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具有三种模式的高效降压 - 升压转换器...
本文旨在详细研究非反相降压-升压转换器的评估和特性。为了改善降压-升压转换器在三种工作模式下的行为，我们提出了一种基于峰值电流控制的架构。使用三模式选择电路和软启动电路，该转换器能够扩大功率转换效率并减少反馈回路的浪涌电流。建议的转换器设计为以可变输出电压运行。此外，我们使用导通电阻低的 LDMOS 晶体管，这适用于 HV 应用。结果表明，与其他架构相比，所提出的降压 - 升压转换器的性能更完美，并且它使用 0.18 µ m CMOS TSMC 技术成功实现，输出电压调节为 12 V，输入电压范围为 4-20 V。在负载电流为 4 A 时，降压、升压和降压-升压三种工作模式的功率转换效率分别为 97.6%、96.3% 和 95.5%。
可再生能源电力发展模式分析
按照国际上对太阳能利用区域的划分，北非是世界上太阳辐射最强的地区之一[1]，图1为北非地区年平均太阳辐射强度分布图，图2为北非地区70 m高度风速分布图，是可再生能源发展的资源基础[2]，[3]。近年来，北非地区许多国家都制定了自己的清洁能源发展计划，摩洛哥计划到2030年将可再生能源占总装机容量42%的目标进一步提高到52%；2018年，突尼斯宣布到2030年，其可再生能源装机容量将达到4.7 GW，国内能源需求的30%将来自可再生能源；埃及计划到2022年将可再生能源发电量占比提高到20%。
用于 fMRI 分析的功能模式细粒度图谱
群体成像显著增加了功能成像数据集的大小，为个体间差异的神经基础提供了新的见解。分析这些大数据带来了新的可扩展性挑战，包括计算和统计方面的挑战。因此，大脑图像通常总结为几个信号，例如使用大脑图谱或功能模式减少体素级测量值。选择相应的大脑网络非常重要，因为大多数数据分析都是从这些减少的信号开始的。我们贡献了精细解析的功能模式图谱，包含 64 到 1024 个网络。这些功能模式词典 (DiFuMo) 是在数百万个 fMRI 功能性大脑体积上训练的，总大小为 2.4TB，涵盖了 27 项研究和许多研究小组。我们展示了在我们的细粒度图谱中提取精简信号对许多经典功能数据分析流程的好处：从 12,334 个大脑反应中解码刺激、跨会话和个体的 fMRI 标准 GLM 分析、提取 2,500 个个体的静息状态功能连接组生物标志物、对超过 15,000 个统计图进行数据压缩和荟萃分析。在每一个分析场景中，我们都将我们的功能图谱与其他流行参考资料的性能进行比较，并与简单的体素级分析进行比较。结果强调了使用高维“软”功能图谱来表示和分析大脑活动同时捕捉其功能梯度的重要性。高维模式的分析实现了与体素级类似的统计性能，但计算成本大大降低，可解释性更高。除了提供它们之外，我们还根据这些模式的解剖位置为其提供有意义的名称。这将有助于报告结果。
量子光学中的时间模式：过去和现在 - NSF-PAR
摘要 我们回顾了量子光学中时间模式 (TM) 的概念，强调了 Roy Glauber 对其发展做出的关键性和历史性贡献，以及它们在量子信息科学中日益增长的重要性。TM 是正交的波包集，可用于表示多模光场。它们是光的横向空间模式的时间对应物，并发挥类似的作用——将多模光分解为分离统计独立自由度的最自然基础。我们讨论了如何开发 TM 来紧凑地描述各种过程：超荧光、受激拉曼散射、自发参量下转换和自发四波混频。可以使用非线性光学过程（例如三波混频和量子光学存储器）来操纵、转换、解复用和检测 TM。因此，它们在构建量子信息网络中发挥着越来越重要的作用。
集体变形模式促进纤维自...
在本节中，我们给出了简单（非随机）离散粒子模型与连续模型的参数之间的关系。前者有三个参数：两个弹簧常数 k 和 kc ，以及面积刚度 k area 。该模型的连续极限包括两个耦合的弹性片，分别对应于正文图 2 中的黄色和红色，我们分别用 ↑ 和 ↓ 符号表示。我们用剪切模量 µ 和泊松比 ν 表示每片的弹性。薄片之间的弹性耦合由耦合常数 κ c 参数化。这里我们根据 k 、 kc 和 k area 确定 µ 、 ν 和 κ c 。我们首先将离散粒子模型中单个三角弹簧网络的能量映射到连续模型中单个薄片的能量上。相应的连续薄片能量密度为
基于变分量子发射的波导模式模拟
摘要 — 当前的量子计算机 (QC) 属于嘈杂的中型量子 (NISQ) 类，其特点是量子比特嘈杂、量子比特能力有限、电路深度有限。这些限制导致了混合量子经典算法的发展，该算法将计算成本分摊到经典硬件和量子硬件之间。在混合算法中，提到了变分量子特征值求解器 (VQE)。VQE 是一种变分量子算法，旨在估计通用门量子架构上系统的特征值和特征向量。电磁学中的一个典型问题是波导内特征模的计算。按照有限差分法，波动方程可以重写为特征值问题。这项工作利用量子计算中的量子叠加和纠缠来解决方波导模式问题。随着量子比特数的增加，该算法预计将比传统计算技术表现出指数级的效率。模拟是在 IBM 的三量子比特量子模拟器 Qasm IBM Simulator 上进行的。考虑到基于计算的量子硬件测量，进行了基于镜头的模拟。以二维本征模场分布形式报告的概率读出结果接近理想值，量子比特数很少，证实了利用量子优势制定创新本征解法的可能性。
故障模式和面向可靠性的系统设计...
未来电动飞机和混合动力飞机对电力的需求不断增加，机载系统的高功率电力转换研究工作一直在进行中。航空系统的安全关键性质使航空电力转换器的可靠性成为关键的设计考虑因素。本文研究了电力电子系统的可靠性，重点研究了关键子部件的寿命限制因素。为起动发电机驱动转换器建模了不同系统电压水平下的电压源功率转换器的可靠性。一个关键的观察结果是，Si IGBT 器件足以满足低压和中压系统（高达 540 V）的可靠性要求。在更高的系统电压（高于 540 V）下，使用 Si IGBT 进行设计需要多级拓扑。在恒定功率曲线驱动中，转换器直流链路中薄膜电容器的磨损故障对系统可靠性的影响最小。在没有增强电压降额的多级拓扑中，系统可靠性主要受宇宙射线引起的随机故障影响。仿真结果表明，在高系统电压 (810 V) 下，带有 SiC mosfet 的 2 L 拓扑在可靠性方面优于基于 Si IGBT 的 3 L 拓扑。
Majorana零模式的非常规超导体
。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。majorana fermions是旋转1/2中性颗粒，它们是其自身的反粒子。它们最初是由Ettore Majorana在粒子物理学中预测的，但它们的观察结果仍然具有Elusi V e。主要的物理物理学借用了Majorana费米子的概念，与粒子物理电子和孔不同，它被称为Majorana零模式。在这种情况下，我们对Majorana零模式在非常规超导体中的基本特性及其在实验性可观察物中的序列提供了教学解释，从而特别强调了最初的理论发现。特别是，我们首先表明Majorana零模式是自缀合的，并作为一种特殊类型的零能量表面Andreev结合状态在非常规超导体的边界处。然后，我们探索一维自旋p波超级导体中的主要零模式，在当时，我们加入了拓扑超级传导的形成，并在超导体 - 血症导向器混合体中的物理实现。在这一部分中，我们强调说Majorana准颗粒作为零能量边缘状态，表现出电荷中立性，自旋极化和Spa tial非偏置性，因为可以从其能量和WAV效应中可以看出独特的特性。ne Xt，我们讨论了获得绿色的p波超导体功能的肛门功能，并证明ma-jorana零模式的出现始终伴随着形成奇怪的旋转式旋转式三个形成，这是Majorana零模式的自轭性质的独特结果。我们最终解决了Majorana零模式在隧道光谱中的特征，包括异常接近效应和相位偏置的Josephson效应。
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1 Institute of Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China 2 School of Physical Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China 3 Beijing Academy of Quantum Information Sciences, Beijing 100193, China 4 School of Physics and Optoelectronics, South China University of Technology, Guangzhou 510640, China 5 Theoretical Quantum Physics Laboratory, Cluster for Pioneering Research, RIKEN, Wako-shi, Saitama 351-0198, Japan 6 Center for Quantum Computing, RIKEN, Wako-shi, Saitama 351-0198, Japan 7 Songshan Lake Materials Laboratory, Dongguan, Guangdong 523808, China 8 CAS Center for Excellence in Topological Quantum Computation, UCAS, Beijing 100049,中国9号密歇根大学物理系，密歇根州安阿伯市48109-1040，美国10 HEFEI国家实验室，Hefei 230088，中国
锂离子电池在各种模式的e-
运输部门的电化导致Ve Hicles中锂离子电池的部署增加。今天，在电动汽车，电动巴士和电船中安装了牵引力电池。这些用例会在电池上提出不同的需求。在这项工作中，来自82辆电动汽车的60台电动汽车和现场数据的模拟数据使用，来自德国的6艘电动船只根据运输方式来量化与电池运行和预期寿命相关的一组应力因素。为此，最初旨在模拟固定应用程序中的电池操作的开源工具模拟人生扩展到分析移动应用程序。现在允许用户在开车和充电时模拟电动汽车。The analyses of the three means of transportation show that electric buses, for example, consume between 1 and 1.5 kWh/km and that consumption is lowest at ambient temperatures around 20 ◦ C. Electric buses are confronted with 0.4 – 1 equivalent full cycle per day, whereas the analyzed set of car batteries experience less than 0.18 and electric boats between 0.026 and 0.3 equivalent full cycles per day.分析的其他参数包括平均收费，平均充电率和平均行程周期深度。除了这些评估之外，将运输平均值的电池参数与三个固定应用的电池参数进行了比较。我们透露，家庭存储和平衡功率应用中的固定存储系统产生的等效全周期与电动总线相似，这表明在这些应用中可以使用类似的电池。此外，我们模拟了不同充电策略的影响，并显示了它们对电池降解应力因素在电子传输中的严重影响。为了促进广泛和多样化的用法，与这项工作相关的所有配置文件和分析数据都是作为开放数据作为这项工作的一部分提供的。