应变,按下尽可能多的液体。您应该有大约1汤匙液体。使用前冷却5分钟。为贝尔纳斯酱,将黄油轻轻融化在锅中。站立30秒钟,直到乳白色固体定居在底部。倒出175克澄清的黄油,丢弃剩下的乳白色。热时在此食谱中使用。将蛋黄,注入醋和盐放入一个高大的狭窄容器中,搅拌器棒一直适合底部。短暂闪电战。将棒搅拌器高高地慢慢淋上澄清的黄油,大约一分钟。添加了所有黄油后,闪电队再闪电10秒钟,上下移动棍子。调整一致性,加入1汤匙水,然后闪电以掺入。根据需要添加更多的水,一次每次1茶匙,直到贝尔纳斯酱是浓而柔软的酱汁,而不是流鼻涕。搅拌龙龙和cher。立即使用或在温暖的地方保持温暖,直到需要。
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摘要:研究了基于原位形成的亚胺连接低聚物的各种坚固、结晶和多孔有机骨架。这些低聚物通过液-液界面反应通过协同的分子间氢键相互作用进行自组装。可溶性低聚物是具有多个未反应醛基的动力学产物,这些醛基充当氢键供体和受体,并引导所得低聚物组装成 3D 骨架。坚固的共价键和高度可逆的氢键的顺序形成增强了长程对称性并促进了大单晶的生成,其结构可通过单晶 X 射线衍射明确确定。独特的分级排列增加了亚胺键的空间位阻,从而阻止了水分子的攻击,大大提高了稳定性。骨架中的多个结合位点使得能够快速封存水中的微污染物。
摘要。ternary LWE,即具有秘密系数的LWE,而从{ - 1,0,1}取的错误向量是NTRU-Type Cryptosystems中的一个流行选择,以及Bliss和GLP(例如Bliss and GLP)的某些特征方案。在这项工作中,我们考虑对三元LWE的量子组合攻击。我们的算法基于Magnieznayak-Roland-Santha的量子步行框架。我们算法的核心是一种称为表示技术的组合工具,它出现在子集总和问题的算法中。此技术也可以应用于三元LWE,从而产生更快的攻击。这项工作的重点是用于基于代表性的LWE攻击的量子加速。用LWE密钥的搜索空间表示表示时,表示攻击的Asymp-Totic复杂性从S 0降低。24(经典)降至S 0。19(量子)。这转化为明显的攻击的速度 - 用于NTRU-HRSS [CHES'17]和NTRU PRIME [SAC'17]等具体NTRU实例。我们的算法不会破坏当前对NTRU或其他基于三元LWE的方案的安全性要求,但它们可以为在LWE的混合动力攻击中改善组合子例程的改善。
摘要:最近的计算研究预测了许多新的三元氮化物,揭示了这一尚未充分探索的相空间中的合成机会。然而,合成新的三元氮化物很困难,部分原因是中间相和产物相通常具有较高的内聚能,会抑制扩散。本文,我们报告了通过 Ca 3 N 2 和 M Cl 4(M = Zr、Hf)之间的固态复分解反应合成两个新相,钙锆氮化物(CaZrN 2 )和钙铪氮化物(CaHfN 2 )。虽然反应名义上以 1:1 的前体比例通过 Ca 3 N 2 + M Cl 4 → Ca MN 2 + 2 CaCl 2 进行到目标相,但以这种方式制备的反应会产生缺钙材料(Ca x M 2 − x N 2 ,x < 1)。高分辨率同步加速器粉末 X 射线衍射证实,需要少量过量的 Ca 3 N 2 (约 20 mol %) 才能产生化学计量的 Ca MN 2 。原位同步加速器 X 射线衍射研究表明,名义化学计量反应在反应途径早期产生 Zr 3+ 中间体,需要过量的 Ca 3 N 2 将 Zr 3+ 中间体重新氧化回 CaZrN 2 的 Zr 4+ 氧化态。对计算得出的化学势图的分析合理化了这种合成方法及其与 MgZrN 2 合成的对比。这些发现还强调了原位衍射研究和计算热化学在为合成提供机械指导方面的实用性。■ 简介
摘要:能够对多种外界刺激作出反应的多响应性聚合物是具有多种应用前景的材料。本文介绍了一种通过聚甲基丙烯酸甲酯 (PMMA) 的后聚合酰胺化来合成三重响应性(pH、温度、CO 2 )聚(N,N-二乙基氨基乙基甲基丙烯酰胺)的简便方法。与三价反离子([Fe(CN) 6 ] 3 @ )结合,在 pH 为 8 和 9 时都可以实现上限和下限临界溶液温度 (UCST/LCST) 型相行为。PMMA 和基于 PMMA 的嵌段共聚物可通过活性阴离子和受控自由基聚合技术轻松获得,这为基于所开发的功能化方法的各种响应性聚合物结构开辟了道路。该方法还可应用于熔融加工的块状 PMMA 样品,以在 PMMA 表面引入功能性响应部分。
摘要 — 功能性近红外光谱 (fNIRS) 是一种非侵入性、低成本的方法,用于研究大脑的血流模式。这种模式可以让我们根据受试者的行为进行分类。在最近的研究中,大多数分类系统使用传统的机器学习算法对任务进行分类。这些方法更容易实现,但通常准确性较低。此外,在实施传统的机器学习方法之前,需要进行复杂的数据准备预处理阶段。所提出的系统使用基于双向 LSTM 的深度学习架构进行任务分类,包括使用 fNIRS 数据的心算、运动想象和空闲状态。此外,与传统方法相比,该系统需要更少的预处理,节省时间和计算资源,同时获得 81.48% 的准确率,这比使用传统机器学习算法对同一数据集获得的准确率高得多。
摘要。三元锂电池(TLB)和磷酸锂电池(LIPB)是当前电池市场中两种流行的电池类型。他们在性能和应用领域中具有自己的优势和缺点。通过分析两种类型的电池的结构,性能和应用,可以看出,TLB的阳极是具有高能量密度,强大的快速充电能力和出色的低温放电性能的八面体结构。阳极材料中镍,钴和锰的不同比率适用于多种未使用的场合。但是,TLB的高温稳定性很差,在高温下很容易发生热失控,并且它们的循环寿命相对较短。LIPB以其高安全性,较长的周期寿命和相对较低的成本而闻名。其独特的橄榄石晶体结构和稳定的P-O共价键具有出色的热稳定性,即使在高温下,电池也不容易分解。LIPB的缺点主要反映在其较低的能量密度和低温放电性能中。结合两种材料的优势来开发具有高能量密度和高安全性的新电池材料将是未来的重要研究方向。
量子计算机的运行速度比传统计算机快得多。它基于叠加原理工作。但由于退相干效应,量子态的叠加会因与环境的相互作用而遭到破坏。完全隔离一个量子系统以使其摆脱退相干是一个真正的挑战。这个问题可以通过使用物质的拓扑量子相来规避。这些相具有称为任意子的准粒子激发。任意子是电荷通量复合材料,表现出奇异的分数统计特性。当交换顺序很重要时,任意子被称为非阿贝尔任意子。拓扑超导体中的马约拉纳费米子和某些量子霍尔态中的准粒子是非阿贝尔任意子。这种物质的拓扑相具有基态简并性。两个或多个非阿贝尔任意子的融合可以导致多个任意子的叠加。拓扑量子门是通过非阿贝尔任意子的编织和融合来实现的。容错是通过任意子的拓扑自由度来实现的。这种自由度是非局部的,因此无法受到局部扰动的影响。本文讨论了拓扑量子比特的希尔伯特空间。简要给出了二元门的 Ising 和斐波那契任意子模型。三元逻辑门比二元逻辑门更紧凑,自然出现在一种称为元任意子的任意子模型中。元任意子的融合和编织矩阵的数学模型是重耦合理论的量子变形。我们提出,现有的量子三元算术门可以通过元任意子的编织和拓扑电荷测量来实现。