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开发锂离子电池的热量失控排放后处理系统（TREAS）
锂离子电池是最有效的便携式能源含量之一。涉及这种电池的火灾事件（通常称为“热奔跑”），但是，对周围环境构成了极大的危险，尤其是在发射物质及其对人体的毒性方面。发现的物质是一氧化碳和二氧化碳，氢和氢气。使用干吸附剂的注射方法可以实现这些物质的过滤，该方法使用氢氧化钙。干过滤原型是针对NCM细胞的热逃亡制造和测试的。分析了参数之后：空气流，冰糕的传输，流气的气温和物质的浓度。以1600 m 3 /h的流量为1600 m 3 /h的干吸附剂注入和空气稀释的过滤性能，氢氧化钙的剂量为1.8 g /s的HF为99％，CO 2的剂量为89％。NMC细胞气体的生产分别分别为1060.3 mg Co 2和11.8 mg的H 2。 高于5 m/s的空气速度很足够，可以从料斗的入口传递吸附功率。NMC细胞气体的生产分别分别为1060.3 mg Co 2和11.8 mg的H 2。高于5 m/s的空气速度很足够，可以从料斗的入口传递吸附功率。
单次自旋量子比特的稳健且快速的后处理......
建立低误差和快速的量子比特读出检测方法对于有效的量子误差校正至关重要。在这里，我们测试神经网络以对一组单次自旋检测事件进行分类，这些事件是我们的量子比特测量的读出信号。此读出信号包含一个随机峰值，对于该峰值，包括高斯噪声的贝叶斯推理滤波器在理论上是最佳的。因此，我们将通过各种策略训练的神经网络与后一种算法进行了基准测试。使用 10 6 个实验记录的单次读出轨迹训练网络不会提高后处理性能。与贝叶斯推理滤波器相比，由合成生成的测量轨迹训练的网络在检测误差和后处理速度方面表现相似。事实证明，这种神经网络对信号偏移、长度和延迟以及信噪比的波动更具鲁棒性。值得注意的是，当我们使用由合成读出轨迹结合我们设置的测量信号噪声训练的网络时，我们发现 Rabi 振荡的可见性增加了 7%。因此，我们的贡献代表了神经网络的软件和硬件实现在可扩展自旋量子比特处理器架构中可能发挥的有益作用的一个例子。
基于FPGA实现的连续变量量子密钥分发高速后处理
摘要 —在连续变量量子密钥分发（CV-QKD）系统中，后处理过程（包括信息协调（IR）和隐私放大（PA））的计算速度不可避免地影响实际密钥速率。IR 和 PA 可以分别使用低密度奇偶校验（LDPC）码和哈希函数并行实现。利用现场可编程门阵列（FPGA）卓越的并行处理能力，在FPGA上实现了高斯符号的高速硬件加速后处理过程。为此，开发并采用了适应FPGA特点的和积算法解码器和改进的LDPC码构造算法。设计了复用和非复用两种不同的结构来实现FPGA速度和面积之间的权衡，以便根据实际系统的要求采用最佳方案。仿真结果表明，最大吞吐量可以达到100 M 符号/秒。我们在装有 Virtex-7 XC7VX690T FPGA 的 Xilinx VC709 评估板上验证了后处理程序的正确性，并提供了在有更先进的 FPGA 可用时获得更好性能的一些可能的解决方案。该方案可轻松应用于实时密钥提取，并有效降低 CV-QKD 系统的功耗。
论计算短离散对数的量子算法中的后处理
摘要 我们重新审视了 Ekerå 和 Håstad 最近提出的用于计算短离散对数的量子算法。通过仔细分析该算法引起的概率分布，我们发现其成功概率高于以前报告的概率。受对分布理解的加深的启发，我们提出了一种改进的后处理算法，该算法比原始后处理算法效率更高、能够实现更好的权衡并且需要的运行次数更少。为了证明这些说法，我们通过对给定对数引起的概率分布进行采样，为该量子算法构建了一个经典模拟器。这个模拟器本身就是一项重要贡献。我们用它来证明，在针对具有短指数的 RSA 和 Diffie–Hellman 的加密相关实例时，Ekerå–Håstad 不仅在每次单独运行中，而且在整体上都比 Shor 更具优势。
18Ni300 马氏体时效钢定制疲劳性能的后处理选择
* 通讯地址：Chola Elangeswaran，鲁汶天主教大学，机械工程系，Celestijnenlaan 300, 3001 Leuven，比利时。电子邮箱：chola.elangeswaran@kuleuven.be 网址：www.set.kuleuven.be/am
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洪都拉斯科潘 3D WebGIS 的机载 LiDAR 采集、后处理和精度检查
2013 年 5 月，在德国考古研究所 (DAI) 的指导下，MayaArch3D 项目 (http://www.mayaarch3d.org) 委托开展一项机载 LiDAR（光探测和测距）任务，以收集联合国教科文组织世界遗产地和洪都拉斯科潘古玛雅城市周围景观的遥感数据。这项任务有四个目标：首先，为科潘的研究和文化资源管理生成新的、更准确的考古地图。第二，定位以前未记录的考古结构或特征。第三，结合 LiDAR 和地面检查数据，以提高生态和地形多样化景观的数据准确性。第四，开发新的 LiDAR 数据集，这些数据集可以与其他考古数据集成并托管在 3D WebGIS 中，以增强研究人员、文化遗产管理者和公众的数据可访问性和研究可能性，同时通过向不同用户组提供适当的访问级别来保护专有数据。
量子密钥分布实验中用于数据后处理的软件捆绑包
6实现的软件11 6.1数据结构。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 6.2 QKD管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。12 6.3设备管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.4 FPGA控制。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。13 6.5网络管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.6密钥输出。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.7线程管理器用于后处理。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。15 6.7.1 LDPC管理器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16 6.7.2隐私放大。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。16
临床证据和生成后处理疗法（TRG）的临床证据和未来观点：当前的概述
Dear Editor, We would like to express our interest and enthusiasm regarding the growing evidence on the effectiveness of Generative Reprocessing Therapy (TRG) in the treatment of depression and other emotional disorders and their associations, presenting a reflection that arose from the successful presentation we made at a recent congress in London entitled: "Depression, Neuroplasticity, and Generative Reprocessing Therapy (TRG): A Case Report" [ 1 ].近年来，研究越来越集中于寻求有效的治疗替代方法来保证患者的生活质量，我们目睹了一系列发现，强调了TRG作为对传统治疗不满意的人（例如认知行为疗法（CBT）和药物治疗等传统治疗方法不满意的人的潜力。抑郁症是全世界残疾的主要原因之一，通常与其他疾病（例如焦虑和自杀念头）有关。这种情况继续挑战卫生专业人员和患者，尽管药物治疗和心理疗法的进步，许多患者在治疗后无法实现症状缓解或经历复发，因此很难将其生活质量恢复到令人满意的水平。此外，传统疗法通常会出现限制，包括高成本，有限的可用性，长期表现出显着改善和潜在不良副作用，尤其是在使用药物方面。在这种情况下，TRG引起了一种创新和有效的治疗方法的兴趣。a因此，抑郁，焦虑和自杀念头之间的关联揭示了这些疾病的复杂性，并强调了对确定和敏捷干预措施的必要性，以显着改善受影响患者的生活质量。最近的研究表明，与常规疗法相比，TRG可以提供快速而持久的结果。该疗法采用基于五个方案（按时间顺序，体细胞，主题，未来和增强）的重新处理周期。重新处理被详细说明是一种重新访问和中和与经验丰富事件相关的情绪的技术，并提供了客观的视角，因为初始处理涉及事实的主要经验。表明TRG在治疗抑郁和焦虑方面的临床病例的多样性是显着的。在此处介绍的所有这些案件中，患者在进行TRG之前和之后填写了定性问卷，报告了他们在这两个时期的看法，并且尤其是从项目结束后两年后，良好的结果仍然存在。开始解释，我们有一名25岁的妇女的情况，她在20次TRG经过20次会议后，完全缓解了抑郁症和焦虑症状，并且自那时以来一直没有药物生活[2]。同样，患有抑郁症，焦虑和自杀念头的40岁患者报告说，在TRG的9次疗程中仅报告了显着改善，并且在这种新疗法的治疗结束时立即使用药物的医疗监督下逐渐退出了这种新疗法[3]。这些案例强调了TRG提供症状缓解并改善抑郁症，焦虑和自杀念头患者的生活质量的潜力。同样，一名22岁的年轻人在TRG进行了10次疗程后，显着缓解了抑郁症状，焦虑的症状和自杀念头，即使患者接受了常规疗法的治疗，也持续了几年[4]。