利用生物学来创建一个更清洁，可持续的REE纯化过程。已经发现，细菌在其膜上包含许多位点，这些位点对REE对其他元素具有特异性，并且对其他REE的某些REE具有特异性[3,4]。我们计划将V. natriegens的基因组诱变，然后进行高通量筛选，以查找具有更改某些REE而不是其他REE的菌株。我们正在利用CNF来构建微流体液滴生成和排序设备，以进行此高通量筛选。
磷及其在化学演化中的作用
本文由UNF Digital Commons的学生奖学金免费提供给您。已被授权的数字公共授权管理员接受了潘迪恩（Pandion）的纳入潘迪恩（Pandion）：《鱼鹰研究与思想杂志》。有关更多信息，请联系数字项目。©保留所有权利
利用量子虚时间演化求解 MAXCUT
我们介绍了一种基于量子虚时间演化 (QITE) 高效解决 MaxCut 问题的方法。我们采用线性 Ansatz 进行幺正更新和不涉及纠缠的初始状态，以及在给定图和切除两个边的子图之间插值的虚时间相关哈密顿量。我们将该方法应用于数千个随机选择的图，最多有 50 个顶点。我们表明，对于所有考虑的图，我们的算法表现出 93% 及以上的性能，收敛到 MaxCut 问题的最大解。我们的结果与经典算法（例如贪婪算法和 Goemans-Williamson 算法）的性能相比毫不逊色。我们还讨论了 QITE 算法的最终状态与基态的重叠作为性能指标，这是其他经典算法所不具备的量子特征。
光伏协同网络结构演化
本数据报告收集了产学研协同创新视角下的光伏专利，研究了2000年至2019年协同创新网络的演变情况，基于社会网络分析（SNA）分析了专利持有者特征和整体网络特征，包括网络规模与度、网络密度、网络度中心性等。SNA结果表明，网络规模和度随时间显著增加，随着光伏技术的发展和核心网络成员数量的增加，网络密度日益稀疏，大学和科研机构在引领创新和学科建设中的聚集作用逐渐显现，H01L是产学研研究的领先知识领域，F24J和F24S是各阶段第二常涉及的知识领域，此外，还有两个值得注意的知识领域是H02J和H02S，它们与电力系统的控制和调节有关。该分析为协作创新和教育中的能源主题和知识领域提供了见解。
在分布式量子计算机上模拟时间演化
我们研究了 Trotter-Suzuki 分解的变体，其中哈密顿指数由两个量子比特算子指数的有序乘积近似，使得 Trotter 步长在少数项中得到增强。这种分解直接反映了分布式量子计算机的硬件约束，其中单片量子设备上的操作与使用互连在不同节点之间进行纠缠分布相比更快。我们模拟了横向场 Ising 和 XY 自旋链模型的非平衡动力学，并研究了与量子互连越来越稀疏的使用相关的局部增加的 Trotter 步长的影响。我们发现近似的整体质量平稳地取决于局部稀疏性，并且局部误差的扩散很慢。因此，我们表明，即使在使用互连成本高昂的分布式量子计算机上，也可以利用单片设备上的快速局部操作来获得整体改进的结果保真度。
通过非局域量子态演化实现高精度哈密顿量学习
随着在制造和控制由越来越多的量子比特组成的量子设备方面取得的巨大进步，我们现在进入了嘈杂中型量子技术的时代[1]。在控制不同平台上的量子自由度方面已经取得了相关进展[2-4]。然而，在某种程度上，控制这些系统动力学的真正汉密尔顿量往往（至少）部分未知。在这种情况下，最大的挑战是在物理直觉的指导下，推断出一个能够与实验数据相匹配的量子系统的真实汉密尔顿模型。通过查询设备（假设为一个黑匣子），可以测量几个可观测量的时间演变，以学习系统汉密尔顿量。这个过程被称为汉密尔顿学习，多年来一直是量子计算的基础。
开放系统中随时间演化的量子叠加和相干图的丰富内容
我们讨论了与耗散环境耦合的多态系统随时间演化的约化密度矩阵 (RDM) 的一般特征。我们表明，通过相干图，即系统站点方格上 RDM 实部和虚部的快照，可以有效且透明地可视化动态的许多重要方面。特别是，相干图的扩展、符号和形状共同表征了系统的状态、动态的性质以及平衡状态。系统的拓扑结构很容易反映在其相干图中。行和列显示量子叠加的组成，它们的填充表示幸存相干的程度。虚 RDM 元素的线性组合指定瞬时群体导数。主对角线包含动力学的非相干分量，而上/下三角区域产生相干贡献，从而增加 RDM 的纯度。在开放系统中，相干图演变为围绕主对角线的带，其宽度随温度和耗散强度的增加而减小。我们用具有 Frenkel 激子耦合的 10 位模型分子聚集体的例子来说明这些行为，其中每个单体的电子态都耦合到谐波振动浴中。