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缓解 NCM 811 方形电池的热失控蔓延
H. Niu, C. Chen, Y. Liu, L. Li, Z. Li, D. Ji, X. Huang (2022) 通过以下方法缓解 NCM 811 方形电池的热失控蔓延
用于表面码解码的广义信念传播算法
信念传播 (BP) 是一种众所周知的低复杂度解码算法，对重要的量子纠错码类别具有很强的性能，例如随机扩展码的量子低密度奇偶校验 (LDPC) 码类。然而，众所周知，在面对拓扑码（如表面码）时，BP 的性能会下降，其中朴素 BP 完全无法达到低于阈值的状态，即纠错变得有用的状态。之前的研究表明，这可以通过借助 BP 框架之外的后处理解码器来补救。在这项工作中，我们提出了一种具有外部重新初始化循环的广义信念传播方法，该方法可以成功解码表面码，即与朴素 BP 相反，它可以恢复从针对表面码定制的解码器和统计力学映射所知的亚阈值状态。我们报告了独立位和相位翻转数据噪声下的 17% 阈值（与理想阈值 20.6% 相比），以及去极化数据噪声下的 14% 阈值（与理想阈值 18.9% 相比），这些阈值与非 BP 后处理方法实现的阈值相当。
使用引导的Fluxon繁殖
我们在固态中提出了循环制冷，在II型超导体中采用了磁场涡流气体（也称为频线）作为冷却剂。通过设想由绝热和等温臂组成的赛马几何形状来实现的制冷周期，并刻在II型超导体中。通过在样品中施加外部电流（在Corbino几何形状中），可以实现赛马场中的隆克子的引导传播。磁场的梯度设置在赛道上，使一个人可以绝热冷却并加热伏克子，随后将热量与冷热储层交换。我们表征了S -Wave和D波配对对称性的热力学上的制冷周期的稳态状态，并呈现其功绩的形式，例如传递的冷却能力，以及性能的系数。我们的冷却原理可以通过在常规稀释冰箱中可实现的基础温度下方进行局部冷却来提供明显的冷却，以实现芯片微冰期目的。我们估算单位区域的冷却功率的NW / mm 2，假设隧道与〜m µm 2 < / div>
海洋种子饲养和繁殖高级盆栽混合物
小溢出物穿着防护设备，以防止皮肤和眼睛污染。避免吸入蒸气或灰尘。用吸光剂（干净的抹布或纸巾）擦拭。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。所有未受保护的人员的大量溢出。溢出时湿滑。避免发生事故，立即清理。穿防护设备，以防止皮肤和眼睛污染和灰尘吸入。锻炼风或增加通风。用湿吸收（惰性材料，沙子或土壤）覆盖。扫掠或真空，但避免产生灰尘。收集并密封正确标记的容器或鼓以处置。如果发生了农作物，下水道或水道的污染，请建议当地的紧急服务。危险货物 - 初始紧急响应指南编号：不适用
在具有弱初始条件的相对熵中混乱的传播∗
由于随机噪声的正则化作用，提出了对平均值相互作用粒子系统的定量熵类型传播。与现有结果相对熵的混乱传播的现有结果不同，我们取代了相互作用粒子的初始分布与限制McKean -Vlasov SDES的有限相对熵，而有限的L 2 -Wasserstein距离 - 在某种意义上削弱了初始条件。Furthermore, a general result on the long time entropy-cost type propagation of chaos is provided and is applied in several degenerate models, including path dependent as well as kinetic mean field interacting particle system with dissipative coeffcients, where the log-Sobolev inequality for the the distribution of the solution to the limit McKean-Vlasov SDEs does not hold.
稳定驱动的McKean-Vlasov Sdes
摘要。我们考虑了一般的McKean-Vlasov随机分化方程，该方程是由旋转变体α-稳定过程驱动的，α∈（1，2）。我们假设分支系数是身份矩阵，并且漂移是有界的，并且在某种意义上，相对于空间和测量变量，Hölder是连续的。这项工作的主要目标是证明相关均值相互作用粒子系统的混乱估计值的新弱传播。我们还对一个粒子的密度与限制麦基恩 - 维拉索夫SDE的密度之间的差异建立了一个重点控制。我们的研究依赖于与麦凯恩·维拉索夫（McKean-Vlasov）随机差异方程相关的正规化支持和半群的动力学，该方程的作用于在pβ（r d）上定义的函数，概率的空间在r d上具有r d的概率测量空间。更准确地说，半群的动力学是由在条[0，t]×pβ（r d）上定义的向后的kolmogorov偏差方程来描述的。
编程非线性传播，用于有效的光学学习机
摘要。由于限制了诸如耗电耗电和可扩展性之类的限制，因此对较大的机器学习模型的培训和推断需求不断增加。光学器件是提供较低功率计算的有前途的竞争者，因为通过非吸收介质的光传播是无损操作。但是，要用光进行有用的高效计算，在光学上产生和控制非线性是一种仍然难以捉摸的必要性。多模纤维（MMF）已证明它们可以提供平均功率的微小效应，同时保持并行性和低损失。我们提出了一种光学神经网络体系结构，该体系结构通过通过波前形状控制MMF中超短脉冲的传播来执行非线性光学计算。使用替代模型，发现最佳参数集可以用电子计算机最少利用来为不同的任务编程此光学计算机。与同等执行的数字神经网络相比，模型参数数量的显着降低了97％，这导致总体上99％的数字操作减少。我们进一步证明，还可以使用竞争精确的精度执行完全的光学实现。
具有极低传播损耗的氮化硅光子平台
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无人机空对地传播信道建模调查
摘要 — 近年来，无人机（UAV）的使用急剧增加，尤其是小型无人机，因为它们价格实惠、易于获得且易于操作。无人机的现有和未来应用包括远程监视和监控、救援行动、包裹递送和通信回程基础设施。此外，无人机被视为 5G 无线技术及其他技术的重要组成部分。无人机的独特应用场景需要精确的空对地 (AG) 传播信道模型来设计和评估用于控制/非有效载荷以及有效载荷数据传输的无人机通信链路。与地面传播模型相比，这些 AG 传播模型尚未得到详细研究。本文对可用的 AG 信道测量活动、大规模和小规模衰落信道模型、它们的局限性以及无人机通信场景的未来研究方向进行了全面的调查。索引术语 — 空对地 (AG)、信道测量、信道建模、无人机、大规模和小规模衰落、探测、无人机 (UAV)。
CAS12A R环的结构基础在DNA裂解途径上
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月13日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.13.13.532460 doi：Biorxiv Preprint