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Raffan等人PBJ 2021.pdf -Rothamsted存储库下载
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过去几年中，量子信息论的最新发展强烈推动了复杂量子现象的表征。在这样的框架中，一个关键概念就是纠缠。纠缠除了被认为是量子计算和通信任务的基本资源 [1] 之外，还被用来更好地表征不同多体量子系统在相关哈密顿量的某些特征参数发生变化时的临界行为；后一种现象被称为量子相变 (QPT) [2]。事实上，人们还没有完全深入理解 QPT 的普遍性质。在这种情况下使用纠缠的特殊之处在于，作为量子关联的单一直接测度，它应该允许对 QPT 进行统一处理；至少，每当发生的 QPT 归因于系统的量子性质时，这总是在 T 0 时，因为不存在热涨落。 [3] 中首次描述了自旋 1=2 链中单自旋或双自旋纠缠与 QPT 之间的关系，其中注意到并发度的导数在 QPT 的对应性上表现出发散，并具有适当的标度指数。随后在 [4] 中研究了 L 自旋块的纠缠及其在表现出临界行为的自旋模型中的标度行为。最近在 [5] 中解决了通过纠缠来表征费米子系统基态相图的问题，其中展示了如何通过研究单点纠缠来重现已知（数值）相图的相关特征。虽然这是一个有希望的起点，但仍需澄清哪些量子关联导致了 QPT 的发生：是两点还是共享点（多部分），是短程还是长程。事实上，要回答上述问题，需要对任何两个子系统之间的纠缠进行详尽的研究。如果子系统只有 2 个自由度，则共生性可以正确量化量子关联 [6]。一个概括
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风能利用率的提高以及需求的增长正在影响输电系统的区域负荷。传统上，升级现有线路和建设新线路是增加网络容量和减少拥堵的常用方法。然而，环境、社会和技术挑战正在鼓励网络运营商在未来规划中采取措施提高现有网络的利用率。这里开发了一个混合整数线性规划模型，将各种替代方案（包括动态线路额定值、储能系统和分布式静态串联补偿）集成到网络规划过程中。使用多阶段方法，研究了这些资产的共同优化规划，并将其与传统的重新布线方法进行了比较。IEEE RTS 24 总线系统显示了共同优化的好处，在选定区域风能贡献较大。
quizartinib用于新诊断的FLT3-ITD阳性急性髓样白血病的诱导，合并和维持治疗
缓解，这意味着试验的随机化被打破。EAG进行了幼稚的ML-NMR比较，该比较表明，在公司的ML-NMR中应用的人口调整比Midostaurin相比，尤其是在累积的Rellapse分析中。委员会指出，两种间接治疗比较的大多数结果均未显示Quizartinib比Midostaurin的统计学显着改善，除了MAIC结果是复发的累积发生率。一位临床专家说，通常很难解释总体生存结果，因为有很多因素需要考虑。他们说复发率是最重要的结果。他们补充说，与Midostaurin相比，Quizartinib的复发速率可能较低，因为它是针对FLT3-ITD突变的。委员会得出的结论是，两种间接治疗比较的结果都高度不确定。但它
高级复合材料结构概念和材料...
3.0 'ISPAN' Module Development .............................................................. 15 3.1 Flat Stiffened Panel .......................................................................... 16 3.1.1 DIAL Shell Element .............................................................. 18 3.1.2 Model Geometry .................................................................. 19 3.1.3 Loads .....................................................................................................................................................................................................................................................边界条件................................................................................................................................................................................................................................................................... 21 3.1.5解决方案............................................................... 3.2.1.1 Example 1 Linear Static Analysis .................................. 26 3.2.1.2 Example 2 Bifurcation Buckling Analysis ........................ 31 3.3 Flat Rectangular Tubular Truss Core Panel ............................................... 35 3.3.1 Program Components ............................................................ 35 3.3.1.1 Command Module ................................................... 35 3.3.1.2前处理器..................................................................................................................................................................................................................................... 3后处理器.............................................................................
将反渗透浓缩液重新用作低成本...
摘要 — 反渗透水处理工艺的废弃物（又称盐水、浓缩液、ROC）是溶解在高盐度水中的盐混合物。美国环境保护署将 ROC 归类为工业废物，在处置方面可能面临监管限制。最先进的 ROC 处置方法包括深井注入、向河流进行地表排放、向海洋排放和蒸发池。在本研究中，通过技术经济分析探索了使用反渗透浓缩液作为低成本热能存储 (TES) 介质的可行性。通过一系列成本分析估算出 TES 的标准化成本（每单位存储热能的成本），并将其与美国能源部低成本热能存储的成本目标进行比较。结果表明，使用 ROC 盐含量的 TES 标准化成本在 6.11 美元到 8.73 美元之间，具体取决于 ROC 处理方法。
都灵理工学院机构库
如今，可再生能源 (RES) 在生产大量电力和减少二氧化碳及其他温室气体排放方面发挥着重要作用。最重要的 RES 之一是光伏 (PV) 技术：事实上，它需要的安装和维护成本较低，并且由于结构的模块化和有限的安装空间，最适合城市一体化 [1]。在此背景下，近零能耗建筑 (nZEB) 的概念得到了充分构建。欧盟委员会通过 2010/31/EU 指令 [2] 引入了这一术语，并在国家层面定义了增加 nZEB 数量的适当措施。特别是，在 nZEB 中，能源消耗必须主要由位于现场或附近的 RES 覆盖。此外，欧盟成员国确保到 2020 年 12 月 31 日，所有新建建筑都将成为 nZEB。首先，大学应该积极参与 nZEB 框架，因为它们具有相关的社会经济影响 [3-4]。事实上，一些大学已经朝着这个方向发展，重点研究可能的改造以降低现有学术建筑的能耗 [5-7]。莱里达大学（西班牙）、欧柏林学院（美国俄亥俄州）和澳大利亚联邦科学与工业研究组织能源中心（纽卡斯尔，澳大利亚）都已实现现有建筑的样本。[8] 中报告了其他 nZEB 学校和用于学术目的的可持续建筑的例子。[9] 分析了瑞典住宅建筑的自给自足率，重点关注用于此目的的最佳电池技术。相反，[10] 讨论了配备电池储能系统的德国商业建筑的自消耗和自给自足。[11] 和 [12] 几项基于国内 nZEB 的研究，重点研究了取决于电池大小的自给自足率。
肯特学术资料库
通过机器学习生成设计一直是计算机辅助设计领域的一项持续挑战。最近，深度学习方法已被用于随机生成时尚、家具和产品设计中的图像。然而，这种深度生成方法通常需要大量的训练图像，并且在设计过程中没有考虑到人为因素。在这项工作中，我们寻求一种方法，通过脑电图测量 (EEG) 指示的大脑活动将人类认知因素纳入生成过程。我们提出了一种受神经科学启发的机器学习设计方法，其中使用 EEG 来捕获首选的设计特征。此类信号用作生成对抗网络 (GAN) 中的条件。首先，我们使用循环神经网络 (LSTM - 长短期记忆) 作为编码器，从原始 EEG 信号中提取 EEG 特征；这些数据是从受试者观看 ImageNet 中的几类图像时记录下来的。其次，我们训练一个以编码的 EEG 特征为条件的 GAN 模型来生成设计图像。第三，我们使用该模型从受试者的 EEG 测量大脑活动生成设计图像。
BAB III- UPI存储库
获得了隐藏在Stego图像上的文本。3。接受者通过使用已生成的ECC密钥进行秘密密钥解密过程，直到从AES Secret Keys获得授权为止。4。接收者使用已获得的AES秘密密钥进行消息解密过程，直到获得授权为止。