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利用新型功能化氧化石墨烯电极增强电容去离子化
为了降低 RO 工艺的能量需求，研究人员还在研究其他技术，如纳滤。[3–5] 在这些技术中，电容去离子 (CDI) 在能耗、工艺简单、减少结垢和低成本方面具有众多优势。[6] 对于 CDI，不需要膜和压力。盐通过电场去除，并以双电层 (EDL) 的形式储存在多孔介质中以产生淡水。电容技术的传统电极依赖于高导电性和高表面积的碳基材料。[7–10] CDI 的工作原理与流体电化学电容器相同；[11] 对浸入含有电解质的溶液中的两个多孔电极施加电压，离子被吸引到电极表面并形成 EDL。这种机制可以在不施加过压的情况下从水中去除盐分，由于没有机械运动部件，因此维护工作量较少。此外，能量不会在此过程中损失，而是以电化学能的形式储存在电极内部。因此，它可以以静电荷存储特有的极高效率进行回收。遗憾的是，这项技术的现状与更成熟的反渗透技术的性能还相差甚远。[7,12] 必须开发出具有高除盐率、低能量损失和可扩展工艺的新材料。在这种情况下，具有净表面电荷的功能化材料引起了科学界的极大兴趣。[13–15] 众所周知，控制表面电荷的种类可以提高 CDI 设备的脱盐性能，因为这与微调零电荷电位 (V PZC ) 的可能性直接相关。 [16,17] V PZC 是必须施加在电极上以确保其表面电中性的电位。通常，每种材料都有自己的 V PZC，这取决于其表面存在的化学物质。例如，由高氧化度碳原子构成的氧化石墨烯 (GO) 在水中始终显示负的 z 电位，因此如果用作 CDI 电极材料，则具有正的 V PZC。考虑电极 V PZC > 0 的情况将有助于阐明这一概念。在平衡状态下，该电极的表面将充满正电荷。然后，如果施加大于 V PZC 的电压，就会发生称为“共离子驱逐”的现象。从 0 到 V PZC 的电位将用于排出表面上自然存在的正电荷（同离子），而其余部分（ V − V PZC ）将用于存储负电荷（反离子）。类似的推理
不同自闭症谱系亚型的大脑耦合模式的独特占有率
LEiDA 的独特功能在于它能够捕捉瞬时耦合模式，这些模式是根据大脑区域之间的相位关系定义的。这些模式被概念化为类似于驻波模式的矢量，表示一些大脑区域相位共变而其他大脑区域相位反变的配置。通过根据特定时间间隔内发生的概率来描述这些模式，LEiDA 提供了一种统计上稳健的方法来比较不同条件、群体和个体之间的大脑动态（Cabral 等人，2017 年）。这种敏感性使 LEiDA 成为识别潜在神经标记（可测量且无偏的大脑动态特征）的宝贵工具。此类生物标记有望改善诊断、监测治疗结果（治疗诊断）和预测认知功能。
在QLDPC代码中有效地计算
是普遍的信念，即需要构建实用程序尺度量子计算机能够执行无法触及的经典计算机的计算需要量子错误纠正技术。在所需的物理量子数的数量方面，对表面代码进行了最广泛研究并高度优化的量子误差校正代码非常大量资源。最近提出了一种有希望的替代量子低密度平价检查（QLDPC）代码。这些代码的资源密集程度要少得多，与实用的表面代码实现相比，每个逻辑量子的物理Qubs最多需要10倍。因此，QLDPC代码的成功应用将大大减少时间表到达可以使用Shor's算法和QPE（如Shor的算法）加速的算法运行算法的量子计算机。迄今为止，QLDPC代码已在量子记忆的背景下进行了主要研究。在QLDPC代码中实现任意逻辑Clifford运算符在电路深度方面有效的方法没有已知的方法。与已知的实施T门的方法结合使用，Clifford组的有效实现解锁了资源有效的通用量子计算。在本文中，我们介绍了一个新的QLDPC代码系列，该家族可以通过横向操作有效地汇编Clifford组。我们的施工最多可以在O（M）综合征提取回合中执行任何M Qubit Clifford操作，从而超过了最新的晶格手术方法。我们运行深度126逻辑电路的电路级模拟，以表明我们的QLDPC代码中的逻辑操作达到了接近内存的性能。这些结果表明，QLDPC代码是将所有逻辑量子算法所需的资源减少到10倍的可行手段，从而解开了大量减少的时间表以商业上有价值的量子计算。
直接回收由超临界二氧化碳辅助的锂离子电池正电极
生态过渡是我们日常生活的中心，现在能源生产问题及其存储问题现在是许多研究项目的重点。随着我们日常生活设备的电气越来越大，尤其是随着电动汽车的兴起，电池的寿命终止，尤其是锂离子电池（LIBS）的问题成为了真正的挑战。的确，这种类型的电池的建筑要素，例如铜，铝，尤其是钴或镍不仅昂贵，而且在非常本地化的区域和地球上的数量有限。因此，必须实施这些电池收回这些金属并满足市场需求不断增长的回收过程。回收技术（例如pyro-和hydmetallurgy）已被用来收回经济利益的要素。但是，这些破坏性过程有局限性：i）恢复的元素的纯度不足以重用它们制造新电池，ii）ii）它们需要高能输入或大量使用酸。另一方面，直接回收策略旨在将电池的不同部分分开并独立回收，因此成为实现此目标的最可信的替代方法。
基于工厂的编码一个逻辑量子位的量子极性码的容错准备
最近提出了一种容错方法来准备 Q 1 码的逻辑码态，即编码一个量子比特的量子极性码。其中的容错性由错误检测装置保证，如果在准备过程中检测到错误，则完全丢弃准备。由于错误检测，准备是概率性的，其成功率（称为准备率）随代码长度的增加而迅速下降，从而阻止了大代码长度的代码状态的准备。在本文中，为了提高准备率，我们考虑工厂准备 Q 1 码态，其中尝试并行准备多个 Q 1 码态副本。使用额外的调度步骤，我们可以避免每次检测到错误时完全丢弃准备，从而反过来提高准备率。我们进一步提供了一种理论方法来估计使用工厂准备准备的 Q 1 码的准备和逻辑错误率，该方法被证明与基于蒙特卡洛模拟的数值结果紧密相关。因此，我们的理论方法可用于为大代码长度提供估计，而蒙特卡罗模拟实际上并不可行。对于电路级去极化噪声模型，我们的数值结果表明准备率显著增加，特别是对于较大的代码长度 N 。例如，对于 N = 256 ，对于实际有趣的物理错误率 p = 10 − 3 ，它从 0.02% 增加到 27%。值得注意的是，N = 256 的 Q 1 码在 p = 10 − 3 和 p = 3 × 10 − 4 时分别实现了大约 10 − 11 和 10 − 15 的逻辑错误率。与具有相似代码长度和最小距离的表面码相比，这相当于提高了大约三个数量级，从而表明所提出的方案用于大规模容错量子计算的前景。
探索利用碳材料作为阴极在电化学高级氧化过程中降解抗生素
维罗妮卡·波萨-诺盖拉斯、艾丽西亚·戈米斯-贝伦格尔、玛尔塔·帕佐斯、玛丽亚·安吉利斯·桑罗曼、康奇·玛丽亚·康塞普西翁·奥文·阿尼亚。探索利用碳材料作为阴极在电化学高级氧化过程中降解抗生素。环境化学工程杂志，2022，10 (3)，第 107506 页。 “10.1016/j.jece.2022.107506”。 �hal-03827350�
碳调节迁移：锂离子电极电极的三维干燥模型
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
焦点中的基因座：基因座变化情节通过竞争的动态展开
抽象目的 - 我的目的是通过介绍和发展基因座变化情节的概念来提高竞争动态奖学金。此类情节是指的情况，其特征是在各种演员汇总为竞争者的水平上专门产生变化的情况。设计/方法/方法 - 我将我的理论重新分析了两项已发表的研究，这些研究从位于竞争动力学奖学金之外的管理文献中选择。这两项研究最初不是集中在基因座拐点发作上的，但是这些研究的特征是此类发作的说明性实例。调查结果 - 我的重新分析强调了两种显着情况，当时竞争企业部署的行动和响应的战略曲目创造或解散了各种组织形式，从而在聚集水平上产生转变，从而产生轨迹拐点的拐点。这些情况包括创造以及元组织的溶解。在这两种情况下，竞争组织者在不竞争的演员中起着重要的作用，但尽管如此，这些角色仍会影响竞争的发展方式。独创性/价值 - 竞争动态学者主要检查了公司在整个竞争过程中所做的事情（即它的“如何”）。，但他们在很大程度上忽略了企业在部署战略曲目时所做的事情可能包括创建或解散各种组织形式，并且这种创造或解散可以改变竞争展开的聚合水平。在整个竞争过程中，它的“谁”和“ where”）是可变的方面。这种转变是通过基因座变化发作的概念来捕获的，竞争动力学学者可以利用它来接近竞争的基因座（即关键字基因座，过程，竞争，竞争动态，基因座变化情节纸类型概念纸
使用DNA条形码的水生生物研究
自成立以来，它是一种雄心勃勃的全球生物识别系统[1]，DNA条形码（使用标准化的基因片段作为物种识别的内部标签）已将自己确立为生物多样性科学中的重要方法，并发表了12,000多篇论文（Web of Science搜索“ DNA” DNA“ DNA”和“ Barodod*6月2021年）。Hebert和合作者的最初建议推荐了动物的线粒体细胞色素C氧化酶I（COI）标记。然而，对于植物和真菌，已经提出了其他更有效的标记物，例如Maturasek（MATK）和核糖二磷酸羧化酶大亚基（RBCL）胆固醇成形剂标记物用于流量的植物[2] [2]。已建议使用几种标记为硅藻的DNA条形码，例如，从5.8S + ITS-2 [3]到RBCL [4]，但对这些分类单元的研究受到限制。对于真菌，它已被广泛接受[5]；但是，它的实施也有几个问题，特别是在某些水生物种中[6]，尽管它很重要，但我们发现了六篇DNA条形码水生真菌的论文。DNA条形码已被反复证明是一种生物多样性测量方法的方法，显示了与传统分类法的高度率，例如，薄荷和鸟类和鸟类[7-10] [7-10]，而其作为生物差异科学的预测工具的能力也很快就变得显而易见，刺激了新的框架框架。在这里，已经观察到了一些引人注目的多样性示例[14，15]，并且在众多水生生态系统中已经描述了类似的趋势。目前，DNA条形码可以加速生物多样性库存，并帮助许多国家 /地区的分类学家数量减少。很早就确认了数据共享和协作研究潜力的重要性，从而创建了生命数据系统的条形码（BOLD）[16]。序列数据可以与详细的标本元数据和照片相关联，支持痕量文件，最重要的是博物馆收藏中的保证标本[16]。
关于实施地球公制空间
分析非欧几里得数据（例如图形和树木）需要（特定）数学机械，因为与欧几里得空间相比，它们较不富裕或光滑的riemannian歧管。这些空间仍然可以利用后者的丰富结构。例如，图形空间是由置换组赋予Frobenius度量的矩阵，Billera-Holmes-Vogtmann（BHV）空间层是Eu-Clidean，而Wald空间嵌入在对称正极（SPD）矩阵的空间中。我们提出了一个Python软件包，用于分析生活在地球公制空间中的数据 - 拓扑空间，配备了度量和地球函数，其中度量是最短的大地测量长度连接两个点的长度。我们根据点，点集和使用地球公制空间理论构建的度量的包装结构描述了包装结构，并提供了三个实现示例。该软件包是作为GeomStats Python软件包的插件实现的，允许用户以理论上一致的方式访问和调整可用的几何和数据分析工具，以实现强烈非欧盟数据。代码是单位测试和记录的。关键字：测量公制空间； BHV空间；树值数据；图值数据；几何数据分析。