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模块化的营养结构改变了通过海洋食品网的能量流
食品网络互动控制生态系统如何应对气候变化和生物多样性丧失。模块化，其中物种的亚组与亚组外的物种相比，彼此相互作用的频率更高，它是与食物网稳定性相关的关键结构特征。我们试图通过比较四个高度解决的海洋食品网的结构来解决对生态系统之间如何变化的模块化，并使用模拟的退火算法来识别网络模块和随机森林模型，以预测基于八个功能特征集的模块的物种分布。两个离岸网络中的模块在很大程度上是通过营养水平分配的，在它们之间产生了相互依存，而两个半封闭式海湾中的模块通常分为具有较少的营养分离和包含独特的基础资源的能量通道，从而在能源通过网络中提供了更大的基础资源。觅食栖息地和流动性预测了所有网络中的模块成员资格，而体重和觅食策略也分别区分了海上和海湾生态系统的模块。环境异质性可能是推动模块化差异的关键因素，以及功能性状在预测模块构件中的相对重要性。我们的结果表明，除了整体网络模块化外，在推断有关生态系统稳定性时，还应考虑食物网中模块的营养结构。
澳大利亚的小型模块化反应堆
这种多样性可能会为市场带来全新的产品类别，带来诸多优势，例如更高的温度，更通用的应用，更长的燃料循环（可能超过 20 年），以及完全回收现有的废核燃料——消除了其主要缺点之一。为未来市场设计核电的机会还带来了快速灵活的负荷跟踪设计，促进了与可变可再生能源的更好整合，以及以经济高效的方式满足工业和家庭全天候需求的能力。
锤子：模块化和可重复使用的物理设计流量工具
流程技术缩放和硬件体系结构专门研究大大增加了对芯片设计空间利用的需求，同时优化了功率，性能和区域。Hammer是一种开源的可重复使用的物理设计（PD）流量生成器，可通过使用模块化软件体系结构在设计，工具和工艺特定于技术方面的问题之间实施分离来减少设计工作并增加可移植性。在这项工作中，我们概述了Hammer的结构，并强调了最新的扩展，这些扩展既支持物理芯片设计师和硬件架构师，以评估其提议的设计的优点和可行性。这是通过集成更多工具和过程技术（某些开源）以及设计师驱动的流台阶生成器的开发来实现的。对基于RISC-V的芯片范围从130nm降至12nm不等的过程技术中的芯片设计的评估表明，锤子生成的流如何可重复使用，并且可以对多样化应用进行有效优化。
家庭模块化大脑的设计开发——……
摘要 目的：本研究旨在开发一个独立于输入和输出设备的便携式模块化脑机接口 (BCI) 软件平台。我们在一名颈椎损伤 (C5 ASIA A) 受试者的案例研究中实施了该平台。背景：BCI 可以通过使用脑信号控制假肢或触发功能性电刺激来恢复瘫痪患者的独立生活。尽管已有多项研究成功地在实验室和家庭中实施了这项技术，但便携性、设备配置和看护者设置仍然是限制其在家庭环境中部署的挑战。便携性对于将 BCI 从实验室转移到家庭至关重要。方法：BCI 平台实施包括一个 Activa PC + S 发电机，该发电机带有两个硬膜下四接触电极，植入在感觉运动皮层的主要左手臂区域，一个固定在受试者轮椅后部的微型计算机，一个定制的手机应用程序，以及一个作为末端执行器的机械手套。为了量化这种 BCI 家用实现的性能，我们量化了家庭系统设置时间、长期（14 个月）解码准确度、硬件和软件分析以及应用程序和微型计算机之间的蓝牙通信延迟。我们创建了一个运动想象标记信号数据集，以在远程计算机上训练二元运动想象分类器，以供在线在家使用。结果：微型计算机和移动应用程序之间的平均蓝牙数据传输延迟为 23 ± 0.014 毫秒。受试者看护者的平均设置时间为 5.6 ± 0.83 分钟。获取和解码神经信号以及将这些解码信号发送到末端执行器的平均时间分别为 404.1 毫秒和 1.02 毫秒。无需重新训练，训练后的运动想象分类器的 14 个月中位准确度为 87.5 ± 4.71%。结论：本研究展示了家庭 BCI 系统的可行性，受试者可以使用友好的移动用户界面无缝操作该系统，无需每日校准，也不需要技术人员在家设置。本研究还描述了 BCI 系统的便携性以及即插即用多端的能力
无钴模块化双移动
[1] https://aoanjrr.sahmri.com/annual-reports-2020。[2] F. Farizon、R. de Lavison、JJ Azoulai、G. Bousquet。无水泥氧化铝涂层双活动杯的结果：一项为期 12 年的随访研究。国际骨科杂志。1998；22(4) : 219-224。[3] C. Batailler、C. Fary、R. Verdier、T. Aslanian、J. Caton、S. Lustig。双活动杯的结果和适应症的演变：系统评价。[4] MS Abdelaal、E. Zachwieja、PF Sharkey。全髋关节置换术中发现模块化双活动髋臼部件严重腐蚀。关节置换术今日 8 (2021) 78-83。 [5] R. Civinini、A. Cozzi Lepri、C. Carulli、F. Matassi、M. Villano、M. Innocenti。使用模块化双活动假体和钴铬内金属头进行全髋关节置换术后患者血清金属离子水平升高的风险。《关节成形术杂志》35 (2020) S294-S298。[6] JM Kolz、CC Wyles、DW Van Citters、RM Chapman、RT Trousdale、DJ Berry。模块化双活动假体的体内腐蚀：一项检索研究。《关节成形术杂志》2020；35 (11): 3326-3329。[7] KA Sonn、RM Meneghini。模块化双活动结构中髋臼腐蚀引起的不良局部组织反应。《今日关节置换术》第 6 卷 (2020) 976-980 页。[8] WC Witzleb、J. Ziegler、F. Krummenauer、V. Neumeister 和 KP Guenther。《金属对金属全髋关节置换术和髋关节表面置换术中铬、钴和钼的暴露》。《矫形学报》2006 年；77:5, 697-705 页。[9] I. De Martino、GK Triantafyllopoulos、PK Sculco 和 TP Sculco。《全髋关节置换术中的双活动杯》。《世界矫形学杂志》2014 年；5(3): 180-187 页。
预制零上升全物种 (ZAO) 模块化鱼类通道吸引模块
• 成功的 ZAO-Attractor 可以实现从弱鱼（例如河鲱）到强鱼（例如大西洋鲑）的主动上游吸引和通过，成本仅为传统方法的一小部分，因此对于低影响和小型水电项目来说，它非常实惠。 • 它是一个预制系统，可以在几天内组装和设置。 • 每个模块每天可通过 43,200 条鱼。 可以在一个站点部署多个模块以增加容量。 可以移动模块以找到鱼类进入的最佳位置。 可以移除和/或重新安置模块，以提供对气候变化的适应力。 • ZAO-Attractor 不需要来自源池的水，可以留下尽可能多的水用于发电。
最大化非单词酮子模型和线性函数的总和：了解无约束的情况
是出于实际应用的动机，最近的作品考虑了子模函数g和线性函数的总和的最大化。迄今为止，几乎所有此类工作仅研究了此问题的特殊情况，其中G也保证为单调。因此，在本文中，我们系统地研究了该问题的最简单版本，其中允许g是非单调的，即无约束的变体，我们将其称为正则不受约束的非约束下义最大化（正则化usizusm）。我们的主要算法结果是通用正则化usem的首个非平凡保证。对于线性函数ℓ是非阳性的正则uSM的特殊情况，我们证明了两个不Xibibibity的结果，表明先前的作品对这种情况暗示的算法结果远非最佳。最后，我们重新分析了已知的双重贪婪算法，以获得改进的正则化usemized use的特殊情况的保证，其中线性函数是非负的；我们通过表明无法获得（1 / 2，1）对这种情况的APPROXIMATION（尽管有直觉的论点表明这种近似保证是自然的）来补充这些保证。
基于量子状态路由器的模块化量子计算机。
实现大规模量子处理器的核心挑战是设计和实现量子连接的设计和实现：我们必须能够在Qubits之间执行有效的大门，但防止连接破坏量子质量或禁止“调试”系统。在这项工作中，我们提出了一个微波量子状态路由器，该路由器实现了四个独立和可分离的超级传导量子器模块之间的全面耦合。每个模块由单个transmon，读取模式和通信模式组成，耦合到路由器。路由器设计集中在基于参数驱动的约瑟夫森 - 基于三波混合元件上，该元件在模块的通信模式之间生成光子交换。我们首先证明了四种通信模式之间的连贯的光子交换，平均全交换时间为760 ns，平均模块间栅极限制为0.97，受我们模式的连贯时间的限制。我们还展示了模块Qubits之间的光子传输和成对的纠缠，以及在路由器上同时交换的并行操作。此处展示的大门可以很容易地扩展到更快，更高的路由器操作，并缩放以支持较大的量子模块网络。
用于量子计算的开源模块化框架
1. 简介 量子计算是一种利用量子现象进行计算的新范式。目前，有噪声中型量子 (NISQ) 计算机 [1] 已经面世，再加上量子计算霸权方面的最新进展 [2, 3]，人们对这些设备的兴趣日益浓厚，因为它们可以比传统机器更快地执行计算任务。在许多近期应用 [4, 5] 中，量子机器学习 (QML) [6, 7] 领域被认为是利用 NISQ 计算机的一种有前途的方法，包括应用于高能物理 [8, 9] 等不断发展的研究领域。如今，量子处理单元 (QPU) 基于两种主要方法。第一种方法基于量子电路和基于量子逻辑门的模型处理器，最流行的实现者是 Google [10]、IBM [11]、Rigetti [12] 或英特尔 [13]。第二种方法采用退火量子处理器，例如 D-Wave [14, 15] 等。这些设备的开发和量子优势的实现 [16] 表明，未来几年将发生计算技术革命。然而，在 QPU 技术发展的同时，我们仍然必须对量子计算进行经典模拟，这一直是量子研究的基石，以阐述新的算法和应用。从理论角度来看，它是测试和开发量子算法的基本工具，而从实验角度来看，它为基准和错误模拟提供了平台。基于电路的量子计算机可以使用薛定谔或费曼方法进行经典模拟 [17, 18]。前者基于跟踪完整量子态并通过专门的矩阵乘法程序应用门。后者受到费曼路径积分的启发，可用于通过对不同历史（路径）求和来计算最终状态的振幅。薛定谔的方法是内存密集型的，因为它需要存储完整的
purestorage II电池5kWh（模块至25kWh）
Purestorage II电池5KWH，使用最安全和最高的铁磷酸锂电池，具有1C运行，10,000个循环以及高电荷和放电速率的能力。它与市场上的领先逆变器兼容，包括： Solis，Victron和Imeon。比较站点将其与Solis逆变器结合使用时将其描述为市场上最佳的混合解决方案。