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v-，u-，l-or w形经济复苏后，
在过去的二十年中，Quantum Internet [1]和量子计算的实施已经有很大的推动。已经研究了这些量子技术的不同构件：量子记忆和中继器[2，3]，单光子源[4]，量子门和接口[5]。接口所有这些组件的研究最多的系统之一是光子[6]：它们可以在室温下进行操作而无需折叠，可以通过具有最小的损失的标准光学纤维网络传输，并提供了许多自由度来编码信息，例如。极化，频率或相位。选择编码方案时，可以优先使用高维方案，因为它具有许多优势，例如量子密钥分布和更高的信息率的更高安全性[7 - 10]。编码高维量子信息的最健壮的方案之一是时间模式，因为它们可抵抗纤维中的分散，并且自然提供了高维基集。在此方案中，信息是按照红外波长的时间自由度来编码的，然后通过FILER网络路由到不同的设备或用户。要在这些时间模式中读取量子信息，一个量子接口可以单独解决输入信号的每个时间模式，即以单模操作为特征，然后是必要的。近年来，量子脉冲门（QPG）[11]的上升是一种理想的单模界面，以操纵光的光模式。但是，终极多亏了可重新发现的单模传输函数，QPG可以从输入信号中选择单个时间模式；通过总和频率产生（SFG）过程将所选模式上转换为较短的波长，并且信号正交的部分与传输函数的部分保持不转化。以这种方式，QPG设备自然满足了量子接口的两个独立关键要求：它允许在不同波长下运行的量子光学设备进行通信，并利用时间模式来进行量子通信，计算和计量学。QPG的单模操作已经成功地用于许多应用程序[5]，例如在量子状态层析成像[12]中，光谱带宽压缩到界面不同的量子系统[13]和量子计量学[14，15]中。为了进一步开发这些演示，以对日常应用，效率和纯粹的单模，其中包括空间和时间，操作至关重要。
节能 4 位桶形装置的设计和分析...
摘要 ：在任何 ALU 的设计中，移位寄存器通常用于执行加法（用于进位移动）、乘法和任何浮点算术。当前使用的移位寄存器由触发器组成，需要 n 个时钟脉冲进行 n 次移位，这会增加延迟。因此，我们的目标是设计一个高速移位寄存器，即桶形移位器，它需要一个时钟脉冲进行 n 次移位。在本文中，我们使用通用门（传统模型）和传输门，在 Cadence Virtuoso 工具中为 180nm 和 45nm 技术设计了三种类型的桶形移位器电路，分别称为左旋转器、右旋转器和双向旋转器。与传统设计相比，45nm 技术中带有传输门的桶形移位器电路需要的功率更低，晶体管数量也更少。设计的桶形移位器电路比文献中已经提出过的传统模型具有更好的性能。
astera和碳转换组创新的塑料到石墨烯转化技术
•目前，我们正在加利福尼亚州派拉蒙（Paramount）建造一个设施，并计划在该县制定其他可能的“微座”。•我们邀请洛杉矶县与我们合作革新废物管理。让我们讨论如何调整技术以满足您的特定需求并共同产生持久的影响。
甘油增塑琼脂糖隔膜抑制锂金属电池中树枝状晶体的生长
目前，人们对锂金属电池重新产生兴趣，是因为它具有极高的能量密度，可以满足移动设备对长期自主性的巨大需求（Xiang 等，2019）。锂金属具有 3860 mA hg − 1 的高理论比容量和 -3.04 V（vs. SHE）的最低氧化还原电位，这促使它被用作阳极，取代目前商业化的石墨（理论比容量：374 mA hg − 1）。因此，对锂金属电池、Li-O 2 、Li-S/Se 的研究和开发正在兴起（Abouimrane 等，2012；Bruce、Freunberger、Hardwick 和 Tarascon，2012；Yang、Yin 和 Guo，2015；Yin、Xin、Guo 和 Wan，2013）。垂直锂枝晶的生长会刺穿隔膜，导致短路甚至起火，这是此类电池商业化应用的主要瓶颈（Lu et al., 2015 ; Tarascon & Armand, 2001 ; Wu et al., 2018 ）。此外，枝晶的形成会产生“死锂”和特定的固体电解质界面相 (SEI)（Cheng, Yan, Zhang, Liu, & Zhang, 2018 ），这意味着库仑效率下降并影响循环效率。各种各样的策略（Xu et al., 2014 ）与使用兼容
使用共形预测进行预测的机器学习...
本论文是与 Knowit、¨ Ostrand & Hansen 和 Orkla 合作完成的。旨在探索机器学习和深度学习模型与保形预测在 Orkla 预测性维护情况下的应用。预测性维护在许多工业制造场景中都至关重要。它可以帮助减少机器停机时间、提高设备可靠性并节省不必要的成本。在本论文中，各种机器学习和深度学习模型（包括决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升和长短期记忆）都应用于现实世界的预测性维护数据集。Orkla 数据集最初计划在本论文项目中使用。然而，由于遇到一些挑战和时间限制，我们选择了一个具有类似数据结构的 NASA C-MAPSS 数据集来研究如何应用机器学习模型来预测制造业的剩余使用寿命 (RUL)。此外，最近开发的用于测量机器学习模型预测不确定性的框架共形预测也被集成到模型中，以实现更可靠的 RUL 预测。论文项目结果表明，具有共形预测的机器学习和深度学习模型都可以更接近真实 RUL 预测 RUL，而 LSTM 的表现优于机器学习模型。此外，共形预测区间提供了有关预测不确定性的丰富而可靠的信息，这有助于提前通知工厂人员采取必要的维护措施。总体而言，本论文证明了在预测性维护情况下利用具有共形预测的机器学习和深度学习模型的有效性。此外，基于 NASA 数据集的建模结果，讨论了如何将这些经验转移到 Orkla 数据中，以便将来进行 RUL 预测的一些见解。关键词 机器学习、深度学习、不确定性估计、共形预测、预测性维护、RUL、概率预测、决策树、随机森林、支持向量回归、梯度提升、LSTM。
钟形曲线方法和替代方案的比例分析...
本文比较了钟形曲线方法和替代性能评估方法。Bell曲线方法在组织中广泛用于估计员工绩效。但是，它是为了创造不利的工作环境和相对于多元化反馈和目标设定而灰心的工作环境，这被认为是对评估员工绩效的更有效和无偏见的方法。本研究使用回归分析研究了不同绩效评估方法与员工结果之间的关联。通过调查，访谈和档案绩效数据收集数据。结果揭示了钟形曲线方法对员工的敬业度和工作绩效产生负面影响，而多源反馈和目标设定方法在创建有利的工作环境时更为实际。定量分析表明，钟形曲线方法与这些结果负相关，而多源反馈和目标设定则呈正相关。调查结果建议组织应重新审查铃曲线方法的使用，并重新调用以员工为中心的方法。多源反馈和目标设定是可以创造公正的工作环境，支持员工发展并推动积极组织成果的潜在替代方案。通过实施替代性能评估方法，组织可以解决劳动力的潜力，并促进一种文化，从而赋予员工繁荣发展。
斑点不敏感的分形超导纳米线...
斑点是与多空间模式光学元件相关的普遍现象，如果检测器的光响应依赖于极化，则可能会降低检测效率并诱导模态噪声。到目前为止，它们限制了与多模光纤维（MMF）相连的超导纳米线单光子检测器（SNSPDS）的性能。为了解决此问题，在这里，表明将SNSPD构成了分形几何形状对斑点不敏感，并且会产生最小的模态噪声，否则这些噪声依赖于极化依赖性的局部设备的效率和螺旋snspds会引起。使用分形SNSPDS的这种有利特性，当我们将分形SNSPD与50-microter-core-core-core-core-core-core-core-core-core-core-sep-index mmf相提并论时，证明了78±2％的系统检测效率和42-ps的正时抖动。这项工作不仅展示了可以在许多应用中使用的MMF耦合SNSPD的高系统检测效率的方案，而且还提供了有关光电探测器的工程纳米结构如何在从多种空间模式中检测光的光模态噪声的洞察力。
更高的对称性、p 弦凝聚和分形
• 测量构造：从普通的测量理论或具有某些“不寻常”对称性的平凡间隙系统开始，对其进行测量以获得分形。Vijay、Haah、Fu；Williamson；Devakul、You、Burnell、Sondhi；Shirley、Slagle、Chen；Williamson、Bi、Cheng；……
通过活性纳米粒子辅助化学蚀刻和伪形的热热
许多生物材料表现出多尺寸孔隙度，其小，主要是纳米级孔以及大的宏观毛细管，可同时实现优化的大量传输能力和具有较大内表面的轻量级结构。意识到人工材料中这种层次的孔隙度需要经常进行复杂且昂贵的上部处理，从而限制了可扩展性。在这里，我们提出了一种方法，该方法将基于金属辅助化学蚀刻（MACE）与光刻诱导的宏观诱导的孔隙率结合在一起，以合成单晶硅与双峰孔径分布，即通过六边形的静脉内部脉冲分离，以六边形的孔隙分布，以至于六边形分布，该分离是六边形的脉络孔分布的。 穿过。MACE过程主要由金属催化的还原氧化反应引导，其中银纳米颗粒（AGNP）用作催化剂。在此过程中，AGNP充当自螺旋体的颗粒，它们沿着轨迹不断去除硅。高分辨率的X射线成像和电子断层扫描显示出较大的开放孔隙度和内部表面，可用于在高性能的储能，收获和转换中，或用于芯片传感器和精神分线。最后，层次多孔的硅膜可以通过热氧化为层次多孔的无定形二氧化硅来转化结构，该材料可能特别感兴趣，对于光流体和（生物 - ）光子应用而导致其多孔具有多种形式的人工血管化。