XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemenabled
元图启用量子边缘检测
引言光子跨国，工程金属或介电结构的二维超薄阵列是多功能的光学组合，实现了对局部相，振幅，振幅和极化的电磁场操纵的能力（1-4）。这些功能是在古典光学方面的各种应用程序中开发的。量子纠缠是许多应用的量子光学源的重要来源，例如量子密码学（5，6），传送（7-9），超分分辨率计量学（10）和量子成像（11）。特别是在量子成像领域，可以利用光子对之间的空间强度相关性超过成像的经典限制（12-14）。此外，用预示的单光子照亮量子图像处理技术的引入揭示了光子限制成像的优势抗抗抑制能力（15）。最近的努力表明，将元图与纠缠光子相结合的趋势是量子光学元件中各种应用应用的趋势（16-20）。在另一种情况下，边缘检测是图像处理中最常见的操作之一，它试图定义图像中区域之间的边界。它是机器和计算机视觉领域（21）的基本工具，是医学图像操作中自动特征的预处理步骤（22，23），也是自动驾驶汽车的关键组成部分（24，25）。与传统数字方法相比，模拟技术具有高速和节能的优势。由于量子纠缠在测量之前拥有无法区分的信息和Instanta-因此，已经提出了各种模拟边缘检测方法（26-35），包括通过我们的超材料和超额叶（36 - 39）。然而，在量子光学领域从未证明基于紧凑的跨表面的边缘检测。
铜 - 碳纳米管复合材料由
此手稿由UT-Battelle，LLC根据合同编号DE-AC05-00OR22725与美国能源部一起。 美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认，美国政府保留了非排他性，有偿，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制该手稿的已发表形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。 能源部将根据DOE公共访问计划（http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan>），为联邦赞助研究的这些结果提供公众访问权DE-AC05-00OR22725与美国能源部一起。美国政府保留和出版商，通过接受该文章的出版物，承认，美国政府保留了非排他性，有偿，不可撤销的，全球范围内的许可，以出版或复制该手稿的已发表形式，或者允许其他人出于美国政府的目的。能源部将根据DOE公共访问计划（http://energy.gov/downloads/doe-public-access-plan>），为联邦赞助研究的这些结果提供公众访问权
通过水合实现的高性能石墨烯纤维
由于单片石墨烯具有重量轻、机械强度高、电导率高等特性，石墨烯纤维引起了越来越多的关注。因此，石墨烯纤维被认为是一种很有前途的纤维电子电极材料。氧化石墨烯（GO）分散体的湿纺是目前合成石墨烯纤维最常用的方法。除了使用GO水分散体外，开发基于有机溶剂的GO分散体也很重要，因为这种分散体比水介质更能分散功能性纳米材料。在本期的ACS Central Science中，Kim和同事报道，在GO分散的有机溶剂中添加少量水可以有效地使GO片水合，1从而促进高度稳定的液晶GO相和电化学剥离石墨烯（EG）的形成（图1）。该方法可提供一种通用且有效的策略，从GO有机分散体中生产高性能混合石墨烯纤维。以前，GO纺丝原液是采用典型的湿纺工艺制备的，即将GO片材分散形成稳定的溶液，然后将其注入凝固浴中生产GO纤维。用还原剂或热处理还原GO片材后得到石墨烯纤维。为了赋予石墨烯纤维增强的机械强度和电导率，必须在GO纺丝原液中实现稳定的液晶相，以便将高度排列的GO片材有效地转移到石墨烯纤维中。2-4
由萘形成的 80 碳芳香鞍形结构...
Scholl 反应 1 是一种合成多环芳烃的有效方法，可在一步中形成多个碳 - 碳键。通过自由基阳离子机理 2 进行的 Scholl 反应对底物内电子密度的分布非常敏感，氧化芳族偶联发生在电子密度最高的位置。3 基于这一概念，我们最近证明，通过在底物中引入萘部分可以促进 Scholl 反应，从而产生高度弯曲的多环芳烃。4,5 在此，我们通过展示成功合成前所未有的芳香鞍形物（图 1 中的 1）来扩展这一策略的范围，这是通过在 Scholl 反应的底物中加入萘基来实现的。芳香鞍形物，也称为负弯曲多环芳烃，最近受到越来越多的关注 6,7，原因有两个。首先，它们代表碳黑石中的片段 8
增材制造助力循环经济
增材制造可以说是新型数字化制造工业 4.0 的基石，它为提高运营和客户效率提供了巨大的机会。增材制造也被视为循环经济 (CE) 的强大推动力，旨在减少资源消耗，同时增加商业机会。零废物生产和减少实物库存只是 AM 如何积极促进 CE 目标的几个例子。本文旨在首先探索 AM 可以实现哪些 CE 战略，其次提供在 AM 支持的 CE 战略的早期设计中需要考虑的关键可持续性方面的例子。我们的研究结果表明，AM 在支持各种 CE 战略方面具有巨大潜力，从提供再生材料到原始制造、维修和再制造活动，再到材料报废后的回收。此外，AM 可以在帮助企业转变业务模式和设计新产品方面发挥关键作用。使用可持续性指标数据库，我们提供了在规划 AM 支持的 CE 战略时需要考虑的关键可持续性方面的例子。在规划和设计阶段考虑可持续性方面非常重要，以便了解并随后衡量对可持续性的潜在贡献。我们通过几个例子表明，需要逐案分析，因为没有普遍最佳的 AM 技术可持续性。关键词：循环经济、增材制造、可持续性方面、规划和设计
智能声流体技术助力人类微型生物反应器
摘要 . 声流体技术结合了声学和微流体技术，为操纵细胞和液体提供了一种独特的方法，广泛应用于生物医学和转化医学。然而，由于多种因素，包括设备间差异、手动操作、环境因素、样品差异等，标准化和保持当前声流体设备和系统的优异性能具有挑战性。在此，为了应对这些挑战，我们提出了“智能声流体技术”——一种涉及声流体设备设计、传感器融合和智能控制器集成的自动化系统。作为概念验证，我们开发了基于智能声流体技术的微型生物反应器，用于人脑类器官培养。我们的微型生物反应器由三个组件组成：（1）通过声螺旋相涡旋方法进行非接触式旋转操作的转子，（2）用于实时跟踪旋转动作的摄像头，以及（3）基于强化学习的控制器，用于闭环调节旋转操作。在模拟和实验环境中训练基于强化学习的控制器后，我们的微型生物反应器可以实现转子在孔板中的自动旋转。重要的是，我们的微型生物反应器可以实现对转子的旋转模式、方向和速度的出色控制，而不受转子重量、液体体积和工作温度波动的影响。此外，我们证明了我们的微型生物反应器可以在长期培养过程中稳定地保持脑类器官的转速，并增强脑类器官的神经分化和均匀性。与目前的声流体相比，我们的智能系统在自动化、稳健性和准确性方面具有卓越的性能，凸显了新型智能系统在生物电子学和微流体实验中的潜力。
太阳能操作的汽车启用了AI
摘要：可再生能源与人工智能（AI）的融合刺激了一场运输革命，这是由配备高级AI功能的太阳能汽车的兴起来举例的。这个摘要挖掘了汽车中太阳能和AI技术的整合，研究了它们的协同潜力，可以改变汽车行业，并为更可持续的未来铺平道路。该论文提出了太阳能汽车的概念，并讨论了它们在减少与常规化石燃料相关的环境问题方面的重要性。太阳能由车辆建筑中内置的太阳能电池板捕获，提供了一种干净且丰富的电源，最大程度地减少了对不可再生资源的依赖，并降低了温室气体的排放。此外，太阳能电池板效率和能源储能技术的进步提高了太阳能汽车的实用性，以广泛使用。此外，AI驱动的自动驾驶功能通过减少人体错误并允许主动避免碰撞方法来提高安全性。本文强调了如何支持AI的太阳能车辆有可能完全改变汽车行业并加速转移到可持续运输网络关键词：能源管理，移动性，智能电网，人工智能，可再生能源，可再生能源，可持续性，可持续性，太阳能动力汽车
人工智能助力采矿业预测性维护
目前，整个采矿数据供应链都在收集数据，但通常以零散的方式用于跟踪单个动作或事件。数据往往侧重于特定问题，如通风监测、事故分析、车队和人员管理或尾矿坝监测。例如，如果钻机的温度或压力超过建议范围，就会发出警报，信息会传回数据库。操作员可以立即采取行动，防止代价高昂的设备故障，但前提是他们了解警报的目的。信息可能会或可能不会被记录下来，以用于未来的维护计划。用户会遇到大量仪表板，这些仪表板报告了过去的 KPI，但没有提供展望或帮助未来的维护计划。