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燃气轮机氮氧化物控制技术备忘录
自 1970 年代以来，人们就开始使用水和蒸汽喷射来控制燃气轮机的 NOx 排放。在燃气轮机内部，燃料富集区会产生高火焰温度，这是燃料和空气同时混合并随后燃烧的结果。将水或蒸汽注入燃烧室的火焰区域可形成散热器，从而降低燃烧区温度并减少热 NOx 的形成。如报告前面所述，随着燃烧区温度的降低，NOx 的产生量会成倍减少。此过程中使用的水必须是高质量的（例如软化水），以防止涡轮机中出现沉积物和腐蚀。虽然许多联合循环设施可能在现场设有现有的软化水处理设施，但现有的简单循环设施通常没有。在这些情况下，可以选择建造或租用新的水处理设备，或将高质量的水运送到现场。
量子计算的游戏计划
在新型移动领域，工程师们通过复杂的神经网络处理大量视频、图像和激光雷达数据。他们的目标是：利用人工智能教会汽车做出关键的驾驶决策，比如如何转弯、在哪里加速和减速，以及如何避开其他车辆（更不用说行人）等。以这种方式训练人工智能算法需要进行一系列计算密集型计算，而随着数据和变量间关系的增加，这些计算变得越来越困难。这种训练可能会让世界上最快的计算机耗费数天甚至数月的时间。由于量子计算机可以同时对多个变量执行多个复杂计算，因此它们可以成倍地加速此类人工智能系统的训练。但这不会很快发生。将传统数据集转化为量子数据集是一项艰巨的工作，早期的量子人工智能算法只取得了有限的进展。
能量高效的突触可塑性
摘要 大脑设计的许多方面可以理解为进化驱动力追求代谢效率的结果。除了神经计算和传输的能量成本外，实验证据表明突触可塑性在代谢上也要求很高。由于突触可塑性对于学习至关重要，我们研究了这些代谢成本如何进入学习。我们发现，当突触可塑性规则被简单实施时，训练神经网络在存储许多模式时需要大量的能量。我们提出，通过精确平衡不稳定形式的突触可塑性与更稳定的形式来避免这种情况。这种算法称为突触缓存，可成倍提高能源效率，可与任何可塑性规则一起使用，包括反向传播。我们的研究结果对实验观察到的多种形式的神经突触可塑性产生了新的解释，包括突触标记和捕获现象。此外，我们的结果与节能的神经形态设计有关。
远程学习不是在线面对面
由于2020年初的大流行，法国政府像许多其他政府一样，决定暂时关闭大学，并要求学院完全专注于在线教育或电子学习。在一个数字内容成倍增加的世界中，这种大流行是开发距离电子学习的机会。许多政客找到了一个独特的机会，可以减少甚至消除面对面的教学活动。在工程学中，这种经验显示出明显的限制和弱点。本文重点介绍了微电子教育中提出的几个问题，以及回到面对面学习的充分理由，尤其是为了获得知识。的确，对于科学和技术的工程师，硕士和博士学位，专有技术是必须的，这将永远不会被虚拟体验所取代。真正的实践是应对未来十年的技术挑战的必要价格。
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
引领人工智能革命：当今 CPA 的关键更新
尽管要求对人工智能开发和使用进行监管和政府监督的呼声越来越高，但监管机构和标准制定者仍面临着跟上人工智能能力进步的挑战。例如，经过多年的公众咨询和密集的多司法管辖区共识建设，《欧盟人工智能法案》（EU AI Act）进行了重大修改，以纳入生成性人工智能，这是一类新的人工智能能力，随着 2022 年 11 月 ChatGPT 的公开发布而广受欢迎。重写的原因是《欧盟人工智能法案》是为 2021 年流行的一次性传统人工智能模型编写的。ChatGPT 是众多通用人工智能系统 (GPAIS) 之一，它改变了企业人工智能使用的格局。GPAIS 是能够完成各种任务的基础模型，这成倍地增加了它们可以支持的用例范围及其相关风险状况。
巴基斯坦经济调查 2022-23
即将过去的 2022-23 财年面临前所未有的挑战，原因是上届政府的需求驱动政策不佳、2022 年发生了前所未有的洪水以及政治不确定性。此外，俄乌战争严重破坏了全球供需平衡，导致全球经济增长从 2021 年的 6.2% 放缓至今年的 2.8%，而全球价格也成倍上涨。最重要的是，正义运动党政府不知情的经济管理者在联合政府上台时导致该国陷入了近乎违约的境地。政策不一致、财政赤字不可持续、公共债务急剧上升、经济不确定性和不断增加的循环债务是正义运动党任期的主要因素。因此，仅在上届政府的最后一个财年，整体财政赤字就达到 7.9%，而贸易赤字仍为 391 亿美元。
基于量子启发的遗传算法模型自动
由于许多优势，近年来自动调制分类（AMC）的受欢迎程度很高。在交流方面，AMC的可靠性非常关键。增加信号的数量成倍增加了使用AMC的成本。精确的分类方法，例如神经网络，其中神经网络的参数或输入变量的尺寸或输出变量的尺寸是动态修改的，在获得高精度结果方面尚未成功。为了提高调制分类的准确性，本研究采用基于量子（灵感）遗传算法（Qiga）的“ Qiga”特征选择模型。qiga用于选择正确的功能，并限制必须学习的示例数量，以便缩短整体系统时间并降低计算成本。选择出色的特性通过量子计算增强，这是为了降低解决方案的复杂性。内部验证结果表明，Qiga模型显着提高了统计匹配质量，并显着优于其他模型。关键字
当前的药物生物技术
摘要：天然产品已广泛用于从抗菌，抗病毒，抗真菌和其他各种药用应用的应用中。在建立疾病背后的基本化学和植物化学化学的基本化学之前，使用了这些天然产物的使用。建立植物化学后，各种新的视野进化，而天然产品的应用破坏了东正教的限制。在一个这样的跨学科区域中，在合成纳米颗粒（NP）中使用植物材料已成倍地出现。这种进步提供了各种环境友好的方法，在复杂而忙碌的合成过程中，危险化学物质被天然产物完全取代。本综述是试图使用植物材料来理解金属纳米颗粒合成的机理。它包括有关植物的二级代谢产物在纳米颗粒合成中的作用的细节，包括作用机理。此外，广泛讨论了这些纳米材料的使用以及其抗菌和催化作用背后的可能机制。