摘要:细胞隔室中不同生物逻辑过程的时空组织是朝着工程功能性人工细胞迈出的关键步骤。模仿人造细胞内部的受控双向分子通信仍然是一个明显的挑战。在这里,我们在合成微型室中提供了可编程膜的类似细胞器的DNA凝聚力之间可进行照片开关的分子传输。我们使用液滴微流体化学来通过液态液相分离在油中的液滴分离来制造膜的无融合DNA凝聚力,并利用内部DNA作为人工体细胞器,以通过光子调节的无效的生物细胞和生物局部转移生物核酸菌群来模仿细胞内通信。我们的结果突出了一个有前途的新途径,可以通过功能网络组装人造细胞。
摘要最近合成了二维(2D)Mbene板,称为硼片纸(MO 4 B 6 T Z),引起了人们对探索2D过渡金属硼烷的极大兴趣。Boridene具有有序的金属空缺排列,这对于其稳定性至关重要。采用第一原理计算,我们探索了具有不同空位浓度(V M)的硼硼稳定相,电子特性和催化能力。我们的结果表明,V m显着影响硼牛片的凝聚力。声子频谱和摘要分子动力学模拟揭示了无空位的硼苯基MO 6 B 6 T 6(T = O,-OH)的高稳定性,强调了它们的实验实现潜力。用NB,TA或W代替MO原子可以增强硼片的结构稳定性,从而鉴定出四种稳定变体:NB 6 B 6 F 6,TA 6 B 6 F 6 F 6,TA 6 B 6 O 6,W 6 B 6 B 6 B 6 O 6。这些硼片表现出金属行为,五个结构显示出接近零吉布斯的自由能,用于氢原子吸附,表明它们作为氢进化的催化剂
Jul。2024年 - 加利福尼亚大学,圣地亚哥计算机科学与工程系3月。2022- 2023年12月Google访问研究员MSCA(ML,Systems和Cloud AI)Jul。2020 -Jun。2024加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授,2017年11月 - Jun。 2020年加利福尼亚大学,圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授,2017年11月至2018年12月,加利福尼亚大学圣克鲁斯分校,计算机工程系访问助理教授,2015年1月 - 2017年11月,加利福尼亚州圣克鲁斯大学,2014年1月1日,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,2014年1月。智能基础设施实验室实验室研究助理2024加州大学圣地亚哥分校计算机科学与工程系副教授,2017年11月 - Jun。2020年加利福尼亚大学,圣地亚哥分校计算机科学与工程系助理教授,2017年11月至2018年12月,加利福尼亚大学圣克鲁斯分校,计算机工程系访问助理教授,2015年1月 - 2017年11月,加利福尼亚州圣克鲁斯大学,2014年1月1日,加利福尼亚大学,加利福尼亚大学,2014年1月。智能基础设施实验室实验室研究助理
混沌和许多研究该领域的思想已经渗透到大量科学领域,特别是那些依赖数学的领域。希望这能说明这些思想对化学和物理等领域的影响有多么深刻和强大。自然界似乎太复杂了,不可能在所有层面上都一直保持线性。引用爱因斯坦的话来说,自然界的确切定律不可能是线性的,也不可能从线性中推导出来。量子力学在形式上是线性的,被认为是理解自然界的基础系统[1-3]。这些看似相互矛盾的观点促使人们问量子力学是否也能涵盖非线性现象。这个问题与经典非线性现象的研究有关[4,5]。这让人们想知道,如果经典版本是混沌的,量子系统的行为会怎样。要理解量子力学中的混沌,需要对量子理论的基本结构进行更严格的表述[6,7]。要做到这一点,需要制定量子-经典对应关系,而目前,这种表述还缺乏。在经典力学中,如果存在一组 N 个运动常数 F ifg 并且它们对合,则具有 N 个自由度的哈密顿系统被定义为可积的,因此泊松括号满足 F i ;F j = 0,其中 i, j = 1,...,N。当系统可积时,运动被限制在 2 N 维相空间中不变的 N 环面上,因此是规则的。如果系统受到小的不可积项的扰动,则 Kolmogorov-Arnold-Moser (KAM) 定理指出其运动可能仍然限制在 N 环面上,但会发生变形。当此类扰动增加到某些环面被破坏的程度时,就会出现混沌,它们的行为用正的 Lyapunov 指数表示。研究量子混沌的尝试主要集中在经典不可积系统的量化上。由于前者原则上只是后者的极限情况,而且大多数现实量子系统没有经典对应物,因此后一种方法更一般、更自然。经典极限最常用的方法是使用埃伦费斯特定理,下面给出了三种研究经典极限的常用方法。薛定谔方法是开发一个波包,其时间演化遵循经典轨迹,因此坐标和动量期望值的时间演化不仅可以求解哈密顿方程,还可以求解薛定谔方程。狄拉克的方法是构造一个量子泊松括号,使经典力学和量子力学的基本结构一一对应。第三种方法是费曼路径积分形式,它通过对给定的初始和最终状态积分所有可能的路径,用经典概念来表达量子力学。可以根据量子力学的公理结构来回顾这个问题,量子动力学自由度的定义如下
功能输入(128,256,3)输入32 rb-kn-1(64,128,8)relu致密32 relu rb-kn-2(32,64,16)relu致密128 relu-kn-3(16,32,32,32,32,32)rela store 2048 Relu Conteate(16,16,32,32,96)relu un ress ress ress ress ress ress res luny luu luue luu distrue 4911152重塑(16,32,96)relu致密2048 Relu rb-kn-3(32,64,32)relu致密128 relu rb-kn-2(64,128,16)relu致密32 relu rb-kn-1(128,256,8)relu concite 32 liar concite 32 liar convite 32 liar convite line line
电池储能系统 (BESS) 在智能电网中起着至关重要的作用,辅助市场提供了高额收益。对于 BESS 所有者来说,决定如何在不同的报价之间取得平衡并与竞争对手竞价,以实现利润最大化非常重要。因此,本文将 BESS 竞价问题表述为马尔可夫决策过程 (MDP),以最大化自动发电控制 (AGC) 市场和能源市场的总利润,同时考虑充电/放电损耗和 BESS 的寿命等因素。在所提出的算法中,引入了函数逼近技术来处理连续的大规模竞价规模并避免维数灾难。作为一种无模型方法,所提出的算法可以从电力市场的随机和动态环境中学习,从而帮助 BESS 所有者有利可图地决定他们的竞价和运营计划。几个案例研究说明了所提算法的有效性和有效性。
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大规模量子信息处理的一个核心挑战是管理量子系统中的噪声。量子纠错 (QEC) 通过在噪声发生之前将量子态编码为量子纠错码 (QECC) 并在之后对其进行解码来解决此问题。最近,QEC 因其与量子混沌和量子引力的潜在联系而在理论物理学中引起了极大关注。随着人们对 QEC 的兴趣越来越广泛,解码问题(如何解码通用 QECC)变得越来越重要。到目前为止,已知的方法很少,但我们最近提出了两种方法:一种是基于稳定器 [1] 扩展标准类 QECC 的解码器,另一种是推广最初用于探索黑洞信息悖论的 Yoshida-Kitaev 解码器 [2]。在本次演讲中,我们将概述这些方法。