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用挤压真空储层的光学机械腔中的两种模式光
我们考虑了由非等级三级激光器产生的两种模式光，在光力学腔中，与两种模式挤压真空储存库中的参数振荡器一起产生。使用稳态状态下的腔模式变量的期望值分析了泵模式，光学耦合强度和挤压真空储层对腔模式挤压和纠缠特性的影响。结果表明，所考虑的系统产生的两模式光显示出正交挤压和纠缠。在空腔中存在参数振荡器，并挤压真空储层可以增强腔模式灯的挤压，纠缠和平均光子数的程度。光力学腔对腔模式的平均光子数和纠缠没有影响，但增加了正交挤压的程度。
带有电池和储热器的光伏纳米电网温室气体减排系统
电子邮件地址：paul.ortiz@univ-lorraine.fr (Paul Ortiz)、s.kubler@univ-lorraine.fr (Sylvain Kubler)、eric.rondeau@univ-lorraine.fr (Éric Rondeau)、jean-philippe.georges@univ-lorraine.fr (Jean-Philippe Georges)、G.Colantuono@leedsbeckett.ac.uk (Giuseppe Colantuono)、A.Shukhobodskiy@leedsbeckett.ac.uk (Alexander Alexandrovich Shukhobodskiy)
柏林深层含水层的地球化学勘探和温度相关反应性对潜在高温 ATES 储层的启示
尽管可再生能源在电力部门的份额正在稳步增长，但在供热部门的份额却停滞不前，尽管在柏林，几乎一半的二氧化碳排放是由供热部门造成的。高温含水层热能存储 (HT-ATES) 能够在地下存储大量能源，同时在地面上占用的空间很小，因此特别适合用作城市地区的存储技术，因此有助于减少二氧化碳排放。然而，含水层孔隙的堵塞会降低渗透性，腐蚀和微量元素的流动可能是 HT-ATES 的不良影响。在这里，作为两项柏林 ATES 研究的一部分，对三叠纪石灰岩和侏罗纪砂岩进行了研究，目的是 (a) 通过地球化学建模模拟 HT-ATES 操作对碳酸盐含水层的影响，(b) 通过使用手持式 XRF 进行系统元素分析来识别柏林阿德勒斯霍夫新钻探勘探井的反应矿物相，以及 (c) 通过在高温下进行批量实验来估计动员过程。
在急性治疗 HIV 疾病期间，完整和有缺陷的 HIV DNA 库快速双相衰减
尽管接受了抗逆转录病毒疗法 (ART)，HIV 仍会在潜伏感染细胞（HIV 病毒库）中持续存在，这些细胞会随着时间的推移而缓慢衰减。在这里，我们利用 67 名在急性感染期间接受治疗的 HIV 感染者 (PLWH) 的 500 多个长期样本，开发了一个数学模型来预测外周 CD4 + T 细胞的病毒库衰减。非线性广义加性模型显示完整 DNA 的快速双相衰减（第 0-5 周：t 1/2 ~ 2.83 周；第 5-24 周：t 1/2 ~ 15.4 周），延长至 1 年。这些估计值比之前接受慢性治疗的 PLWH 的衰减估计值快约 5 倍。缺陷 DNA 具有相似的双相模式，但数据变化更大。对于 PLWH，预测的完整和缺陷衰减速度更快，ART 启动时间较早、初始 CD4 + T 细胞计数较高和 ART 前病毒载量较低。在这项研究中，我们加深了对 ART 启动时 HIV 病毒库衰变的有限理解，为针对这一关键时期的未来治疗策略提供了信息。
1 HIV-1 宿主规模、景观的差异......
尽管与未治疗个体相比，ART 可使超急性感染者的峰值病毒血症减弱 36（p<0.0001），但同期测量的 HIV-1 DNA 总量没有差异（p=0.104）。37 在 ART 治疗 1 年内，早期治疗者的 HIV DNA 总量稳步下降（p=0.0004），38 而晚期治疗组没有显著变化。治疗一年后，早期治疗组的 HIV-1 DNA 总量低于晚期治疗组（p=0.02）。697 40 个单病毒基因组序列揭示了未治疗、晚期治疗和早期治疗感染在一年内的纵向前病毒遗传景观存在差异：1 年后，未治疗感染者（31%）的完整基因组对 HIV-1 DNA 总池的相对贡献高于晚期治疗感染者（14%）和早期治疗感染者（0%）。在感染晚期和早期开始治疗 44 会导致完整病毒基因组（每月 13% 和 51%）衰减得更快，而有缺陷的病毒基因组（每月 2% 和 35%）衰减得更快。然而，在慢性治疗 46 开始一年后仍可观察到完整基因组，而早期治疗时则无法检测到完整基因组。此外，47
有关食用莫德斯托水库鱼类的信息... - OEHHA
OEHHA 针对莫德斯托水库制定了一份咨询报告，因为从该水体中捕获的鱼中发现汞含量。莫德斯托水库位于斯坦尼斯劳斯县莫德斯托市以东约 20 英里处。这份咨询报告是 OEHHA 持续努力的一部分，旨在为来自加州不同水体的鱼类提供安全食用建议。
使用量子储层计算中移动无线网络中的用户轨迹预测
摘要本文采用量子机学习技术来通过使用一种称为量子储层计算（QRC）的方法来预测移动用户在移动无线网络中的传播。移动用户的轨迹预测属于时间信息处理的任务，这是一个移动性管理问题，对于自我组织和自主6G网络至关重要。我们的目标是使用QRC准确预测无线网络中移动用户的未来位置。为此，作者使用真正的世界时间序列数据集来建模移动用户的轨迹。QRC方法具有两个组件：储层计算（RC）和量子计算（QC）。在RC中，训练比简单复发性神经网络的训练更有效，因为在RC中，只有输出层的权重才能训练。RC的内部部分是所谓的储层。为了使RC表现良好，应仔细选择储层的权重以创建高度复杂和非线性动力学。QC用于创建这种动态储层，该储层将输入时间序列映射到由动态状态组成的较高维度计算空间中。获得高维动力状态后，进行简单的线性回归以训练输出权重，因此，可以有效地对移动用户轨迹的预测进行有效形成。在这项研究中，我们根据量子系统的哈密顿时间演变采用QRC方法。作者使用基于IBM Gate的量子计算机模拟了时间演变，并且在实验结果中，它们表明，使用QRC仅使用少数量子器来预测移动用户的轨迹是有效的，并且可以超过经典方法，例如长期短期内存方法和echo -echo state网络接近。
CEGA水库 - 高渗透条纹和储层异质性的沉积学：对CCS
一般CCS参考艾伯塔省政府。2023。碳捕获，利用和存储。在线网站actalberta.ca。Bachu，S.，Heidug，W。和Zarlenga，F。2005。第5章。地下地质存储。在书中：IPCC有关CO2捕获和隔离的特别报告。（第195-265页）。出版商：剑桥大学出版社。英国地质调查局。2023。碳捕获和存储（CCS），BGS研究。网站资源。Dwivedi，R。2019。什么是碳固存。https：//www.azocleantech。com/com/acrat.aspx？aprentid = 28 Halder，S。2022。揭示了碳捕获和存储的最佳见解。TGS在线文章。Kaplan，L。2023。全球CCUS支出预计到2023年至2030年之间的2560亿美元超过2560亿美元。Rystad Energy。 Kelemen，P.，Benson，S.M。，Pilorge，H.，Psarras，P。和Wilcox，J。 2019。 概述矿物质和地质形成中二氧化碳存储的状态和挑战。 气候期刊的边界1：9，www.frontiersin.org。 国际CCS知识中心。 2020。 一目了然的碳捕获存储。 海报。 CCS知识中心，萨斯喀彻温省Regina。 Lacey，D。2023。 CCS：挑战，机会和需求。 BOE中的文章。 IEA CCUS项目数据库。 2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。 章节。Rystad Energy。Kelemen，P.，Benson，S.M。，Pilorge，H.，Psarras，P。和Wilcox，J。2019。概述矿物质和地质形成中二氧化碳存储的状态和挑战。气候期刊的边界1：9，www.frontiersin.org。国际CCS知识中心。2020。一目了然的碳捕获存储。海报。CCS知识中心，萨斯喀彻温省Regina。Lacey，D。2023。CCS：挑战，机会和需求。BOE中的文章。 IEA CCUS项目数据库。 2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。 章节。BOE中的文章。IEA CCUS项目数据库。2023。https://www.iea.org/data-and-Statistics/Data-Product/ccus-projects-database database oldenburg，C. 2011。章节。地质碳固并作为减轻CO2排放的全球战略：可持续性和环境风险。劳伦斯·伯克利国家实验室，www.osti.gov Robertson，B。和Mousavian，M.2022。碳捕获关键：经验教训。IEEFA（能源，经济学和财务分析研究所）文章。 美国能源部。 1999。 碳固相研究和开发。 报告可在www.ornl.gov/carbon_sepertration/ 上获得IEEFA（能源，经济学和财务分析研究所）文章。美国能源部。1999。碳固相研究和开发。报告可在www.ornl.gov/carbon_sepertration/
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明
欧洲多孔储层地下氢储存成功部署路线图
HyUSPRe 项目研究在欧洲实施大规模可再生和低碳氢地下地质储存的可行性和潜力。这包括确定适合储氢的多孔储层，以及在这些储层中实施大规模储存的可行性的技术和经济评估，以支持欧洲到 2050 年实现能源净零排放。该项目将解决多孔储层储存的具体技术问题和风险，并进行经济分析，以促进有关开发潜在现场试点组合的决策过程。技术经济评估，以及环境、社会和监管方面的实施观点，将允许制定到 2050 年广泛储氢的路线图，表明大规模储氢在到 2050 年实现欧盟零排放能源系统中的作用。