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World File Search System电荷状态
聚合引起的氨基的不对称电荷状态...
图1。（a）具有各种锚固组（蓝色）和实验研究的Norbornene mms，其中n = n sc。用于计算，N SC = 1，BR端组被H替换为H；对于实验，N SC = 24–28。所有单体均表现出EXO（X前缀）或EXO-EXO（XX前缀）立体化学。字母从左到右识别锚固组的结构成分（M =甲基，O =氧，E =酯，左侧有羰基，e'=酯，右侧有羰基，i = imide）;所有MM侧链都是聚苯乙烯（PS）。下标表示重复该组件的次数。（b）通过ATRP代表合成PS MMS。聚合在90°C下进行3小时，靶向10％的苯乙烯。
分析人工神经>锂离子电池的电荷状态
电荷状态（SOC）是电池剩余容量至关重要的评估指标。需要进行精确的社会估计对于确保锂离子电池的安全功能并防止过载和过度耗尽非常重要。但是，可再生能源的独立应用已成为确定锂离子电池SOC确切能力的关键问题。为了估算随着时间的推移能力，电池管理系统计算了锂离子电池的SOC。这允许实施智能控制系统。本文在估计电池SOC中的后退传播（BP）神经网络（BP）神经网络（NN）的限制和弱点之后，介绍了SOC电池估算的增强径向基础功能（RBF），例如趋势速度缓慢，概括较差，并且可以提高网络的准确性，但需要时间才能进行时间。实时使用实验数据训练增强的RBF。将经过训练的SOC的NN与实际值进行了比较，MATLAB用于模拟评估其准确性的方法。
栅极的自主调谐和电荷状态检测......
1 苏黎世联邦理工学院理论物理学系，苏黎世 8093，瑞士 2 悉尼大学物理学院 ARC 工程量子系统卓越中心，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚 3 太平洋西北国家实验室，美国华盛顿州里奇兰 99354 4 华盛顿大学物理系，美国华盛顿州西雅图 98195 5 悉尼大学微软量子中心，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚 6 普渡大学 Birck 纳米技术中心，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 7 普渡大学微软量子中心，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 8 普渡大学物理与天文系，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 9 普渡大学材料工程学院和电气与计算机工程学院，印第安纳州西拉斐特47907，美国 10 Microsoft Quantum，雷德蒙德，华盛顿州 98052，美国
量子点中电荷状态自动调节的微型神经网络
摘要 量子计算机规模化的一个关键挑战是多个量子位的校准和控制。在固态量子点 (QD) 中，稳定量化电荷所需的栅极电压对于每个单独的量子位都是唯一的，从而产生必须自动调整的高维控制参数空间。机器学习技术能够处理高维数据（前提是有合适的训练集），并且过去已成功用于自动调整。在本文中，我们开发了极小的前馈神经网络，可用于检测 QD 稳定图中的电荷状态转变。我们证明这些神经网络可以在计算机模拟产生的合成数据上进行训练，并稳健地转移到将实验设备调整为所需电荷状态的任务上。此任务所需的神经网络足够小，可以在不久的将来在现有的忆阻器交叉阵列中实现。这为在低功耗硬件上小型化强大的控制元件提供了可能性，这是未来 QD 计算机片上自动调整的重要一步。
量子点分子设备具有电荷状态的光学控制和耦合的电子控制
隧道耦合对的光学活性量子点（QDMS）（QDMS） - 有可能结合出色的光学特性，例如具有延长相干时间的较高的光 - 三轴偶联（S-T 0）。使用两个旋转形成的S -T 0基本受到固有保护，以免电磁场和磁场噪声。但是，由于通常使用单个门电压来稳定点的电荷占用率并控制点间轨道耦合，因此在最佳条件下S-T 0码头的运行仍然具有挑战性。在这里，可以在需要时通过需要将电场可调QDM光学地充电。四相光学和电场控制序列促进了2H电荷态的顺序制备，并随后允许对跨点耦合的可触觉控制。电荷是通过光学泵和电子隧道电离加载的。分别达到（93.5±0.8）％和（80.5±1.3）％的单孔充电效果。结合了有效的电荷态制备和点间耦合的精确设置，可以控制几翼Qubits，这是按需生成2D光子簇状态或微波和光子之间的量子转导所必需的。
全范数氧化还原流量电池的开路电压是从UV-VIS光谱获得的电荷状态的函数
传统的冯·诺伊曼（Von Neumann）体系结构，自成立以来一直是计算的基础，将处理和内存单元隔离，因此导致众所周知的瓶颈通常被称为“ von noumann瓶颈”。1 - 3由处理和内存单元之间的数据持续穿梭产生的瓶颈不仅会产生大量的能耗，而且对计算速度产生了限制。4,5学术界和工业界正在积极寻求替代计算档案，以维持计算能力的进步，因为摩尔法律的终止以及进一步的晶体管微型化的局限性。6 - 8最有希望的替代方法是神经形态计算，它从人的大脑中吸引了启示，并将加工和记忆整合到统一的实体中。9,10大脑充当中央处理单元，众所周知，信息传播仅消耗约10-20W。11因此，科学家通过开发称为神经形态计算的新原理范式来复制了脑启发的计算，旨在模仿人类大脑中的认知功能。据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。 如图所示 1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如 ，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。 受此启发，Iontronics已成为据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。如图1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。受此启发，Iontronics已成为
![arxiv：2311.08068v1 [physics.ins-det] 2023年11月14日](/simg/1\1f0ced8ebd272ce9e8754ce2174371961973fd74.webp)
arxiv：2311.08068v1 [physics.ins-det] 2023年11月14日
许多针对基本物理学的实验，重电的离子（HCI），请参见例如。[1-4]，在使用不同的电离机械性的离子源中产生的 [1-4]，例如 电子撞击电离，例如电子束离子陷阱（EBIT）[5]。 在EBIT中，产生了电荷状态的分布，其中通常只需要单个电荷状态。 为了分离感兴趣的电荷状态并去除不需要物种的背景，可以采用不同的电荷与质量比率选择性技术，例如Wien-type速度过滤器，扇形磁铁或飞行时间（TOF）分离[6]。 在这里，使用Wien-type ve-locity滤波器[7]（取决于光圈），分辨率为20-200，对于扇形磁铁[8]。 对于此处报道的单通路TOF分离，可以解决约100左右的解决能力。 在我们的特定设置中，一种紧凑的室温EBIT [9，10]用于生产HCI，将其提取并运输到用于高精度质谱的PENNING-TRAP设置[11]。 在笔陷阱中，仅存储一个HCI，需要降低背景和选择单电荷状态。 从EBIT提取时，一堆离子会通过静电量加速。 这会导致离子的速度略有不同，具体取决于其电荷状态v〜√ Q（假设质量相同）。 较高电荷状态中的离子在梁线上的传播速度比低电荷状态下的离子稍快，因此到达检测器平面。 育[1-4]，例如电子撞击电离，例如电子束离子陷阱（EBIT）[5]。在EBIT中，产生了电荷状态的分布，其中通常只需要单个电荷状态。为了分离感兴趣的电荷状态并去除不需要物种的背景，可以采用不同的电荷与质量比率选择性技术，例如Wien-type速度过滤器，扇形磁铁或飞行时间（TOF）分离[6]。在这里，使用Wien-type ve-locity滤波器[7]（取决于光圈），分辨率为20-200，对于扇形磁铁[8]。对于此处报道的单通路TOF分离，可以解决约100左右的解决能力。在我们的特定设置中，一种紧凑的室温EBIT [9，10]用于生产HCI，将其提取并运输到用于高精度质谱的PENNING-TRAP设置[11]。在笔陷阱中，仅存储一个HCI，需要降低背景和选择单电荷状态。从EBIT提取时，一堆离子会通过静电量加速。这会导致离子的速度略有不同，具体取决于其电荷状态v〜√ Q（假设质量相同）。较高电荷状态中的离子在梁线上的传播速度比低电荷状态下的离子稍快，因此到达检测器平面。育现在可以通过偏转所有其他物种（例如通过将电压施加到某些电极并将其切换到地面，仅在电荷状态通过电极时的短时间窗口。使用Bradbury-Nielsen Gate（BNG）[6，12-14]与快速开关电路相结合以解决单个电荷状态，从而实验实现了这个概念。如今，高压的快速有效切换在电力电子中使用，例如电源和电动车辆的电子设备。
在声子辅助的反stokes激发NV0
摘要：钻石中氮呈（NV）中心的电荷状态是下一代量子传感，通信和计算的先决条件。在这里，我们使用声子辅助的反stokes激发来实现NV 0和NV-状态之间的可逆转换。在这种情况下，我们观察到具有寿命长达数十秒钟的NV-中心的两个衰减过程。通过研究NV-状态的光谱结构演化的动力学，我们发现NV-中心的光谱结构是通过反stokes激发的电荷状态过渡过程调节的。我们提出的主要原因是由NV-的电离产生的局部电场，它改变了颜色中心的辐射环境。我们的结果可能提供了一种控制氮 - 视牙中心的电荷状态的替代方法。关键字：钻石，电荷状态控制，声子辅助上转换，量子光学■简介
使用LC ...
图6。LC-MS数据来自RNase H消化。 （a）覆盖的寡核苷酸和十分封闭的离子色谱图的覆盖。 div> decaped（红色迹线）与封顶（蓝色痕迹）的比率在理论值的4％之内。 （b）样品中检测到的寡核苷酸最丰富的电荷状态（第8）的同位素峰。 （c）在样品中检测到的十分消化产物中最丰富的电荷状态（第7）的同位素峰包膜。 将前五峰进行平均，以生成用于测量丰度的提取的离子色谱图。 色谱图和光谱是在自由式软件1.8.2中生成的。LC-MS数据来自RNase H消化。（a）覆盖的寡核苷酸和十分封闭的离子色谱图的覆盖。div> decaped（红色迹线）与封顶（蓝色痕迹）的比率在理论值的4％之内。（b）样品中检测到的寡核苷酸最丰富的电荷状态（第8）的同位素峰。（c）在样品中检测到的十分消化产物中最丰富的电荷状态（第7）的同位素峰包膜。将前五峰进行平均，以生成用于测量丰度的提取的离子色谱图。色谱图和光谱是在自由式软件1.8.2中生成的。
正离子模式天然电喷雾电离质谱法中 DNA 复合物的带电
摘要：天然质谱 (nMS) 通过“软”电喷雾电离 (ESI) 保留非共价相互作用，从而深入了解生物大分子在其天然状态下的结构和动力学。对于天然蛋白质，获得的电荷数量与表面积和质量成比例。在这里，我们探索了高度带负电荷的 DNA 对蛋白质复合物 ESI 电荷的影响，发现质荷比降低以及变化较大。纯 DNA 组装体的电荷状态分布比蛋白质低，因为它们在气相中的密度较大，而蛋白质-DNA 复合物的电荷还可能受到 ESI 电荷分布、离子配对事件和 DNA 成分崩塌的影响。我们的研究结果表明，蛋白质-DNA 复合物的结构特征可能导致蛋白质的电荷状态低于预期。关键词：蛋白质-DNA 复合物、电荷状态分布、电喷雾电离 ■ 简介