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从量子透视模型看法拉第常数和蚕有什么关系？
本文尝试从量子透视模型的角度，将法拉第常数用化学核苷酸碱基（AT、G、C和U）表示。首先，将逗号后的法拉第常数的准确值排列成双数（0，96，48，53，32，12，33，10，01，84×10 5 C∙mol −1 ）。其次，将这一对十进制数转换成二进制数。第三，在完成这些数的转换过程之后，再将二进制数转换成十进制数。第四，对这些十进制数分别求和。第五，将上述加法过程的总和对应到遗传密码[腺嘌呤（A）、胸腺嘧啶（T）、鸟嘌呤（G）、胞嘧啶（C）、尿嘧啶（U）]。第六，此转换的结果大致对应于尿嘧啶(U)和鸟嘌呤(G)核苷酸碱基，即数字“64”相当于尿嘧啶(U)核苷酸碱基，而近似数字“79”相当于鸟嘌呤(G)核苷酸碱基。第七，将[尿嘧啶(U)和鸟嘌呤(G)]核苷酸碱基转换为[“AG”腺嘌呤(A)和鸟嘌呤(G)]后，此结果不仅与电化学中法拉第常数之间的联系有意义，而且与量子物理学中叠加态对偶位置之间的联系也有意义。第八，在NCBI(美国国家生物技术信息中心)数据库中搜索[“AG”腺嘌呤(A)和鸟嘌呤(G)]序列后，NCBI的搜索结果与家蚕(Bombyx Mori)基因序列“AGAAAAAGGA”相似。它们是具有该序列的蚕遗传学和丝茧膜 (SCM) 基因工程可能性的非常有趣的特定模型生物。第九，这种复杂的天然蛋白质纤维膜由于具有良好的电导性而受到研究界的极大关注。最后，本文不仅揭示了法拉第常数之间的关系
使用时钟网络测量基本常数的稳定性
摘要 探测标准模型基本常数的变化将为我们提供新物理学的有力证据，并可能揭开暗物质和暗能量的面纱。在这项工作中，我们讨论了如何使用原子和分子钟网络在广泛的时间尺度上以前所未有的灵敏度寻找此类变化。这正是最近启动的 QSNET 项目的目标：用于测量基本常数稳定性的时钟网络。QSNET 将包括最先进的原子钟，但也将开发下一代分子和高电荷离子钟，以增强对基本常数变化的灵敏度。我们描述了 QSNET 的技术和科学目标，并评估了其预期性能。我们表明，在 QSNET 探测的参数范围内，我们要么会发现新物理学，要么会对基本对称性的违反和一系列超出标准模型的理论施加新的约束，包括暗物质和暗能量模型。
一时间常数模型和二时间常数模型的比较...
快速而准确的建模拓扑对于动力传动系统电气化至关重要。热效应在任何电化学系统中都非常重要，在电池模型中必须考虑这一点，因为温度因素在传输现象和化学动力学中最为重要。这里讨论了锂离子电池的动态性能，并开发了合适的电气等效电路来研究其对输出突然变化的响应。本文提出了一种具有热依赖性的有效锂电池仿真模型。一个串联电阻、一个电压源和一个 RC 块构成了所提出的等效电路模型。研究和比较了文献中常用的 1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型。使用 Matlab/Simulink 软件对锂离子电池 1RC 和 2 RC 模型进行仿真。本文中的仿真结果表明，在恒定电流条件下，锂离子电池 1 RC 模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.42%，在 UDDS 循环条件下，1 RC 锂离子电池模型的最大输出误差比 2 RC 锂离子电池模型大 0.18%。仿真结果还表明，在简单和复杂放电模式下，与 1 RC 锂离子电池模型相比，2 RC 锂离子电池模型的输出误差得到了很大改善。因此，本文表明，对于笔记本电脑等便携式电子设计等一般应用，锂离子电池 1 RC 模型是首选，而对于汽车和空间设计应用，锂离子 2 RC 模型是首选。在本文中，1 RC 和 2 RC 锂离子电池模型的这些仿真结果将对电动汽车实际锂离子电池管理系统的应用非常有用。
速率常数的定量预测及其在有机发射器中的应用
自然界中的许多现象由多个基本过程组成。如果我们可以定量地预测各个过程的所有速率常数，我们可以全面预测和理解各种现象。在这里，我们报告说，可以使用多共振热激活的延迟荧光（MR - TADF）定量预测所有相关的速率常数和量子收率，而无需进行实验。MR - TADF是出色的发射器，因为它的发射狭窄，高发光效率和化学稳定性，但它们具有一个缺点：慢速逆向间间交叉（RISC），从而导致效率滚动和降低设备寿命。在这里，我们显示了一种用于定量获得所有速率常数和量子收率的量子化学计算方法。这项研究揭示了一种改善RISC的策略，而不会损害其他重要因素：辐射衰减率常数，光致发光量子产量和发射宽度。我们的方法可以在广泛的研究场中应用，从而对包括激子的时间演变提供了全面的理解。
用速率常数的分布来解释的超级电容器的自我解雇
超级电容器容易出现自我释放，最常见于在开路条件下随时间降低电压降低。找到简单而通用的方法来提取自我隔离期间超级电容器中发生的过程的信息。当前的工作将拉伸指数函数拟合到文献中可用的实验数据，从而提取参数，从而允许人们探测超级电容器的内部过程。特别是，研究了与电荷持有时间，自排放前充电率和温度依赖性有关的实验数据。证明了如何通过具有与拟合参数相关的速率常数分布的动力学模型来理解拟合数据。因此，当前的工作提出了一种方法，该方法允许人们快速映射只有两个变量的自我放置超级电容器的内部过程，因此可能成为有用的工具。
用于采样对数凹分布和估计规范化常数的量子算法
R de − f ( x ) dx。首先，我们使用欠阻尼朗之万扩散来开发量子算法，该算法的查询复杂度（就条件数 κ 和维度 d 而言）与使用梯度（一阶）查询的类似经典算法相匹配，即使量子算法仅使用评估（零阶）查询。对于估计规范化常数，这些算法还实现了乘法误差 ϵ 的二次加速。其次，我们开发了量子 Metropolis 调整的朗之万算法，查询复杂度分别为 e O ( κ 1 / 2 d ) 和 e O ( κ 1 / 2 d 3 / 2 / ϵ )，分别用于对数凹采样和规范化常数估计，通过利用蒙特卡洛方法和量子行走的量子类似物，与最著名的经典算法相比，在 κ、d、ϵ 方面实现了多项式加速。我们还证明了估计标准常数的 1 /ϵ 1 − o (1) 量子下限，这意味着我们的量子算法在 ϵ 方面接近最优。
面向卷积神经网络的FPGA 设计
FPGA 加速卷积神经网络已经被人们广泛研究 , 大部分设计中最终性能都受限于片上 DSP 数量 . 因 此 , 为了进一步加速 FPGA, 人们开始将目光移向了快速算法 . 快速算法能够有效降低卷积操作的乘 法次数 , 提高加速比 , 相比于非快速算法 , 快速算法需要一些额外的操作 , 这些操作大部分都是常数乘 法 , 在硬件实现过程中 , 这些常数乘法会被转换为多个位运算相加的操作 , 位运算可以不需要消耗片上 的 DSP 资源 , 仅使用 LUT 阵列就可以实现位运算 . 从近两年的研究现状来看 , 基于快速算法的工作 在逻辑资源使用方面确实要高于非快速算法的工作 . 此外 , 快速算法是以一个输入块进行操作 , 因此对 于片上缓存的容量要求更高 . 并且快速算法加快了整体的运算过程 , 因此对于片上与片外数据带宽需 求也更大 . 综上所述 , 快速算法的操作流程异于传统的卷积算法 , 因此基于快速算法的新的 FPGA 架 构也被提出 . 第 4 节将会简述国内外关于 4 种卷积算法的相关工作 .
一个新颖的常数GM轨道轨道轨输入阶段用于操作...
摘要在本文中介绍了CMOS操作放大器的新型常数G轨道轨道输入阶段。输入阶段主要由PMOS晶体管差异和nmos晶体管差为差异对，并平行地放置为轨道到轨道差异输入阶段，并且两个差异对的尾电流分别由PMOS和NMOS普通型Voltimode Voltigage Voltecor控制。操作放大器的输入阶段的G M可以是输入共同模式电压内的恒定值。模拟结果表明，当电源电压分别为1.8 V和3.3 V时，整个输入范围（0〜1.8 V或0〜3.3 V）的G M变化在±1之内。38％和±3。38％。功率耗散为36.9 µW，51.74 µ W. SMIC 55 nm CMOS工艺和Cadence Specter Simulator用于布局和模拟这项工作。关键字：轨道轨道，常数G M，操作放大器，共同模式范围，低压分类：集成电路（内存，逻辑，模拟，RF，传感器）
变速 F7
� A：设置设定 ................................................................................................................5-7 � 应用常数：b ..............................................................................................................5-9 � 调谐常数：C ..............................................................................................................5-17 � 指令常数：d ..............................................................................................................5-23 � 电机常数：E .............................................................................................................5-27 � 选件常数：F .............................................................................................................5-32 � 端子功能常数：H ......................................................................................................5-36 � 保护功能常数：L ......................................................................................................5-45 � N：特殊调整 .............................................................................................................5-55 � 数字操作器常数：o ......................................................................................................5-56 � T：电机自动调谐 .............................................................................................................5-60 � U：监控常数 .............................................................................................................5-61 � 随控制方式变化的出厂设定（A1-02） ...................................5-67 � 随变频器容量变化的出厂设定（o2-04） ......................................5-69
振动理论 - 偶联耦合诱导的孔子 -
我们提出了一个完整的振动强耦合（VSC）修饰速率常数的理论，当时北极化化学中的速率常数是将单个分子耦合到光腔时的完整理论。我们得出分析速率常数表达（等式17）基于稳态近似和费米的黄金法则（FGR）的无损制度。分析表达表现出鲜明的共振行为，当腔频率与振动频率匹配时，达到最大速率常数。该理论还解释了为什么VSC速率常数修改与腔外振动的光谱相似。这种分析表达以及我们先前的分析速率表达在有损方面，为VSC修饰的速率常数提供了完整的理论。我们的分析理论表明，随着腔体寿命的改变，速率常数将会流动，而速率常数将相对于光 - 偶联强度，然后饱和。分析速率常数与所有探索机制的数值精确的运动层次（HEOM）模拟都非常吻合。此外，我们讨论了VSC修饰的速率常数的温度依赖性，其中分析理论也与数值精确的模拟很好。最后，当考虑Fabry-P´erot腔内的平面动量时，我们在正常发生率下讨论了共振条件。