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World File Search System化学现象
能源过程、系统和设备
摘要：与能量收集和转换有关的科学和技术问题与环境保护问题密不可分。工业和住宅中用于将不同燃料中所含的化学能转化为热能、电能和冷能的能量转换系统和装置是不同气体和固体颗粒排放的来源。因此，开发可共同应用以满足日益增长的能源需求的不同能源转换和环境保护技术已成为世界各地科学家和工程师面临的关键挑战。在精确描述、建模和优化与这些能量转换系统相关的物理和化学现象方面取得进展是经济的关键研发领域。影响与能源转换和电力部门相关的关键方面和问题的法律和社会问题也具有重要意义，值得研究。 《能源过程、系统和设备》特刊的目的是发表第十五届科学会议 POL-EMIS 2020：空气和气候保护的当前趋势——控制监测、预测和减少排放（2021 年 3 月 29 日至 31 日，弗罗茨瓦夫）中精选的高质量论文以及其他与能源转换领域相关的论文。
量子计算机如何准确解决氢...
其他作者8,9使用了ELD可编程栅极阵列（FPGA）来效仿量子电路，以建模化学现象。虽然一个人在自然时间内无法对经典结构执行量子算法，但FPGA可用于模仿量子电路并了解其潜在的速度。目前存在许多用于求解方程线性系统的量子算法，其中最突出的是Harrow，Hassidim和Lloyd（HHL）。11线性系统在化学动力学，12个部分分化方程，13个在神经网络中的后传播至关重要，14和图理论分析。15 - 17因此，不能低估量子加速器对求解线性系统的重要性。此外，HHL提供的近似数值解决方案的准确性存在局限性。已有10,18个以前的效果是为了获得由化学动力学模型引起的量子线性系统的准确解决方案。19在uence中显示的一个因素是HHL的准确性是A的条件数（最大幅度特征值与矩阵的最小特征值之比）。此外，限制A的条件数量的预处理以前已知能够优化速度和准确性。18
2022 年 9 月 5-9 日，俄罗斯新西伯利亚 Akademgorodok ...
全世界从事化学物理研究的研究人员都知道 Vladislav Voevodsky 院士的名字。他的努力和才华使得气体链式支链反应、烃类裂解反应以及自由基和原子的非均相反应的研究取得了许多关键进展。Voevodsky 院士是最早认识到磁共振技术在研究自由基和其他顺磁性粒子方面的潜力的人之一。他和他的同事将 EPR 技术发展成为一种研究化学反应的强大实验方法，创立了一个新的科学领域 — — 化学放射光谱学。这项工作反过来又导致了许多基本化学现象研究的突破，包括化学反应的自由基机制、电子离域和转移、固体和液体物质辐解中的基本行为、光化学和光生物过程的机制以及非均相催化。 Voevodsky 院士是化学动力学和燃烧研究所（俄罗斯新西伯利亚）和新西伯利亚国立大学自然科学系的创始人之一。多年来，他一直担任该系主任。他培养并激励了一群世界知名的科学家，他们至今仍在从事化学物理学研究。他的学生对化学动力学和化学物理学的发展产生了重大影响——这是一门描述
量子自洽运动方程法用于在量子计算机上计算分子激发能、电离势和电子亲和力
为了估计嘈杂的中尺度量子 (NISQ) 时代设备上的分子基态特性，基于变分量子特征求解器 (VQE) 的算法因其相对较低的电路深度和对噪声的抵抗力而广受欢迎。9,10 这导致了一系列成功的演示，涉及在当今的量子设备和模拟器上计算小分子的分子基态能量。4,6,11 – 22 然而，仅仅估计分子基态能量不足以描述许多涉及某种形式的电子激发的有趣化学过程。23 例如，准确模拟化学现象，如光化学反应、涉及过渡金属配合物的催化过程、光合作用、太阳能电池操作等，需要准确模拟分子基态和激发态。此类系统的电子激发态通常具有很强的相关性，因此需要使用复杂的量子化学理论来准确描述它们。在过去的几十年里，在这方面已经开发了许多方法。 24 – 32 运动方程耦合团簇 (EOM-CC) 26 方法最初由 Stanton 和 Bartlett 开发，是一种常用的例子，通常用于计算分子激发态特性，例如激发能
通过在线游戏基于增强学习和虚拟现实的数据驱动的大学驱动的大学英语教学模型
摘要。随着语料语言学的快速发展，DDL的概念开始存在。ddl（数据驱动的学习）充分利用网络和语料库资源，改变了基于结论的单向灌输的传统教学模式，为学习者创造了真实的语言环境，并减少了在过程教学方法中易于发生的中间语言化石化学现象。它可以有效地激发学习者对学习的兴趣，培养他们独立学习和解决问题的能力，并实现协助英语教学的最终目标。鉴于此，本文基于DDL的概念并以英语教学改革的实践为例，为大学英语设计了数据驱动的教学模型，并讨论了其在教学过程中的具体实施计划。总结了多代理深度RL（增强学习）算法的实际应用，并与其他RL算法进行了比较。研究表明，本文中的算法将学习经验的利用率提高了10.55％，从而大大提高了学习绩效。本研究为英语教学改革提供了一种新的方式，以提高学生独立探索的能力，并丰富了大学英语教学模型的研究。关键词：增强学习；大学英语；数据驱动；语料库；教学模型；虚拟现实通过在线游戏doi：https：//doi.org/10.14733/cadaps.2024.s5.197-210
ZnO对天然聚合物纳米流体的热物理特征的影响
本论文研究了氧化锌（ZnO）对天然聚合物纳米流体的热层特性的影响。重点是与掺入ZnO纳米颗粒的果胶纳米流体。在本实验中，将不同浓度的氧化锌（ZnO）与恒定量的果胶结合在一起，以研究其对最终溶液特性的影响。最初，ZnO和果胶溶液单独制备并进行杂志搅拌和超声处理。实验涉及三种不同的ZnO：0.1 g，0.02 g和0.03 g，而果胶的重量在整个过程中保持在0.05g。在单个制备后，将溶液混合，进一步搅拌并进行超声处理。采用两种分析技术，即扫描电子显微镜（SEM）和热重分析（TGA）来表征样品。sem提供了对表面形态和化学组成的见解，而TGA分析了质量变化而不是温度变化，提供了有关材料特性的宝贵信息。讨论了这些技术在材料表征和分析中的重要性和应用，突出了它们在理解物理和化学现象中的作用。ZnO纳米颗粒的存在增强了果胶纳米流体的热稳定性。接触角度测量以评估纳米流体的亲水性。接触角趋势表明疏水性增加，果胶纳米流体中ZnO的浓度增加。测量接触角支持合成纳米流体的高稳定性。总体而言，这项研究为将ZnO纳米颗粒掺入果胶纳米流体及其对热物理特征的影响提供了宝贵的见解。这些发现有助于开发纳米流体，以用于药物释放和生物医学领域的潜在应用。
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摘要钢铁行业产生的各种废物，该矿石一直是最被回收和回收的对象。Alto-Forno炉渣在回收中得到了很好的定义，但是，动作的矿渣反过来已经发现很难被正确享受，尤其是在其巨大的基本性方面。根据巴西钢铁学院的数据，2011年至2020年之间在巴西的钢铁生产约为3.37亿吨。这平均产生了约4000万吨的Scum Scoria。在当前工作中，提出了在构造中使用范围范围的可行性。由于其化学不稳定性和可降解的物理结构，钢的Scoria被认为是钢制造的残留物和该过程的副产品，因此不建议直接在建造中进行直接使用，因为其降解，膨胀性和低电阻会损害最终产品的稳定性。为此，开发了浮渣治疗分析，其中进行了氢氧化和碳化过程。测试以评估捕获烟雾2的方法，并将氧化物（CAO，MGO）稳定到aciaria的浮渣中，将它们变成碳酸盐，改善其化学和物理稳定性，从而实现这种废物的再利用和可回收性。关键字：钢渣；炉渣的碳酸化；绑架碳；钢废物的回收；生态结构。钢铁制造商简介钢生产过程中产生的炉渣大部分被丢弃。该矿渣主要由氧化钙（CAO）组成，当暴露于环境时，在这种形成的氢氧化钙中与水分反应，CA（OH）2。像CA（OH）2一样，耐药性比CAO本身较低，并且在形成时会导致炉渣膨胀，这种化学现象会导致机械耐药性下降，并使该材料用于构造。因为他们必须丢弃这些
纳米孔：从 DNA 测序到工业过滤的协同作用
粒子和细胞。2,3 在传感原理中，单个分析物在电诱导下通过一个充满电解质的小孔（图 1，左图）会导致电解质离子阻塞而导致电阻瞬时可检测到的增加，这在 DNA 测序中可以区分非常相似的核碱基。4 单纳米孔研究通常受到生物通道和孔的启发，它们具有极高的离子选择性和通量，另外还可用作离子信号的开关、放大器和中继系统。5 因此，纳米孔用于制备模拟生物通道特性和控制溶液中离子传输的系统。6–9 此外，单纳米孔提供了一个模型系统来揭示纳米限制引起的新物理和化学现象、传输特性和传输模式。10–12 研究离子、小有机分子、折叠蛋白质、DNA 和 RNA 以及延伸有机聚合物和生物聚合物的传输。由于单纳米孔在生物传感和仿生学中的应用，人们主要在水性和明确定义的溶液中探测单纳米孔。根据应用的不同，单纳米孔的开口直径可为 0.3 至数百纳米，长度可从单个原子层到微米级。多孔膜在技术上与单孔系统截然不同。多孔膜的应用可能需要数千平方米的膜。多孔膜每年创造 100 亿美元的市场，在水基和非水过滤、气体分离、燃料电池和电池组以及包括小分子和折叠蛋白质在内的生物材料纯化（用于食品加工、生物技术和生物医学）中必不可少。15–18 在这些应用中，膜用作选择性屏障，允许一种或多种分子通过，同时主要将其他分子保留在表面上
棉花大学，古瓦哈蒂化学系PG（...
plo1要教育和准备来自农村和城市地区的研究生，他们将在印度化学/制药行业以及跨国和法医实验室的学术机构，研发以及质量控制实验室中大规模就业。plo2在化学专业化中为学生提供广泛的理论和应用背景，重点是定性和定量技术。plo3提供课程大纲的广泛常见框架工作，以使我们的年轻毕业生对涉及应用有机，无机，物理，分析，量子，工业，药物，聚合物，聚合物，纳米科学和技术的所有化学分支的最新和应用知识。Plo4该部门希望在化学研究和教学方面获得全球认可。plo5使用现代仪器使学生了解实验技术的广度。PLO6专注于鼓励学生熟悉各种学术活动，例如中期测试，在线测试，教程，惊喜测试，口头，研讨会，作业和研讨会演讲。计划完成硕士学位时的特定结果（PSO）。化学计划，毕业生将能够在PSO-1中获取有关与各种化学现象有关的基本概念，基本原理以及科学理论及其在日常生活中的相关性的知识。PSO-2设计实验，生成，分析和解释数据，通过在化学科学的纯粹和学科领域工作，为不同的科学和工业问题提供解决方案。PSO-3运用其化学知识来解决不同的现实生活问题。PSO-4熟悉化学的不同分支，例如有机，无机，物理，分析，计算，绿色，环境，聚合物和生物化学。PSO-5获得有关该主题的全面知识，能够在不同的研究和学术机构的项目中工作。PSO-6独立进行研究/调查，以解决实际问题并撰写/介绍大量的技术报告/文档。PSO-7操作复杂的仪器（FT-IR，UV-VIS，荧光，环状伏安法，GC-MS，TGA-DSC等）
揭示癌症、药物输送等的分子动力学……
通讯作者* 博士研究员，威斯康星大学密尔沃基分校生物医学工程系，电子邮箱：bozorgp2@uwm.edu 简介 经典分子动力学 (MD) 依靠原子间势（力场）严格模拟固体和流体的热力学、机械和化学特性。该势根据原子位置和其他属性定义系统的能量。早期应用包括研究固体中的辐射效应和简单流体的动力学，凸显了该方法的多功能性 [1-3]。自诞生以来，分子动力学已广泛应用于物理、化学、生物、材料科学和相关领域。在水净化等纳米技术领域 [4]，分子动力学还可以在原子水平上理解纳米粒子的行为方面发挥关键作用，有助于深入了解纳米粒子的结构稳定性、表面属性以及与周围分子的相互作用。它将系统建模为粒子（通常是原子）的集合，并通过在多个时间步长上对牛顿方程进行数值积分来计算它们的时间演化。原子上的力由定义势函数的解析方程的导数决定。这种方法计算效率高，特别是对于分子液体和固态金属，可以准确捕捉电子介导的原子相互作用。标准工作站上的 MD 代码可以高效模拟具有 10,000 到 100 万个原子的系统，覆盖皮秒到微秒内重要物理和化学现象的相关长度和时间尺度 [5-8]。MD 模拟的流行可以归因于它们与摩尔定律和广泛并行性推动的显著计算进步的兼容性。在过去的几十年里，传统 CPU 和最近的 GPU 都经历了大幅提速。例如，1988 年，8 处理器的 Cray YMP 实现了 2 千兆次浮点运算的 Linpack 速度，而在 2012 年，单个具有 16 个内核的 IBM Blue Gene/Q CPU 达到了 175 千兆次浮点运算。最大的 BG/Q 机器 Sequoia 拥有近 100,000 个 CPU。预计在未来一两年内，基于 GPU 的超级计算机将达到百亿亿次浮点运算 (10−18) 的速度，这意味着最强大的超级计算机在短短 30 年内速度将提高 5 亿倍。这一趋势还转化为台式机和小型集群的速度提升，可供更广泛的科学计算社区使用 [9, 10]。MD 的计算效率源于其每个时间步的成本线性扩展为 O(N)，对于具有短程相互作用的模型，这是由于在指定的截止距离内相邻原子的数量有限。即使对于长程库仑相互作用，MD 也表现出有效的扩展性，对于基于 FFT 的方法（如粒子网格 Ewald），其成本为 O (N log N)