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量子脑网络：透视 - 珍珠
由于量子物理学的起源，人类观察者在波动函数的干扰崩溃中的作用是核心作用。对我们的经典直觉挑战导致了一系列提出的悖论，这主要是由于显微镜量子现象推断了我们独特的宏观人类经验。违反直觉的Gedankenexperments，如Schr odinger的Cat [1]和Wigner的朋友[2]的著名案例，说明了假设量子理论的后果[3]的历史困难。进一步，还提出了关于大脑过程中可及量子现象的风险猜想，特别是为了使人类自由意志，思想模型，决策和意识[4-6]。从这个意义上讲，从硬件和湿软件科学的娱乐性到尖端应用程序，在科学和技术上都是开创性的，人们在人类大脑与量子计算机（QC）之间建立了更紧密的联系。但是，我们对大脑，思想以及意识可能含义的任何理解仍然是基本的。这使得直接将大脑与外部量子设备或量子处理器连接起来很难[7，8]。尽管如此，人工智能（AI）可能会在我们的营救中实现这一原本不可能的任务，在21世纪的这一点上。在过去的几十年中，我们可能会发现自下而上的方法，以考虑生物学特性与量子态的合并。在量子生物学的情况下，可能的量子特征可能解释了光合作用的效率[9]。此外，正在研究神经形态技术以节省能量并增强AI应用[10]。最近，在量子计算机中提出并实现了以生物启发的量子人工寿命[11]，而神经形态量子
SNN真的能节能吗？ - 硬件透视
摘要 - 迅速的神经网络（SNN）已获得了能源有效的机器学习能力，利用生物启发的激活功能和稀疏的二进制峰值数据表示。虽然最近的SNN算法进步在大规模的计算机视觉任务上达到了高度准确性，但其能源效率主张依赖于某些不切实际的估计指标。这项工作研究了两个硬件基准平台，用于大规模SNN推断，即SATA和Spikesim。SATA是一种稀疏感应的收缩阵列加速器，而Spikesim评估基于内存计算（IMC）的模拟横杆实现的SNN。使用这些工具，我们发现，由于各种硬件瓶颈，最近的SNN算法工作的实际能效提高与它们的估计值有很大差异。我们识别并解决了在硬件上有效的SNN部署的关键障碍，包括在时间段上的重复计算和数据移动，神经元模块开销和SNN易受跨键bar非理想性的脆弱性。
有效锂离子电池的回收中的当前挑战：透视
LIB利用率上升增加了对关键原材料的需求，例如锂（Li），Nickel（Ni）和Cobalt（CO）。但是，这些基本材料中的大多数受特定国家的监管。在刚果民主共和国开采了一半以上的钴矿石，并在中国进行了改进，约有80％的锂由澳大利亚和智利控制。[2]原材料和生产领域的不均匀分布引起了人们对全球供应链的关注。结果，锂和钴价格正在上涨和波动，与此同时，地理垄断可能导致地方政府垄断原材料的供应。[3]因此，从可持续性的角度来看，必须建立从消费液（电动汽车，固定储物电池和家用电器）中回收的关键伴侣的次要供应到期这种潜在短缺的严重性。另一方面，由于LIB通常可以平均使用10年，因此[3,4]到2030年，用过的Libs的数量预计将超过500万吨。[5] LIB的主要组成部分是阴极材料（Lini X Co Y Mn Z O 2（0 ), anode materials (graphite), current collectors (alu- minum (Al) and copper (Cu)), electrolyte salts such as lithium hexafluorophosphate (LiPF 6 ), organic solvents (ethylene car- bonate (EC), diethyl carbonate (DEC), ethyl methyl carbonate (EMC), dimethyl carbonate (DMC), etc.).), anode materials (graphite), current collectors (alu- minum (Al) and copper (Cu)), electrolyte salts such as lithium hexafluorophosphate (LiPF 6 ), organic solvents (ethylene car- bonate (EC), diethyl carbonate (DEC), ethyl methyl carbonate (EMC), dimethyl carbonate (DMC), etc.).所有这些不同的成分都包含有害物质，并导致金属，灰尘，有机和氟污染。[6]垃圾填埋或焚化会损害生态系统。例如，一旦电极材料进入环境，来自阴极的金属离子，来自阳极的碳灰尘，强碱和来自电解质的重金属离子可能会引起严重的环境污染，危险等，包括提高土壤的pH值[7]，[7]并产生毒性气体（HF，HF，HCL等）。此外，电池中的金属和电解质会损害人类健康。例如，钴可能通过地下水和其他通道进入人体，从而导致
从量子透视模型看法拉第常数和蚕有什么关系？
本文尝试从量子透视模型的角度，将法拉第常数用化学核苷酸碱基（AT、G、C和U）表示。首先，将逗号后的法拉第常数的准确值排列成双数（0，96，48，53，32，12，33，10，01，84×10 5 C∙mol −1 ）。其次，将这一对十进制数转换成二进制数。第三，在完成这些数的转换过程之后，再将二进制数转换成十进制数。第四，对这些十进制数分别求和。第五，将上述加法过程的总和对应到遗传密码[腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、鸟嘌呤（G）、胞嘧啶（C）、尿嘧啶（U）]。第六，此转换的结果大致对应于尿嘧啶(U)和鸟嘌呤(G)核苷酸碱基，即数字“64”相当于尿嘧啶(U)核苷酸碱基，而近似数字“79”相当于鸟嘌呤(G)核苷酸碱基。第七，将[尿嘧啶(U)和鸟嘌呤(G)]核苷酸碱基转换为[“AG”腺嘌呤(A)和鸟嘌呤(G)]后，此结果不仅与电化学中法拉第常数之间的联系有意义，而且与量子物理学中叠加态对偶位置之间的联系也有意义。第八，在NCBI(美国国家生物技术信息中心)数据库中搜索[“AG”腺嘌呤(A)和鸟嘌呤(G)]序列后，NCBI的搜索结果与家蚕(Bombyx Mori)基因序列“AGAAAAAGGA”相似。它们是具有该序列的蚕遗传学和丝茧膜 (SCM) 基因工程可能性的非常有趣的特定模型生物。第九，这种复杂的天然蛋白质纤维膜由于具有良好的电导性而受到研究界的极大关注。最后，本文不仅揭示了法拉第常数之间的关系
透视第四轮防务评估：满足美国国家安全……
国会已通过法律要求国防部每四年对其现有计划和方案进行一次在政府之外被简单称为“战略审查”的审查。国防部将这一过程称为“四年防务审查”或简称为“QDR”。现代 QDR 起源于冷战结束后的 1990 年，当时参谋长联席会议主席在“基地部队”研究中承诺重新考虑支撑军事机构的战略。随后在 1993 年，国防部长莱斯·阿斯平在担任众议院军事委员会主席的基础上，决定进行所谓的“自下而上的审查” - 即一项重点关注美国可能面临的长期风险、应对这些风险所需的能力以及发展这些能力的各种选择的审查。按照最初的设想，这个过程应该是自由的，主动性和分析从国防部内部开始，然后向上流动。重点是让国防部摆脱现有假设的束缚，并刷新国会和行政部门最高政治领导层的智力资本。最初的自下而上的审查被认为是成功的。当然，关于结论有很多争论，但国会认为这个过程是值得的，并要求每四年重复一次。不幸的是，一旦这个想法成为法定的，它就成为官僚程序的一部分。官僚机构的自然倾向是短期规划，自上而下运作，在现有参数内思考，并确认现有计划和记录程序的正确性。这正是 QDR 流程所发生的事情。防务评估报告并非由规划人员进行不受约束的长期分析，规划人员被鼓励挑战既有的思维，而是对既定的决定和计划进行解释和论证，通常只作微小的改动。最新的防务评估报告延续了过去 15 年的趋势。这是一份战时防务评估报告，由一个专注于应对美国当前面临的威胁并赢得美国当前所参与的战争的部门准备，这是可以理解和恰当的。毫无疑问，防务评估报告有助于国会审查和推进当前的重要使命。
食物中乳酸细菌的安全性：透视
乳酸细菌构成了许多独特但多样的微生物，具有一般特征，例如过氧化氢酶负，革兰氏阳性，相似的最终产物，由于糖发酵而是乳酸。在发酵食品中安全使用的安全使用与创造一样古老，但是随着技术进步的增长和新的乳酸细菌菌株的生长，研究人员有责任测试新菌株的安全性以及旧菌株。乳酸细菌，例如双歧杆菌种类，链球菌种和乳杆菌，白细胞，leuconostoc，Pediococcus多年来在发酵食品中使用了任何相关的健康风险，并且许多实验室菌株已被授予GRAS（通常被视为安全的）状态。
IBM量子平台：量子电池透视
摘要：我们第一次表征了IBM量子芯片的性能为量子电池，特定地解决了单Qubit Armonk处理器。通过使用Qiskit软件包利用对某些IBM量子处理器启用的脉冲访问，我们研究了用于为这些微型电池充电的经典驱动器的不同专利运行的优点和局限性，从而确立了充电时间和存储能量之间的最佳折衷。此外，我们考虑了各种可能的初始条件在量子电池功能方面发挥的作用。作为我们分析的主要结果，我们观察到在量子的初始化阶段发生不可避免的错误，这可能对量子计算应用有害，只会影响能量传递和存储。这可以违反直觉，以改善性能。这是一个有力的指示：IBM量子设备已经处于适当的参数范围，被认为是与文献中最近讨论的最新设备相当的良好和稳定的量子电池。
人口统计学在欧洲的透视人群中的影响...
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现有燃气轮机机队的脱碳：SWRI透视
挑战：预先燃烧器中的NOx排放和性能/可靠性问题增加现有的燃烧器排放/性能限制新的H 2燃烧器设计高H 2浓度我们的解决方案我们的解决方案：SWRI运行多个燃烧钻机，可以测试大量测试的大规模测试措施，并可以测试高度尺寸的测试措施，内部旋转的固定装置，内置的Indextor Indibord indimult Indimult Indimolt indimult Indimul组件开发 - 开发和测试原型注射器和燃烧器，包括开发添加性生产的喷油器 - 开发和测试微涡轮机原型 - 操作两个微涡轮测试钻机和P＆W JT15D发动机测试台 - 20 bar Air Supperi
分析数据缩减技术：实验透视
摘要：数据生成的指数增长已成为当今快速增长的数字技术中普遍存在的现象。技术进步和连接的设备的数量是这种扩展的主要驱动力。但是，数据的指数增长列出了不同体系结构的挑战，尤其是在效率低下的能源消耗，次优的带宽利用率以及在云环境中存储的数据的迅速增加。因此，数据降低技术对于减少传输和存储的数据量至关重要。本文对各种数据减少技术进行了全面审查，并介绍了基于数据丢失类型对这些方法进行分类的分类法。本研究中进行的实验包括不同的数据类型，评估这些技术在不同数据集中的性能和适用性。