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生物识别数据 - 螺旋 - 二元 - 识别识别1-0。 ...
有关此指南的内容关键数据保护概念生物识别识别我们如何证明我们遵守数据保护义务？我们如何合法处理生物特征数据？我们如何公平处理生物识别数据？准确性原理如何适用于生物识别数据？我们如何确保生物识别数据的处理是透明的？我们如何考虑对生物识别数据的权利请求？我们如何确保生物特征数据安全？
表面辅助2D，DNA二元晶体的自组装
需要控制以定义设备性能的大小参数。第五组元素二晶曲是一种特殊的材料，在III - V材料生长8中既充当表面活性剂，又是许多量子材料中的组成部分。9从第一个原则计算中，众所周知，如果将BI纳入具有诱导非平地拓扑特性的其他III - V化合物频段Invers Invers Invers 10中，则基于III III-BI Alloys的组合。inas作为III - V半导体系统之一，以优于标准的基于SI的技术。这种化合物对于红外探测器，14个低功率电子15和量子计算具有很大的潜力。1 INA通常在锌混合物（ZB）结构中结晶，但也可以在低维结构中生长在Wurtzite（WZ）相。这为基于带隙异质结构16,17的探索和创建新型设备打开了大门，以及较低的临时和大气条件的敏感性。试图将BI纳入INAS晶格时，出现了18个困难。由INBI区域和INAS 10区域之间的较大的混乱差距是由各自的四方和立方晶格结构产生的，在散装材料的生长过程中会产生BI ADATOM的相位分离和群集。19
从二元 - 键入角度来看量子橡皮擦-IQSE
引入了波颗粒二元性的概念，de Broglie提出了1923年最令人困惑的量子物理学概念之一[1]。后来，Bohr [2]将此违反直觉特征推广为互补原理。根据互补原则，量子对象具有相同真实但相互排斥的物理特性[2]。为了说明，考虑到干涉仪的设置，量子系统中包含的所有信息均由系统的波和粒度范围捕获。但是，测量其中一种特性禁止观察到另一个特性[2]。可以通过检查受干涉仪的单个光子来理解此设置。在这样的学科中，光的粒子性质是由我们对光子路径的知识所捕获的[3，4]。相比之下，光的波性质取决于屏幕上干涉模式的可见性[3，4]。互补原则的概念自从引入以来一直是激烈辩论的主题[3，5]；然而，直到1979年，它才被数学量化，当时Wootters和Zurek定量制定了量子系统的波和粒子特征[6]。此量化后来表示为显式不等式p 2 + v 2⩽1[7]，其中p代表量子粒子的路径信息（先前的路径可预测性），V代表了干扰模式，可见性，解决了光的波动行为[8-12]。从那时起，对量子二元性的各个方面都有很大的兴趣[13-18]。考虑到年轻的双缝实验中的波颗粒二元性，Scully和Drühl意识到了一个深刻的新颖特征，可以通过删除删除哪个路径信息来恢复干扰模式[19]；
AI和二元光催化氢产生中的量子计算
光催化水分裂已成为氢生产的可持续途径，利用阳光来驱动化学反应。本综述探讨了DENSITY功能理论（DFT）与机器学习（ML）的整合，以加速光催化剂的发现，优化和设计。DFT提供了对电子结构和反应机制的量子力学见解，而ML算法可以对材料特性，催化性能的预测和逆设计进行高通量分析。本文大约在二元光催化系统中取得进步，突出了Tio 2，Bivo 4和G-C 3 N 4等材料，以及新型的异质关节和共同催化剂，以改善光吸收和电荷分离E FFI的效率。关键突破包括在实验和计算数据集中训练的ML架构，例如随机森林，支持矢量回归和神经网络，以优化带隙，表面反应和氢的演化速率。诸如量子机学习（QML）和生成模型（GAN，VAE）等新兴技术展示了探索假设材料并提高计算效率的潜力。该评论还突出了高级光源，例如可调LED和太阳模拟器，以实验光催化系统的实验验证。挑战与数据标准化，可伸缩性和可解释性有关，提出了协作框架工作和开放访问存储库，以使DFT-AI工具民主化。通过桥接实验和计算方法，这种协同方法的变化潜力可实现可扩展的，成本的氢生产，为可持续能源解决方案铺平了道路。
菲律宾28.9 MWE二元地热植物的开幕式
有关信息，请联系：Alessandra Costa高级营销与传播经理Alessandra.costa@turboden.it关于Turpoden：成立于1980年，Turboden S.P.A.是一家意大利公司和三菱重工集团公司，为能源效率和工业和工业脱碳率提供全球技术解决方案。它是有机兰金周期（ORC）系统的设计，制造和维护的领导者，非常适合分布式生成。这些系统通过利用多种来源（包括生物质和地热能）以及工业工艺，废物焚化炉，发动机或燃气轮机等多种来源来产生电力和热力。今天，Turboden正在扩大其技术解决方案，以包括膨胀机和大型热泵，从而使其能够在脱矿区供暖部门和能源密集型工业过程中发挥更广泛的作用。
VK0192 数据手册
时序基准发生器是一个 8 级递增计数器 , 可以精确的产生时基。看门狗 （ WDT ）是由一个 时基发生器和一个 2 级计数器组成，它可以在主控制器 或其它子系统处于异常状态时产生中断。 WDT 计数溢出时产生一个溢出标 志，此标志可以通过命令输出到 /IRQ 脚 ( 开漏输出 ) 。时序基准发生器和 WDT 时钟的来源。时基和看门狗共用 1 个时钟源，可配置 8 种频率： f WDT = f sys/2 n （ n=0~7 ）
二二元应对和性健康寻求辅助生殖技术
摘要目的：这项研究检查了对伴侣的二元应对（DC）和伴侣如何应对（普通DC）的看法是否与寻求辅助生殖技术的夫妻中的性福祉相关。背景：尽管不孕症与重大的性关注有关，但对夫妻性幸福感的关系的关系知之甚少。方法：有232对医学不育症的夫妇的样本完成了评估DC和性福祉的问卷（与不育相关的性问题，困扰和满意度）。结果：认为伴侣从事较高阴性直流的人报告了较低的性良好（演员效应）。认为他们的伴侣从事较高正面直流的男性报告了更高的性满足感，而妇女则报告了与不育相关的性问题更大（Actor效应）。对较高统治的看法与男性和女性的性健康较高有关（演员效应）。妇女的伴侣报告了对较高常见DC的看法也报告了与不育相关的性问题（伴侣效应）的较少。调整了有关关系满意度的分析。结论：这些发现强调了对未来纵向研究的必要性，以更好地了解二元因素与不育夫妇的性幸福感之间的关联。
二元过渡金属氧化物作为先进储能材料
由于人们对便携式能源设备的兴趣日益浓厚，储能变得比以往任何时候都更加重要。二元过渡金属氧化物 (BTMO) 因其出色的结构稳定性、改进的电子电导率和更大的可逆容量而作为潜在的新型储能材料受到了广泛关注。[1] 近年来，人们进行了大量研究来调查和开发柔性储能系统，主要目的是将柔性电子产品应用于柔性显示器、便携式电子产品、电子传感器、电源备份、移动电话、笔记本电脑等设备。现有的可充电储能市场主要由具有高灵活性、高能量密度和高功率密度的电化学储能系统的设计和生产主导。[2] 由于其快速的充放电速率、高功率密度和出色的循环性，超级电容器 (SC) 是各种应用中最有前途且发展最快的存储设备。[3]为了部分替代化石燃料，过去 10 年来，人们付出了巨大努力来利用可再生能源，如热能、太阳能、风能和潮汐能。这些交替可再生能源的广泛使用必须借助强大的储能系统来实现。[4][5][6] 超级电容器因其快速的充电和放电速度、可逆性、安全性、延长的循环寿命、高功率密度和环保性而引起了广泛关注。[7] 超级电容器优于其他储能技术，包括长寿命、快速充电和放电、高功率密度、快速充电存储和高能量密度。这些特性使超级电容器成为燃料电池、传统可充电电池和电容器的补充。[8] 超级电容器类别包括由各种储能技术产生的电双层电容器 (EDLC) 和伪电容器。EDLC 通过电极/电解质界面处的静电吸附/解吸来存储电荷。由于碳纳米管 (CNT)、石墨烯、碳气凝胶和活性炭具有较大的比表面积和优异的导电性，因此经常用于 EDLC。[9]研究人员希望创造具有高功率输出、长寿命和快速充电时间的设备，他们对开发可持续的电化学能量转换和存储解决方案很感兴趣，以满足日常生活中日益增长的电力需求。[10]由于其增强氧化还原化学的能力，BTMO 引起了人们对超级电容器进步的极大兴趣。[3]由于二元金属氧化物具有很高的理论比电容，它们作为超级电容器电极材料受到了广泛关注，例如 ZnFe2O4/rGO 复合材料，[11] NiCo 2 O 4 ，[12] CoV 2 O 6 ，[13] BiVO 4 /PANI 复合材料[14] 和 NiCo 2 S 4 。[15]。与单一过渡金属氧化物相比，BTMO 通常具有更高的比表面积、不同的氧化还原电位和优异的电导率，这些特性有利于实现良好的电化学性能。[16,17,18]。由于其优异的导电性和大的表面积，最近的研究集中在使用二元金属氧化物材料或二元金属氧化物纳米复合材料作为超级电容器应用的电极材料，如图 1 所示。制造二元金属氧化物的方法有很多，包括水热法、溶剂热法、微波辅助法、超声波处理和绿色技术。在这些选项中，大多数用于电容器的 BTMO 或 BTMO 纳米复合材料都是通过化学氧化和热反应过程沉淀制成的。这里我们介绍了用于电化学超级电容器电极的 BTMOs 和 BTMOs 纳米复合材料研究的最新进展。
基于余弦相似度的量子二元分类器 - IRIS
控制门 RY (0 . 49 π ) 所需的辅助量子位，q 5 是用于对数据进行幅度编码的 1 量子位寄存器，q 6 是编码标签的量子位。在 IBM 量子处理器 ibmq 16 melbourne 上运行该算法可提供 1024 次采样来对量子位 q 0 进行采样。获得的 P (1) 估计为 ˆ P = 490 / 1024 ≃ 0 . 48，则分配给 x = (0 . 884 , 0 . 468) 的标签为 y = − 1，正如预期的那样。尽管在此测试中分类正确，但与模拟器 ibm qasm simulator 的结果进行比较表明，所考虑的量子机过于嘈杂，无法通过算法 1 进行良好的分类。模拟器的输出统计数据提供 ˆ P = 273 / 1024 ≃ 0 . 27 。此结果与未分类数据向量 x 接近训练向量之间的中间点的事实一致。使用相同的训练点和新的未标记实例 x = (0 . 951 , 0 . 309)（其正确分类为 y = 1）重复实验，量子机失败。事实上 ibmq 16 melbourne 返回相对频率 ˆ P = 338 / 1024 ≃ 0 . 38 ，因此它将 x 归类为 y = − 1 。在同一个测试中，模拟器 ibm qasm simulator 返回 ˆ P = 244 / 1024 ≃ 0 . 24 正确分类。观察到的分类准确性不足取决于所考虑的量子处理器的低量子体积 1（QV = 8）。未来工作的内容可能是在更大、更可靠的硬件上进行测试（例如，具有 27 个量子比特和 QV=128 的 IBM 量子机器 ibmq montreal）。所提出的量子分类器的指数加速归因于在对数时间内有效准备量子态以及在恒定时间内执行分类本身（这取决于所需的准确性）。事实上，选择 QRAM 是出于对总体时间复杂度的明确估计，但允许使用其他有效的初始化来运行此量子分类器。
太阳能社区。利。 m矮人双二元 - ...
摘要我们对四个完全对流的“双”宽二进制的旋转和出色活性进行了研究。每对中的组件具有（1）星形统计结果，它们是普通型 - 运动二进制文件，（2）Gaia BP，RP和2Mass J，H和K S幅度在0.10 mag之内匹配，并且（3）大概是相同的年龄和成分。我们报告了所有组件的长期光度法，旋转周期，多型Hα等效宽度，X射线照明，时间序列径向速度和斑点观测值。虽然可能会希望双胞胎组件具有匹配的磁性属性，但事实并非如此。GJ 1183 AB的长期光度法表明，A比B上的斑点活性持续更高，这一趋势与L X中的58％±9％强58％±9％相匹配，HHα平均强26％±9％ - 尽管A = 0.86天的旋转周期和B = 0.68天，但该范围与旋转范围相似，并在此旋转范围，并且旋转了范围。年轻的βPIC移动组成员2MA 0201 + 0117 AB显示出一个始终如一的活性B成分，在L X中强3.6±0.5倍，平均Hα强52％±19％，在A = 6.01天旋转，在A = 6.01天，B = 3.30天。最后，NLTT 44989 AB显示出显着的差异，对Spindown Evolution的影响 - B持续Hα发射，而A显示吸收，B在L X中强39±4倍，大概是由于令人惊讶的不同旋转周期= 38天= 38天，B = 6.55天。最后一个系统KX COM具有未解决的径向速度伴侣，因此不是双胞胎系统。