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World File Search System压缩成
监测、报告和验证计划 CCS#2
6.0 项目描述 ADM 将从其燃料乙醇生产装置中捕获二氧化碳气体，并将该气体压缩成密相液体，注入地表以下约 7,000 英尺的西蒙山砂岩中。注入区上方是寒武纪欧克莱尔地层，该地层起密封作用，下方是前寒武纪花岗岩基底（图 2）。西蒙山的下部是主要目标储层，是最初沉积在辫状河冲积扇系统中的长石砂岩。CCS#2 注入点最下方的 USDW 是宾夕法尼亚基岩。
选举管理员的生成人工智能
接下来是数据处理。最基本的大型语言模型正在将所有文本压缩为许多测量值（称为参数），这些测量值最常用于彼此的近端。16例如，数据集文本可能会定期将“ Queen”一词在King，国际象棋，皇家或仍然具有君主制的国家的名字附近放置，而与治理或名人无关的术语，例如沸腾，冥想或薄雾。就像jpeg图像文件将图像压缩成许多各个颜色的像素一样，大型语言模型将这些大量的文本编码为参数。这些参数允许模型创建新的文本块，以反映这些接近性关系，将相似的单词放在一起作为创建
2017-2022 年战略计划
在开始工作时，委员会遵循了大学机构认证与评估办公室制定的“霍华德大学战略规划”演示文稿中概述的流程。霍华德大学战略规划的一个关键组成部分是在质量、学术、服务、研究和可负担性领域制定五个突破性目标。因此，委员会的首要任务是制定这五个领域的工作定义。随着工作的继续，委员会认为有必要更新学院的使命和愿景声明。2017 年 2 月 9 日，CNAHS 教职员工批准了更新后的使命和愿景声明，委员会继续制定战略计划的五个组成部分，同时考虑到学院内九个部门制定的 SWOT 分析。从九个部门收到的 SWOT 分析被压缩成一份文件（见附录 A）。成立了以下团队来开发这些组件：
垃圾压缩和处理系统的设计（...
Sierra Space 正在为长期任务开发的垃圾压缩和处理系统 (TCPS) 可压缩、消毒和回收机组人员产生的标准垃圾中的水。TCPS 通过减少垃圾储存所需的体积和可消耗的发射质量，帮助解决航天飞行的复杂后勤挑战。功能包括将废物压缩成更易于管理的瓦片、对瓦片进行消毒、从废物中回收和回收水以及处理和清洁任何气态副产品。Sierra Space 利用我们之前的开发系统开发了集成 TCPS，用于国际空间站 (ISS)，作为未来长期任务和能力的技术演示。国际空间站上的众多接口和系统将用于验证 TCPS 在未来飞行器和任务中的运行能力，其中冷却、水管理和气体释放的资源可能会有所不同。本文总结了 TCPS 飞行系统的设计、操作概念和飞行系统的要求。
寒冷气候空气源热泵 (ccASHP) 技术
空气源热泵 (ASHP) 使用压缩循环制冷系统在各个位置之间传递热量 (Schoenbauer 等人，2016 年)。ASHP 系统包括一个室外机（包括风扇、室外盘管和压缩机）和一个室内机（包括室内盘管和风扇）。在加热模式下，室外机的风扇通过热交换器吸入外部空气，通过蒸发液体制冷剂吸收热量 (加拿大政府)。蒸发的制冷剂随后通过换向阀并移动到压缩机，在那里进一步压缩成气体（从而进一步加热）（加拿大政府）。然后，气体制冷剂再次通过换向阀并进入室内盘管，将气体制冷剂的热量传递到房屋中 (加拿大政府)。这会导致制冷剂重新凝结成液体并允许重复该过程。图 1 描述了此过程。用户可以通过控制恒温器将热泵切换到冷却模式，恒温器滑动换向阀，使热泵将室内热量转移到室外，并在夏季提供冷却（逆转上述过程）。图 2 描述了此冷却过程。
KIF4A 激活凝聚素 I 的分子机制
在有丝分裂过程中，凝缩蛋白 I 和 II 复合物将染色质压缩成染色体。染色质驱动蛋白 KIF4A 的缺失会导致凝缩蛋白 I 与染色体的结合减少，但这种表型背后的分子机制尚不清楚。在本研究中，我们发现 KIF4A 通过位于其 C 末端尾部的保守无序短线性基序 (SLiM) 直接与人类凝缩蛋白 I HAWK 亚基 NCAPG 结合。 KIF4A 与 NCAPH N 端和 NCAPD2 C 端的 SLiM 竞争 NCAPG 与重叠位点的结合，后者介导凝聚素 I 中的两种自抑制相互作用。KIF4A SLiM 肽本身就足以刺激凝聚素 I 的 ATPase 和 DNA 环挤压活性。我们在已知的酵母凝聚素相互作用蛋白 Sgo1 和 Lrs4 中发现了类似的 SLiM，它们与酵母凝聚素亚基 Ycg1（与 NCAPG 相当的 HAWK）结合。我们的研究结果以及之前对凝聚素 II 和黏连素的研究证明，SLiM 与 NCAPG 相当的 HAWK 亚基结合是 SMC 复合物中保守的调节机制。
南京玉帘3D打印植入物
这些特点对于减轻临床负担和让患者快速康复至关重要。[5] 为了应对这些挑战，重要的是将植入物小型化，使其可通过导管或注射器诱导。[6] 为了插入最终需要大于输送通道的物体，应在输送过程中将其转变为更小更薄的状态。[7] 输送通道相对于输送物体的尺寸越窄，在选择材料和设计时就必须做出越多的妥协。将软材料和功能材料与小型化技术相结合在应对这一挑战方面取得了重大进展。[8] 特别是，具有响应外部刺激而发生特征性时间瞬态形态变化的形状记忆材料在整个输送过程中实现了高度的变形和形状恢复功能。[9] 采用光刻技术制造了 2D、形状记忆和微孔网状电极，装入注射器并注射入大脑。 [10] 在通过注射器注射的输送阶段，网片被压缩成准一维形状，随后松弛并扩展以恢复其原始的二维形状。为了进一步增加植入物的维数，折纸 [6,11] 或受剪纸启发的 [12] 折叠元素已与增材制造技术相结合，以实现从二维平面到三维最终结构的形状变化。特别是，形状记忆聚合物的 3D 打印促进了患者定制支架的直接制造。 [13] 例如，具有剪纸结构的分叉支架在折叠状态下在血管内顺利移动，并通过外部刺激成功展开到最终位置。 [12] 然而，传统的折纸或剪纸装置只能达到简单的最终三维几何形状，这受到固有基底结构的限制。因此，需要提高形状可变形性，并在原始状态和变形状态之间达到更高的纵横比。这项技术改进将带来各种各样的应用，包括可变形电子设备和支架设备等生物医学设备。在本研究中，我们提出了一种 3D 打印的独立元素设计，灵感来自高度可变形的日本表演工具，称为南京玉足垂（也称为南京玉足垂；“南京”，南京的名字）
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'