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成功生产出纯度>99.5%的电池级碳酸锂
Volt 是一家锂开发和技术公司，旨在成为北美首批从油田盐水中商业化生产碳酸锂和氢氧化锂的生产商之一。我们的战略是利用管理层的碳氢化合物经验和现有基础设施从现有油井中提取锂矿，从而为股东创造价值，从而降低资本成本、降低风险并支持世界清洁能源转型。凭借四大差异化支柱和专有的直接锂提取（“DLE”）技术和工艺，Volt 的创新开发方法专注于以最低成本实现最高的锂回收率，为我们未来的商业化做好准备。我们致力于在所有业务领域高效透明地运营，始终专注于创造长期、可持续的股东价值。投资者和/或其他相关方可以在公司网站上注册以获取有关公司持续进展的最新消息：https://voltlithium.com/。
空间天气研究能力发展
一系列基础空间科学研讨会讨论了亚洲和太平洋、拉丁美洲和加勒比地区、非洲和西亚的天文学现状。根据研讨会讨论的结果，制定了“三脚架”模式，以加速发展中国家实施 BSS 相关活动。三脚架概念旨在确保在大学/研究实验室环境中提供一定水平的研究工具，使国家社会经济基础设施能够保持其功能，例如小型望远镜设施；中等和高等教育中引入的教学材料；以及 BSS 研究的应用材料，例如变星观测计划。在联合国 BSS 框架内制定了不同的科学项目。
地铁火车射击位置对弯曲隧道中烟气运动特征的影响
移动地铁列车的场景模型可以帮助研究不同火灾位置对弯曲隧道中烟雾传播特征的影响。为此，这项研究采用了三维不稳定的雷诺，平均Navier-Stokes方程方法和重新归一化组的K-ε二方方程湍流模型具有浮力校正，以进行数值分析。使用滑网技术复制火车的运动。结果表明，当火灾在隧道中移动的火车上爆发时，活塞风会导致烟雾的纵向运动。如果与尾车相比，如果烟头回流的头部或中型汽车爆发，烟气回流的时间分别延迟了30 s或17 s。获得的结果为理性提供了理论上的基础，可以很好地控制地铁隧道中的烟气流量并减少火灾事故中的人员伤亡。
多模式和多任务自动驾驶数据集
当前用于自动驾驶计算机视觉的深层神经网络（DNNS）通常在仅涉及单一类型的数据和urban场景的特定数据集上进行培训。因此，这些模型努力使新物体，噪音，夜间条件和各种情况，这对于安全至关重要的应用至关重要。尽管持续不断努力增强计算机视觉DNN的弹性，但进展一直缓慢，部分原因是缺乏具有多种模式的基准。我们介绍了一个名为Infraparis的新颖和多功能数据集，该数据集支持三种模式的多个任务：RGB，DEPTH和INDRARED。我们评估了各种最先进的基线技术，涵盖了语义分割，对象检测和深度估计的任务。更多可视化和
2024 年秋季认知科学辅修课程要求
A、B、C、D 文化变迁）、C（社会与行为科学）、D（数学、自然科学和技术）适用于大学和文理学院。您可以使用大学的课程搜索来查找即将到来的学期提供的大学广度课程。a、b、c、d = 满足大学或文理学院（以 uni 或 cas 表示）的广度要求 A（创意艺术和人文科学）、B（历史和文化变迁）、C（社会和行为科学）、D。请注意，文理学院的要求可能与大学广度要求不同。您可以在此处查看大学广度要求的批准课程。请注意：每个大学广度要求类别最多可使用 3 个学分来同时满足文理学院广度要求。DLE = 满足探索学习体验要求。sub = 替代课程。注册本课程后，请发送电子邮件至 cgsc-advise@udel.edu，以便我们将其计入您的学位审核。 prereq = 必须在注册指定课程之前完成课程 coreq = 课程可与指定课程同时完成
![arxiv：2308.14878v2 [cond-mat.mes-hall] 2024年4月4日](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b9791802aad50f784fff530df3a481d1afc2b89d.webp)
arxiv：2308.14878v2 [cond-mat.mes-hall] 2024年4月4日
简介。自从Øersted发现通过电流携带的线发现指南针的偏转以来，一直不断研究磁性自由度的电气操作。现代研究已经在旋转轨道相互作用[1-4]提供的磁电耦合上进行了促进，而近期有力的近期效率是针对没有旋转轨道耦合的系统中轨道自由度的电气操作[5-12]。这项工作集中在意识到Bloch电子对其质量中心具有轨道角（OAM）[13]的意识到，这部分与浆果曲率相关[14-18]。OAM会影响半经典量化[15，17，18]，有助于某些材料的磁化[19-21]，影响dirac材料的Zeeman分裂[22，23]，并归因于非线性磁铁抗性，valley-Hall-Hall-Hall-Hall效应，Valley-Hall效应[19,24,24,25]，以及Anomalos nerners nernSt效应[26]。
飞行计划快速指南
项目 18 其他信息 STS/ 特殊处理（见列表） PBN/ 基于性能的导航（见列表）。在第 10a 项中包含“R” h NAV/ 其他导航能力（见高级服务）见下文注释。 COM/ 其他通信能力。见下文注释。 DAT/ 其他数据应用（见 AC 90-117）。见下文注释。 SUR/ 其他监视。能力（例如 A2 RSP180） DEP/ 非标准出发（例如 MD24） DEST/ 非标准目的地（例如 EMI090021） DOF/ 飞行日期（YYMMDD，例如 121123） REG/ 注册（例如 N123A） EET/ 预计飞行时间（例如 KZNY0124） SEL/ SELCAL（例如 BPAM） TYP/ 非标准 AC 类型 CODE/ 飞机/S 模式地址（十六进制）（例如 A519D9） DLE/ 延误（修复时）（例如 EXXON0120） OPR/ 操作员，当 ACID 中没有显示时 ORGN/ 飞行计划制定者（例如 KHOUARCW） PER/ 性能类别（例如 A） ALTN/ 非标准备用（例如 61NC） RALT/ 航路备用（例如 EINN CYYR KDTW） TALT/ 起飞备选路线（如 KTEB）RIF/ 前往修订目的地的航线 RMK/ 备注 - 包括备注中指示的任何信息（如 NAS 字段 11）
参数 - 平行分布式变分量算法
变异量子算法（VQA）已成为一种有希望的近期技术，可以探索嘈杂的中间尺度量子（NISQ）设备上实用的量子优势。然而，由于反向传播的不可能和大量测量成本引起的参数训练过程效率低下，对VQA的大规模开发构成了巨大挑战。在这里，我们提出了一个参数并行分布的变分量子算法（PPD-VQA），以通过使用多个量子处理器进行参数并行训练来加速训练过程。为了在现实的噪声场景中维持PPD-VQA的高性能，提出了一种替代训练策略来减轻多个量子处理器之间噪声差异引起的加速度衰减，这是不可避免的共同的分布式VQA的常见问题。此外，还采用了梯度压缩来克服潜在的通信瓶颈。所达到的结果表明，PPD-VQA可以提供一个实用的解决方案，以协调多个量子处理器，以将多个量子处理器与大规模实词应用程序进行协调。