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随机热力学是了解计算能量成本的关键吗？
至少从19世纪起，物理系统的热力学和综合性质之间的关系一直是一个主要的理论兴趣。在过去的半个世纪中，随着数字设备的充满活力的成本爆炸，它也变得越来越重要。重要的是，现实世界中的计算机对它们的工作方式遵守多个物理约束，从而影响其热力学特性。此外，其中许多约束都适用于大脑或真核细胞等自然存在的计算机和数字系统。最明显的是，所有此类系统都必须使用尽可能少的自由度来快速完成计算。这意味着它们远非热平衡。此外，许多数字和生物学的计算机都是模块化的分层系统，对其子系统之间的连通性具有很强的限制。又一个例子是，要简化其设计，数字计算机必须是由全球时钟控制的定期流程。在20世纪的计算热力学分析中都没有考虑这些约束。随机热力学的新领域提供了正式的工具，用于分析受所有这些约束的系统。我们在这里争辩说，这些工具可以帮助我们在更深层次的水平上了解物理系统的基本热属性与它们执行的计算有关。
通过诱导的状态转移在rydberg冷原子状态
可能的不确定性来源是离子飞行时间信号上峰的重叠。这可以通过将峰值近似为正常分布而进行数值整合的预期重叠来表征，如图6 a。由于离子飞行器信号的峰重叠而引起的不确定性的最大贡献来自（32 s + 31 p）峰泄漏到32 p峰。这估计为典型操作贡献了9±2 µ V·µ s，从而对R的分数贡献，因此T MEAS为0.005±0.001。不确定性的另一个来源是确定T BBR的初始时间。也就是说，状态抽水的有限时间和电离坡道需要有效的T BBR处理，我们允许较小的有限偏移。偏移量大约为13.5 µs，可以通过测量脉冲泵激光器和到达检测器的电离电子之间的时间来找到。但是，可以通过优化理论和实验之间的一致性来更精确地实现此偏移，如图主要文本的3。请注意，32 P状态的最大化的形状和时间对温度并不特别敏感（仅幅度高度敏感），因此执行此校准并不等于通过已知温度校准系统。拟合产生的t bbr等于泵送结束与电离坡道的开始之间的时间，加上13.97 µ s。此拟合的不确定性
${\rm UTe}_2$ 中不存在向密度波相的本体热力学相变
1 康奈尔大学原子和固体物理实验室，纽约州伊萨卡 14853，美国 2 康奈尔大学 Kavli 纳米科学研究所，纽约州伊萨卡 14853，美国 3 巴黎理工学院法国国家科学研究中心 CEA / DRF / iRAMIS 固体辐射实验室，F-91128 Palaiseau，法国 4 安第斯大学物理系，波哥大 111711，哥伦比亚 5 马里兰大学物理系马里兰量子材料中心，马里兰州帕克分校，20742，美国 6 加州大学圣巴巴拉分校材料系，加利福尼亚州圣巴巴拉 93106，美国 7 美国国家标准与技术研究院 NIST 中子研究中心，100 Bureau Drive，盖瑟斯堡，马里兰州 20899，美国 8加拿大高级研究院，加拿大安大略省多伦多，M5G 1M1
二级代谢物具有由高海拔热液系统嗜热细菌产生的抗菌活性
嗜热微生物具有多种适应性在高温下繁殖的适应性，这反映为蛋白质和可热稳定分子的生物合成，隔离和培养代表了巨大的挑战，因此，高吞吐量测序可以使整个细菌基因组的筛查能够筛选出功能潜力，从而为识别和成本化的培养物进行识别，以识别鉴定和成本化的培养物。在这项研究中，我们从Atacama沙漠中的微生物垫中分离了两个与芽孢杆菌LB7和链霉菌LB8相对应的嗜热细菌菌株。通过结合基因组挖掘，靶向培养物和生化特征，我们旨在确定其与抗菌特性合成生物活性化合物的能力。此外，我们确定了在受控的体外测定下产生生物活性化合物的能力，并通过通过薄层色谱/质谱法（TLC/MS）确定其质量来检测。总体而言，这两种分离株都可以产生抗菌剂（例如，粘胺C副产物）和抗氧化剂（例如二羟基丙氨酸，酰胺生物素和黄酮副产物）化合物。Bacillus LB7菌株具有更多样化的曲目，其中51.95％的总代谢产物无与伦比，而链霉菌LB8主要偏爱抗氧化剂，但未分类的化合物中有70％以上，突显了研究和阐明新颖化合物结构的必要性。基于这些结果，我们假设未经文化或
非晶态 TiNiSn 薄膜在热电应用中具有机械柔韧性
热电设备将热量转化为电能，不会产生温室气体排放，并有可能作为可穿戴设备的能源。目前的努力重点是设计既具有高转换效率又具有机械灵活性的材料。半赫斯勒材料（例如 TiNiSn）表现出良好的化学稳定性和热电效率，但它们固有的脆性对柔性设备的应用构成了挑战。在这里，TiNiSn 薄膜在室温下通过直流磁控溅射沉积，以研究它们对柔性设备应用的弯曲响应。因此，考虑了不同的基材：Si、Kapton、丝绸和打印纸，而 Si 被用作参考。分别采用能量色散 X 射线光谱和广角 X 射线散射分析沉积薄膜的成分和结构。通过扫描电子显微镜检查薄膜形态。此外，还采用密度泛函理论 (DFT) 探索柔性基板与非晶态 TiNiSn 之间的界面，并计算柯西压力，这是延展性/脆性行为的关键指标。非晶态 TiNiSn 薄膜对柔性 Kapton、丝绸和纸基板表现出良好的粘附性。施加机械载荷，即弯曲至 154 ◦，以评估裂纹形成，仅在 78 ◦ 和 154 ◦ 处出现少量裂纹，从而表明具有一定程度的柔性。DFT 数据支持这些发现，显示非晶态 TiNiSn 与柔性基板单体之间的粘附强度中等。计算出的柯西压力为 30 GPa，表明 TiNiSn 在非晶状态下具有延展性。因此，替代其他耗时的合成方法、消除对高温的需求以及提供对各种基板具有良好粘附性的无毒且经济高效的材料是非晶态 TiNiSn 薄膜成为柔性热电装置的良好候选材料的原因。
可逆的，可逆的热措施Captopril − laden水凝胶，用于局部治疗糖尿病神经病的感觉丧失
糖尿病的主要且不可逆转的并发症是糖尿病周围神经病（DPN），可导致严重的残疾和生活质量降低。先前的工作表明，肽激素血管紧张素II（ANG II）在神经病中局部释放，并驱动炎症并损害了内膜血流。因此，我们提出，通过利用局部热响应水凝胶注射，我们可以通过局部药物释放来抑制血管紧张素转化酶（ACE）抑制ANG II产生并减少DPN的神经功能障碍。ACE抑制剂卡托普利被封装在胶束中，然后将其嵌入基于热响应性的基于多元的水凝胶基质中。无药物和卡托普利的水凝胶表现出极好的产品稳定性和无菌性。流变测试确认在环境温度下粘度低的溶胶特性，并在37°C下粘度和凝胶化增加。卡托普利负载的水凝胶显着抑制ANG II的产生。DPN小鼠用卡托普利载体水凝胶处理的 DPN小鼠表现出归一化的机械灵敏度和降低的炎症，而没有与全身暴露有关的副作用。 我们的数据证明了将ACE抑制剂重新利用为局部传递的抗炎药的可行性，以治疗DPN的感觉缺陷。 据我们所知，这是当地交付的ACE抑制剂用于治疗DPN的第一个例子。DPN小鼠表现出归一化的机械灵敏度和降低的炎症，而没有与全身暴露有关的副作用。我们的数据证明了将ACE抑制剂重新利用为局部传递的抗炎药的可行性，以治疗DPN的感觉缺陷。据我们所知，这是当地交付的ACE抑制剂用于治疗DPN的第一个例子。
使用机器学习的无机材料热电特性的预测模型
摘要基于密度功能理论（DFT）筛选新材料特性的高计算需求仍然是对未来几十年过渡到碳中性环境必不可少的清洁和可再生能源技术的强大限制。机器学习以其天生的能力来处理大量数据和高维统计分析。在本文中，使用密度功能理论从高通量计算获得的现有数据集进行了监督的机器学习模型，用于预测无机化合物的Seebeck系数，电导率和功率因数。分析表明，热电特性对有效质量具有很强的依赖性，我们还提出了一个机器学习模型，以预测高表现的热电材料，该模型达到了95％的效率。分析的数据和开发的模型可以通过提供更快，更准确的热电性能预测，从而有助于发现高效的热电材料，从而显着促进创新。
随机热力学是理解计算能量成本的关键吗？
自 19 世纪以来，动态物理系统的热力学和计算特性之间的关系一直是理论界关注的焦点，随着数字设备的能量成本在过去半个世纪中呈爆炸式增长，这一关系也具有越来越重要的实际意义。现实世界计算机最重要的热力学特征之一是，它们在有限的时间内以许多快速（共同）演化的自由度运行，远离热平衡。这种计算机还必须几乎始终遵守对其工作方式的多种物理约束。例如，所有现代数字计算机都是周期性过程，由全局时钟控制。另一个例子是，许多计算机都是模块化、分层系统，对其子系统的连接性有严格的限制。这种特性既适用于自然产生的计算机（如大脑或真核细胞），也适用于数字系统。现实世界计算机的这些特征在 20 世纪对计算过程热力学的分析中是不存在的，这些分析侧重于准静态慢速过程。然而，随机热力学领域在过去几十年中得到了发展——它提供了分析具有真实计算机特征的系统的形式化工具。我们在此认为，这些工具以及随机热力学领域目前正在开发的其他工具可能有助于我们在更深层次上理解动态系统的基本物理特性与其执行的计算之间的关系。
预固化对热塑性 - 心理群的影响
摘要这项研究考虑了热塑性和热固性在界面处的延伸层压层之间的粘附。通过机械测试和显微镜研究了过程开始时热固性治愈程度的影响。提高初始治愈程度降低了层间断裂韧性和相间厚度。断裂韧性降低到相间厚度不成比例，这归因于相间形态的变化和界面处的表面接触降低。使用凝胶层厚度测量数据开发了一个简化的模型，以预测扩散水平，而初始治疗的初始度增加。与热固性 - 热固性共固化相比，在较低的初始治愈程度下具有优异的键强度，并且预测对初始治愈程度的敏感性提高，这表明过程变异性的影响更大。因此，对于特定财产的关键批判性，从半固定中潜在的制造效率提高与降低的效率之间的权衡将是一个重要的考虑因素。
条件量子温度计——通过测量更少的
摘要 精确测量量子系统的温度是一项艰巨的任务。量子信息的数学特性使得几乎不可能以无限的精度进行测量。在本文中，我们引入了一种广义热状态，该状态取决于可用测量设备的指针状态。我们表明，这种条件热状态在量子测温中优于吉布斯状态。精度提高的根源在于其由 Wigner-Yanase-Dyson 倾斜信息量化的不对称性。在完全资源理论分析中进一步阐明了这一额外资源，我们表明存在一个吉布斯保留映射可以将目标状态转换为条件热状态。我们将条件热状态和相同目标状态之间的量子 J 发散与量子热联系起来。