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硬技术创新的技术经济分析
大型化工和石油公司已经使用了数十年 TEA（尽管一些从业者使用了不同的名称，例如集成流程和成本建模）。在陶氏、康菲等公司，它是评估新技术潜力和为研发决策提供信息的标准做法。（本文采访了两位前陶氏工程师，作者从一位前康菲工程师和高管那里了解到 TEA。）然而，这些公司的 TEA 团队似乎孤立无援，严重依赖专有信息。
引用Golomingi M，Kohler J，Lamers C，Pouw RB，Ricklin D，Dobo´J，Ga´l P，Pa´l G，Kiss B，Dopler A，Schmidt CQ，Schmidt CQ，Hardy ET，Lam W和Schroede W和Schroede
补体系统是先天免疫系统的一部分。主要称为导致膜攻击复合物（MAC）形成的过程，该过程破坏了靶细胞触发细胞裂解和死亡的细胞膜，但补体系统具有额外的效应子功能，例如靶向细胞的分配和促进渗透量（1，2）。止血是导致受伤血管出血的过程。它是通过三个主要步骤开始的：血管收缩，血小板塞的形成和纤维凝块形成由凝结级联反应介导的（3）。补体系统和凝结级联反应依赖于丝氨酸蛋白酶的顺序激活，并要求在露天或改变的表面被激活，并为外部威胁提供先天的防御。总结了许多评论（4-6）中，补体和凝结系统之间存在广泛的串扰，这并不奇怪，因为它们具有共同的进化起源（7）。For example, complement components such as C3, C4, C5a and factor B (FB) are found in thrombi ( 8 ) and we previously showed that mannose-binding lectin (MBL) of the lectin pathway (LP) of complement activation co-localises with activated platelets and von Willebrand factor (vWF) in a microvascular bleeding model ( 9 ).MBL相关的丝氨酸蛋白酶1和2（MASP-1，MASP-2）的凝集素途径已显示与活化的血小板结合（10）和C3结合VWF（11）。补体和凝结级联反应的激活也导致血细胞和内皮细胞的激活，结果此外，已显示替代补体途径（AP）在锚定在内皮细胞上的超大VWF多聚体上组装和激活（12）。我们先前表明MASP-1可以激活凝血酶原（13），并且对MBL和MASP-1的抑制会在微血管出血模型中降低损伤部位的纤维纤维形成和/或血小板激活（9）。
硬件中的PQC过渡：处理器，SOC，物联网，安全元素
n（3 + 0.002 lg n）逻辑 /抽象盘（也是2N）逻辑Qubits×2（d + 1）2个物理量子； d =代码区。= 27对于n = 2048 n 2（500 + lg n）toffoli门（“算术操作”）n 3（0.3 + 0.0005 lg n）测量深度（“时间”）[Häner等人，2020年，2020年]估计8n + 10.2 lg n逻辑Qubits n lg n逻辑Qubits对于N级纤维纤维纤维cur。破坏椭圆曲线在类似的经典安全级别似乎更容易。
- HRBX01K02 ABB CAMBID™Symphony®加上硬件...
CRBX01光纤中继器模块每个远程链接最多可支持60 hn800设备。光纤HN800总线是一个星形的（点对点），每个控制器最多8个遥控链接。每个远程链接最多支持60 HN800设备（SD系列IO或通信模块。使用带有CRBX01的62.5/125 µm多模式光纤电缆，每个链路最多可长3.0 km。
- AO01 ABB Ablice™Symphony®和硬件选择器
AO01模拟输出模块最多可达16个高水平，组隔离，模拟输出字段信号。每个通道均可独立配置4至20 mA或1至+5 VDC范围。FC 221（I/O设备定义）设置AO模块操作参数，并使用FC 223（模拟输出CH）配置每个输出通道，以设置Indivdual输出通道参数，例如工程单位，高/低警报限制，与控制器丢失的情况下，默认值等。
使用 IBM 量子计算机模拟器和 IBM 量子计算机硬件将量子机器学习应用于 LHC 的高能物理分析
我们小组率先在 LHC 的高能物理分析中使用量子机器学习 (QML)。我们已在门模型量子计算机模拟器和硬件上成功将几种 QML 分类算法应用于 ttH（与顶夸克对相关的希格斯粒子生成）和希格斯粒子到两个μ子（希格斯粒子与第二代费米子的耦合）这两项最近的 LHC 旗舰物理分析。模拟研究已使用 IBM Quantum Framework、Google Tensorflow Quantum Framework 和 Amazon Braket Framework 进行，并且我们已实现良好的分类性能，其性能类似于目前在 LHC 物理分析中使用的经典机器学习方法，例如经典 SVM、经典 BDT 和经典深度神经网络。我们还使用 IBM 超导量子计算机硬件进行了研究，其性能令人鼓舞，并且接近 IBM 量子模拟器的性能。此外，我们将研究扩展到其他 QML 领域，例如量子异常检测和量子生成对抗，并已取得一些初步成果。此外，我们还使用 NVIDIA cuQuantum 和 NERSC Perlmutter HPC 克服了大量子比特（25 个量子比特或更多）和大量事件情况下的密集计算资源挑战。
开源硬件和国家新载体......
本文由 SCSP 高级研究员 Rick Switzer 撰写，他正在美国国务院休假一年。在加入 SCSP 之前，Rick 是国家情报大学的国务院客座教授，教授有关中国经济和创新体系的研究生课程。Rick 还曾担任国务卿政策规划委员会成员。2018 年至 2019 年，他担任国防部高级国务院顾问，与空军和陆军合作。此前，他曾担任中国驻北京大使馆环境、科学、技术和卫生公使衔参赞，该大使馆是世界上最大的科学部门。在加入政府之前，Rick 共同创办了一家无线技术初创公司，并在加州大学进行创新政策研究。