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高级产妇年龄改变干细胞-EPRINTS SOTON
Pooja Khurana 1，Neil R. Smyth 1，Bhavwanti Sheth 1，Miguel A. Velazquez 2，Judith J. Eckert 3和7
探测无序量子的空穴自旋输运 - ePrints Soton
摘要。由于无序量子点的强轨道量子化，在标准 p 型硅晶体管中可以实现单空穴传输和自旋检测。通过使用充当伪栅极的阱，我们发现了表现出泡利自旋阻塞的双量子点系统的形成，并研究了漏电流的磁场依赖性。这使得可以确定空穴自旋状态控制的关键属性，其中我们计算出隧道耦合 tc 为 57 µ eV，短自旋轨道长度 l SO 为 250 nm。使用无序量子点时，界面处表现出的强自旋轨道相互作用支持电场介导控制。这些结果进一步激励我们，可以使用易于扩展的平台（例如行业标准硅技术）来研究对量子信息处理有用的相互作用。
doi：10 -Eprints Soton-南安普敦大学
M. E. Potter, D. J. Stewart and R. Raja Department of Chemistry, University of Southampton, Highfield Campus, Southampton, Hampshire, SO17 1BJ, UK E-mail: M.E.Potter@soton.ac.uk K. Ignatyev Diamond Light Source, Harwell, Didcot, Oxfordshire, OX11 0DE, UK T. Bradley and P. J.A. Sazio光电研究中心，南安普敦大学，Highfield Campus，Southampton，Hampshire，SO17 1BJ，UKA. Sazio光电研究中心，南安普敦大学，Highfield Campus，Southampton，Hampshire，SO17 1BJ，UK
科学发现网络+的人工智能 - ePrints Soton
更大的图景 AI3SD Network + 的创建旨在利用新的 AAI 技术加速科学发现。尽管在短期内产生了有益的影响，但这一广阔领域仍有许多未解决的挑战。至关重要的是，这项工作的轨迹必须继续下去，鼓励进一步合作，帮助资助接受者发挥潜力，并为 AAI 科学发现社区创造重要资源。我们的 AI3SD 理念的一个核心方面是人为因素在人工智能中的重要性，因此 AAI 科学发现是我们的口头禅。对于任何需要道德考虑或增加人类智能的决策，人类必须保持参与。AI3SD 方法结合了人类和机器智能的最佳功能，使用透明、负责任和可解释的 AAI 显着加速科学发现。我们的目标是通过丰富的资源和有用的成果完成 AI3SD 的第一任期，使成员能够在化学品和材料发现领域朝着联合国可持续发展目标迈进。只有当成员和组织者共同努力实现 AAI 时，AI3SD 才能保持可持续发展。
复制数据的分布式量子证明-Eprints
本文解决了检查网络几个节点上复制的大数据集的所有副本的问题。复制品可以位于远处节点的事实可防止系统在本地验证其平等性，即通过让每个节点仅咨询其附近的节点。另一方面，仍然可以将证书分配给节点，因此可以在本地实现验证复制品的一致性。但是，我们表明，由于复制的数据是大的，包括分布式的Merlin-Arthur协议在内的经典认证机制，因此不能同时保证良好的完整性和合理性，除非它们使用非常大的证书。本文的主要结果是分布式的量子Merlin-Arthur协议，使节点能够基于小型证书，以及在邻居之间的一轮消息交换中共同检查复制品的一致性，并带有简短消息。尤其是，认证大小的数据集的大小是对数，这比经典的认证机制具有指数优势。我们提出了另一个基本量子原始词（称为掉期测试）的用法，以显示我们的主要结果。
材料化学 A - ePrints Soton
在溶剂热条件下，使用 SnCl 4 和 LiNH 2 前体，开发了一种合成尖晶石结构 Sn 3 N 4 的简单且可扩展的新方法。生产了晶粒尺寸 <10 nm 的纳米晶体 Sn 3 N 4，并作为钠半电池的阳极材料进行了测试，结果表明，在 50 次循环中测得的可逆（脱钠）容量非常高，约为 850 mA hg -1，这是除钠本身之外的钠阳极的最高可逆容量。原位 X 射线吸收光谱和 X 射线衍射表明，电化学反应是可逆的，并且 Sn 3 N 4 在重新氧化后会恢复。X 射线衍射表明，与 Sn 3 N 4 反射相关的峰在放电（还原）过程中变窄，证明较小的 Sn 3 N 4 颗粒主要参与电化学反应，并且峰的加宽在氧化后可以可逆地恢复。近边 X 射线吸收数据 (XANES) 分析表明，Sn 的氧化态在还原过程中降低，在氧化过程中几乎恢复到初始值。DFT 计算表明，Na 插入 Sn3N4 表面，然后用 Na 取代四面体 Sn 在能量上是有利的，而从还原电极的扩展 X 射线吸收精细结构 (EXAFS) 测量分析中获得了四面体 Sn 从尖晶石 Sn3N4 结构中去除的证据，这也表明氧化结束时恢复了原始结构。DFT 还表明，Na 取代 Sn 仅在 Sn3N4 表面有利（对块状 Sn3N4 不起作用），这与电化学表征一致，即控制纳米颗粒尺寸对于充分利用 Sn3N4（从而实现高容量）至关重要。
人工智能和增强 - ePrints Soton
1 活动详情 ........................................1 2 欢迎和介绍 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.1 3 复杂有机合成的计算机辅助设计，50 年后 .........1 4 收集分子：使用最少数据的表示和机器学习 ...4 5 用于学习异常值的 ML 和结构化矩阵方法简介 ......7 6 将AI应用于荒野中的逆向合成 ...................11 7 化学中的可重复性 ..............................13 8 在近期量子计算机上进行精确的激发态计算 ........14 9 理解预测路线：在 SciFinder 中使用数据作为预测的证据 .。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>..........16 10 假反应对于有效的数据驱动逆合成的重要性是什么分析？.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。...... div>........17 11 将人工智能与化学中的结构化高质量数据相结合：提供出色的预测化学应用 ............. div>...17 12 从数据中获取情报：迈向有机金属催化预测 .. < /div>......18 13 化学本体与人工智能 .......... div>............21 14 UDM：社区-驱动的数据格式，用于交换全面的反应信息。.....。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。.........24 15 通过机器学习进行逆合成 ..........................26 16 从机制到反应选择性 ..........................29 17 使用混合机械和机器学习模型进行过程化学中的反应预测 ........。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。......31 18 从专利文献中自动挖掘 930 万个反应的数据库，并将其应用于合成规划 ................33 19 语义实验室 ................................37 20 ASKCOS：数据驱动的化学合成 .........。。..............38 21 将人工智能与强大的自动化化学相结合：人工智能驱动的路线设计和自动化反应和路线验证 .........。。。。。。。。。。。。。。。42 22 用于运行化学程序的非确定性化学计算机。。。。。。。.....45 23 数据驱动的催化还原胺化反应探索 ........48 24 用于有机合成的机器辅助流动化学 ................50 25 编码溶剂和产品结果以改进反应预测系统 ..51 26 用于定向执行和优化化学反应的进化计算策略和反馈控制 ..............................54 27 通过金属驱动的自组装进行计算设计：从分子构建块到新兴功能材料。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。56 28 评估加氢反应条件的预测模型 ..........59 29 面向执业化学家的逆合成软件：在实验室中验证的新颖高效的计算机途径设计 。....................。。。61 30 结论。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63 参考文献。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。63
仅供同行评审 - ePrints Soton
摘要 共生模拟系统 (S3)，有时也称为“数字孪生”，可实现物理系统与其计算模型表示之间的交互。为了支持运营决策，S3 使用通过传感器收集的物理系统的实时数据。这些实时数据还保存在企业数据存储系统 (EDSS) 中，因此可以用作未来使用的历史数据。然后，实时数据和历史数据都用作 S3 不同组件的输入，S3 通常包含几个模块：数据采集、模拟、优化、机器学习和“执行器”。当 S3 和系统之间没有人工代理时，需要后者。考虑到当今智能系统生成的数据量，S3 需要与 EDSS 结合使用。此外，S3 可能会产生大量需要存储的输出数据，因为这些数据可能会被机器学习模块重复使用，使 S3 在动态场景中具有自适应性。为了支持实时运营决策（特别是在工业 4.0 应用中，例如智能城市、智能工厂、智能交通系统和数字供应链），本文提出了 S3 的通用系统架构，并讨论了其在 EDSS 中的集成。此外，本文回顾了 S3 的最新进展，并分析了这些系统如何与 EDSS 交互以使实时决策成为现实。最后，本文还指出了 S3 中的几个研究挑战。
能量 - ePrints Soton - 南安普顿大学
摘要：社区能源市场 (CEM) 为社区参与者提供了交易机会，以实现节约和利润。然而，市场设计和参与者的行为是决定此类市场成功的关键因素。为此，本研究提出了一个 CEM 模型并进行基于代理的模拟，以研究 CEM 对消费者和产消者的好处。拟议的市场结构是提前一小时的定期双向拍卖。特别是，提出了激励向社区提供能源供应和投资能源储存的市场规则。此外，还引入了一种利用存储设备创造的能源灵活性的交易策略。最后，除了提前一小时的市场之外，我们还将逐分钟平衡作为 CEM 能源交换机制的一部分。引入平衡方法是为了解决供需时间差造成的社区预算赤字。与现有方法类似，拟议的市场可为消费者节省成本，为产消者带来利润，同时将能源供应商的财务收益百分比从 50% 提高到 60-96% 之间（具体取决于社区配置）。此外，市场模型考虑了供需的不确定性，并提出了一种克服社区预算赤字的方法。