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World File Search System实验参数
用于即时单次状态分类的神经网络
为了部署基于神经网络的状态分类，我们使用了开源 PyTorch 库。21 该库面向计算机视觉和自然语言处理，包括实现深度神经网络的能力，并包含用于在图形处理单元 (GPU) 上进行数据处理的内置功能。GPU 集成使我们的管道足够快，可以执行即时数据分类，而无需将原始测量信号传输到硬盘驱动器。除其他优点外，它还允许实时监控读出分配保真度。由于神经网络的初始训练需要几分钟的时间，因此随后的网络权重重新训练需要几秒钟，并允许读出分配保真度返回到最佳值。更重要的是，本研究中使用的卷积神经网络可以设计和训练成能够适应某些实验参数漂移的方式。具体而言，我们提出了一种策略来消除由微波发电设备引起的局部相对相位漂移对读出分配保真度的影响。在我们的实验中，我们使用了电路量子电动力学平台的原始部分：耦合到读出腔的传输器。
运输驻拳和旋转式障碍 -
在这项工作中，我们使用带有X点几何形状的Full-F Gyrokinetic incelter-in-cell代码研究了磁性构件设备边缘的等离子体斑点的动力学。在模拟中，随后遵循种子斑点的演变，它接近分离杆附近的天然形成的层状剪切层，在该斑点稳定下，斑点是由自搭配的绝热电子反应引起的大型自旋稳定的，并且在交叉效率的传播过程中观察到了blob bifurcation和blob bifurcation and Trapping。在构建了区域无区域和区域剪切层中均具有新的理论解释，其中包括主要的E×B旋转运动。是由旋转斑点与纬向剪切层之间相互作用引起的传输屏障的理论条件，并通过模拟对其缩放进行了验证。新的理论框架，尤其是运输障碍，可用于解释和预测各种实验现象。特别是，用实验参数计算出的传输屏障条件表明，在实验中，H模式的斑点径向传输小于L模式。
废水修复废弃物衍生功能材料的最新进展
水污染是影响公众健康和可持续未来的重大问题。迫切需要采用有效的方法净化废水以确保清洁的水供应。大多数废水修复技术严重依赖功能材料，因此成本效益高的材料非常受欢迎。由于具有重大的环境和经济意义，开发用于废水修复的废物衍生材料近年来呈爆炸式增长。本文全面回顾了废物（例如生物废物、电子废物和工业废物）衍生材料在废水净化中的应用。首先总结了将废物转化为功能材料的复杂策略，包括热解和燃烧、水热合成、溶胶-凝胶法、共沉淀和球磨。此外，还讨论了不同设计策略中的关键实验参数。然后，分析了废物衍生功能材料在吸附、光催化降解、电化学处理和高级氧化过程（AOP）中的最新应用。我们主要关注通过调控废弃物衍生材料的内部和外部特性来开发高效的功能材料，并强调材料的性能与性能之间的相关性。最后，强调了废弃物衍生材料驱动的水修复领域未来的关键前景。
CO3O4-RGO - 光催化活性的合成，表征和评估
摘要：与合成染料的水污染是全球不断升级的问题。在此，CO 3 O 4装饰的还原氧化石墨烯（CO 3 O 4 -RGO）被报告为有效的有机染料分解的有效异质光催化剂。通过包括XRD，XPS，TEM和FTIR在内的光谱技术证实了CO 3 O 4 -RGO的合成。表征后，制备的CO 3 O 4 -RGO复合材料作为光催化剂测试，以降解甲基蓝和甲基橙。CO 3 O 4 -RGO的光催化效率在60分钟后> 95％，相当于200 mg/L作为每种染料的初始浓度。通过BOD和COD测量确认了MB和MO的光降解。还研究了实验参数，例如CO 3 O 4 -RGO的可重复使用性，催化剂剂量的影响以及染料浓度对光催化活性的影响。MB降解的Co 3 O 4 -RGO的光催化活性分别比CO 3 O 4和RGO的光催化活性分别高2.13倍和3.43倍。同样，MO降解的Co 3 O 4 -RGO的光催化活性分别比CO 3 O 4和RGO的光催化活性分别高2.36倍和3.56倍。因此，发现CO 3 O 4 -rgo是一种有效且可重复使用的光催化剂，用于在水性培养基中所选染料的分解。
光子量子态工程过程的动态学习
摘要。高维量子态的实验工程是几种量子信息协议的关键任务。然而，应用现有的量子态工程协议需要对噪声实验装置进行高精度的表征。这在实际场景中往往是缺乏的，影响了工程状态的质量。我们通过实验实现了一个自动自适应优化协议来设计光子轨道角动量 (OAM) 状态。该协议在给定目标输出状态的情况下，根据输出测量统计数据对当前产生的状态的质量进行在线估计，并确定如何调整实验参数以优化状态生成。为了实现这一点，该算法不需要包含生成设备本身的描述。相反，它在完全黑盒的场景中运行，使该方案适用于各种各样的情况。该算法控制的手柄是一系列波片的旋转角度，可用于概率地生成任意四维 OAM 状态。我们在经典和量子领域展示了不同目标状态下的方案，并证明了其对控制参数外部扰动的鲁棒性。这种方法代表了一种强大的工具，可用于自动优化量子信息协议和技术的嘈杂实验任务。
半导体量子点自旋链中的绝热量子态转移
半导体量子点自旋量子比特是一种很有前途的量子计算平台，因为它们可扩展并拥有较长的相干时间。然而，为了充分发挥这一潜力，量子纠错和高效算法需要高保真度的信息传输机制。在这里，我们展示了半导体量子点电子自旋链中绝热量子态转移的证据。通过绝热修改交换耦合，我们在不到 127 纳秒的时间内实现了远距离电子之间的单自旋态和双自旋态转移。我们还表明，这种方法可以级联用于长自旋链中的自旋态转移。基于模拟，我们估计，对于本文研究的实验参数，正确转移单自旋本征态和双自旋单重态的概率可以超过 0.95。未来，将需要状态和过程层析成像来验证保真度超过经典界限的任意单量子比特态的转移。绝热量子态转移对噪声和脉冲定时误差具有鲁棒性。该方法对于基于门的量子计算的大型自旋量子比特阵列中的初始化、状态分布和读出非常有用。它还为半导体量子点自旋量子比特中的通用绝热量子计算开辟了可能性。
Blackman，Ryan T.
空间实验在技术上具有挑战性，但是天文学和星体化学研究的科学重要组成部分。国际空间站（ISS）是一个非常成功且持久的研究平台的太空实验的一个很好的例子，在过去的二十年中，它提供了大量的科学数据。但是，未来的太空平台为进行实验提供了新的机会，该实验有可能解决天体生物学和星体化学领域的关键主题。从这个角度来看，欧洲航天局（ESA）主题团队天文学和星体化学（带有更广泛的科学社区的反馈）确定了许多关键主题，并总结了2021年的“ ESA Scispace Scipace Science Community Community Community White Paper”《天体生物学和星体化学》。我们重点介绍了未来实验的开发和实施的建议，讨论原位测量，实验参数，暴露场景和轨道的类型，以及确定知识差距以及如何提高目前正在开发或高级计划阶段的未来太空曝光平台的科学利用。除了国际空间站外，这些平台还包括立方体和小萨特人，以及较大的平台，例如月球轨道门户。我们还为月球和火星上的原位实验提供了前景，并欢迎新的可能性支持搜索我们太阳系内外的系外行星和潜在的生物签名。
草甘膦污染和精饲料对育肥公牛生产性能、血液参数、血细胞功能和 DNA 损伤特性的影响
简单总结：反刍动物饲料中除草活性物质（如草甘膦）的残留会导致动物口服接触。因此，草甘膦对反刍动物健康可能产生的毒性影响令人担忧。虽然一些研究分析了草甘膦残留对奶牛的影响，但对育肥公牛的研究却很少。因此，目前对德国荷斯坦公牛的喂养研究是在真实的体内场景中进行的，这种场景可能在德国实施草甘膦使用限制之前发生，在其他国家可能仍然可行。除了喂养含有或不含草甘膦残留的饮食数周外，还采用了不同的浓缩物比例来分析不同能量和营养供应以及不同的瘤胃环境对草甘膦潜在影响的假定影响。在测试条件下，草甘膦暴露不会对动物的表现或其他健康相关特征产生不利影响。观察到的草甘膦对选定血液参数的假定影响相当微弱且不一致。相比之下，精饲料和时间显著影响了大多数实验参数。总之，在德国以前真实的暴露条件下，所有动物在整个试验过程中都保持临床不明显。
海马体、前额皮质和嗅周皮质对于偶然顺序记忆至关重要
大量针对啮齿类动物和人类的研究表明，海马体和前额叶皮质对于记忆刺激之间的时间关系至关重要，越来越多的证据表明，嗅周皮质也可能参与其中。然而，不同研究的实验参数差异很大，这限制了我们充分理解这些结构的基本作用的能力。事实上，以前的研究在强调的时间记忆类型（例如，顺序、序列或时间分离）、使用的刺激和反应（例如，试验独特或重复的序列，以及偶然或奖励行为）以及控制潜在混杂因素的程度（例如，原发性和近期效应或继发于项目记忆障碍的顺序记忆缺陷）方面各不相同。为了帮助整合这些发现，我们开发了一种新的范式，用于测试试验独特事件系列的偶然记忆，并同时评估海马体、前额叶皮质或嗅周皮质受损动物的顺序和项目记忆。我们发现，这种新方法可以增强对顺序和项目的记忆，而海马、前额叶和周围皮层的损伤会选择性地损害顺序记忆。这些发现表明，海马、前额叶皮质和周围皮层是广泛结构网络的一部分，这些结构对于偶然学习情景记忆中的事件顺序至关重要。
量子机器学习的泛化：量子信息的观点
量子分类和假设检验（状态和通道区分）是两个紧密相关的主题，主要区别在于前者是数据驱动的：如何将量子态 ρ(x) 分配给相应的类 c（或假设）是从训练期间的示例中学习的，其中 x 可以是可调的实验参数，也可以是“嵌入”到量子态中的经典数据。该模型是否具有泛化能力？这是任何数据驱动策略中的主要问题，即即使对于以前从未见过的状态，也能预测正确的类别的能力。在这里，我们通过证明量子分类器的准确性和泛化能力取决于量子态空间 Q 与经典参数空间 X 或类空间 C 之间的（Rényi）互信息 I(C:Q) 和 I2(X:Q)，建立了量子分类与量子信息论之间的联系。基于上述特征，我们展示了 Q 的不同属性如何影响分类准确性和泛化，例如希尔伯特空间的维数、噪声量以及通过池化层等方式从 X 中忽略的信息量。此外，我们引入了信息瓶颈原理的量子版本，使我们能够探索准确性和泛化之间的各种权衡。最后，为了检验我们的理论预测，我们研究了 Ising 自旋链的量子相的分类，并提出了变分量子信息瓶颈方法来优化经典数据的量子嵌入以利于泛化。