XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System发现时间
缩短发现时间：材料和分子建模、成像、信息学和集成
摘要：材料结构和特性的多尺度和多模态成像为材料理论和设计的蓬勃发展提供了坚实的基础。最近，韩国科学技术研究院宣布了 10 个旗舰研究领域，其中包括韩国科学技术研究院材料革命：材料和分子建模、成像、信息学和集成 (M3I3)。M3I3 计划旨在通过阐明多尺度处理 - 结构 - 属性关系和材料层次结构来缩短材料发现、设计和开发的时间，这些将通过机器学习和科学见解的结合进行量化和理解。在本综述中，我们首先介绍全球相关计划的最新进展，例如材料基因组计划（美国）、材料信息学（美国）、材料计划（美国）、开放量子材料数据库（美国）、材料研究信息整合计划（日本）、新型材料发现（欧盟）、NOMAD 存储库（欧盟）、材料科学数据共享网络（中国）、材料创新之声（德国）和创意材料发现（韩国），并讨论多尺度材料和分子成像与机器学习相结合在实现 M3I3 愿景中的作用。具体而言，我们将重新审视使用光子、电子和物理探针的显微镜，重点关注多尺度结构层次以及结构 - 属性关系。此外，与传统方法相比，文献中的数据挖掘与机器学习相结合将被证明更有效地找到具有改进属性的材料结构的未来方向。我们将回顾和讨论用于能源和信息应用的材料实例。关于 Ni-Co-Mn 阴极材料开发的案例研究说明了 M3I3 创建多尺度结构-属性-处理关系库的方法。最后，我们对 M3I3 领域的最新发展进行了展望。关键词：M3I3、材料和分子建模、材料成像、材料信息学、机器学习、材料集成、锂离子电池、韩国科学技术研究院
基准语句：GPR 250世界净指数（CHF）JPN（GPR000007846）
基准是根据确保其准确性的最大努力来计算的。尽管如此，索引确定和计算过程中的错误，例如遗漏或不正确的公司行动实施，使用不正确的输入数据或基准测试方法的不正确应用，可能会不时地出于各种原因，无论是内部的，均以溶液性AG和外部而发生。按照预定的过程，将对未来的效果纠正错误。此外，如果事件发生后的两个工作日内已经确定了此类错误，则此类错误也可能导致过去的索引值重述。与管理和交易费用相关的错误都可能导致重述，而不管发现时间如何。在某些情况下，指数委员会将单独评估错误。
研讨会亮点 脑淋巴系统
脑淋巴系统由脑淋巴管—脑膜淋巴管—颈淋巴管通路组成。脑淋巴管在神经退行性疾病中的机制和病理生理学研究是过去十年中基础和转化神经科学领域最令人兴奋的课题之一。然而，尽管关于脑膜淋巴管的发现时间存在一些争议，但不可否认的是，本世纪在临床前模型和人类身上进行的研究代表着我们在理解大脑如何清除代谢废物、该系统在神经退行性疾病中的作用以及最重要的是其作为新治疗靶点的潜力方面迈出了重要的一步。本文总结了脑淋巴管在神经退行性疾病中的历史、功能解剖学和作用。
区分量子和经典马尔可夫...
了解开放量子系统中的耗散是否真正是量子的，是一个既有基础意义又有实际意义的问题。我们考虑 n 个量子比特受到相关马尔可夫相位失调的影响，并提出一个充分条件，说明何时由浴引起的耗散可以产生系统纠缠，因此必须被视为量子的。令人惊讶的是，我们发现时间反演对称性 (TRS) 的存在与否起着至关重要的作用：耗散纠缠的产生需要破坏的 TRS。此外，仅仅具有非零浴敏感性不足以使耗散成为量子。我们的工作还提出了一种明确的实验协议来识别真正的量子相位失调耗散，并为研究更复杂的耗散系统和寻找最佳的噪声缓解策略奠定了基础。
不确定性可视化对基于地图的决策的影响...
在高度移动的数字社会中，我们的大多数日常活动都需要及时的空间决策。许多此类决策都由不同模式下各种设备上的地图显示支持。然而，地图上可视化的空间信息总是受到多种不确定性的影响。如果时空决策者不了解潜在的不确定性，基于地图的决策可能会导致误导性或最坏的危及生命的后果。因此，应该将数据不确定性传达给决策者，特别是在时间资源有限且决策结果可能产生重大后果的情况下。因此，本研究调查了地图中可视化的数据不确定性如何影响空间决策的过程和结果，尤其是在危险情况下在时间压力下做出决策时。尽管先前的不确定性可视化研究中几乎没有考虑决策时间限制的经验证据，但我们假设不确定性可视化也会对时间紧迫和复杂决策环境下的决策产生影响。使用基于地图的直升机在山区地形中着陆的场景，我们发现时间压力和不确定性都不会影响参与者的决策准确性。然而，不确定性影响了参与者的决策策略，时间压力影响了参与者的反应时间。具体来说，当呈现两个同样正确的答案时
使用弯曲器分解算法的微电网尺寸和能量管理
微电网具有越来越多的关注，因为它们可以促进可再生能源的整合。为了充分利用微电网，制定并解决了优化问题以确定其最佳计划（即尺寸和能源管理）。但是，这些问题很复杂且耗时解决。在本文中，我们关注基于弯曲器算法的时间分解，以减少计算时间，同时仍然获得最佳解决方案。时间分解将初始问题划分为较小的时间间隔的子问题。这项工作的第一个原始性是将这种时间分解应用于混合企业线性问题的方法的主张，以实现微电网的最佳计划。第二个独创性是研究以下相关参数对基于Benders算法的时间分解时间计算时间的影响：问题的分解周期，问题的性质，整体时间范围和CPU的数量。此外，与以前的文献相反，我们提出的方法表现出计算时间减少。对于经过考虑的案例研究，它们的最高为5.6倍。我们的结果还突出了分解周期的存在，该分解周期最大化了性能。此外，我们发现时间分解特别有效，对于较大的时间范围的混合构成线性问题，并且可以使用超过16个CPU。提出的通用方法和我们的结果对研究人员和旨在在缩短计算时间内找到其微电网的最佳尺寸和运行的微电网项目持有人可能非常有用。
配电网基础设施能否容纳住宅……
摘要 在本文中，我们提出以下问题：公用事业公司需要以何种方式升级配电网以适应电气化负荷，这些升级将花费多少？我们的研究重点是北加州的 PG & E 服务区，该服务区为 480 万电力客户提供服务，并且面临着电动汽车普及和住宅空间和热水电气化的双重宏伟目标。我们创建了时空详细的电力需求预测，并将该需求与一系列技术采用场景中的配电基础设施限制进行比较。我们发现，住宅空间和热水电气化对配电馈线容量的影响将小于电动汽车充电，但这两种转变都需要加快当前的升级速度。我们还发现时间和地点在重要方面对总容量增加有很大影响：例如，有利于白天电动汽车充电的场景与有管理的夜间住宅充电的场景具有类似的影响，但不受控制的夜间住宅充电可能会产生更大的影响。我们预计这些升级将为 PG&E 的费率基础增加至少 10 亿美元，甚至可能超过 100 亿美元。我们得出的结论是，能够完成大量即将进行的升级项目的措施（包括解决劳动力和供应链限制，以及寻求非电线替代方案，如储能和需求响应）对于成功实现电气化至关重要。