XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System排列
论矩形中不等边正方形的排列
数学能力是指认知信息通信的一个分支，它研究与数学相关的任何人工和自然认知能力的组合，包括从低级算术运算到高级符号推理的广泛领域。认知信息通信 (CogInfoCom) 的概念在论文 [1] 中引入。它的一些进一步的一般属性在论文 [2] 和 [3] 以及书籍 [4] 中进行了描述。[5-12] 中研究了 CogInfoCom 和数学能力的教育方面，而 [13-20] 中介绍了其他与 CogInfoCom 相关的认知能力应用。
采用直列和交错排列圆形翅片的三管潜热存储系统传热强化研究
1 淮阴工学院管理与工程学院江苏省智能工厂工程研究中心，淮安 223003，江苏 2 加尔米安大学教育学院物理系，库尔德斯坦卡拉 46021，伊拉克；hayder.i.mohammad@garmian.edu.krd 3 库姆理工大学机械工程系，库姆 1519-37195，伊朗；ebrahimnataj.m@qut.ac.ir 4 巴格达大学能源工程系，巴格达 10071，伊拉克；jasim@siu.edu 5 穆斯塔克巴尔大学学院化学工程与石油工业系，希拉 51001，伊拉克；hasanshker1@gmail.com 6 中水珠江规划勘测设计有限公司，广州 510610，中国； xiongwz2020@126.com 7 伦敦布鲁内尔大学能源未来研究所食物链可持续能源利用中心，Kingston Lane, Uxbridge UB8 3PH，英国 8 加拿大自然资源部 CanmetENERGY 研究中心，1 Haanel Drive, Ottawa, ON K1A 1M1，加拿大 * 通讯地址：sunxinguo2021@163.com (XS)；pouyan.talebizadehsardari@brunel.ac.uk (PT)；wahiba.yaici@nrcan-rncan.gc.ca (WY)；电话：+1-613-996-3734 (WY)
信念传播的排列，排名和部分订单
伊利诺伊州7 - 45威斯康星州内布拉斯加州17 - 52俄亥俄州圣密歇根州49 - 24 Minnesota Iowa 20 - 24 Purdue Penn St. 35 - 36 Indiana Rutgers 38 - Michigan St.
银表面手性石墨烯纳米带的能带结构和能级排列
碳基纳米结构可以根据其精确的键合结构显示出异常多样的特性。这包括石墨烯纳米带 (GNR)，1-3 其中石墨烯晶格被限制为狭窄的一维条纹。具有扶手椅取向边缘的 GNR 显示出半导体带结构。相比之下，锯齿形甚至手性 GNR 是准金属的，并且会形成自旋极化边缘态，2-5 除非它们非常窄。在这种情况下，两侧的边缘态相互杂化，这会猝灭自旋极化并赋予带常规的半导体带结构。6,7 对于具有 (3,1) 手性矢量的带，维持准金属行为所需的最小宽度包括从一侧到另一侧的六条碳锯齿线。6 这一理论预测最近已通过合成和光谱表征 Au(111) 上不同宽度的 (3,1) 手性 GNR 得到实验证实。 8 然而，这些纳米带，就像纯锯齿状边缘的 GNR 9 或具有与周期性锯齿状边缘段相关的低能态的其他 GNR 10–12 一样，迄今为止仅在 Au(111) 上合成和表征。为了研究具有较低功函数的不同基底对纳米带电子特性的影响，我们在弯曲的 Ag 晶体 13 上合成了六条锯齿状线宽的 (3,1) 手性 GNR（(3,1,6)-chGNR，图 1a），该晶体相对于中心 (111) 表面取向向两侧跨越高达 ±15 度的邻位角（图 1b）。整个晶体的合成都是成功的，但样品每一侧的不同类型的台阶对纳米带的优选方位角排列有不同的影响。这为我们提供了一个理想的样品，可通过角分辨光电子发射 (ARPES) 研究沿纳米带纵轴和垂直于纳米带纵轴的能带色散。我们使用的反应物是 2',6'-二溴-9,9':10',9”-四蒽 (DBTA，图 1a)，合成方法见补充信息。8 它经过
载荷量和碘链的排列对碳纳米管界面热运输的影响：分子动力学研究
随着设备加工精度的发展和半导体材料掺杂的均匀性，由于设备的生产过程，由铜所代表的金属互连设备的瓶颈变得越来越明显。金属的性能在微尺度上显着恶化，而碳纳米管组件结构在此规模上具有很大的优势。除了具有高于铜的高电导率外，CNT还具有出色的导热率，可以支持良好的热管理和热量耗散。CNT的另一个重要方面与其焊料的独特特征和高频工作能力有关。纳米焊接技术涉及局部加热CNT bers以产生交联的bers。1,2基于这项技术，可以通过CNTber构建各种结构，包括2D网络和3D笼子，并且可以生产可编程的电路。此外，CNT可以在40 GHz或更高频率的高频率下使用高性能，这代表了由于其性质而无法克服的金属的局限性。此外，散热已成为限制
字母量子频率排列，量子混合正交阵列和纠缠状态∗
纠缠现象是量子物理学的显着特征，在量子信息理论的许多领域中已被识别为关键成分，包括量子密钥分布[4]，超密集编码[1]和传送[2]。然而，如何构建真正的多部分纠缠状态的一般问题仍未解决。在某种程度上取得了一些进展[5] - [7]，[10]，[20]，但是手头的任务通常被认为是一个困难的任务。常常是这种情况[15]，[17]，组合学对于量子信息理论很有用，而正交阵列（OAS）是构建其他有用的组合对象的基本成分[9]。最近，已经提出了许多新的构建强度K的OA，尤其是混合正交阵列（MOAS），并且已经获得了许多新的OA类[3]，[16]，[18]，[19]，[19]。正是OAS中的这些新事态发展表明，在许多新的真实多部分纠缠的状态中构建的可能性。如果每次减少对K派对的每一次减少均最大混合，则据说由n> 2政党组成的异质多部分系统的高度纠缠量子状态被认为是均匀的[6]。这些状态与混合字母的量子误差校正代码密切相关。最近，作者在[8]，[11]，[12]，[22]中引入了量子拉丁正方形，立方体，高管和量子正交阵列。他们还证明了
![b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \](/simg/b/b7fee28848c40b97e6c5608d1e26bc7a06b6fe3e.webp)
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5， \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集，我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM（\ XCE \ X93，SYM（V））到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge（V，\ XCF \ X83 S I（V））相关联，每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统，就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的最小边数，忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v））和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的，我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V，有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93，从将X V提起到根e。更准确地说，\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x（\ xce \ xb3）= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3（v）。
通过设计纳米纤维素的排列来实现热管理
进化。[7–15] 有序的中观尺度特征除了满足其他生存相关需求外，还能够实现在恶劣环境条件下选择性和宽带反射太阳辐射和热能管理。[7–15] 从历史上看，它们引起了研究人员的极大兴趣。例如，几个世纪前胡克和牛顿就研究过这种结构。[16,17] 迈克尔逊在完成著名的光速测量多年后，研究了昆虫和鸟类的金属色彩和生动的反射。[18] 现代对自然界中可见光和红外光子反射起源的理解[1] 得益于直接纳米级成像以及光子晶体和超材料的理论建模和实验实现的最新发展。 [19] 虽然反射可见光谱范围内光的结构吸引了最多的研究兴趣，但人们也注意到，自然界中的许多光子结构可以在近红外范围内反射（超过 50% 的太阳辐射能量会转化为热量），通常用于鸟类、甲虫等的热管理。[2,4–6] 某些蚂蚁，例如 Cataglyphis bombycina，不仅利用宽带可见光和近红外反射（其银色外观的原因）在极端温度条件下生存，还通过辐射冷却散热。[20] 虽然最近已经开发出各种光子和超材料设计来稳健地控制选择性或宽带反射率并用于辐射冷却，但大自然不断通过揭示类似的热管理解决方案给我们带来惊喜。 [20–22] 此类解决体温调节问题的生物学方法（其中许多方法尚待发现和理解）对于启发仿生和生物衍生建筑材料的开发具有重要意义，而仿生和生物衍生建筑材料将是本文的重点。现代建筑的热管理技术需求在很大程度上与地球上不同生命形式在过去数亿年中面临的需求相似。在这段时间内，太阳一直是地球上最重要的能源，地球表面的环境温度也是如此（有一些地理和时间变化）。[20,22] 因此，自然界的热管理解决方案可用于开发更高效的建筑材料。各种光子反射器和热
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素
b'one 在某种意义上用 O \xe2\x88\x9a \xf0\x9d\x91\xa1 步量子行走代替经典随机游走的 \xf0\x9d\x91\xa1 步。需要注意的是，量子快进只能以非常小的成功概率产生最终状态。然而，在我们的应用中，它以概率 e \xce\xa9 ( 1 ) 成功。这通过一个富有洞察力的论点表明，该论点根据经典随机游走来解释量子快进的成功概率。也就是说，它对应于经典随机游走从一个随机的未标记顶点开始，在 \xf0\x9d\x91\xa1 步后访问一个标记顶点，但在 \xf0\x9d\x91\xa1 个额外步骤后返回到未标记顶点的概率。我们表明，通过调整游走的插值参数，可以将该概率调整为 e \xce\xa9 ( 1 )。在第 2 节中描述了一些准备工作之后，我们在第 3 节中讨论了算法 1 和主要结果，并在第 4 节中提供了分析的细节。在第 5 节中，我们表明 HT + 和 HT 之间的差距确实可能非常大。我们在 \xf0\x9d\x91\x81 \xc3\x97 \xf0\x9d\x91\x81 网格上构造标记元素的排列，其中 HT + = \xce\xa9 ( \xf0\x9d\x91\x81 2 ) 但 HT = O( \xf0\x9d\x91\x93 ( \xf0\x9d\x91\x81 ))，其中 \xf0\x9d\x91\x93 任意缓慢地增长到无穷大。这表明当有多个标记元素时，Krovi 等人的算法可能严重不理想。原因是他们的算法实际上解决了一个更难的问题：它从限制在标记顶点的平稳分布中采样（在网格的情况下为均匀分布）。因此，当从该分布中采样比仅仅找到一些标记元素困难得多时，他们的算法可能会很慢。在第 6 节中，我们介绍了第二种更简单的新算法，我们推测 2 可以在 O \xe2\x88\x9a' 时间内找到一个标记元素