XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System热力学的
植物微生物系统中的能量流动
能量的单向流动和物质的循环是一般生态学的两大原则（Odum，1963），不仅适用于生物圈及其组成生态系统，也适用于生态系统内的子系统。事实上，生态系统及其子系统只是自然现实的方便抽象。每个子系统的界限无法准确定义，因为许多生物都属于多个子系统。此外，每个子系统都不是孤立存在的，而是与其他子系统相互作用。因此，根微生物系统只是一个概念，它认识到陆地生态系统中能量流动的最重要途径之一是从植物根部直接流向微生物。根微生物系统几乎完全由异养生物组成，因此依赖于外部能量来源，即植物叶子。因此，考虑整个植物的能量流动是适当的。然而，这里不会讨论叶圈的微生物群落。叶子中的自养细胞（在某种程度上，枝条系统的其他部分）将阳光的能量转化为“还原碳单位”的化学能。碳是生物体通过化学键储存和转移能量的载体（Mooney，1972 年）。叶子中合成的大部分富含能量的物质被运输到植物根部，然后运输到微生物。在整个系统中，能量用于生长、繁殖、维持等过程，但根据热力学的经典定律，能量最终会全部消散并从系统中流失。在植物-微生物系统中，会合成许多碳化合物。并非所有这些化合物都会分解为 CO 2 ，甚至不会部分代谢。在某些情况下，热值未知或难以确定。因此，在目前的讨论中，方法将是绘制碳从固定到储存并在系统的不同组成部分中利用的移动。这将间接表明能量通过系统的转移。农学、生态生理学和土壤微生物学的最新进展提供了新的见解
认知中的脑信号时间箭头
人类认知神经科学中一个有前途的想法是，默认模式网络 (DMN) 负责协调网络的招募和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。有证据表明，DMN 区域的物理和功能距离与包含与感知和行动直接相关的环境驱动神经活动的感觉运动区域最大程度地相距，这将使 DMN 能够从层次结构的顶部协调复杂的认知。然而，发现大脑动力学的功能层次需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前使用例如传递熵来测量信息层次流的方法相比，我们在这里使用了受热力学启发、基于深度学习的时间演化网络 (TENET) 框架来评估人类大脑信号中事件流的不对称性，即“时间之箭”。这提供了一种量化层次结构的替代方法，因为时间之箭测量的是导致底层层次平衡被打破的信息流的方向性。反过来，时间之箭是不可逆性的量度，因此也是大脑动力学中的非平衡性量度。当应用于来自近一千名参与者的大规模人类连接组计划 (HCP) 神经影像数据时，TENET 框架表明 DMN 在协调层次结构（即不可逆性水平）方面发挥着重要作用，它在静息状态和执行七种不同的认知任务时会发生变化。此外，这种静息状态层次结构的量化在健康与神经精神疾病中存在显著差异。总体而言，本基于热力学的机器学习框架为协调复杂环境中认知与大脑之间的相互作用提供了重要的新见解，有助于了解大脑动力学的基本原理。
人的大脑通过躯体镶嵌的镜头
人类认知神经科学中的一个有前途的想法是，默认模式网络（DMN）负责协调网络的募集和调度，以计算和解决特定任务的认知问题。这是通过证据表明DMN区域的物理和功能距离的支持，最大程度地删除了与感知和作用直接相关的环境驱动的神经活动的感觉运动区域，这将使DMN可以从层次的顶部策划复杂的认知。但是，发现大脑动力学的功能层次结构需要找到测量大脑区域之间相互作用的最佳方法。与以前的方法相比，使用例如转移熵测量信息的层次流动，我们在这里使用了受热力学启发的，基于深度学习的时间进化网络（TENET）框架来评估事件流动中的不对称性，“箭头”，人类脑信号。这提供了量化层次结构的另一种方法，因为时间的箭头测量了导致基础层次结构平衡的信息流的方向性。反过来，时间的箭头是衡量不可逆性的量度，因此在脑动力学中无序。当应用于接近一千名参与者的大规模人类连接项目（HCP）神经成像数据时，宗旨框架表明，DMN在策划层次结构的层次水平，即在静止状态和执行七个不同的认知任务时会改变的层次级别，即不可逆性的水平。此外，与神经精神疾病相比，对静息状态层次结构的这种量化在健康状态有显着差异。总体而言，目前的基于热力学的机器学习框架为在复杂环境中策划认知与大脑之间的相互作用的大脑动力学基本宗旨提供了重要的新见解。
Stephanie Wehner-
{Quantum Networks的链路层协议，A。Dahlberg，M。Skrzypczyk，T。Coopmans，L。Wubben，F。Rozpedek，M。Pompili，A。Stolk，P。Pawelczak，R。Knegjens，R。Knegjens，R。Knegjens，J.Filho，J.Filho，R。Hanson，S。Wehner，Acm Sigcomm 2019{Quantum Internet：前进道路的愿景，S。Wehner，D。Elkouss，R。Hanson，Science，第1卷。362, Issue 6412 (2018) { Capacity estimation and verification of quantum channels with arbitrarily correlated errors, C. Pfister, M. A. Rol, A. Mantri, M. Tomamichel, S. Wehner , Nature Communications , 9, 27 (2018) { A universal test for gravitational decoherence, C. Pfister, J. Kaniewski, M. Tomamichel, A. Mantri, R. Schmucker, N. McMahon，G。Milburn，S。Wehner，自然通讯，7，13022（2016）{量子热力学的第二定律，F。Brandao，M。Horodecki，M。Horodecki，N。N。Ng，J。Oppenheim，J。Oppenheim，S。Wehner，S. using electron spins separated by 1.3 kilometres, B. Hensen, H. Bernien, A. Dréau, A. Reiserer, N. Kalb, M. Blok, J. Ruitenberg, R. Vermeulen, R. Schouten, C. Abellán, W. Amaya, V. Pruneri, M. Mitchell, M. Markham, D. Twitchen, D. Elkouss, S. Wehner , T. Taminiau, R. Hanson, Nature , 526 (7575), 682-686 (2015) { Experimental implementation of bit commitment in the noisy-storage model, N. Ng, S. K. Joshi, C. Ming, C. Kurtsiefer, S. Wehner, Nature Communications , 3, 1326 (2012) { The uncertainty principle determines the non-locality of quantum mechanics, J. Oppenheim,
JHEP02（2025）128
摘要：量子纠缠的动力学在解释孤立的多体系统中热平衡的出现方面起着核心作用。然而，臭名昭著的纠缠很难衡量，实际上可以“伪造”：最近的作品引入了伪伦理的概念，描述了多体的合奏指出，虽然只有微弱的纠缠，但不能有效地与具有更高纠缠的州有效区分，例如希尔伯特空间中的随机状态。这提示了一个问题：在量子系统中实现热平衡确实需要多少纠缠？在这项工作中，我们通过引入量子动力学的随机电路模型来解决这个问题，这些动力学在后期均衡到伪符号的合奏 - 一种现象，我们命名了集合合奏伪热化。这些模型复制了热平衡的所有有效观察到的预测，同时仅产生一个少量（且可调的）纠缠量，从而偏离了基于热力学的“最大渗透原理”。我们检查了（i）小子系统上的伪驱动集合如何随时间的函数扩展到整个系统，以及（ii）如何从初始产品状态中生成伪entangled的集合。我们将上述问题映射到计算基础子集的经典马尔可夫链家族。这种马尔可夫链的混合时间与在每个统计时刻或副本数量的水平上与HAAR随机状态无法区分的时间尺度有关。基于数字支持的严格边界和猜想的组合，我们认为每个马尔可夫链的放松时间和混合时间在大系统大小的极限中具有不同的渐近行为。这是截止现象的必要条件：突然的动态过渡到平衡。因此，我们猜想我们的随机电路会导致渐近的区分性转变。
应用生态友好的多官方多孔石墨烯氧化物在水溶液中的吸附铬的吸附性隔离
使用两种硅烷（（（3-氨基丙基） - 三乙氧基菌）和（3-甲基丙基） - 三乙氧基硅烷）进行官能化，以分别获得生态友好型胺功能化的GO（GONH）和硫醇功能功能（GOSH）。两个硅烷也被一起使用，以获得胺 - 硫醇双官能化的GO（GOSN）。获得了各种物理化学特征，包括使用傅立叶转换红外（FTIR）光谱仪，热重分析仪和X射线衍射仪的光谱。吸附剂用于对水溶液中Cr吸附的比较研究。将所获得的数据拟合到伪优先（PFO）和伪秒阶（PSO）模型，均质分形伪秒（FPSO）以及Weber-Morris - 莫里斯 - 摩尔斯 - 摩尔斯 - 莫里斯（Weber-Morris）内膜内颗粒扩散（IPD）动力学模型。计算了Langmuir和Freundlich吸附等温模型以及热力学的模型参数。表征结果显示成功的功能化。GONH，GOSH和GOSN分别在水中表现出碱性，酸性和中性pH。胺和硫醇官能团，以及降低的顺序。吸附剂比原始GO具有更高的每单位重量密度，并且热稳定性更好。平衡Cr吸附。PSO和FPSO更好地描述了速率数据。随着溶液的pH含量，Cr吸附降低；最佳吸附在pH 2处记录。吸附过程是理论上的放热过程，即自发过程。平衡吸附数据拟合了GONH的Langmuir吸附等温线模型，而它为GOSH和GOSN拟合了Freundlich。这些吸附剂的Cr吸附能力分别为114、89.6和173 mg/g，分别为GONH，GOSH和GOSN，并且这些吸附能力比几种报道的基于石墨烯的吸附剂要好，并提出了这些吸附剂的潜力。©2020水环境联合会
词语是人类语言的量子吗？扩展量子认知领域
摘要：在之前的研究中，我们表明“讲述故事的文本”表现出的统计结构不是麦克斯韦-玻尔兹曼结构，而是玻色-爱因斯坦结构。我们的解释是，这是由于人类语言中存在“不可区分性”，因为故事不同部分的相同单词彼此之间无法区分，这与量子力学中出现的“不可区分性”非常相似，也导致了玻色-爱因斯坦而不是麦克斯韦-玻尔兹曼作为统计结构的存在。在本文中，我们着手解释人类语言中的这种玻色-爱因斯坦统计数据。我们表明，正是“讲述故事的文本”中存在的“意义”导致了玻色-爱因斯坦缺乏独立性，并提供了确凿的证据，证明“单词可以被视为人类语言的量子”，结构类似于“光子是电磁辐射的量子”。利用我们布鲁塞尔研究小组对纠缠的几项研究，我们还通过引入人类语言的冯·诺依曼熵表明，文本中“含义”的存在也使得整个文本的熵小于组成文本的单词的熵。我们解释了本文中的新见解如何适应称为“量子认知”的研究领域，其中量子概率模型和量子向量空间用于人类认知，并且也与量子结构在信息检索和自然语言处理中的使用相关，以及它们如何在那里引入“量化”和“玻色-爱因斯坦统计”作为相关的量子效应。受量子力学概念性解释的启发，并依靠新见解，我们提出了关于物理现实本质的假设。在此过程中，我们注意到这种新型的熵减少及其解释可能对量子热力学的发展很重要。我们同样注意到，它也可以对地球表面的物理现实本质产生原始的解释性图景，其中人类文化作为生命的延续而出现。
固态氢存储系统和性别视角的相关性
摘要：本文旨在解决固态载体用于氢存储的剥削，并通过对可用的整合系统的广泛审查以及社会方面的广泛概述，通过从性别角度对连接的影响进行初步概述。至于技术角度，用于用于各种应用的固态氢存储的载体可以分为两类：金属和复杂的氢化物。的晶体结构和相应的氢吸附性能。氢吸附热力学的基本原理证据证明了反应焓的关键作用，这决定了工作条件（即温度和压力）。此外，它会在吸收氢气期间从水箱中去除的热量，并在氢解吸过程中输送到水箱。对于接近环境的工作条件（即室温和1-10氢）的氢吸附反应焓的合适值接近30 kj·mol H2 - 1。氢吸附反应的动力学与载体的微观结构和形态（即散粉或颗粒）密切相关。通常，氢吸附反应的动力学相当快，储罐的热管理是过程的速率确定步骤。在社会领域中，已经引起了人们的注意，以解决性别观点与增强与氢相关的储能系统之间的不充分的关系。就社会的观点而言，本文认为，由于它是通过对其他可再生创新技术的剥削而发生的，因此需要对与这些过程相关的社会因素进行广泛考虑以达到两个目标：以评估特定的创新可能在社会上对社会的社会经验产生积极或负面影响的程度，并从社会经验中，以及从社会经验中探索的社会，以及从社会经验中探索的社会，以及从促进创新本身扩散的组成部分和动态。这两者都考虑到妇女在触发基于氢的储存量作为实验者和启动子的剥削中的作用，以及这项创新在当前条件，工作和日常生活中的相互缠绕的影响。
信息的物理性质
本书源自一门为期一学期的课程，最初是作为送给那些离开物理学界、寻求更广阔天地、并想知道什么值得带走的人的临别礼物。从统计学上讲，大多数前物理学家都使用统计物理学，因为这门学科（和这本书）回答了最常见的问题：对于我们不知道的事情，我们能说多少、做多少？当然，许多行业和各行各业的人都精通了不脸红地虚张声势的艺术。因此，当这门课程在不同的机构和国家教授时，参加课程的有来自物理学、数学、工程学、计算机科学、经济学和生物学等学科的学生、博士后和教师。最终，它演变成一个聚会场所，我们在这里用信息论的通用语言互相学习，信息论是一种伪装的统计物理学，尽管是透明的。回答上述问题最简单的方法就是热力学。它是一种现象学，只处理隐藏事物的可见表现，使用对称性和守恒定律来限制可能的结果，并关注平均值而忽略波动。更复杂的方法通过对隐藏的自由度进行显式平均来推导出统计定律。这些定律证明了热力学的合理性并描述了波动的概率。这种方法的两个基本概念——吉布斯熵和自由能——可以说是现代科学技术最重要的概念和技术工具。原因是我们必须在尝试使用我们所知道的东西（“真相”）和避免说或使用我们不知道的东西（“只有真相”）之间找到适当的平衡——自由能可以协调这种平衡。第一章回顾了热力学和统计物理学的基础知识，以及它们对我们拥有的东西（能量）和我们没有的东西（知识）的双重关注。当无知超过知识时，正确的策略是衡量无知。熵就是如此。我们了解到不可逆熵的变化是如何通过动态混沌从相空间中的可逆流中出现的。我们明白，熵不是系统的属性，而是我们对系统的认识。因此，使用信息论的语言来揭示这种方法的普遍性是很自然的，这种方法在很大程度上是基于添加许多随机数的简单技巧。在此基础上，人们开发了几种多功能工具，其中互信息和它的量子兄弟纠缠熵目前最广泛地应用于描述从细菌到
光催化剂编辑中的异性结论的特殊主题
为了抑制光生的电子和单个光催化剂中孔的重组，一种重要的方法是通过结合两个光催化剂来设计异构。此方法已广泛用于增强复合材料的光催化性能。在开始时，大多数人都使用II型电荷载体传递机制来解释复合半导体的出色活性。虽然II型杂插机制可以说明空间中光所产生的电子和孔的分离，但它面临着巨大的问题和挑战。首先，复合光催化剂的还原能力随着光基电子从高传导带（CB）转移到低CB的转移而降低。同样，复合光催化剂的氧化能力随着孔从较低的价带（VB）转移到较高的Vb而降低。因此，从热力学的角度来看，由于系统的氧化还原能力降低，该电荷载体转移对光催化的降低有害。其次，从动态的角度来看，由于其强的电子电子库仑排斥力，因此不可能将电子从一个光催化剂转移到另一个光催化剂。同样，孔也不可能从低Vb转移到高VB。因此，近年来越来越多的研究表明，II型异质结载体转移机械机械不正确。在2019年，为了解决II型异质结构机制中电荷载体转移机制的问题，首先提出了一种新的步骤方案（S-SCHEME）杂结概念。S-Scheme杂结包含两个不同的半导体光催化剂，即还原光催化剂（RP）和氧化光催化剂（OP）。RP的CB，VB和费米水平高于OP。在RP和OP接触之后，由于RP和OP具有不同的费米水平，RP中的电子将转移到OP，直到其界面处的费米级别相等。该电子转移分别以正电荷和负电荷导致RP和OP。最后，在界面上构建了内置电场，其方向是从RP到OP。在光照射下，电子从两个光催化剂的VB都激发到其CBS。然后，内置的电场驱动了光生电子从OP转移到RP。因此，光生的电子和孔在空间上