摘要 我们使用飞机调度场景中的尾部分配和精确覆盖问题,对迄今为止最大的量子退火器(5000+ 量子比特量子退火器 Advantage 及其 2000+ 量子比特前身 D-Wave 2000Q)的量子处理单元进行了基准测试。基准测试集包含小型、中型和大型问题,其中既有稀疏连接实例,也有几乎完全连接的实例。我们发现,Advantage 在几乎所有问题上都优于 D-Wave 2000Q,成功率和问题规模都有显著提高。特别是,Advantage 还能够解决 D-Wave 2000Q 无法再解决的具有 120 个逻辑量子比特的最大问题。此外,仍然可以由 D-Wave 2000Q 解决的问题可以通过 Advantage 更快地解决。然而,我们发现,D-Wave 2000Q 可以在不需要 Advantage 上存在的许多新耦合器的情况下解决稀疏连接问题并获得更好的成功率,因此提高量子退火器的连通性本身并不会提高其性能。
对低碳运输的追求显着增加了对锂离子电池的需求。然而,电池制造的迅速增加,没有充分考虑与其生产和材料需求相关的碳排放,这构成了在上游上游大部分排放的威胁。在本文中,开发了生命周期评估(LCA)模型,以说明26个中国各省,20个北美地区和欧洲和亚洲的19个国家 /地区的锂离子电池的摇篮到门口足迹。对已发表的LCA数据的分析显示,关键电池材料的碳排放量相关;它们对自由lib的碳足迹的总体贡献因素而异。4取决于生产路线和来源。探索了生产位置与电池制造的闸门碳足迹之间的联系,预测的中值范围在0.1至69.5 kg CO 2 -eq kWh-1中。在美国和欧洲,肯塔基州和波兰等美国领先的西方电池制造地点与中国竞争对手具有可比的碳排放,甚至超过了几个中国省份的电池制造的碳排放。对Libs碳足迹的材料和能源贡献的这种解决方案对于为政策和决策提供了必不可少的,以最大程度地减少电池价值链的碳排放量。鉴于当前的现状,锂离子电池行业的全球碳足迹预计将在未来十年内每年达到1.0 GT CO 2 -EQ。随着材料供应链的脱碳和电池生产中的节能,每年的估计值较低,估计值为0.5 GT CO 2 -EQ。
一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心一项生命实验室科学,KTH-瑞典B皇家技术研究院,瑞典B皇家技术学院,B北部大学,450001,亨南省郑州大学教育部,郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系,25240年,Erzurum,土耳其E e e e Erzurum E,兽医学系,兽医学院,阿塔图尔克大学,Erzurum,25240,土耳其,土耳其F,Firke Intralies,Erzurum Truncator,25200 er er turkey Erlime groum groum,Turkey groum,Turkey gokurum,Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics,伊斯坦布尔,土耳其H伊斯坦布尔,夏尔默斯技术大学,哥德堡,哥德堡I大学,瑞典I医学生物学系,医学系,阿塔特·欧克大学,土耳其Erzurum,土耳其Erzurum,Turkey j ost-microbiome互动中心
钒氧化还原流量电池(VRB)系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用,其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上,固定流量已用于操作方便。但是,在当今高度动态的能源市场环境中,根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是,将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂,因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法,该方法将流速集成到VRB建模中,增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元(GRU)神经网络作为其基本框架,在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计,以优化模型的预测能力,流速被视为关键输入参数,以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验,涵盖了电流和流速的不同条件,以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析,包括等效电路模型和其他数据驱动的模型,证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力,该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测,低误差率不超过0.023 V(1.3%)。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性,突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
过渡金属二甲化物(TMDS)的扭曲双层揭示了丰富的激子景观,包括混合激子和空间捕获的Moiré激子,占主导地位的材料光学响应。最近的研究表明,在低扭转角度方面,晶格经历了显着的松弛,以最大程度地减少局部堆叠能量。在这里,出现了低能堆叠配置的大域,通过应变使晶格变形,从而影响电子带结构。然而,到目前为止,原子重建对激子能量景观和光学特性的直接影响尚未得到充分了解。在这里,我们采用了微观和材料特异性方法,并预测了重建的晶格中Moiré激子的潜在深度发生了显着变化,并且自然堆叠的TMD TMD同质同层中发生了最大的变化。与刚性晶格相比,我们显示了多个频段的外观,并且捕获位点位置的显着变化。最重要的是,我们预测WSE 2同类体的光学吸收中出现了多发结构 - 与主导刚性晶格的单个峰相比。此发现可以被利用为在天然堆积的扭曲同性恋者中Moiré激子光谱中原子重建的明确特征。
由于电池容量有限,能源效率有效的导航构成了电动汽车的重要挑战。我们采用贝叶斯的方法来对路段的能源消耗进行建模,以进行有效的导航。为了学习模型参数,我们开发了一个在线学习框架,并研究了几种探索策略,例如汤普森采样和上限限制。然后,我们将我们的在线学习框架扩展到多代理设置,在该设置中,多个车辆可适应和学习能量模型的参数。通过分析批处理反馈下的算法,我们分析了汤普森采样,并在单位代理和多代理设置中建立了严格的遗憾界限。最后,我们通过在几个现实世界的城市路网络上进行实验来演示方法的性能。
结构电池复合材料属于类别的多功能材料,具有同时存储电能并承载机械负载的能力。在充当负电极时,碳纤维也充当机械增强。锂离子插入碳纤维中的含有6.6%的径向膨胀,轴向膨胀为0.85%。此外,碳纤维的弹性模量受锂插入的显着影响。当前的结构电池建模方法不考虑这些功能。在本文中,我们通过开发考虑有限菌株和锂浓度依赖性纤维模量的计算模型,研究碳纤维中锂插入对结构电极机械性能的影响。计算模型可以表示形态变化,从而预测可以预测诸如内部应力状态,均质的切线刚度以及由碳纤维静脉引起的电极的有效扩展。所采用的有限应变公式允许在不同的静态状态下持续考虑测量数据。采用有限应变公式的重要性也显示为数值。最后,通过实施一种新型的无应力膨胀方法,结果表明,结构电极的计算膨胀与实验中观察到的相似趋势。
本文提出将氨基酸改性氧化石墨烯衍生物 (GO-AA) 作为活性材料,用于捕获水介质中的有机污染物并进行电化学检测。草甘膦 (GLY) 是一种存在于许多水体中的除草剂,被选为基准物质,以测试这些材料的电活性有效性,从而为捕获事件提供直接证据。通过环氧环开环反应将 L -赖氨酸、L -精氨酸或 L -蛋氨酸接枝到 GO 表面,促进氨基酸结合并伴随 GO 的部分还原。合成过程导致电荷电阻从 GO 的 8.1 K Ω 降至各种 GO-AA 的 0.8 – 2.1 K Ω,从而支持这些材料在电化学传感中的适用性。所得 GO-赖氨酸、GO-精氨酸和 GO-蛋氨酸用于从水中吸附 GLY。 GO-Lysine 与 GLY 的相互作用最强,1 小时后的去除效率为 76%,大约是工业基准吸附剂颗粒活性炭的两倍。当用作活性材料捕获 GLY 并进行电化学检测时,GO-AA 的性能也优于原始未改性材料。GO-Lysine 表现出最佳灵敏度,即使浓度低至 2 μ g/L 也能识别水中的 GLY。分子动力学模拟证实,这种材料增强的性能可归因于赖氨酸部分和 GLY 之间的氢键和盐桥相互作用,而氢键和盐桥相互作用源于氢键和盐桥相互作用。
摘要 我们研究了光场与一维 (1D) 半无限波导末端附近的原子耦合的三种放大过程。我们考虑了两种设置,其中驱动在三能级原子的裸基或修饰基中引起粒子数反转,以及一种设置,其中放大是由于驱动的两能级原子中的高阶过程引起的。在所有情况下,波导的末端都充当光的镜子。我们发现,与开放波导中的相同设置相比,这以两种方式增强了放大。首先,镜子迫使原子的所有输出都朝一个方向传播,而不是分成两个输出通道。其次,镜子引起的干涉使得能够调整原子中不同跃迁的弛豫速率比,以增加粒子数反转。我们量化了由于这些因素而导致的放大增强,并表明可以在超导量子电路实验中用标准参数证明这一点。
线束是现代汽车车辆中电子系统的必不可少的硬件。随着汽车行业向电力和自动驾驶的转变,越来越多的汽车电子设备负责能源传输和关键安全功能,例如操纵,驾驶员援助和安全系统。此范式转移从安全角度来看,对汽车线束的需求更大,并强调了在车辆中高质量的线束组件的更重要性。但是,熟练的工人仍然手动执行电线线束组件的大多数操作,并且某些手动过程在质量控制和人体工程学方面都是有问题的。行业对提高竞争力并获得市场份额的需求也持续存在。因此,需要确保组装质量,同时提高人体工程学并优化人工成本。由机器人或人类机器人协作完成的机器人组装,是实现越来越苛刻的质量和安全性的关键推动力,因为它可以使比完全手动操作更具复制,透明和可理解的过程。然而,由于可变形物体的灵活性,在实际环境中,机器人的汇编组装在实际环境中具有挑战性,尽管在简化的工业结构下提出了许多初步的自动化解决方案。先前的研究E↵Orts提出了使用计算机视觉技术来促进线束组件的机器人自动化,从而使机器人能够更好地感知和操纵灵活的线束。本文介绍了针对机器人线束组件提出的计算机视觉技术的概述,并得出了需要进一步研究的研究差距,以促进更实用的机器人丝带线束。