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更好地理解 718 合金增材制造中的相变
本文讨论了增材制造合金 718 在增材制造 (AM) 工艺和随后常用的后热处理过程中的相变方面。为此，我们采用了基本理论原理、热力学和动力学建模以及现有文献数据。我们考虑了两种不同的 AM 工艺，即激光定向能量沉积和电子束粉末床熔合。首先研究了合金 718 在凝固和固态过程中相形成的一般方面，然后详细讨论了这两个工艺和随后的标准后热处理过程中的相变。我们考虑了冷却速率、热梯度和热循环对 AM 工艺过程中合金 718 相变的影响。特别注意说明凝固过程中的偏析成分如何影响合金 718 中的相变。本研究提供的信息将有助于更好地理解合金 718 718 AM 中的整体工艺-结构-性能关系。
适用于密集波长的敏捷频率变换...
摘要：光子学的宽带宽和光谱效率促进了长距离光波通信的空前速度。然而，在不进行光电转换的情况下高效地路由和控制光子信息仍然是一项持续的研究挑战。本文，我们展示了一种动态转换密集波分复用数据载波频率的实用方法。通过将相位调制器和脉冲整形器组合成全光频率处理器，我们实现了 N = 2 和 N = 3 个用户的系统的循环信道跳变和输入数据流的 1 对 N 广播。我们的方法不涉及光电转换，并且能够在单个平台上实现低噪声、可重构的光纤信号路由，原则上可以进行任意波长操作，为低延迟全光网络提供了新的潜力。
制药公司如何应对中国零售市场的转型
综上所述，由于连锁药店的制胜理念、公司定位、发展阶段、公司治理和组织文化各不相同，中国连锁药店对药企服务的需求越来越个性化。行业内已经看到一些药企开始全面审视连锁药店客户的需求，将客户分为不同的类型，并针对每类客户设计不同的服务。此外，药企也开始重新审视针对每类药店客户的组织能力和资源配置。可以预见，药企如何赋能连锁药店客户，在竞争中脱颖而出，将成为医药零售市场第一大制胜主题。
使用 Householder 变换进行量子电路合成
20 世纪 80 年代，量子计算机的概念应运而生，以应对传统计算机在计算能力方面的局限性。Feynman [ 22 ] 和 Deutsch [ 17 ] 宣布并理论化了这一必将超越现有机器的新范式的第一个基础。十年后，我们看到了第一个能够实现量子霸权的具体算法：Grover 算法在理论上可以让我们以比传统算法快二倍的速度搜索非结构化数据库 [ 24 ]，而 Shor 算法有望破解 RSA，危及现有加密工具的安全性 [ 13 , 59 ]。量子计算现在是一个越来越受关注的研究课题，许多领域的许多算法都试图超越传统计算机。例子多种多样：机器学习 [ 7 , 32 ]、线性代数 [ 33 , 38 , 49 ]、回溯算法 [ 44 ] 甚至组合优化 [ 21 ]。人们还研究了经典计算和量子计算之间的相互作用，从而产生了混合量子-经典计算机 [ 61 ]。所有这些新算法的背后
将生物催化与化学分析整合进行选择性转化
可以与级联反应中的酶结合起来，以实现广泛的有趣转换[7 E 9]。For instance, Poelarends and coworkers reported a one- pot cascade synthesis of enantioenriched g -amino- butyric acids (GABA) by combining enantioselective Michael addition catalyzed by an engineered 4- oxalocrotonate tautomerase, aldehyde oxidation cata- lyzed by aldehyde dehydrogenase, and nitro reduction enabled by基于镍的化学还原（图1 A）[7]。这种步进经济学方法提供了高总产率（产量高达70％）和出色的对映选择性（高达98％EE）的药物活性GABA类似物。Greaney，Turner和同事开发了由单胺氧化酶N（MAO-N）组成的兼容的跨脱水耦合过程 - 催化有氧氧化和金介导的C E C键形成，以实现N-Aryl tetrahydroisoquinelines的一盘烷基化[8]。本报告展示了用于C E C键形成的功能组转化的生物催化与过渡金属催化之间的兼容性。
采用两种优化相变的全场模式分类器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维特性。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基中进行排序和高保真度测量方案至关重要。
使用两个优化相变的全场模式分选器用于高维量子密码学
摘要 高维编码方案已成为执行量子信息任务的一种新方法。对于高维，光子的时间和横向空间模式是此类实验中常用的两个典型自由度。尽管如此，仍然需要用于多结果测量的通用设备来充分利用编码方案的高维性质。我们提出了一种基于进化算法的通用全场模式排序方案，该方案仅由最多两个优化的相位元素组成，可以对方位和径向模式进行联合排序。我们通过高维量子密码学背景下的模拟进一步研究了我们方案的性能，其中在不同的相互无偏基和高保真度测量方案中进行排序至关重要。