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有机材料的灵活热电设备
摘要：有机材料对热电应用，尤其是在柔性设备中具有巨大的预测，因为它们具有柔软和轻巧的性质。该领域的最新进展是通过有机热电材料和更有效的设备设计的增强来推动的。本评论提供了这些进步的全面概述。首先详细介绍了高效有机热电材料的演化和性能优化，并强调化学和物理修饰。该评论还深入研究了灵活设备的创新设计策略，涵盖了新的结构方法，性能建模和热管理技术。此外，它检查了3D打印和薄膜沉积等先进的制造过程。为了强调全球趋势和挑战，该评论整合了顶级研究机构的发现。评论项目在材料开发，表征技术和设备优化方面的未来突破，尤其是专注于PEDOT：PSS和PANI等材料的进步。它强调了提高电导率和Seebeck系数的策略。值得注意的是，创新的设备设计具有显着提高的能量转换效率，而数值模拟提高了输出电压和功率密度。此外，诸如3D打印和解决方案处理之类的尖端制造技术还促进了复杂结构的可扩展生产。总而言之，这些集体进步推动了用于多种应用的高性能，具有成本效益和可持续的热电技术，包括可穿戴电子产品，能源收集和热管理。
agnėAlminaitė，aistėSerapinaitė，MonikaJazdauskaitė，NeringaDūdaitė，Alexander Klimentov，Dangirašikšnienė，RasaSukackaitėThermo thermo thermo Fisher Sciention
lyo就绪的RPA套件可以成功执行多重RPA反应并在同一反应中扩增几个不同的扩增子。从各种DNA模板（来自1 ng金黄色葡萄球菌基因组DNA中的376 bp）放大了三个靶标，从1 ng的人类基因组DNA中获得了305 bp，从1 ng的人类基因组DNA和238 bp均来自1 ng铜绿假单胞菌基因组DNA的1 ng），四个靶标从各种RNA模板（从各种rna模板中得到1000 000 becies from viruts），从1 ng Chikungunya病毒RNA的含量为253 bp，来自1000份的寨卡病毒RNA和1000份SARS-COV-2 RNA的192 bp）。所有目标均以高特异性检测到没有任何非特异性产品（图5）。
格点规范理论中非平衡过程的量子热力学
核物理和高能物理的一个关键目标是从粒子物理的标准模型出发，描述物质的非平衡动力学，例如在早期宇宙和粒子对撞机中。通过格点规范理论框架，经典计算方法在这一任务中取得了有限的成功。格点规范理论的量子模拟有望克服计算限制。由于局部约束（高斯定律），格点规范理论具有复杂的希尔伯特空间结构。这种结构使平衡和非平衡过程中与储层耦合的系统的热力学性质的定义变得复杂。我们展示了如何使用强耦合热力学来定义功和热等热力学量，强耦合热力学是最近在量子热力学领域蓬勃发展的框架。我们的定义适用于瞬时淬灭，即在量子模拟器中进行的简单非平衡过程。为了说明我们的框架，我们计算了在与 1 + 1 维物质耦合的 Z 2 格子规范理论中淬灭期间交换的功和热。作为淬灭参数的函数，热力学量证明了相变。对于一般的热状态，我们推导出量子多体系统的纠缠汉密尔顿量（可用量子信息处理工具测量）与平均力的汉密尔顿量（用于定义强耦合热力学量）之间的简单关系。
相变驱动的可重构热电...
功率为 2.64 nW/Hz 1/2，在 0.3 THz 时超快响应时间为 2.5 μs。热介导的 CDW 跃迁允许对设备功能进行微调，在单一架构中集成传感、逻辑和内存。这种方法摆脱了传统的冯·诺依曼架构，通过局部的传感器内计算解决了能源效率和延迟瓶颈，从而实现了范式转变。此外，我们的研究结果深入了解了 CDW 系统中对称性破坏机制、量子相干性和非平衡动力学的相互作用，阐明了驱动设备性能的潜在物理原理。多场控制下电阻状态的长期保持和强大的相位稳定性证明了基于 CDW 的设备用于安全通信、加密处理和可编程光电逻辑的可行性。这些结果强调了 CDW 驱动的热电逻辑系统在推进太赫兹光电网络方面的变革潜力，同时拓宽了对凝聚态物理学中相关量子现象的理解。
温度测量咨询委员会（CCT）
成员：M. Akoshima（NMIJ/AIST）、K. Anhalt（PTB）、S. Bell（NPL）、RA Bergerud（JV）、R. Caballero Santos（CEM）、V. Cabral（IPQ）、D. Cardenas-Garcia（CENAM）、D. del Campo Madonado（CCT 主席、CEM / CIPM）、EJUSA（EJU）、YN. MC、A*STAR）、X. Feng（NIM）、V. Fernicola（INRIM）、J. Ferreira（IPQ）、V. Fuksov（VNIIM）、C. Gaiser（PTB）、R. Gavioso（INRIM）、B. Hay（LNE）、F. Jahan（NMIA）、S. Janssens（MSL）、M. Kalemci（UME）、Y.-G. Kim（KRISS）、L. Knazovicka（CMI）、S. Kondratiev（VNIIM）、T. Kopunec（SMU）、VG Kytin（VNIIFTRI）、S.-W. Lee（KRISS）、W. Lei（NMIA）、X. Lu（NIM）、G. Machin（NPL）、MI Maniur（SMU）、JM Mantilla（CEM）、M.-J. MartínHernández（Cem），E。Martines-Lopez（Cenam），B。MascarenhasLozano（Inmetro），A。Merlone（Inrim），C。Meyer（Nist），MJT Milton，MJT Milton（BIPM），BIPM主任，R。Mokhutsoane（R.Mokhutsoane（Nmisa），R.R.R.R.Moretz soher（NMI） RC），AA Falnes Olsen（JV），M。Panman（VSL），P。Pavlasek（SMU），J。Pearce（NPL），A。Peruzzi（NRC），A。Rakonjac（MSL），P。Rourke（NRC），M.Sadli（Lne-LCM/CNAM） Nift），F。Sparasci（LNE），R。Strnad（CMI），S。Tabandeh（Mikes），W。Tew（Nist），E。Vander Ham（Nmia），M。Vinge（vniiftri），L。Wang（a*star），I.Yang（Kriss），S.Yang（Kriss），S。YeYe（N. n. ye）。
如何引用这篇文章Mhammed A.，Zghair A.，Essa A.，Jawad A.，Abed M.，Batool M.，Jasim L.等速和热力学分析Azur C Dye AD
水污染是当今社会的关键挑战之一。染料是抗性降解的致癌污染物，从水中清除它们的吸附性需要一些吸附剂，具有较高的吸附效率。当前的研究重点是将硫糖染料的吸附去除到氧化石墨烯 - 羧甲基纤维素 - 丙烯酰胺（go/p（cmc-co-am））纳米复合材料通过自由基共聚过程合成的纳米复合材料。批处理吸附研究是为了苦苦理解染料浓度和温度对吸附效率的影响。浓度研究和温度的数据应用于不同的等温模型和热力学研究。结果表明，Freundlich等温模型最适合吸附数据（R²= 0.9219），突出了异质吸附。此外，高温会导致降低吸附能力，从而揭示了吸附过程的放热性质。热力学上，该过程本质上是自发的和放热的，在温度范围内熵的降低。总体而言，结果显示了GO/P（CMC-CO-AM）纳米复合材料对从水吸附的Azure C染料的有效性。
量子 Souriau 李群热力学
量子 Souriau 李群热力学：具有新见解和新结果的全面综述 1969 年，Jean-Marie Souriau 在几何力学框架内引入了“李群热力学”，为统计力学提供了一种新方法。F. Barbaresco 及其合作者已经证明了 Souriau 模型在信息几何和几何深度学习等各个领域的适用性。本文全面回顾了 Souriau 的辛模型向量子信息理论的扩展。在 F. Barbaresco 和 F. Guy-Balmaz 的工作基础上，他们强调了量子信息几何和李群热力学之间的强烈相似性，本综述探讨了李代数的酉表示的作用以及 Fisher 度量和 Bogoliubov-Kubo-Mori 度量之间的等价性。除了综述之外，本文还介绍了通过整合量子热力学的现代发展进一步扩展经典 Souriau 框架的新结果。具体来说，这项工作将“量子李群热力学”与共伴生轨道的几何学联系起来，利用基于凯勒结构的混合量子态几何框架。该框架包含辛形式、近复结构和黎曼度量，全面刻画了混合量子态的空间，为量子热力学的底层几何结构提供了更深入的见解。
人工智能对现代热力学的影响
人工智能 (AI) 与热力学之间的交叉点正在迅速发展，为研究和应用开辟了新的途径。热力学是研究能量转换及其规律的学科，传统上基于既定原理和经验数据。然而，随着人工智能（尤其是机器学习 (ML) 算法）的出现，它有可能彻底改变我们对热力学建模、优化和实验分析的方法。传统上，热力学模型基于既定方程和经验关系。这些模型可能受到其所需的假设和现实世界系统的复杂性的限制。人工智能，尤其是通过机器学习技术，可以开发出更灵活的模型，这些模型可以适应数据并从数据中学习。例如，深度学习算法可以处理大型数据集以识别传统建模方法可能不明显的模式和相关性。这种能力在许多变量以非线性方式相互作用的复杂系统中特别有用。通过在现有热力学数据上构建人工智能模型，研究人员可以创建预测模型来描述系统的行为并优化条件以实现预期结果。
