虽然对海洋二氧化碳去除(MCDR)的研究扩大了速度,但对单个MCDR选项的风险和好处的重要未知数仍然存在。本文分析了对MCDR的专家理解的假设和期望,重点是对这一新兴气候行动领域负责任治理的核心问题。利用了与参与MCDR研究项目的专家进行学术和企业家精神的访谈,我们重点介绍了四个主题紧张关系,这些主题紧张局势使他们的思维定向,但在科学和技术评估中通常是未陈述或隐含的:(1)“自然性”作为MCDR方法评估的标准的相关性; (2)通过循证建设的替代范式来加速研发活动的需要; (3)MCDR作为一种废物管理形式的框架,反过来又将产生新的(目前知之甚少)的环境污染物形式; (4)对包容性治理的承诺,在确定MCDR干预措施中的特定利益相关者或选民方面的困难。尽管对这四个问题的专家共识不太可能,但我们建议确保考虑这些主题的方法丰富有关新型MCDR能力的负责发展的辩论。
约翰·莫里西(John Morrissey)概述了SUSFERM,这是一个新的可持续发酵和生物处理系统的研究中心,用于食品和生物经济。跨学科中心将促进爱尔兰生物经济的发展,并将于2024年1月22日正式启动。他也在ibisba上介绍。ibisba是一个泛欧研究基础设施联盟,专门用于工业生物技术和生物经济。UCC目前是Ibisba的成员,DAFM代表Ibisba指导委员会的爱尔兰。爱尔兰将有机会成为Ibisba-Eric的成员。正在开发IBISBA的爱尔兰节点。幻灯片上可用的更多详细信息和信息。
▪使用CMIP6数据(最新可用数据)▪选择10个气候模型▪两个气候场景(最佳场景:SSP 1.26;差的情况:SSP 5.85更糟糕的情况:SSP 5.85)▪总共20个气候数据集▪污垢和农业实践数据,每天为2020年至2100年建模,以下是2020年至2100年,差距为2020年。 “长期”,2051-2100
制造商 _________________________ Kirloskar oil engines limited 型号 ______________________________4 R 1040 TA - TIER III 类型 _____________________ 4 冲程涡轮增压后冷却 气缸 __________________________________________4 缸径/冲程 _________________________________ 105 X 120 排量 (l) ____________________________________ 4.1 燃油喷射 ___________________________________ 直接燃料 _________________________________ 高速柴油 燃油过滤器 _________________________________ 旋装式 进气口 _________________________________ 涡轮增压带内部 EGR 空气过滤器 _______________________________________干式带双元件发动机机油过滤器 ______________________________ 旋装式 冷却 ________________________________________ 液体发动机转速(空载) - 低:_______________________________________ 900±50 - 高:_________________________________________2200 最大。功率 (hp)____________________________________105 (@rpm) _______________________________________2200 (ISO3046) 最大。扭矩 (Nm) ___________________________________375 (@rpm) _________________________________________1400
从在摄像机传感器中的采集到其存储空间中,进行了不同的操作以生成最终进度。此管道将特定的痕迹印记到图像中以形成自然水印。用图像删除这些痕迹;这些干扰是大多数方法用于检测和定位伪造的线索。在此策略中,我们评估了扩散模型的能力,以消除宽恕和欺骗取证方法留下的痕迹。最近引入了这种方法,以进行对抗纯化,从而实现了重要的表现。我们表明,扩散纯化方法非常适合反法法医学任务。这种方法在欺骗取证方法和保留纯化图像的自然外观方面都超过现有的反构法技术。源代码可在https://github.com/mtailanian/ diff-cf上公开获得。
量子算法已经发展成为高效解决线性代数任务的算法。然而,它们通常需要深度电路,因此需要通用容错量子计算机。在这项工作中,我们提出了适用于有噪声的中型量子设备的线性代数任务变分算法。我们表明,线性方程组和矩阵向量乘法的解可以转化为构造的汉密尔顿量的基态。基于变分量子算法,我们引入了汉密尔顿量变形和自适应分析,以高效地找到基态,并展示了解决方案的验证。我们的算法特别适用于具有稀疏矩阵的线性代数问题,并在机器学习和优化问题中有着广泛的应用。矩阵乘法算法也可用于汉密尔顿量模拟和开放系统模拟。我们通过求解线性方程组的数值模拟来评估算法的成本和有效性。我们在 IBM 量子云设备上实现了该算法,解决方案保真度高达 99.95%。2021 中国科学出版社。由 Elsevier BV 和中国科学出版社出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)。
奇异价值分解对于工程和科学领域的许多问题至关重要。已经提出了几种量子算法来确定给定基质的奇异值及其相关的奇异向量。尽管这些算法是有希望的,但是在近期量子设备上,所需的量子子例程和资源太昂贵了。在这项工作中,我们提出了一种用于奇异值分解(VQSVD)的变分量子算法。通过利用奇异值的变异原理和ky fan定理,我们设计了一种新型的损失函数,以便可以训练两个量子神经网络(或参数化的量子电路)来学习奇异向量并输出相应的奇异值。更重要的是,我们对随机矩阵进行VQSVD的数值模拟以及其在手写数字的图像压缩中的应用。最后,我们讨论了算法在推荐系统和极地分解中的应用。我们的工作探讨了仅适用于Hermitian数据的量子信息处理的新途径,并揭示了矩阵分解在近期量子设备上的能力。