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阐明半纤维素热解的复杂性
首次，对关键生物量成分的热解的完整表征 - Xylan（基于戊糖基的硬木半纤维素的代表）和葡萄糖植物（基于己糖的软木半纤维素的代表）是通过基于tga（themogravimetric actalric forsy for for for for for for themogravimetroce for for themogravimetroce for for for for forsal actal finsiS for for for for for forsal forsy for forsal finsiS for for for forsal finsiS for for for forsal-ysiss），以前获得的代表。同时实现了左右的质量收益率，液相，液相的质量产物的质量收益率的详细量化，同时达到了质量平衡，从而提供了独特的动力学信息。热解测试也在固定床反应器中进行，以探索更大的尺度并验证基于TGA的方法。在两个尺度上，不同的分析技术（在线MS，离线GC-FID/MS，Karl Fischer滴定）和采样方案（冷冷凝器，吸引人陷阱，蒸气打印机，燃气袋）进行调整以实现质量平衡和严格的产品概况的调整。当纤维素的热解（选择为参考系统） - 最大化生物油的产生（主要是左旋葡聚糖），而Xylan的热解会导致固体，液体和气体相之间的均匀分布，并且在C 1 -C 9范围内均匀地跨越了固定的氧气。有趣的是，葡萄糖干在纤维素和Xylan之间显示出中间行为，反映了其中间化学结构。拉曼和对收集的炭样品的氧化分析表明，与纤维素相比，半纤维素的固体残留物的有序和灰分较高。使用最近的集团动力学模型的预测来基准针对半纤维素热解的先前艺术。新信息的丰富性和全面性显然出现并铺平了动力学建模底层的途径。
经济计算，复杂性和网络共产主义
摘要：对于奥地利学校来说，有效分配稀缺资源的问题本质上不是计算（收集和处理数据的能力），而是经济 - 企业家（人类评估和围绕新的目的和生产活动的方式）的问题，并且只能通过交流和私有财产权解决，从而使市场成为实验性和现实的过程。本论文有两个变体：米西主义强调经济计算作为在不确定性条件下做出的企业家评估的作用；哈耶克人在面对代理人的认知极限（不可能的情况下）的企业家的协调作用。在本文中，我们在其变体中表明了这一论文的不一致性，并认为网络共产理论提供了一种解决方案，将技术和制度响应结合在一起，不仅是分配问题的计算复杂性。
量子伪随身和经典复杂性
伪随机性是复杂性理论和密码学中的关键概念，捕获了似乎随机与计算结合的对手的概念。最近的作品将计算伪随机性的理论扩展到了量子对象，特别关注类似于HAAR度量的量子状态和单一转换[JLS18，BS19，BFV20]。ji，liu和song [jls18]定义伪兰态（PRS）合奏，为量子状态的一个钥匙家族{| ϕ k⟩}k∈{0，1}κ，从集合中的状态可以在κ中产生。从多项式的许多副本中，ϕ k⟩。他们还定义了一个伪和统一转换（PRU）的集合，就像一组有效实现的单一转换，这些变换在计算上与HAAR量度无法区分。这些定义可以分别视为伪元发生器（PRGS）和伪andom函数（PRFS）的量子类似物。然后，作者提出了假设存在量子安全单向功能的PRSS的结构，并且还为他们猜想的PRU提供了候选PRUS的结构。已知伪随机状态和统一的几种应用。PRS和PRS在量子算法中很有用：在需要与HAAR度量近似的计算应用中，PRS和PRU可能比T -deSigns更有效，这些设计与HAAR度量相似的信息理论近似与T -Chise Indepen -dent -dent的功能相似。1此外，可以使用PRS和PRU（包括量子货币计划，量子承诺，安全的多方交流，一次性的数字签名，某些形式的对称对称性键加密等[JLS18，AQY22，AQY22，MY22B，BCQ23，My223，My23，My233）来实例化多种加密原始。最后，Bouland，Fe Q e Qulan和Vazirani [BFV20]在ADS/CFT对应关系中与所谓的“蠕虫孔生长悖论”之间建立了基本联系。
多域复杂性和战略稳定性...
Anna Peczeli，Brian Radzinsky和Bradon Williams撰写的布拉德·罗伯茨（Brad Roberts）的介绍将军事竞争扩展到新的技术领域，例如网络空间和外太空，对这种竞争和能力对战略稳定的影响引起了人们的关注。这种担忧反映在旨在理解这些新竞争形式的性质，相关风险以及减少或消除这些风险的可能手段的奖学金的平行爆炸中。由此产生的研究和出版物的数量迅速增长，产生了许多有价值的见解和政策建议。，但文学的数量已经逐渐发展到那些寻求进行主要见解和主要辩论的主要见解的非专业主义者而言是压倒性的。此外，对于有兴趣的决策者而言，文献往往以两种方式下降。许多学术文献都是高度专业化的，这对于非专业主义者来说是无法访问的。，它重点放在单个技术上，而不是在政策制定者经历的那样放在他们的复杂互动上。为了阐明那些主要的见解和辩论的水流，我们选择了一部分文献（约75个项目），并以分类结构进行组织。我们选择的文献已经强调了超出单个技术及其影响的项目，以探索多种技术之间的复杂相互作用。我们还强调了有关对战略稳定性影响的核心主张的项目。遵循分析师在战时的主要利益我们尚未试图确定每项推进一条特定论证的研究，即一个或两个足以满足我们试图组装的智力图的论点。我们借鉴了包括来自欧洲的许多人的英语来源。我们认识到，俄罗斯，中国人和其他非西方专家（包括东亚的美国盟友）产生了重要的文献，并设想探索文学作为可能的后续活动。本文档借鉴了2020年底的文献。这里开发的分类学借鉴了冲突的范围。该频谱包括三个阶段：和平时期，危机和战争。
量子电路的统计复杂性
在理论机器学习中，统计复杂性是衡量假设空间丰富性的概念。在这项工作中，我们将特定的统计复杂性量度（即Rademacher复杂性）应用于量子计算中的量子电路模型，并研究统计复杂性如何取决于各种量子电路参数。，我们研究了统计复杂性对量子电路的资源，深度，宽度以及输入和输出寄存器的数量的依赖性。为了研究统计复杂性如何通过电路中的资源扩展，我们基于（p，q）组规范引入了魔术的资源度量，该魔法量化了与电路相关的量子通道中的魔术量。这些依赖性在以下两个设置中进行了研究：（i）整个量子电路被视为单个量子通道，以及（ii）量子电路的每一层被视为单独的量子通道。我们获得的界限可用于根据其深度和宽度以及网络中的资源来限制量子神经网络的能力。
如何支持增加的复杂性
-Acalabrutinib -Axibabtagene ciloleucel ** - copanlisib -duvelisib -ibrutinib * -Mogamulizumab -nivolumab -nivolumab * -obinutuzumab * -pembrolizumab -pembrolizumab * -polatuzumab vedotin -piotin -piiq -tisageNleceNleceNleceNleceNleceLeceLibrut -Zan -liceceliucel ** - tafasitamab -cxix -tazemetostat -Brexucabene autoleucel ** - selinexor
量子复杂性生长的模型
摘要：量子复杂性的概念具有跨越理论计算机科学，量子多体物理学和高能量物理学的深远影响。单位转换或量子状态的量子复杂性定义为执行单一或准备状态的最短量子计算的大小。可以合理地期望由混乱的多个体内汉密尔顿人控制的量子状态的复杂性随着时间的推移而生长，这是在系统大小中指数的时间。但是，由于很难排除提高计算效率的捷径，因此众所周知，很难在没有做出其他假设的情况下对特定校级或州的量子复杂性下降范围。走得更远，可能会研究更多复杂性增长的通用模型。我们提供了复杂性生长与统一k设计之间的严格联系，捕获单一群体的随机性的集合。这种联系使我们能够利用有关设计增长的现有结果来得出有关复杂性增长的结论。我们证明，局部随机量子电路会产生统一的转换，其复杂性长期存在线性增长，反映了人们在混乱的量子系统中期望的行为，并验证了布朗和苏斯金德的猜想。此外，基于最佳区分测量值，我们的结果适用于量子复杂性的强烈定义。
解析社区微电网的复杂性
在现有电网中实施的社区微电网可以满足《巴黎协定》规定的两个发展目标：1. 通过增加可再生能源的使用来减少温室气体排放，2. 适应与气候相关的干扰和灾难风险。然而，社区微电网的实施很复杂，需要进行制度变革才能充分发挥其潜力。本文的目的是回顾现有文献，分析影响社区微电网发展的制度发展。文献描述了特定地区的微电网活动集中：美国、欧盟、亚洲和澳大利亚。不同地区实施社区微电网的原因各不相同，但制度发展相似，尽管由于具体情况而侧重点不同。然而，正式的方向确实会影响非正式的制度，尽管它们的目标不同。电力公用事业是一个关键的参与者，正式和非正式的制度都对公用事业施加压力，要求它们更新传统的商业模式。本文说明了非正式和正式制度如何在现有电网中社区微电网的发展中发挥重要作用，并提供了可供政策制定者利用的有趣例子。微电网发展仍处于形成阶段，需要以更新法规的形式进行进一步的体制变革。
神经形态算法的计算复杂性
神经形态计算具有多种特性，使其成为后摩尔计算中极具吸引力的计算范式。这些特性包括内在并行性、固有可扩展性、共置处理和内存以及事件驱动计算。虽然这些特性为神经形态系统带来了能源效率，但它们也带来了一系列挑战。神经形态计算的最大挑战之一是建立神经形态算法计算复杂性的理论基础。在本文中，我们迈出了定义神经形态算法的空间和时间复杂性的第一步。具体来说，我们描述了一种神经形态计算模型，并陈述了控制神经形态算法计算复杂性的假设。接下来，我们提出了一个理论框架来定义神经形态算法的计算复杂性。我们根据我们的神经形态计算模型，明确定义了神经形态算法中的空间和时间复杂性。最后，我们利用我们的方法并定义了六种神经形态算法的计算复杂性：常量函数、后继函数、前驱函数、投影函数、神经形态排序算法和邻域子图提取算法。
