技术成熟度 (TRL) 中试规模 (TRL 6-7) 概念性 (TRL 1- 2) 实验室规模 (TRL 4) 工作电压 [V] 1.5 3.8 3.8 1.5 光学对比度 (ΔE * ) 17.3 17.5 10.6 切换时间 [秒] 2 最小循环次数 20* 封装 (第 2 层) UV 光聚合物 对电极 (第 2 层) N/A Ag N/AN/A Ag N/A 对电极 (第 1 层) C ITO 电致变色材料 (第 2 层) N/A PEDOT:PSS
摘要本文实验研究了与最大基数匹配问题的实例相遇时,通过D波商业化的模拟量子计算机的行为,这些问题被专门设计为难以通过模拟退火而解决。我们在各种尺寸的情况下基准一个D-Wave“华盛顿”(2倍),具有1098个操作码头,并观察到,除了其中最琐碎的最小的所有情况外,它都无法获得最佳的解决方案。因此,我们的结果表明,量子退火至少在D-Wave设备中实现,与类似的退火相同的陷阱,因此提供了其他证据,表明存在多项式的问题,即这种机器无法有效地求解最佳性。此外,我们研究了Qubits互连拓扑的程度,以解释后一种实验结果。特别是我们提供的证据表明,这些拓扑的稀疏性会导致人为膨胀大小的QUBO问题,可以部分解释上述令人失望的观察结果。因此,本文暗示,要释放量子退火方法的潜力,必须使用密度的互连拓扑。
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汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变,这是由于需要提高燃油效率,降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新,包括轻型合金,高强度复合材料和基于生物的聚合物,正在改变汽车设计和制造。由人工智能(AI)和机器学习(ML)提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现,性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用,重点是它们对轻巧,结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析,从而实现了机械性能,耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外,数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟,从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术,例如增材制造和高级涂料,进一步提高了材料效率和可持续性。此外,这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性,解决了可回收性,再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究,包括碳纤维增强的聚合物,铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料,在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解,AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略,汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析,为未来趋势,挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
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hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
抽象的道德学习和决策从婴儿期到老年至关重要。新兴的证据表明,在道德情况下我们的学习和决定存在重要差异,并且可以通过共同存在的基于模型的价值观和心理理论的方式来支持这些差异。在这里,我们回顾了关于道德选择和道德学习的决定神经科学文献,考虑了四个关键概念。这些概念是学习和体验道德情绪,学习并决定他人的道德特征,道德学习和决定他人以及道德影响和传染。我们使用基于价值的决策框架专注于最近的行为和神经影像学发现,以表明如何使用决策模型来确定这些概念的计算机制,揭示其神经相关性,并最终在整个寿命中提供了道德的机械学说。关键字:道德,决策,寿命,计算,学习,大脑
*使用ST-98商品价格和固定和可变运营费用的专有内部估计预测运营现金流。我们仅考虑证明,开发,生产和非生产储量。季度信息进行刷新,以说明价格预测的变化,并根据Petrinex提供的最新生产报告提高对预测下降率的信心。
简介:自由放养的白尾鹿(Odocoileus virginianus)是位于密歇根州东北部(美国)的牛结核病(BTB)的自我维持的水库,(美国)不断使该地区的牛业陷入困境。自由娱乐鹿的收获,诱饵禁令和农场的缓解措施减少了但没有消除鹿的BTB,也没有消除向牛的传播。鹿的明显患病率很低(1-2%),但恒定,疫苗接种可能是帮助解决该问题和值得研究的附加工具。结核分枝杆菌Calmette-guérin(BCG)疫苗是一种广泛使用的人类疫苗用于结核病,在家庭牲畜和野生动植物中也接受了很好的研究。它是主要的疫苗候选者,口服输送是将其交付给自由放养鹿的逻辑手段,尽管以前从未尝试过。
