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![b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）](/simg/2/26d4b467966015605fd8b1d34fe521ce2741b56e.webp)
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（k）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，长波长的量子波动在辐射和物质时代中经典和重新进入哈勃半径，从而为宇宙大规模结构中的重力不稳定性提供了初始种子。 P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的调查，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。 001，0。 1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。 05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其规格索引到LN 10 10 A = 3。 044 \ xc2 \ xb1 0。 014和N S = 0。 9649 \ xc2 \ xb1 0。 0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ XE2 \ X88 \ X92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受限制。最近观察到在NHz频率上通过PUL-SAR计时阵列（PTA）[2 \ XE2 \ X80 \ X935]观察到对P（k）的兴趣很大，因为标量会产生这种标量的兴趣，因为标量会产生此类scgwb。 [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。最近的研究表明，这种标量诱导的势波背景（SIGWB）
b'Introfuction。现代宇宙学的目标之一是曲率扰动P（K）的原始功率谱的表征。在通货膨胀期间，在辐射和物质时代的哈勃半径经典和重新输入膨胀的半径时，长波长量子波动扩增，为重力不稳定的初始种子提供了宇宙大规模结构中的初始种子。P（k）上最严格的约束来自宇宙微波背景（CMB）各向异性的表达，揭示了在范围内非常大的尺度上的近规模不变的，略带红色的频谱[0。001，0。1] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。Planck DR3数据在k = 0时限制了p（k）的幅度a s。05 MPC \ XE2 \ x88 \ x92 1及其Spec-Tral索引到LN 10 10 A = 3。044 \ xc2 \ xb1 0。014和N S = 0。9649 \ xc2 \ xb1 0。0042分别为68％Cl [1]。 银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。 Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。 如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。0042分别为68％Cl [1]。银河系可以将这些约束扩展到O（1）MPC \ Xe2 \ x88 \ x92 1，但较小的尺度仍然很大程度上不受约束。Recent observations of a Stochastic Gravitational Wave Background (SGWB) at nHz frequencies by Pul- sar Timing Arrays (PTA) [2\xe2\x80\x935] have sparked a signifi- cant interest in P ( k ) at much smaller scales, since scalar fluctuations can generate such a SGWB at second order in perturbation theory [6 \ xe2 \ x80 \ x938]在秤[10 7，10 9] mpc \ xe2 \ x88 \ x92 1。如果下达，PTA测量值可能会在通货膨胀的后期提供有价值的信息，对理论模型产生了深远的影响。最近的研究表明，这种标量引起的重力波背景（SIGWB）可以为PTA检测提供一个能力的解释，并且可能会对来自贝叶斯观察的许多其他候选者进行案例[9，10]（但是，请参阅[9 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9313]，以ellite tountion of Extimation of Exteration to inton of toseation portod of tosod of tosod of to pod stod of pod，以供pbod of profod of prod。 [11 \ xe2 \ x80 \ x9316]用于替代分析）。因此，设计这一假设的进一步检验至关重要，并且与cos-'
大多数饮用水微型塑料小于消耗水质量的20μmEU方法限制
营养中的微型塑料（MP）含量包括饮用水，尽管瓶装水品牌中的MP浓度在几个数量级上发散。欧盟指令2020/2184最近提出的方法学方法是在20–5000μm的尺寸范围内检测MPS的方法。但是，在1-20μm范围内的精细MP更有可能将人类肠道传播到血液和器官中。为了评估这种省略对检测到的MPS总数的影响，我们使用自动的拉曼微光谱法确定了十个不同品牌的聚乙二醇酯（PET）瓶装水和1个自来水样品的MP浓度。我们发现，MP浓度范围为19至1,154（N/L）[0.001至0.250μg/L]，尽管所有研究的瓶装水样品都存储在PET容器中，但在大多数SAMPER中，PET仅占MPS的一小部分。重要的是，98％和94％的MP的直径小于20和10μm，这表明了小型MP纳入饮用水分析和调节的重要性。当前的研究提出了一项方案，可在任何类型的饮用水中识别出MPS，无论硬度如何，并证明了实施负面和正面程序性，质量控制措施的重要性。
开放模型如何推动较小市场的生成AI开发
综上所述，这三个因素有助于我们理解为什么在过去的几年中，许多LLM建设计划都在世界范围内出现。首先，这些通常是本地模型，不仅支持主要的商业模型开发人员认为“低资源”的特定语言，而且还针对当地的文化需求量身定制。第二，这些模型是开放的，并在培训数据及其出处设定了高标准的透明度。第三，他们使用架构和方法来创建小语言模型来应对有限的计算能力和财务资源的挑战。某些举措也是NVIDIA称为“主权AI”趋势的表现：旨在基于自己的国家模型创建国家模型。“主权”数据和基础架构。21
如何设计较小的可穿戴设备，并且在电荷之间进行更长的时间
电池必须为微处理器（MCU），无线电和电荷之间的传感器供电。要使电池寿命最大化，您需要专注于可以在操作时消耗低功率的组件，以及关闭时消耗非常低的功率。降压转换器是低IQ操作的最重要功能，因为它是MCU的电源，并且必须始终运行。考虑实施集成非常低电流直流/直流转换器（例如BQ25120A）的产品。此产品可启用700 NA IQ，而1.8 V导轨正在打开并以无负载为MCU供电。如果您的可穿戴设备需要额外的低智商，则TPS62743或TPS62843是一个不错的选择。TPS62843是新一代的超低IQ倒数转换器。具有典型的操作静止电流275-Na，该设备在灯光载荷时将高效率延伸至100μA及以下。它针对1UH电感器进行了优化，并降至4.7 UF COUT。带有微小的6针WCSP软件包（0.8 mm x 1.05 mm）和小的被动组件，它支持总溶液尺寸降至5.7mm²。宽输出电压范围（0.4 V - 3.6 V）和600 mA输出电流使该设备适合大多数电池供电的应用，例如可穿戴电子，耳塞，TWS，TWS，医疗传感器，助听器和IoT。
繁殖，体重较小和多次注射与犬类疫苗管理后三天内增加不良事件报告
研究8使用2002年至2003年的数据，在AP的疫苗施用后3天内投资了与疫苗相关的AE的潜在危险因素，约有125万只狗。该研究评估了在以预防性护理为重点的实践中，在360家医院的电子病历中报告了AE。AES的风险随体重的减轻而增加，并且每次访问的疫苗数量增加。 即使控制体重和疫苗数量，也确定了AE率的繁殖差异。 这项研究在随后在国内和国际上的疫苗接种指南中引用。 9,10以及在过去的20年中，在Hospi TAL方案和个体繁殖的流行中，犬类疫苗制造方法的潜在变化，当前犬VAC现象的危险因素可能发生了变化。 租赁研究的目的是利用相同的兽医实践来估计最近5年狗疫苗给药后3天内记录的AE的发病率和风险因素。AES的风险随体重的减轻而增加，并且每次访问的疫苗数量增加。即使控制体重和疫苗数量，也确定了AE率的繁殖差异。这项研究在随后在国内和国际上的疫苗接种指南中引用。9,10以及在过去的20年中，在Hospi TAL方案和个体繁殖的流行中，犬类疫苗制造方法的潜在变化，当前犬VAC现象的危险因素可能发生了变化。租赁研究的目的是利用相同的兽医实践来估计最近5年狗疫苗给药后3天内记录的AE的发病率和风险因素。
Zika暴露正常婴儿的大脑MRI分割显示较小的杏仁核
1加利福尼亚大学戴维斯分校放射科，美国加利福尼亚，美国，美国2放射学系，米勒医学院，迈阿密大学，迈阿密大学，迈阿密，佛罗里达州，佛罗里达州，美国，美国3号，杰克逊纪念医院，迈阿密，佛罗里达州杰克逊纪念医院美国，美国米勒大学米勒医学院5位儿科感染疾病5司，迈阿密大学，迈阿密大学，佛罗里达州迈阿密大学，美国，美国，新生儿学系6号新生儿学系，米勒大学，迈阿密大学，迈阿密大学，迈阿密，佛罗里达州迈阿密大学，美国7号，迈阿密，迈阿密，迈阿密，米利亚姆7号。美利坚合众国
通过辐照在非晶硅中制备的纳米粒子尺寸越小，越软……
“越小越软”是强度的逆尺寸依赖性，违背了“越小越强”的原则。它通常由表面介导的位移或扩散变形引起，主要存在于一些超小尺度（几十纳米以下）的金属材料中。在这里，利用离子束辐照的表面改性，我们在更大尺寸范围（< ∼ 500 纳米）的共价键、硬而脆的材料非晶硅（a-Si）中实现了“越小越软”。它表现为从准脆性破坏到均匀塑性变形的转变，以及在亚微米级范围内随着样品体积的减小而屈服应力的降低。提出了一个硬核/超塑性壳的分析模型来解释人为可控的尺寸相关软化。这种通过离子辐照的表面工程途径不仅对于调整小尺寸非晶硅或其他共价结合非晶态固体的强度和变形行为特别有用，而且对于非晶硅在微电子和微机电系统中的实用性也具有实际意义。© 2023 由 Elsevier Ltd 代表《材料科学与技术杂志》编辑部出版。
更清洁、更小、更简单
国际能源署称，水泥生产占工业二氧化碳排放量的三分之一，占全球所有人为二氧化碳排放量的 8%。尽管没有人会否认水泥对全球经济发展至关重要，但目前的制造方法产生的排放如果置之不理，将使 1.5˚C 的气候目标遥不可及，给地球带来灾难性后果。不过，近期的技术创新让我们有充分理由对水泥行业的未来感到乐观。得益于创新的 RotoDynamic 技术，无化石燃料水泥生产已指日可待。RotoDynamic 技术历经十年研发，仅使用电力就能产生工业过程所需的高温（高达 1700˚C）。如果在所有潜在的工业应用中大规模使用，这项突破性技术可以减少超过 20 亿吨的二氧化碳排放量。对于水泥制造商来说，这意味着目前用于加热水泥窑的化石燃料可以逐步淘汰，转而使用 100% 的电力加热器，这种加热器结构紧凑、效率更高、更可靠，从而大大加快了亟需削减的二氧化碳排放量。在 ABB 的开发支持、与牛津大学和剑桥大学的学术合作以及与各行业领导者的合作下，RotoDynamic Technology 致力于为世界提供可持续的水泥。涡轮机械：RotoDynamic Technology 背后的科学 RotoDynamic Technology 的应用很新颖，但其底层设计实际上是反向的燃气轮机。与传统涡轮机不同，RotoDynamic Technology 不是加热气体来旋转涡轮叶片并发电，而是通过加热气体来旋转涡轮叶片并发电。
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'