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科学家创造出一种寿命更长的激子，或将为量子信息科学带来新的可能性
“如果我们想在量子计算方面取得进展并创造更具可持续性的电子产品，我们需要更长的激子寿命和不依赖电子电荷的新信息传输方式，”领导这项研究的亚历山德拉·兰扎拉 (Alessandra Lanzara) 表示。兰扎拉是能源部劳伦斯伯克利国家实验室 (Berkeley Lab) 的高级教职科学家和加州大学伯克利分校物理学教授。“在这里，我们利用拓扑材料的特性来制造一种寿命长且对无序性非常强大的激子。”
关于主要不利影响的强制性信息对共识机制的气候和其他与环境相关的不利影响
工作证明（POW）共识机制通过以块形式向分类帐发布更新，包括矿工来确保网络，其中包含新提交和验证的交易。矿工竞争解决加密难题，第一个成功的人赚取了新铸造的加密资产（块奖励）和用户付费交易费用。不当行为，例如试图添加无效的块或重写分类帐的历史，会导致浪费计算资源和机会成本，从而造成经济惩罚，以阻止不诚实的行为。
用于量子信息应用的全耗尽绝缘体上硅器件中量子点的工业方法
使用在低温下运行的先进互补金属氧化物半导体 (CMOS) 技术实现基于量子点的电子自旋量子比特，可以实现大规模自旋量子比特系统的可重复和高通量工业制造。采用纯工业 CMOS 制造技术制造的硅基量子点架构的开发是朝着这个方向迈出的重要一步。本论文研究了意法半导体公司（法国克罗尔）的 28 nm UTBB（超薄体和埋氧化物）全耗尽绝缘体上硅（FD-SOI）技术的潜力，以实现明确定义的量子点，能够实现自旋量子比特系统。在此背景下，在 4.2 K 下对 FD-SOI 微结构进行了霍尔效应测量，以确定量子点应用的技术节点的质量。此外，还介绍了一种针对量子设备实施而优化的集成工艺流程，该工艺流程仅使用硅铸造方法进行大规模生产，重点是降低制造风险和总体交货时间。最后，设计了两种不同几何形状的 28 nm FD-SOI 量子点器件，并研究了它们在 1.4 K 下的性能。作为 Nanoacademic Technologies、Institut quantique 和 STMicroelectronics 合作的一部分，开发了 3D QT-CAD（量子技术计算机辅助设计）模型，用于建模 FD-SOI 量子点器件。因此，除了通过传输测量和库仑阻塞光谱对测试结构进行实验表征之外，还使用 QTCAD 软件对其性能进行建模和分析。这里介绍的结果证明了 FD-SOI 技术相对于其他量子计算应用方法的优势，以及在此背景下 28 nm 节点的已知局限性。该工作为基于较低技术节点的新一代FD-SOI量子点器件的实现铺平了道路。
支持信息
扫描电子显微镜（SEM）图像是在5-10 kV下操作的FEI量子450上获得的。UV-VIS吸收光谱。在Maya2000 Pro CCD光谱仪上记录了发射光谱。对于光学波导文本，晶体被A nd：yag（Yttrium-Aluminum-garnet）激光的第三个谐波（355 nm）以10 Hz的重复速率和脉冲持续时间约为10 ns。使用校准的中性密度过滤器调整激光的能量。通过使用圆柱形透镜和缝隙，将梁集中在条纹上，其形状被调整为3.3×0.6 mm。在Maya2000 Pro CCD光谱仪上记录了边缘发射光谱。所有合成材料的所有溶剂和起始材料都是从商业来源购买的，并在没有进一步纯化的情况下被收到。poly（二甲基二甲基铵氯化物）（PDDA，MW。200000–350000），聚（苯乙烯钠钠）（PSS，MW。70000）。PDDA和PSS水溶液的浓度为1.0 mg/ml。
基本信息 2020/2241(INI) INI
议会强调，在价格正确反映所用能源载体的所有成本的基础上，引导客户选择最节能、最具成本效益的脱碳方案的重要性。它强调了综合可再生能源系统在生产、消费、储存和销售能源方面的消费者赋权潜力。该决议重申了能源社区和微电网在开发更可持续能源方面的潜力，特别是对于偏远地区、岛屿和最偏远地区。
神经波研究证明大脑的节律模式在信息处理中起着关键作用
“我们的研究结果挑战了大脑动力学的传统观点，这种观点通常认为信息处理是局部的，”这项研究的第一作者 Felix Effenberger 说。“相反，我们认为大脑使用波以高度分布式和并行化的方式进行计算。这种基于波的响应产生的干涉模式有利于对刺激特征之间的空间和时间关系进行整体表示和高度分布式编码。”
使用基于图像的机器学习和流量接近信息的结构变体检测
图2。为各种结构重排显示了简化的图，模拟的托管矩阵和HG002 / NA24385的示例。每个子图的最左侧图显示了每个bin对的托管计数，矩阵下方的盒子代表基因组箱排序，由矩阵指示。中心托管图显示了指定结构重排的模拟纯合示例，最右边的图显示了HG002 / NA24385中重排的示例，该示例是杂合子或纯合子。反转不是来自HG002。A：无SV； B：杂合插入； C：纯合删除； D：杂合串联复制； E：杂合反转。
芬兰信息经济部门的能源和电力消耗
芬兰信息经济部门的能源消耗由三种能源组成：1）燃料、2）电力和3）热能。其中，电力消耗占信息经济部门总能源消耗的67.8%。2018年，信息经济部门的能源消耗占芬兰总能源消耗的比例为1.1%。6根据我们对信息经济部门的定义，2011年至2018年，能源消耗总增长率为18.8%，而同期电力消耗增长了26.6%。由于数据的使用量每年增加约43%，信息经济部门的能源和电力消耗分别以每年2.5%和3.4%的速度增长。本研究中使用的最新数据表明，信息经济部门的能源和电力消耗的增长超过了我们之前的估计（Hiekkanen、Seppälä 和 Ylhäinen，2020 年）。
工业区域可持续发展条件下生态营销中的信息和通信技术工具（以波兰和乌克兰为例）
摘要：本篇科学论文分析了工业区（尤其是波兰和乌克兰）实施可持续发展理念的现状和问题。重点关注了该理论主要条款的实施进度缓慢的问题，特别是工业企业违反环境要求和不遵守生态标准的问题。本文旨在寻找有效的创新工具，以加强工业区实施可持续发展战略的进程。本文采用理论方法——分析和综合、形式化、假设演绎建模、思维建模、系统化和概括——以及实证方法：观察、描述和比较。这项研究的主要成果是证实了科学观点，即通过利用新的信息和通信技术 (ICT) 及其创新工具（方法论、数字系统、互联网、云技术以及产品设计、制造和销售系统）加强生态营销过程，可以实施工业区可持续发展战略，这是由于通信链接的加速。本文提供了作者对工业区生态营销单一信息空间（领域）的创建和运作机制的开发方法，并对现代 ICT 及其工具进行了分类，这些工具适用于该机制。确定了它们的目的和预期结果，包括引入生态产品进行市场研究、开发生态技术以促进生态产品的生命周期，从而确定了对工业区可持续发展加速的影响。
使用神经信息流进行端到端神经系统识别 Seeliger, K.；安布罗吉奥尼，L.； Güçlütürk，Y.；古克吕，美国；格文，MAJ van 2021，
神经信息流 (NIF) 为神经科学中的系统识别提供了一种新方法。它模拟多个大脑区域中的神经计算，并且可以通过非侵入性数据的随机梯度下降进行端到端训练。NIF 模型通过耦合张量网络表示神经信息处理，每个张量都编码大脑区域中包含的感官输入的表示。这些张量的元素可以解释为皮质柱，其活动编码了时空位置中特定特征的存在。每个张量都通过低秩观察模型与特定于大脑区域的测量数据耦合，这些低秩观察模型可以分解为局部神经元群的空间、时间和特征感受野。这些观察模型和定义区域内信息处理的卷积权重都是通过预测感官刺激期间的神经信号端到端学习的。我们使用单个参与者记录的大规模 fMRI 数据集对早期视觉区域活动训练了一个 NIF 模型。我们表明，我们可以恢复与实证结果一致的合理的视觉表征和群体感受野。