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激发态量子求解器的两种算法-Iopenshell
摘要：近期量子设备有望彻底改变量子化学，但是使用当前嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备的模拟由于其对错误的敏感性很高，因此不实用。这激发了NISQ算法的设计，利用经典和量子资源。虽然有几个发展显示了地面模拟的有希望的结果，但将算法扩展到激发态仍然具有挑战性。本文介绍了受戴维森算法启发的两种具有成本效益的激发算法。我们将Davidson方法实施到量子自符合方程式统一耦合群集（Q-SC-EOM- UCC）兴奋状态方法适用于量子硬件。讨论，实施和测试了产生所需激发态的电路策略。通过模拟H 2，H 4，LIH和H 2 O分子的模拟，我们证明了所提出的算法（Q-SC-SC-EOM-UCC/Davidson及其变异变体）的性能和准确性。与古典戴维森方案类似，Q-SC-EOM-UCC/Davidson算法能够瞄准所需特征的少数激发态。
变分量子态特征求解器
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用AEM电解器投资绿色氢
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用于水电解推进系统的阴极蒸汽供给电解器的研究
近年来，我们看到航天工业发生了重大变化，每年发射的卫星数量比以往任何时候都多。据预测，到本世纪末，将有 4.5 倍的航天器被送入太空，这将带来各种挑战 [1]。为了满足日益增长的需求，每颗卫星的生产成本必须降低，而卫星数量的增加将导致必须更频繁地执行防撞机动。这也意味着更多的航天器将需要推进系统来确保安全运行并确保遵守《欧洲空间碎片减缓行为准则》。截至目前，大多数推进系统都在使用肼及其衍生物等剧毒推进剂，因此在处理推进系统组件时需要采取广泛的安全措施。这使得新设备的开发以及现有设备的测试和集成变得复杂，因此成本高昂。即使是电力推进系统也经常依赖氙气等稀缺气体，而氙气的年产量有限，因此推进剂成本对整个推进系统成本有重大影响。这种情况和许多其他原因正在推动人们不断寻找使用绿色推进剂的替代解决方案。最有前途的绿色推进技术之一是水电解推进 (WEP) [ 2 ] [ 3 ]。在这种系统中，航天器在地面上用纯净水代替传统的高反应性推进剂填充。进入太空后，电解器用于将水分解成氢气和氧气。产生的气体随后可储存在较小的中间罐中，或直接用于化学或电动推进器以推动航天器。欧洲的几家公司和大学目前正在开发这项技术，而两个关键部件是推进器和电解器。到目前为止，只有少数电解器曾被发射到太空。
使用卷积神经的手写方程求解器...
1个学生，2个学生，3个学生1计算机科学与工程，1 Sreenidhi科学技术研究所，印度城市摘要：由于技术进步，机器学习和深度学习变得越来越重要。手写识别，机器人技术，人工智能以及更多的行业现在正在使用机器学习和深度学习方法。这样的系统需要数据培训，使我们的机器可以学习并做出必要的预测。在这项研究中，证明了具有可观精度为98％的手写方程求解器。它是使用卷积神经网络和某些图像处理技术对手写数字和数学符号进行了训练的。数字0到9的图像，plus和sinus符号（+），手写符号 *构成数据集。为了提取功能，我们将使用轮廓提取。在此项目中，我们使用卷积神经网络构建模型，并训练该模型以评估手工编写的方程式，我们使用数字和操作员手工编写的数据集。给出了手写方程的输入图像，将图像转换为灰色背景，为此，我们使用轮廓提取来获取特征。输出是通过评估方程式
电解器应用的电力电子设备启用网格服务
- IEEE 1547，UL1741，CA Rule-21，HI Rule-14等。•遵循SunSpec的标准化电解器电源转换器接口到网格和电解仪操作（低级控件）。•将开发用于电网应用的电解器特异性电源转换器，例如太阳能PV智能逆变器。•该项目直接有助于DOE HFTO的“氢射击”，该项目旨在将清洁氢的成本降低到1千克的1千克（“ 1 1 1 1”）。
量子 QAP 求解器
图上的组合优化 (CO) 是一个关键但具有挑战性的研究课题。最近的量子算法为解决 CO 问题提供了新的视角，并有可能展示出量子优势。量子近似优化算法 (QAOA) 是一种众所周知的由参数量子电路构建的 CO 量子启发式算法。然而，QAOA 最初是为无约束问题设计的，电路参数和解是通过耗时的迭代联合求解的。在本文中，我们提出了一种新颖的量子神经网络 (QNN)，用于以监督的方式学习 CO 问题，以获得更好、更快的结果。我们专注于具有匹配约束和节点置换不变性的二次分配问题 (QAP)。为此，设计了一种称为 QAP-QNN 的量子神经网络来将 QAP 转换为受约束的顶点分类任务。此外，我们在 TorchQauntum 模拟器上研究了两个 QAP 任务：图匹配和旅行商问题，并通过实证证明了我们方法的有效性。
配备热泵和电解器的区域能源工厂的最佳储热
区域能源 (DE) 工厂正在从通过热电联产 (CHP) 提供热能和电力的供应商转变为为热泵 (HP) 和电锅炉消耗电力的热能供应商。同时，电燃料的氢气生产可以与区域能源相结合，以利用电解器和电燃料合成产生的热损失。热电联产装置有利于高电价，而电锅炉或 HP 有利于低电价——从而为高电价和低电价下的运营提供激励——未来配备 HP 和电解器的区域能源都要求低电价，从而增加了对热存储的需求。昂贵的氢存储也可以实现灵活的操作。在本文中，energyPRO 用于研究最佳系统组成，重点是存储容量。结果表明，增加热存储形式的灵活性是有价值的。电力市场性能的提高足以弥补存储成本。增加电解器容量和 HP 容量也提高了灵活性，但只有增加 HP 容量才能在商业经济方面获得回报。所有提高灵活性的模拟方法都能使设备在电力市场上表现得更好，从而为整个能源系统带来价值。
陶瓷固体氧化物电解器电堆技术
屏障 相稳定性/性能 (波士顿大学) 识别具有目标电化学性质的相稳定性边界 共烧结 (圣戈班) 将材料整合到堆叠中，确保多孔性、活性、无缺陷的微观结构。改变化学计量以防止界面反应。加速测试 (PNNL) 开发一种探测主要降解机制的协议
研究条款ERK1/2抑制剂作为诱导泛素化和ERK2的蛋白酶体转换的单价降解器，但不可能ERK1
先天或获得对小分子BRAF或MEK1/2抑制剂（BRAFI或MEKI）的抗性通常是通过维持或恢复ERK1/2激活的机制而产生的。这导致了抑制激酶催化活性（CATERKI）的一系列ERK1/2抑制剂（ERKI）的发展，或者还防止了MEK1/2通过MEK1/2激活ERK1/2的激活的PT-E-PY双磷酸化（双向力学或DMENISP或DMERKI）。在这里，我们表明八个不同的Erki（Caterki或dmerki）驱动ERK2的营业额为ERK2，这是最充实的ERK同工型，对ERK1的影响很小或没有影响。热稳定性测定表明，ERKI在体外不会破坏ERK2（或ERK1）的稳定，这表明ERK2离职是ERKI结合的一种细胞后果。ERK2周转率，这表明ERKI与ERK2的结合驱动ERK2转移。然而，MEKI预处理阻止ERK2 PT-E-PY磷酸化和与MEK1/2的解离，可防止ERK2的离职。ERKI的细胞处理驱动ERK2的多泛素化和蛋白酶体依赖性转移以及Cullin-Ring E3连接酶的药理学或遗传抑制可防止这一点。我们的结果表明，包括当前的临床候选者在内的ERKI充当“激酶降解器”，推动其主要靶标ERK2的蛋白酶体依赖性转移。这可能与ERK1/2的激酶非依赖性作用和ERKI的治疗使用有关。