三元量子处理器具有与传统量子技术相比的显着计算优势,利用Qutrits(三级系统)中量子信息的编码和处理。要评估和比较此类新兴量子硬件的性能,必须具有适用于高维希尔伯特空间的强大基准测试方法。我们演示了行业标准随机基准测试(RB)协议的扩展,该协议广泛用于Qubits,适用于三元量子逻辑。使用超导五个QUTRIT处理器,我们发现单Qutrit门的限制性低至2。38×10-3。通过交织的RB,我们发现该QUTRIT门误差在很大程度上受到天然(值类)栅极限制的限制,并使用同时的RB来充分表征交叉词错误。最后,我们将循环基准测试应用于两Qutrit CSUM门,并获得0的两Qutrit过程限制。82。我们的结果展示了一种基于RB的工具,可以表征QUTRIT处理器的总体性能,以及一种诊断未来QUDIT硬件控制错误的通用方法。
多巴胺是体内重要的神经递质,与许多神经退行性疾病密切相关。因此,多巴胺的检测对于诊断和治疗疾病,筛查药物以及相关致病机制的解散至关重要。然而,体内多巴胺的低浓度和基质的复杂性使多巴胺具有挑战性的准确检测。在此,电化学传感器是基于三维PT纳米线,二维MXENE纳米片和三维多孔碳组成的三元纳米复合材料构建的。PT纳米线由于丰富的晶界和高度不足的原子而表现出极好的催化活性。 MXENE纳米片不仅促进了PT纳米线的生长,而且还提高了电导率和亲水性。多孔碳有助于诱导多巴胺在电极表面上的显着吸附。在电化学测试中,三元纳米复合材料的传感器可实现多巴胺(S/n = 3)的超敏感检测,其检测低(LOD)为28 nm,令人满意的选择性和出色的稳定性。此外,该传感器可用于在血清中检测多巴胺,并原位监测从PC12细胞中释放多巴胺。可以利用这种高度敏感的纳米复合材料传感器来原位监测细胞水平的重要神经递质,这对于相关的药物筛查和机械研究具有重要意义。
富含氢的超导体是有前途的候选者,可以实现室温超导性。但是,稳定这些结构所需的极端压力大大限制了它们的实际应用。降低外部压力的有效策略是添加与H结合的光元M形成MH X单元,充当化学预压缩器。我们通过对AC – H相图进行AC – H相图的审核来体现这一想法,证明AC – H二元的金属化压力在200 GPA时预测高达200 k的临界温度可以通过孢子菌的构度显着降低。我们识别三种热力学稳定(ACBE 2 H 10,ACBEH 8和ACBE 2 H 14)和四种亚稳态化合物(FCC ACBEH 8,ACBEH 10,ACBEH 12,ACBEH 12和ACBE 2 H 16)。所有都是超导体。尤其是FCC ACBEH 8保持动态稳定至10 GPA,在那里表现出181 K的超导转换t t c。be-h键负责这些三元化合物的特性,并使它们保持动态稳定在环境压力上。我们的结果表明,在低压下氢化物中的高t c su-经常性是可以实现的,并且可能刺激三元氢化氢的实验合成。
摘要:固体聚合物电解质(SPE)将允许在下一代固态锂离子电池(LIBS)中提高安全性和耐用性。在SPE类中,三元复合材料是一种合适的方法,因为它们提供了高室温离子电导率,出色的循环和电化学稳定性。In this work, ternary SPEs based on poly(vinylidene fluoride- co - hexafluoropropylene) (PVDF-HFP) as a polymer host, clinoptilolite (CPT) zeolite, and 1-butyl-3-methylimidazolium thiocyanate ([Bmim][SCN])) ionic liquid (IL) as fillers were produced by在不同温度(室温,80、120和160°C)下溶剂蒸发。溶剂蒸发温度会影响样品的形态,结晶度和机械性能以及离子电导率和锂转移数。分别在室温和160°C下制备的SPE获得了最高离子电导率(1.2×10 - 4 S·CM - 1)和锂转移数(0.66)。电荷 - 放电电池测试显示,在160°C下制备的SPE,分别在C/10和C/2速率下分别在C/10和C/2速率下的排放能力值最高值。我们得出结论,在SPE制备过程中,对溶剂蒸发温度的良好控制使我们能够优化固态电池性能。关键字:三元复合材料,PVDF-HFP,蒸发温度,固体聚合物电解质,锂离子电池
使用NCA/A三元活性材料(NCM),在当前生产的高端LIB中,将LioAccum TM用作阴极导电剂。①下一代高端LIB:还为旨在实现高容量电池的硅阳极开发了CNT分散剂。客户评估正在进行中。②下一代中端LMFPS:一种CNT分散,可满足对中等容量和低成本LMFP市场产品的新需求。③超高端全稳态电池:我们正在与客户合作开发CB和CNT分散。
▶ 合作伙伴- McMurtry 发布采用 21700 系列电池的 Spéirling PURE 公路版 ▶ 领先市场的超高功率电池 INR-18650-P30B 上市 ▶ 合作伙伴- Archer Aviation 的 Midnight eVTOL 获得 FAA 特别适航证书 ▶ Molie Quantum Energy Corporation 开始量产运营,年产能目标为 1.8 GWh。 ▶ Molicel 和加拿大总理共同宣布在温哥华建设全球最大的高性能三元锂电池电芯工厂。该工厂旨在成为世界上第一个使用 100% 绿色电力的工厂。
本文阐述了与向新的社会经济形态过渡相关的关键类别的概念:工业革命工业 3.0、4.0、5.0;过渡实施机制;转型过程;系统形成的三元机制。通过阶段过渡形成的经济系统的关键特征是有条件地表征的。特别是,这样的经济可以称为可持续经济,因为它确保实现可持续发展目标。揭示了现代工业革命(工业 3.0、4.0、5.0)的本质,通过这些本质实现了指定的阶段过渡。特别是,工业 5.0 是人类适应网络化环境的一种现象,在此过程中,人的个人基础得到发展,特别是基于人类认知能力和人工智能以及人类生物性质和技术手段的协同整合。基于对系统形成初始因素(物质、信息和协同)的三元论观点,确定了确保特定阶段转变的关键工具组,特别是,为阶段转变的实施提供物质前提的工具组可以包括:引入替代能源;大规模能源积累;实施增材技术(3D 打印);形成信息物理系统;实施物联网;经济资产小型化。在信息前提组中,可以列出以下工具:大规模计算机化;感官革命;经济系统的非物质化;形成云作为全球记忆系统和全球控制中心;大规模采用 RFID 标签。确保协同前提的组包括互联网通信全球化;创建 EnerNet(统一信息和能源系统);创建全球 GPS;过渡到网络经济系统;形成虚拟企业。
脑电图(EEG)被广泛用作一种非侵入性技术,用于诊断几种脑部疾病,包括阿尔茨海默氏病和癫痫病。直到最近,人类专家已经通过脑电图读数发现了疾病,这不仅可能是特定的,而且很难找到,而且还会遭受人为错误。尽管最近出现了用于解释脑电图的机器学习方法,但大多数方法无法捕获人脑不同区域中信号之间的基本任意非欧几里得关系。在这种情况下,图形神经网络(GNN)因其在不同类型的图形结构数据中有效分析复杂关系的能力而引起了人们的关注。这包括脑电图,一个用例相对尚未探索。在本文中,我们旨在通过提出一项研究的研究来弥合这一差距,该研究应用于基于脑电图的阿尔茨海默氏病的检测以及对两种不同类型的癫痫发作的歧视。为此,我们通过证明单个GNN体系结构在两种用例中都可以实现最新性能来证明GNN的价值。通过设计空间探索和解释性分析,我们开发了一种基于图形的变压器,该变压器在阿尔茨海默氏病的三元分类变体和癫痫用例的三元分类变体中,可实现超过89%和96%的交叉验证准确性,与专家学家绘制的直觉相匹配。我们还讨论了GNN对脑电图的实时操作的计算效率,概括性和潜力,将其定位为分类各种神经病理学的宝贵工具,并为研究和临床实践开辟了新的前景。
十多年前,德雷塞尔大学发现了二维 (2D) Ti 3 C 2,从此创建了一个新的 2D 过渡金属碳化物、氮化物和碳氮化物家族 [1]。由于采用自上而下的选择性蚀刻从三元碳化物 (Ti 3 AlC 2 ) 合成 Ti 3 C 2 ,而三元碳化物属于 MAX 相大家族 [2],因此自发现第一个 MXene 以来,很明显有更多的 2D 组合物是可能的。不久之后,又报道了具有不同过渡金属和固溶体的更多 MXene [3],从而确立了 MXene 作为一类 2D 材料的地位,化学式为 M n+1 X n T x。迄今为止,M 代表第 3 至 6 族过渡金属,X 为碳或氮,T 代表表面终端,包括元素周期表第 16 和 17 族以及羟基和酰亚胺基(图 1)。随着最近发现碳化物 MXenes 中的氧取代 [ 4 ] 和氧化物碳化物的形成,X 也可以包括氧(至少在固溶体 MXenes 中)。MXenes 可以具有不同数量的 MXM 层,用 n 表示,范围从 1 到 4,T x 中的 x ≤ 2 [5]。自 2019 年我们的 ACS Nano 社论 [ 6 ] 以来,MXenes 的格局从组成和应用的角度发生了变化。MXene 成分的范围在 MXene 公式的所有四个组分中都有所扩展,即 M、X、T 和 M n +1 X n T x 中的 n。对于M,M的全范围固溶体,例如(Ti,V) 2 CT x 、(Ti,Nb) 2 CT x 、(V,Nb) 2 CT x ,允许
◊ 这些数字显示了在官方批准的旨在模拟各种驾驶条件的测试中获得的燃油消耗。表格显示了旨在更能代表日常驾驶的新循环。新的燃油消耗测试是根据指令 93/116/EEC 进行的。所有汽油发动机车辆都配备了三元催化转换器。上面列表中给出的结果并不表示或暗示对特定车辆燃油消耗的任何保证。汽车不会单独测试,同一型号的车辆之间不可避免地存在差异。此外,您的汽车可能包含特定的改装。此外,驾驶员的风格和道路交通状况,以及汽车的年龄和行驶里程以及维护历史都会影响燃油消耗。