XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System蒸馏
对更可持续和节能的蒸馏过程的最新进展和未来观点
内部。由于蒸馏依赖于沸点差异，因此需要将液体沸腾以实现分离，这可能需要大量能量。通常在过程本身内从过程中回收蒸馏所需的很大一部分的热量，例如，从反应堆流出物（通常在升高的温度下运行以加快反应）或从蒸馏柱流出物。需要通过外部加热来提供RE MEARDER。行业总体能源需求的约30％是用于耕作作业，而分离能源的90-95％（Oak Ridge National Laboratory，2005年）。在2017年，一项研究发现，美国四分之三的主要能源仍然来自化石燃料资源（美国国家科学学院，工程和医学学院，2019年）。因此，蒸馏中能量使用的任何降低都将直接有助于减少化石燃料的使用，从而减少全球变暖的减少。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
太阳能蒸馏器建造的不同材料及其
地球上的水资源占陆地总面积的四分之三。如今，世界上大部分地区都面临着饮用水短缺的问题。这一问题是由多种因素造成的，包括全球变暖、地下水枯竭以及水资源管理不善造成的污染。因此，世界上只有 2% 的可用水是可饮用的，其余 98% 是盐水。由于人类的生存依赖于饮用水，并且由于人口快速增长和工业用水量增加，人们开始对实施从盐水中大规模生产饮用水的工艺感兴趣，例如反渗透、闪蒸、蒸馏和其他方法。然而，这些程序需要大量的化石燃料能源，并对环境产生重大影响。因此，为了建立适当的海水淡化工艺，需要采用既能保护环境又能提供可再生性、可靠性和可负担性的技术来解决水资源短缺的问题。众所周知，太阳能是一种取之不尽的可再生能源，使用起来成本不高。因此，我们在海水淡化过程中采用单盆太阳能蒸馏器，利用太阳光蒸馏咸水，成本低廉，对环境无影响。太阳能蒸馏器易于建造、运行和维护，是偏远地区生产蒸馏水的可行选择，因为这些地方缺乏技术技能，也没有昂贵的材料。图 1 所示的单斜面太阳能蒸馏器（“蒸馏器”）是最广泛使用的系统，其中热量收集和蒸馏过程都在同一盆中进行。
铝废料对太阳能蒸馏的影响东盟......
太阳能无疑是清洁、可再生和环保的能源，但它在地球上的分布并不均匀。饮用水也是如此。在我们的地球上，有些地区缺乏饮用水，这就是为什么太阳能蒸馏是解决这一问题最有利的方法之一。在偏远地区，有时很难找到饮用水。当地居民被迫寻找一种将污水转化为饮用水的解决方案。污水的太阳能蒸馏和太阳能蒸馏器的建造一直是许多科学实验室的研究对象 (Sadasivuni et al ., 2020; Panchal et al ., 2020; Khechekhouche et al ., 2020a; Khechekhouche et al ., 2019a)。在偏远地区使用的太阳能蒸馏器的产量相当低，这就是为什么许多研究试图通过结合其他能源系统来提高这种性能，例如平板太阳能集热器、抛物面聚光器（Wang 等人，2022 年）、圆柱形抛物面聚光器（Essa 等人，2022 年）、光伏（Hansen 等人，2021 年）和许多其他系统。其他研究使用了不太复杂和更简单的方法，并通过改变太阳能蒸馏器的厚度、角度或玻璃盖数量（Cherraye 等人，2020 年；Panchal，2016 年；Khechekhouche 等人，2021 年，Khechekhouche 等人，2019b 年；Khechekhouche 等人，2017 年）。太阳能蒸馏器实验使用了外部和内部折射器，以提高设备的性能 (Khechekhouche et al ., 2020b)。其他人则尝试冷却蒸馏器的玻璃盖以加速蒸发 (Khan et al ., 2021)。
HAD-NET：一个分层对抗知识蒸馏网络，用于改善没有对抗后图像的增强肿瘤分割
对MRI的增强肿瘤或病变的分割对于在许多临床情况下检测新疾病活性很重要。 然而，准确的分割需要在注射对比剂（例如gadolinium）的患者后，将医学图像（例如，T1后对比度MRI）包括在内，这一过程不再被认为是安全的。 尽管在过去几年中已经建立了许多模态分割网络，但在增强病理分割的背景下，它们取得了有限的成功。 在这项工作中，我们提出了一种新颖的o net，这是一种新颖的对抗知识蒸馏（KD）技术，因此，通过访问所有MRI序列的预训练的教师分割网络，通过层次的对抗性训练，通过层次训练来教授学生网络，以更好地克服在重要的图像时呈现出至关重要的图像时会出现的大型域移动。 尤其是，当无法获得对比后成像时，我们将HAD-NET应用于增强肿瘤分割的具有挑战性的任务。 The proposed network is trained and tested on the BraTS 2019 brain tumour segmentation challenge dataset, where it achieves performance improvements in the ranges of 16% - 26% over (a) recent modality-agnostic segmentation methods ( U-HeMIS , U-HVED ), (b) KD-Net adapted to this problem, (c) the pre-trained student network and (d) a non-hierarchical version of the network ( AD-NET），就增强肿瘤（ET）的骰子得分而言。 该网络还显示出肿瘤核心（TC）骰子得分的改善。对MRI的增强肿瘤或病变的分割对于在许多临床情况下检测新疾病活性很重要。然而，准确的分割需要在注射对比剂（例如gadolinium）的患者后，将医学图像（例如，T1后对比度MRI）包括在内，这一过程不再被认为是安全的。尽管在过去几年中已经建立了许多模态分割网络，但在增强病理分割的背景下，它们取得了有限的成功。在这项工作中，我们提出了一种新颖的o net，这是一种新颖的对抗知识蒸馏（KD）技术，因此，通过访问所有MRI序列的预训练的教师分割网络，通过层次的对抗性训练，通过层次训练来教授学生网络，以更好地克服在重要的图像时呈现出至关重要的图像时会出现的大型域移动。尤其是，当无法获得对比后成像时，我们将HAD-NET应用于增强肿瘤分割的具有挑战性的任务。The proposed network is trained and tested on the BraTS 2019 brain tumour segmentation challenge dataset, where it achieves performance improvements in the ranges of 16% - 26% over (a) recent modality-agnostic segmentation methods ( U-HeMIS , U-HVED ), (b) KD-Net adapted to this problem, (c) the pre-trained student network and (d) a non-hierarchical version of the network ( AD-NET），就增强肿瘤（ET）的骰子得分而言。该网络还显示出肿瘤核心（TC）骰子得分的改善。最后，根据不确定性量化，该网络的表现优于基线学生网络和AD-NET，以增强基于BRATS 2019不确定性挑战指标的肿瘤细分。我们的代码可公开可用：https：//github.com/saveriovad/had_net关键字：知识蒸馏，对抗性，歧视者，分层，增强肿瘤，缺失顺序，对比度增强
使用膜蒸馏
1 2 3使用膜蒸馏5 6 7 8 Jingbo Wang A†，Yiming Liu A†，Unnati Rao A，Mark Dudley B，Mark Dudledle B，Navid Dehdari Ebrahimi c，navide ebrahimi c，jingeeng y jincheng loub，jincheng fei han fei han， 1 2 3向膜/水界面进行热能的高盐盐盐水4，Mark Dudley B，Navid Dehdari Ebrahimi c，navide ebrahimi c，navide dehdari ebrahimi c，navid liu a， Hoek A，Nils Tilton B，Tzahi Y. Cath E，Craig S. Turchi F，Michael B. Heeley G，10 Y. Sungtaek Ju C，David Jassby A* 11 12 13 13 14 15加利福尼亚洛杉矶大学（UCLA）科罗拉多州矿业学院，机械工程系，美国加州大学戈尔登，加州大学哥伦比亚省19 c，机械与航空航天系，美国加利福尼亚州洛杉矶，美国加利福尼亚州洛杉矶20 D遗Hebei技术大学，公民与运输工程学院，公民与运输工程学院，中国21 E 21 E COORLADO矿业学院美国公司23 G科罗拉多州矿业学院，经济与商业部，美国戈尔登，美国24 25 *通讯作者[电话：（310）825-1346;电子邮件：jassby@ucla.edu] 26†这些作者同样贡献27 281 2 3向膜/水界面进行热能的高盐盐盐水4，Mark Dudley B，Navid Dehdari Ebrahimi c，navide ebrahimi c，navide dehdari ebrahimi c，navid liu a，Hoek A，Nils Tilton B，Tzahi Y. Cath E，Craig S. Turchi F，Michael B. Heeley G，10 Y. Sungtaek Ju C，David Jassby A* 11 12 13 13 14 15加利福尼亚洛杉矶大学（UCLA）科罗拉多州矿业学院，机械工程系，美国加州大学戈尔登，加州大学哥伦比亚省19 c，机械与航空航天系，美国加利福尼亚州洛杉矶，美国加利福尼亚州洛杉矶20 D遗Hebei技术大学，公民与运输工程学院，公民与运输工程学院，中国21 E 21 E COORLADO矿业学院美国公司23 G科罗拉多州矿业学院，经济与商业部，美国戈尔登，美国24 25 *通讯作者[电话：（310）825-1346;电子邮件：jassby@ucla.edu] 26†这些作者同样贡献27 28Hoek A，Nils Tilton B，Tzahi Y. Cath E，Craig S. Turchi F，Michael B. Heeley G，10 Y. Sungtaek Ju C，David Jassby A* 11 12 13 13 14 15加利福尼亚洛杉矶大学（UCLA）科罗拉多州矿业学院，机械工程系，美国加州大学戈尔登，加州大学哥伦比亚省19 c，机械与航空航天系，美国加利福尼亚州洛杉矶，美国加利福尼亚州洛杉矶20 D遗Hebei技术大学，公民与运输工程学院，公民与运输工程学院，中国21 E 21 E COORLADO矿业学院美国公司23 G科罗拉多州矿业学院，经济与商业部，美国戈尔登，美国24 25 *通讯作者[电话：（310）825-1346;电子邮件：jassby@ucla.edu] 26†这些作者同样贡献27 28
具有极化模式色散的量子通道的有效纠缠蒸馏
远程网络节点共享的量子纠缠是有望在分布式计算，加密和感应中应用的宝贵资源。然而，由于纤维中的各种反矫正机制，通过填充途径分发高质量的纠缠可能是具有挑战性的。尤其是，光纤维中的主要极化解相机制之一是极化模式分散（PMD），这是通过随机变化的双向反射方式对光脉冲的失真。为了减轻纠缠颗粒中的分解作用，已经提出了量子纠缠蒸馏（QED）算法。一个特定类别的QED算法的一个特定类别之所以脱颖而出，是因为它在所涉及的量子电路的大小和粒子之间的纠缠初始质量上都具有相对放松的要求。但是，由于所需颗粒的数量随着蒸馏弹的数量而成倍增长，因此有效的复发算法需要快速收敛。我们提出了一种针对受PMD降级通道影响的光子量子置量对的复发QED算法。我们提出的算法在每一轮蒸馏中都实现了最佳的确定性以及最佳成功概率（根据实现最佳限制的事实）。最大化的实现可提高从线性到二次的蒸馏弹数，从而提高了效能的收敛速度，因此显着减少了回合的数量。结合了达到最佳成功概率的事实，所提出的算法提供了一种有效的方法，可以通过光纤维具有很高的纠缠状态。
铁酸铁光热材料可有效水蒸馏
缓解气候变化将需要对可再生能源的大量投资。此外，气候变化将影响未来的可再生能源供应，从而影响电力部门的投资要求。我们使用全球综合评估模型研究了气候对可再生投资的可再生行业投资的影响。我们专注于拉丁美洲和加勒比海地区，这是一个研究不足的地区，但由于其在国际气候缓解和气候变化的脆弱性中的重要作用而引起了人们的关注。我们发现，对于一个财务基础设施疲软的地区，考虑到可再生能源的气候影响会导致额外的投资（在拉丁美洲国家 /地区的2100美元到2100美元）。我们还证明，对气候的影响仅对水力发电的影响（以前的研究的主要重点）显着低估了累积投资，尤其是在间歇性可再生能源的部署的情况下。我们的研究强调了气候对可再生能源的全面分析以改善能源计划的重要性。
