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超材料与腔光子的强耦合
摘要：对光与物质之间强耦合的研究是研究的重要领域。它的重点不仅源于出现众多引人入胜的化学和物理现象，而且通常是新颖和意外的，而且还源于其为新颖的化学，电子，电子和光子设备设计核心组件设计的重要工具集，例如量子，量子量，量子，量子，激光，放大器，模块化器，传感器，传感器，以及更多。已经证明了各种配置系统和光谱制度的强耦合，每个耦合均具有独特的功能和应用。从这个角度来看，我们将重点关注该研究领域的一个子区域，并讨论超材料和光子频率下的强烈耦合。超材料本身就是电磁谐振器，作为“人工原子”。我们概述了最新进步的概述，并概述了这一跨学科科学的重要和有影响力的领域中可能的研究指示。
“管理实践中的弱人工智能和强人工智能”部分
人工智能作为计算机行业的领先技术之一，自1956年在达特茅斯会议上首次提出以来，对人类社会发展产生了巨大的影响，受到了社会各界的广泛关注。人工智能是研究模拟、增强和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学，属于计算机科学的分支学科。自该概念提出以来，其理论和技术不断完善，应用范围不断扩大。这也说明人工智能是一门交叉学科、前沿科学。人工智能概念的提出，标志着智能时代的正式开启。总的来说，研究人工智能的目标是开发能够模仿人类思维的工具，希望机器能够学会像人类一样思考。研究进展不均衡导致人工智能处理信息的能力存在差异，出现了弱人工智能、强人工智能的概念。弱人工智能与强人工智能的区别在于接收、分析和执行信息的能力。约翰·麦卡锡在1956年达特茅斯会议上给出了人工智能最早的定义：所谓人工智能应该让机器像人一样表现，即有智能的行为。人工智能的主要研究对象是机器人，经过多年的发展，人工智能仍然无法完全取代人类完成所有的任务。这就导致了弱人工智能与强人工智能的区别。所谓弱人工智能，是指那些不能用人类的思维进行推理和解决问题的智能机器。它们没有和人一样的思维方式，只是机械地、重复地执行命令。缺乏独立的学习意识。 ，变得更聪明一点吧。在弱人工智能的应用方面，我们的生活环境中可以看到三种典型的企业应用：新闻机器人、自动驾驶汽车和面部识别，下面会进行详细的分析和介绍。新闻机器人可以理解为一种能够模仿人类思维和行为，完成新闻采访、撰写、编辑等任务的软件与硬件结合的智能系统，这是人工智能在新闻界最有效的应用。录制方式主要有三种：一是基于给定模板填充数据模板，新闻机器人按照给定的结构填补提取出的文字的空白；另一个是新闻机器人抓取同一主题的多篇报道，先进行综合分析，再进行二次创作；第三，全面模仿人类思维
氟化可以同时改进基于拨号的苯苯苯甲酸强质
图4。在其中性和自由基阳离子状态中，ANL-C2和ANL-C46的DFT优化结构。标记了C-O的长度（在苯环的相邻碳和烷氧基链的第一个氧之间）和O-C（在第一个氧和烷氧基链上的第一碳和第一碳之间）。C，O，F和H原子分别以灰色，红色，绿色和白色显示。
全球清洁技术 100 强榜单洞察
气候技术新兴企业的特点是：（1）它们大多来自研究机构；（2）与 IT 等其他领域的初创企业相比，它们需要更长的时间来扩大规模。首先，在减缓气候变化方面，包括碳中和在内的许多措施和目标都无法仅靠现有技术实现，新技术的开发和实际应用至关重要。因此，许多公司都是从大学和其他研究机构起步的。此外，由于气候变化问题的性质，许多公司瞄准电力等基础设施。基础设施需要很高的安全性和强度，因此开发需要时间，从开工到完工需要足够的时间。
强电子-声子耦合的高通量筛选
致谢广东工业大学的工作得到了广东省自然科学基金（批准号 2017B030306003 和 2019B1515120078）的支持。R. Wang 得到了广东省基础与应用基础研究基金（批准号 2021A1515110328 和 2022A1515012174）的支持。F. Zheng、Y. Fang 和 S. Wu 得到了国家自然科学基金（11874307）的支持。CZ Wang、V. Antropov 和 F. Zhang 得到了美国能源部 (DOE) 科学办公室、基础能源科学、材料科学与工程部的支持。艾姆斯实验室由爱荷华州立大学根据合同编号 DE-AC02-07CH11358 为美国能源部运营，包括在伯克利的国家能源研究超级计算中心 (NERSC) 提供计算机时间。 Y. Sun 的研究得到了美国国家科学基金会 DMR-2132666 号资助。R. Wang 和 H. Dong 还感谢广东工业大学校园网络与现代教育技术中心为本研究提供的计算资源和技术支持。
魔术角中强的电子 - 音波耦合...
L. Lee 3,4 , Shanmei He 2 , Cheng Peng 2 , Ding Pei 1 , Yiwei Li 7 , Chenyue Hao 8 , Haoran Yan 5 , Hanbo Xiao 1 , Han Gao 1 ,
通过与电磁谐振器的强耦合控制等离激元催化
摘要：飞秒内的等离激元激发衰减，将非热（通常称为“热”）载体留在后面，可以注入分子结构中，以触发化学反应，而这些反应否则无法达到一个被称为等离子催化的过程。在这封信中，我们证明了谐振器结构和等离子纳米颗粒之间的强耦合可用于控制等离激元激发能与电荷注入能量之间的光谱重叠。我们的原子描述通过辐射反应潜力，将实时密度功能性理论夫妇自搭与电磁谐振器结构。对谐振器的控制提供了一个额外的旋钮，可用于非侵入性的等离激元催化，在这里超过6倍，并动态地反应催化剂的催化剂是现代催化的新方面。关键字：等离激元催化，强光 - 物质耦合，热载体，偏振化学，局部表面等离子体，密度功能理论
AES），一家财富500强的全球电力公司。我们
AES简介我借此机会介绍了AES Corporation（NYSE：AES），这是一家财富500强大的全球电力公司。，我们通过分销业务以及可再生生成设施的各种产品组合在14个国家 /地区提供负担得起的可持续能源。我们的劳动力致力于卓越运营并满足世界不断变化的权力需求。我们的2020年收入为100亿美元，我们拥有并管理340亿美元的总资产。AES通过目标每年在全球增加2至3吉瓦，从而加速了其在全球范围内绿色能源投资组合的积累。AES还积极参与使用人工智能（AI），数据分析，机器学习，无人机和机器人技术在我们的常规和可再生能源业务中。作为世界领先的创新公司之一，AES被列为美国顶级创新者公司之一。在AES上，我们一直在寻找可靠的强大，更简单，更快，更便宜的太阳能解决方案，这些解决方案可以由全球太阳能行业改编。AES是电池基于电池存储在电网上的商业化的先驱，在2008年将第一个锂离子网格电池提供了服务，并且在全球范围内拥有最大的基于锂离子电池基于电池的基于锂离子电池的存储资产> 500MW。在2020年12月，AES将其1740 MW燃煤工厂剥离为奥里萨邦政府，作为其脱碳战略和AES投资组合绿化的一部分。能量存储是无碳能量的“力乘数”，预计将是电网稳定性的关键组成部分。这是第一家从美国联邦能源监管委员会（FERC）获得基于市场利率的公司来存储储能，并且是第一家在美国AES部署高级储能的公司，是自1992年以来唯一在印度持续存在的全球电力公司，这表明了其对印度电力市场的长期承诺。2019年，AES公司和三菱公司在印度首个基于网格尺度的电池储能系统启动了10MW/10MWH的系统，该系统位于德里的塔塔电力公司德里分销限制了德里的Rohini，这是南亚最大的。AES对辅助服务草案法规的反应，2021年印度的能源组合正在迅速发展，尤其是为了满足该国雄心勃勃的可再生能源目标并解决COP21框架。从化石燃料到清洁能量的过渡将在印度的电网上放置大量可变/间歇性可再生能源。为了支持这一过渡，印度电力基础设施将不得不应对供求方面的各种整合挑战以及电网网络本身。在全球范围内完成的许多研究都表明，储能对于实现脱碳功率网格以及其他重大变化（涉及运输和建筑部门电气）至关重要。由于其众多相对独特的属性，能源存储将是应对新兴印度电力系统所需的挑战所需的多条解决方案集的关键特征。为了支持印度可再生目标，必须在电力基础设施中部署大量的储能系统，尤其是基于电池的储能系统。但是，简单地将储能系统不符合网格可靠性的目标，它还需要处理网格的其他要素，例如灵活的需求管理和价格，可再生能源的多样性（风能和太阳能）的多样性（包括分布式资源），包括动态/智能网络信号，准确的预测/计划/计划/计划/计划/计划/时间表，并改善了电力市场机制和改进的电力市场。
2021 年 100 强初创企业 #SET100
Start Up Energy Transition (SET) 是一个支持能源转型创新的全球创新平台。该平台致力于在知名企业、公共部门和能源创新领域之间建立深厚而富有成效的联系。其目标是什么？迅速扩大清洁能源技术的采用，同时提高全球政治意愿和公众接受度。SET 平台由德国能源署 (dena) 与世界能源理事会 (WEC) 合作提供支持。
强关联系统中多体动力学的纠缠哈密顿量
理解非平衡量子动力学的一个有力视角是通过其纠缠内容的时间演化。然而，除了纠缠熵的一些指导原则外，迄今为止，人们对纠缠传播的精细特性知之甚少。在这里，我们从纠缠汉密尔顿量的角度揭示了纠缠演化和信息非平衡传播的特征。我们使用最先进的数值技术结合共形场论研究了原型 Bose-Hubbard 模型的量子猝灭动力学。在达到平衡之前，发现纠缠汉密尔顿量中出现了一个电流算子，这意味着纠缠扩散是由粒子流携带的。在长时间极限下，子系统进入稳定阶段，这可以通过纠缠汉密尔顿量动态收敛到热系综的期望来证明。重要的是，稳定状态下的纠缠温度在空间上是独立的，这提供了平衡的直观特征。这些发现不仅为平衡统计力学如何在多体动力学中出现提供了重要信息，而且为从纠缠哈密顿量的角度探索量子动力学提供了工具。