团队受益于多个工业合作伙伴的贡献 - 首先也是最重要的是,Bridgers&Paxton的Dwight Dorsey努力将不同的研究组件整合到液相系统的功能设计中。Dwight的实践经验和看似无限的耐心对于我们将这项技术的可行综合设计融合在一起的能力至关重要。如图2所示,该项目受益于多个合同合作伙伴。团队负责人和公司包括与JT Thorpe&Son,Gordon Bigham的Dwight,Joe Rigby,与Job Industrial Services一起,Dereje Shiferaw与Vacuum Process Engineering一起,Glen Bostick,Glen Bostick和David Wait与Nooter/Eriksen和Nathan Tedford一起使用Hatch。Dan Barth具有高温系统设计,汉克价格和Bruce Kelly的太阳能动力学为熔融盐提供了有关泵,阀门和油箱设计的重要细节。与ICL的Reinhard Effenberger博士是研究计划的早期且一致的支持者,领导了工业盐化学的努力。
与俄克拉荷马州碳固相增强法有关的法案;修改27A O.S.2021,第3-4-101、3-4-102和3-4-105节,与俄克拉荷马州保护委员会的职责有关;澄清委员会的管辖权与碳固存有关;符合语言;更新法定参考;并提供生效日期。是由俄克拉荷马州人民制定的:
免责声明:本文件是作为美国政府赞助的工作的帐户准备的。虽然该文件被认为包含正确的信息,但美国政府,其任何机构,加利福尼亚大学或其任何雇员的董事均未对任何信息,设备,产品或流程的准确性,完整性或有效性,都不会有任何法律责任,或者承担任何法律责任,这些责任是任何信息,设备,产品或流程所披露或代表其私人私有权利的使用权。以此处提到任何特定的商业产品,流程或服务的商标,商标,制造商或其他方式,并不一定构成或暗示其认可,推荐或受到美国政府或其任何机构或加州大学摄政的认可,建议或偏爱。本文所表达的作者的观点和意见不一定陈述或反映美国政府或其任何机构或加利福尼亚大学的董事会的观点和观点。
我们提出了一个48个元素的可编程相板,用于通过光刻和聚焦离子束的组合所产生的相干电子波。这将从光光学的波前塑造的非常成功的概念带入了电子光学的领域,并提供了准备电子量子状态的重要新自由度。相板芯片安装在放置在100-300 kV范围内的透射电子显微镜的C2平面上的孔杆上。相板的行为的特征是Gerchberg-Saxton算法,显示在300 kV时的相位灵敏度为0.075 rad / mV,相位分辨率约为3·10 - 3π。此外,我们简要概述了可能的用例,并通过模拟和实验结果进行支持。
在本文中,我们研究了 3D 打印聚合物复合材料在经历大变形时的失效行为。将实验结果与使用具有能量阈值和有效平面应力公式的相场断裂法的数值模拟进行了比较。将开发的框架应用于由嵌入软基质中的三个刚性圆形夹杂物组成的复合系统。特别是,我们研究了几何参数(例如夹杂物之间的距离和初始缺口的长度)如何影响软复合材料的失效模式。我们观察到复杂的失效序列,包括块体材料中的裂纹停止和二次裂纹萌生。值得注意的是,我们的数值模拟捕捉到了复合材料失效行为的这些基本特征,数值结果与实验结果高度一致。我们发现复合材料的性能(强度和韧性)可以通过选择夹杂物的位置来调整。然而,我们报告称,最佳夹杂物间距并不是唯一的,还取决于初始缺口长度。这些发现为设计性能增强的软复合材料提供了有用的见解。
量子计算机在和平应用方面具有重大前景,但其中一个更直接的潜在应用是破解公钥加密技术。从更广泛意义上讲,这对全球数字基础设施的信息安全构成了重大风险。同时,量子计算的发展是一项典型的科学事业。开发这些技术所需的科学自由与减轻量子计算机相关风险的措施之间存在矛盾。解决这种矛盾的政策必须符合人类的科学权利,以及隐私权和言论自由权。在本文中,我将这些权利应用于量子计算的发展,为政府的量子计算政策提供指导。我的结论是,各国必须创造条件让科学研究蓬勃发展,即使这种研究可能带来重大的社会风险。这也适用于量子技术的研究和开发。在量子计算的背景下,这主要意味着投资开发和采用能够抵抗量子计算机攻击的替代加密技术。这也意味着规范这些技术用于不良应用。
摘要。定量磁共振成像(QMRI)需要多相的采集,通常依赖于减少数据采样和重建算法来加速扫描,这固有地构成了不良的逆概率。尽管许多研究着重于在此过程中衡量不确定性,但很少有人探索如何利用它来增强重建性能。在本文中,我们介绍了PUQ,这是一种新型的方法,它率先将不确定性信息用于QMRI重建。PUQ采用了两个阶段的重建和参数拟合框架,其中估计在重建过程中估算相位的不确定性,并在拟合阶段使用。此设计允许不确定性反映参数拟合期间不同阶段的可靠性和指导信息集成。我们评估了来自健康受试者的体内T1和T2映射数据集的PUQ。与现有的QMRI重建方法相比,PUQ在参数映射中实现了最新性能,证明了不确定性指导的有效性。我们的代码可在https:// anony-mous.4open.science/r/puq-75b2/上找到。