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2024年沥青混凝土质量控制计划大纲
2024 年沥青混凝土质量控制计划大纲 这些质量控制计划 (QCP)、项目摘要表和延长季节铺路计划大纲适用于 QCP 的沥青混凝土铺设部分，这些部分是规范要求由总承包商提交的。质量控制计划需要每年提交一次 - 可以进行修订/修订，并应根据需要提交。所有大纲格式都是必需的。它们应协助总承包商提供规范中一般描述所要求的指定信息，以评估沥青混凝土铺设过程中的铺设和压实操作的过程和组织。QCP 的有效期为一个日历年，并应在提交的日历年结束时到期。它应在施工前会议上或任何铺路活动开始前至少 30 天提交。要进行审查和批准，请将 QCP 提交至咨询团队邮箱：DOT.ConstrAT@ct.gov。每个特定项目都需要项目摘要表，其中包含项目特定信息。该计划应在铺路前会议时或之前提交。通常，该计划的长度为一 (1) 至两 (2) 页。在规范定义的延长铺路季节期间进行铺路的项目将需要延长季节铺路计划。通常，该计划的长度为一 (1) 页。可在此处找到此计划的可填写表格版本。项目摘要表和延长季节铺路计划也可发送到顾问团队邮箱进行审查。单独的概要要求如下所述：
![arXiv:2006.14440v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 25 日](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1de4021b5b38d2f6e3503ea979f8f43db4b56f13.webp)
arXiv:2006.14440v1 [quant-ph] 2020 年 6 月 25 日
2 v max ，其中 N 是系统尺寸，v max 是准粒子的最大群速度。在 T rev ≡ T dec 的复兴和衰变时刻，临界增强和减弱的特点是分别从有序相和无序相猝灭到量子相变，可以利用它来检测量子临界点（QCP）。在一些从 QCP 跨越的猝灭中，由于确定最大值导致局部可观测量从一个方向转向另一个方向，有时会出现非解析行为。我们将这种现象命名为动态 MQFI 转变，发生在临界时间 tc 。有趣的是，虽然 MQFI 动力学中不存在 Fisher 零点，但从动态量子相变中出现的第一个临界时间等于 MQFI 对数最小的第一个时间。此外，我们发现 MQFI 的长期运行表明 QCP 处存在非平衡量子相变的特征。我们还讨论了系统非平衡动力学中出现宏观叠加的概率。
t'Fermi-Hubbard模型
在量子临界点（QCP）的范式中，在高-T C超导体的现象学描述中取得了很大的成功，这是一种属于多种外来相的父母状态，其特征在于密集的纠缠和缺乏明确定义的Quasiparticles。然而，实际材料中关键制度的微观起源仍然是一个悬而未决的问题。另一方面，有一个流行的观点，即单频T -T'Hubbard模型是捕获超导化合物的主要相关物理的最小模型。在这里，我们建议QCP的出现与实际空间中的纠缠紧密相连，并确定其在孔掺杂T -t'Hubbard模型的相图上的位置。为了检测QCP，我们研究了四乘四分之二的plaquette中地点间量子相互信息的加权图，该图可以通过精确的对角化解决。我们证明，这种图的某些定量特征被视为复杂的网络，在模型的参数空间中表现出特定的子元素的特殊行为。这种方法使我们能够克服由有限尺寸效应造成的困难，并在小晶格上即使在无法访问相关函数的长距离渐近学的小晶格上，也可以识别过渡点的前体。
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氧化物界面超导相图中的多带效应
LaAlO 3 /SrTiO 3 和 LaTiO 3 /SrTiO 3 异质结构表现出由电子密度控制的复杂相图。 [1,2] 虽然系统在低密度下处于弱绝缘状态，但当通过静电门控（采用背栅、侧栅或顶栅结构）添加电子时，就会出现超导性[1,3,4]（图1）。当载流子密度（n 2D）增加时，超导 T c 升至最大值 c max T ≈ 300 mK，然后随着掺杂的进一步增加而降低。由此产生的圆顶状超导相图类似于在其他超导体家族中观察到的相图，包括高 T c 铜酸盐、Fe 基超导体、重费米子和有机超导体。 [5,6] 在氧化物界面相图中，普遍观察到两个明显的掺杂点：低密度下的量子临界点 (QCP)，它将弱绝缘区与超导区分开；最佳掺杂下的最大临界温度点 (c max T)，它定义了欠掺杂区与过掺杂区之间的边界。尽管进行了大量研究，但对这两个点的起源尚无共识。在 LaAlO 3 /SrTiO 3 异质结构中，电子
通过全息图确定量子临界点的石墨烯动力指数
强相关是一般物质阶段的特性，因为即使是弱相互作用的材料也可以在某个参数区域中强烈相互作用。当将费米表面（FS）调节为小或设计为平坦时，就会发生这种情况。金属中的库仑相互作用很小，仅仅是因为电荷是由粒子孔对筛选的，颗粒孔对筛选，在FS较大时会产生丰富的电荷。实际上，任何狄拉克的材料都与fs靠近狄拉克锥的尖端密切相关。在清洁石墨烯[1,2]和拓扑绝缘子的表面[3-5]中证明了这一点，可以通过全息理论[6-8]定量解释。在扭曲的双层石墨烯[9,10]中，由于形成了一个称为Moire晶格的有效晶格系统，因此出现了平坦的带，该系统的尺寸比原始晶格大。简而言之，强烈的相关现象是普遍存在的，其中传统方法的运作不佳。因此，已经渴望了一种新方法。很难用其基本构建块来表征强相互作用的系统（SIS），并且一个问题如何简化系统以仅用几个参数制作明智的物理学。一种可能的是，由于损失的通用性，它们在量子关键点（QCP）变得很简单
红山散装燃料储存设施
ACO 行政同意令（2023 年） AOC 行政同意令（2015 年） AST 地上储罐 ASTM 美国材料与试验协会 AVGAS 航空汽油 CNRH 夏威夷海军区司令 COPC 潜在关注污染物 CSM 概念场地模型 DLA 国防后勤局 DO 柴油 DOD 国防部 DOH 夏威夷卫生部 DON 海军部 EAL 环境行动水平 EPA 美国环境保护署 EPP 环境保护计划 EXWC 工程与远征作战中心 FLC 舰队后勤中心 FOR 燃油回收 FRP 设施响应计划 F-24 F-24 喷气燃料 F-76 船用柴油 HAR 夏威夷行政法规 HASP 健康与安全计划 HEER 危害评估与应急响应 IDW 调查衍生废物 JBPHH 珍珠港-希卡姆联合基地 JP-5 喷气燃料推进剂 5 号 JP-8 喷气燃料推进剂 8 号 JTF-RH 联合特遣部队-红色Hill LNAPL 轻质非水相液体 MOGAS 车用汽油 NAVFAC 海军设施工程系统司令部 NAVSUP 海军补给系统司令部 NSFO 海军特种燃料油 QA 质量保证 QC 质量控制 QCP 质量控制计划 RFI 信息请求 RHBFSF Red Hill 散装燃料储存设施 SECNAV 海军部长 SOP 标准作业程序
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为什么Daiichi Sankyo？• Company Overview......................................................................................................................................................................................3 • Values & Behaviors ......................................................................................................................................................................................4 • A Message from Our U.S. President.............................................................................................................................................................5 • How WeTHRIVE...........................................................................................................................................................................................6 • Why This Mid-Sized Company?
人工智能在高等教育中的持续崛起
简介和背景 几十年前，使用印刷地图是旅行的常态。今天，我们使用智能手机上的谷歌地图、苹果地图或其他路线导航应用程序到达目的地，并可以选择沿途调整路线以避免事故或施工等延误。这是怎么可能的？这是因为人工智能 (AI) 而成为可能，而且它似乎正在呈指数级增长。当人工智能聊天机器人 ChatGPT 于 2022 年 11 月推出时，它在 5 天内就吸引了超过 100 万用户。Instagram 和 Facebook 等其他应用程序花了数月时间才建立起如此庞大的用户群（技术台）。在为我们的小组项目研究这个主题时，我们发现了学校和校园运营单位使用人工智能的例子。但是，我们没有发现机构层面的中央政策或标准来指导其在课堂、研究和运营中的使用。与人工智能的惊人增长使用相比，这种缺乏或滞后的战略方向可能对北卡罗来纳大学 (UNC) 系统学校构成威胁。本研究论文探讨了人工智能的快速崛起，以及大学（特别是 UNC 系统内的大学）如何优化该技术的使用以确保未来的相关性。本文的重点主题是人工智能在高等教育和 UNC 系统中的当前用途、未来使用的机会、使用人工智能的风险和挑战以及减轻已知风险的策略。总的来说，人工智能是在机器中模拟人类智能，这些机器被编程为执行通常需要人类智能的任务。人工智能不是自动化。人工智能和自动化都依赖数据，并且都有精简的目标。除此之外，它们还有所不同。一旦有了数据需要处理，AI 系统就可以独立适应。(Glidden) 以下列表提供了 AI 功能的示例： • 语音识别，使机器能够识别和理解人类语音。手机、计算机和其他设备已经做到了这一点。• 计算机视觉，使机器能够解释和理解视觉信息（即QCP 扫描仪、指纹扫描仪、iRobot 吸尘器、自动驾驶汽车）。• 可以自主执行任务的智能机器人（即生物医学和医疗保健任务、制造业）。• 自然语言处理使机器能够理解、解释和生成人类语言。• 机器学习，使用算法从数据中学习并随着时间的推移不断改进。• 高级系统（即专家系统、推荐系统、智能代理）。UNC 系统服务于造福社会。由于人工智能对社会既有好的影响也有坏的影响，因此了解人工智能是什么以及如何使用它非常重要。这些包括但不限于工作自动化、工作功能和生产力的变化、学习新技能的需要、隐私和安全、偏见和歧视、改善健康结果，如更快更准确的诊断和个性化治疗计划。将人工智能引入高等教育机构对于未来的成功至关重要。对于学生来说，它可以大大增强教育支持和职业准备。人工智能可以支持