选择性离子分离对水净化、储能和环境修复等各种行业都至关重要。在新兴技术中,氧化石墨烯 (GO) 功能化膜因其独特的结构和性能而表现出色且意义重大。GO 是石墨烯的衍生物,其表面具有含氧官能团,可用于控制离子传输并增强选择性。本文探讨了 GO 功能化膜在离子分离中的开发和应用,重点介绍了它们的优势、挑战和未来研究方向。
如今,已经为广泛的应用开发了不同类型的能量收割机,其中有压电能量收割机在可穿戴电子产品中显示出很大的潜力,因为它们能够从机械振动或变形等环境来源收集能量。由于提高了效率,灵活性和生物相容性,目前的技术正在利用压电聚合物。在这个项目中,一种简单的方法,即滴铸件,用于制备基于聚(氟化氟化物 - 三氟乙烯)(p(vdf-trfe))的能量收割机。碳酸盐溶剂用于有效地制定P(VDF-TRFE)粉末的稳定墨水。退火和电晕螺栓以增强压电性能。在不同的力和电阻下测量了压电设备的机电性能。带有铂的压电设备,因为顶部电极分别产生高达3.8 V和0.025 µW cm -2的电压和功率密度。结果表明,基于P(VDF-TRFE)基于P(VDF-TRFE)的未来有希望的未来,以柔性,自供电和可穿戴的电子应用中的压电能量收集设备。
“分析临床基因组数据以前并不是 HPC 系统的经典应用领域。RAMSES 改变了这一现状 — 在整个计算过程中采用端到端加密,并采用目前在德国独一无二的定制系统架构。NEC 在研究合作中设计并交付了针对该应用领域定制的系统架构和操作模型,我们很高兴能与 NEC 成为长期值得信赖的合作伙伴,提供高质量的硬件、软件和服务。”
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证。是根据作者/资助者提供的预印本(未经同行评审认证)提供的,他已授予Biorxiv的许可证,以在2024年11月5日发布的此版本中显示此版本的版权持有人。 https://doi.org/10.1101/2024.11.04.621991 doi:Biorxiv Preprint
摘要。同构加密中的许多应用都需要将密文的插槽移至不同密文的系数。对于BGV和BFV方案,在非电动环环环的情况下,提出了实现此插槽到循环转换的唯一有效算法。在本文中,我们设计了一种类似FFT的方法,用于分解插槽到循环的转换(及其倒数),以进行两次环形环。所提出的方法可以完全和稀疏的包装插槽处理。我们的算法降低了从线性到对数数量的FHE操作数量的插槽到循环转换的计算复杂性,这通过详细的复杂性分析显示。新程序是在BFV的Microsoft Seal中实现的。实验报告了从GF(8191 8)中包装2个12个元素时,最高44倍的加速度。我们还研究了一个完全包装的自举操作,该操作从GF(65537)中刷新2 15个元素,并获得12倍的摊销速度。
电荷掺杂代表调节材料特性的最成功的方法之一。常规化学掺杂不可避免地涉及淬灭疾病的侧面影响,有时会受到掺杂元素的选择限制。相反,静电掺杂使以干净的方式将载体注入材料;但是,在具有高背景载体浓度的材料中,由于筛选长度极短,静电掺杂的工作距离受到限制。在这项工作中,基于频段对齐的考虑,我们通过将srrruo 3的单单核电储存层插入srRuo 3 / ndnio 3的人工晶格,以各种周期性的定期级别的ndnio 3 matrix插入ndnio 3 matrix。通过X射线吸收光谱揭示了从SRRUO 3到NDNIO 3的电子转移,并随附轨道重建。这种电子掺杂大大调节了ndnio 3的金属 - 磁性和抗铁磁过渡。此外,在超级晶格中观察到散装的E'抗反磁性顺序,NDNIO 3层降低到单个单位细胞,该单元与界面离子交换相关,这与超级限制的强电子传递增强了。我们的工作提高了使用有效的调节掺杂定制人工氧化物材料的前景,这可能导致自然晶体无法实现的新兴功能。
多年来,抑制最小二乘(DLS)算法一直是优化操作系统的选择方法。dls需要评估雅各布的优化操作数,这通常由fi-nite di ff herences进行。尽管有限差异方法的简单性具有一些主要的缺点,即对许多功能评估的需求及其有限的稳定性和精度。作为一种替代算法二元(AD)[1],已在包括镜头设计在内的许多学科中使用[2],通常被称为Di ff构成射线跟踪,主要用于端到端设计的上下文[3]。AD的基本思想是用链条规则来描述可以通过链条来划分的优化操作数的组合。取决于应用链条规则的方向,该方法称为AD向前模式或AD反向模式。在此贡献中,我们提出了一种方法,可以在前和重复模式下使用AD稳定地计算Jacobian。这使我们可以使用伪牛顿方法,例如DLS,而不是基于一阶梯度的甲基ODS进行优化。用于射线表面相交的分化的数学分析可以实现性能。对于具有许多优化参数的自由式设计,这证明了这一点,因为已知这些系统特别具有挑战性[4]。
在需要学习大量数据的场景下,增量学习可以充分利用旧知识,大幅降低整体学习过程的计算成本,同时保持高性能。本文以MaxCut问题为例,将增量学习的思想引入量子计算,提出一种量子主动增量学习算法(QPIL)。QPIL不是一次性训练量子电路,而是对所有顶点逐渐增加的子图进行多阶段训练,主动将大规模问题分解为较小的问题并分步求解,为MaxCut问题提供有效的解决方案。具体而言,首先随机选择一些顶点和对应的边进行训练,以获得量子电路的优化参数。然后,在每个增量阶段,逐渐添加剩余的顶点和对应的边,并在当前阶段的参数初始化中重用前一阶段获得的参数。我们在 120 个不同的小规模图上进行了实验,结果表明 QPIL 在近似比 (AR)、时间成本、抗遗忘和求解稳定性方面的表现优于流行的量子和经典基线。特别是 QPIL 的 AR 超过了主流量子基线的 20%,而时间成本不到它们的 1/5。QPIL 的思想有望启发在大规模 MaxCut 和其他组合优化问题中寻找高效、高质量的解决方案。
应纳税的社会保障福利金额取决于某人的“综合”(也称为“临时”)收入。对于大多数纳税人来说,这个数字基本上是社会保障福利的一半加上 AGI 中包含的所有其他收入。在综合收入较低时,社会保障福利无需纳税。但随着综合收入的增加,应纳税的社会保障收入金额也会增加:首先是增量收入的 50%,然后是 85%。最多 85% 的福利需要纳税。因此,对于这个处于 15% 税率范围内的人来说,存在一个收入范围,其中每增加一美元的收入都会导致额外的 0.85 美元的社会保障福利需要纳税。因此,应税收入增加了 1.85 美元。因此,该美元收入的边际税率可能是 27.75%,(15% 税率 x 1.85 美元)。这种由对社会保障福利征税而导致的边际税率飙升有时被称为“税收鱼雷”。避免大额收入受到 185% 的税级边际税率的影响可以显著改善结果。
Aidan Scannell,Mohammadreza Nakhaei,KalleKujanpää,Yi Zhao,Kevin Luck,Arno Solin,Joni Pajarinen