在潜在的长距离上分发纠缠状态为量子通信和量子加密中许多协议提供了关键资源。理想情况下,应该以预言的方式实施。从四个单光子状态开始,我们在正交极性izations中级联两个单光子路径键入状态,以在单个量子中继器链接结构中分发和先驱极化纠缠。通过调整输入状态以最大程度地减少(本地)损失,理论上可以实现的忠诚度在没有选择后方法1的情况下,同时牺牲了先驱率。我们实现了选择后的目标状态超过95%的目标状态,为实验控制提供了基准,并允许首次演示与设备无关的量子键分布架构,能够在相关距离上运行。我们表明,没有选择后量表的预言状态的忠诚度也可以预测,并确定了特定于该体系结构的各种实际挑战和错误来源,并将其对生成状态的影响建模。我们的实验使用基于自发参数下调的概率光子对来源,但其中许多问题也与使用确定性光子源的变体有关。
出版品目数据由美洲开发银行 Felipe Herrera 图书馆提供 Guizzo, Matías。拉丁美洲和加勒比地区的再分配和(低)效率政治经济学 / Matias Guizzo Altube, Carlos Scartascini, Mariano Tommasi。p. cm。—(IDB 工作论文系列;1527)包括参考书目。1. 收入分配 - 拉丁美洲。2. 收入分配 - 加勒比地区。3. 贫困 - 拉丁美洲。4. 贫困 - 加勒比地区。5. 公平 - 拉丁美洲。6. 公平 - 加勒比地区。7. 经济政策。I. Scartascini, Carlos G.,1971- II. Tommasi, Mariano,1964-。III. 美洲开发银行。部门和知识副总裁。IV. 美洲开发银行。研究部和首席经济学家。V. 标题。VI. 系列。IDB-WP-1527
本文表达的任何观点均为作者观点,而非 IZA 观点。本系列中发表的研究可能包括对政策的看法,但 IZA 不代表任何机构政策立场。IZA 研究网络致力于遵守 IZA 研究诚信指导原则。IZA 劳动经济研究所是一个独立的经济研究机构,开展劳动经济学研究,并就劳动力市场问题提供基于证据的政策建议。在德国邮政基金会的支持下,IZA 运营着世界上最大的经济学家网络,其研究旨在为我们这个时代的全球劳动力市场挑战提供答案。我们的主要目标是在学术研究、政策制定者和社会之间架起桥梁。IZA 政策文件通常代表初步工作,并被分发以鼓励讨论。引用此类文件时应说明其临时性质。修订版可直接从作者处获得。
可在 CC0 许可下使用。本文是美国政府作品。根据 17 USC 105,它不受版权保护,并且还提供预印本(未经同行评审认证)是作者/资助者,他已授予 medRxiv 永久展示预印本的许可。此版本的版权持有者于 2022 年 12 月 20 日发布。;https://doi.org/10.1101/2022.12.19.22283681 doi:medRxiv 预印本
基于石墨烯的纳米材料(GBN)已成为广泛研究领域的高度有希望的纳米材料。1由于其独特而独特的特性,例如化学惰性,特殊的机械强度,高导热率和出色的透射性,GBN在能量,电子,光子学,传感器和生物医学应用等不同领域中显示出巨大的潜力。现在可以大量生产2 GBN,这导致了基于石墨烯的技术的开发,3,预计到2025年,市场估算预计将超过1.1亿英镑。4鉴于它们的探索越来越大,并且具有职业和公众接触的潜力,GBN对健康的影响已成为一个显着的关注点。5最近的一个例子是在世界各地生产和分布的石墨烯涂层面膜的使用
抽象的水下无人机对于科学研究,环境监测和海上操作至关重要,可以在具有挑战性的环境中收集数据。然而,他们的部署面临着低带宽,高潜伏期,信号衰减以及由于流动性和水流而导致的间歇性连通性等问题。在这些条件下,传统的集中数据处理方法效率低下,因为它们需要将大量原始数据传输到中心位置。为了应对这些挑战,本研究提出了专门针对水下网络量身定制的联合学习(FL)框架。与集中式方法不同,FL使水下无人机可以通过在本地处理数据并仅与中央服务器共享模型更新来协作训练全球入侵检测模型。这种方法可以通过确保敏感信息永远不会离开本地设备,从而降低传输过程中拦截或妥协的风险来显着提高数据安全性。此外,FL的分散体系结构固有地与水下无人机网络的动态和分布式性质保持一致。提出的框架通过利用各个无人机的局部见解来检测威胁,包括零日攻击,而无需直接暴露敏感数据,从而改善了网络入侵检测。通过保留隐私并实现协作异常检测,FL解决了水下互联网事物中的关键网络安全挑战(IOUT)。
摘要 神经系统疾病的血液生物标志物通常用于排除或确认是否存在严重的颅内或脑血管病变,或用于对具有类似表现的疾病(例如出血性中风与栓塞性中风)进行鉴别诊断。由于我们对大脑分子的动力学特性、释放模式和排泄的了解不全面,阻碍了与大脑健康相关的生物标志物的更广泛应用。对于 S100B 尤其如此,S100B 是一种通过血脑屏障 (BBB) 释放的星形胶质细胞衍生蛋白。我们开发了一个开源药代动力学计算机模型,可以研究生物标志物在体内的运动、生物标志物的释放来源及其消除。该模型源自适用于蛋白质生物标志物的通用计算机药物药代动力学模型。我们通过添加真实的血流值、器官的 S100B 水平、淋巴和淋巴循环以及尿液排泄的肾小球滤过来提高模型的预测值。三个关键变量控制血液或唾液中的生物标志物水平:血脑屏障通透性、S100B 分配到外周器官以及星形胶质细胞中的 S100B 细胞水平。还观察到对稳态淋巴引流水平的微小贡献;这种机制也有助于器官吸收循环中的 S100B。这种开源模型还可以模拟其他标志物(如 GFAP 或 NF-L)的动力学行为。我们的结果表明,S100B 在被全身循环中的各个器官吸收后,可以释放回全身体液中,其水平不会显著影响血脑屏障破坏后静脉血或唾液水平的临床意义。关键词:计算机模型、MATLAB、模拟生物学、星形胶质细胞、基于生理的药代动力学模型、淋巴系统、颅外来源、创伤性脑损伤、脑屏障、唾液
我们为一个小型开放经济体建立了一个结构主义超乘数模型,该经济体有两个自主需求来源:政府支出和出口。我们考虑了外债(由经济活动决定)、工资增长(与工资阻力有关)和汇率(由中央银行决定但受国际储备约束限制)的动态。我们发现,从长远来看,政府支出有一个限度:其增长率不能超过出口增长率,否则会引发外部危机。然而,公共政策发挥着重要作用:没有任何东西可以自动引导经济达到与外部增长约束相兼容的最高增长率,如果政府支出增长低于出口,经济将无法充分利用其外部空间。
1 威康综合神经影像中心,牛津大学实验心理学系,英国牛津,2 里昂大学,里昂第一大学,法国国家健康与医学研究院,干细胞与脑研究所 U1208,法国布隆,3 威康综合神经影像中心,脑功能磁共振成像中心 (FMRIB),牛津大学临床神经科学系纳菲尔德,约翰拉德克利夫医院,英国牛津,4 国家心理健康研究所,马格努森临床中心,美国马里兰州贝塞斯达,5 麦戈文脑研究所和麻省理工学院脑与认知科学系,美国马萨诸塞州剑桥,6 牛津大学生理学、解剖学和遗传学系,英国牛津,7 奥托冯格里克大学,德国马格德堡,8 莱布尼茨研究所fuèr 神经生物学,马格德堡,德国,9 Donders 脑、认知和行为研究所,奈梅亨拉德堡德大学,奈梅亨,荷兰
符合可持续发展目标的能源转型要求在大多数能源需求领域迅速采用可再生能源 [1,2] 。热能存储 (TES) 具有在发电、工业和建筑等不同领域实现可再生能源高份额的巨大潜力 [3,4] 。TES 的优势特性包括可变的存储容量和持续时间、灵活的供需脱钩、灵活的集成方式 [5] 和生命周期优势,引起了各个能源市场的特别关注。根据 IRENA 的符合《巴黎协定》的能源转型情景 [6] ,预计未来 10 年安装的 TES 容量将增加三倍,从 2019 年的 234 GWh 增加到 2030 年的至少 800 GWh。