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电动汽车的WPT充电系统的硬件实现 植物炭的作用在碳地工循环 在锂电池中硅氧化纳米技术应用纳米技术的应用中的进展 供应链管理及其在铁路运输中的作用 PEM燃料电池供应层中气压调节的增强控制方法 推进可持续学习环境：关于使用深度学习模型在教育中使用深度学习模型的数据编码技术的文献综述 具有物联网功能的心率传感器 使用深度学习的实时面膜检测 降低石墨烯的基于氧化石墨烯的纳米流体在平板太阳能收集器的热性能增强中的作用 基于行星的混合密码学：Phobos＆Deimos 在环氧树脂中的纳米填料在金属底物上进行腐蚀保护涂层
摘要。城市地区的运输正在通过各种车辆进行转变，而电子驾驶员的增长最快。尽管他们很受欢迎，但电子示威者仍面临不兼容的充电器等问题，尤其是租赁服务问题。无线充电是通过无需用户干预的电池充电而作为解决方案的。本文重点介绍了针对电子弹药机的磁性充电器的设计和开发。这项研究详细介绍了恒定电流恒定电压（CC-CV）电荷的线圈拓扑，间隙定义和优化控制。目前的关键贡献是对这些因素的综合考虑以及车辆的材料和结构，以精确设计和实施。车辆的尺寸显着限制了线圈设计。因此，在过去，使用ANSYS MAXWELL进行了详细的分析，以确定实际电子弹药机中主要和次要线圈的最佳位置。此分析导致了线圈几何形状的最佳设计，从而最大程度地减少了成本。拟议的系统已通过真实的原型进行了验证，并结合了CC-CV控制，以确保为各种电池状态提供安全充电，并适用于广泛的E型驾驶员，从而增强了此类充电器在公共装置中的可用性。
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化问题。虽然已知一些突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们观察到构建高效量子算法的编程抽象很少。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对于量子计算机至关重要，特别是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子比特数量受到严重限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色为例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
量子数据编码模式及其后果
使用量子处理单元 (QPU) 有望加快解决计算问题的速度，尤其是离散优化。虽然已知有几种突破性的算法方法可以证明其性能优于传统计算机，但我们发现构建高效量子算法的编程抽象非常稀缺。解决与数据库管理相关的具体问题的文献中，很大一部分集中于将它们转化为二次无约束二进制优化问题 (QUBO)，然后可以在基于门的机器（使用量子近似优化算法）或量子退火器上处理这些问题。影响这两种方法的效率和可扩展性的关键方面是如何将经典数据加载到量子位中，以及如何将问题编码为 QUBO 表示。众所周知，编码的有效性对量子计算机至关重要，尤其是在嘈杂的中型量子计算机时代，可用的量子位数受到极大限制。在本文中，我们介绍了三种编码模式，讨论了它们对可扩展性的影响以及它们的易用性。我们以娱乐性（但计算挑战性）数独问题及其简化为图形着色作为说明性示例，讨论它们各自的优点和缺点。我们的目标是使数据库研究人员能够为他们的目的选择合适的编码方案，而无需深入了解量子特性，从而简化在数据管理系统上应用量子加速的途径。
推进可持续学习环境：关于使用深度学习模型在教育中使用深度学习模型的数据编码技术的文献综述
心率监测在医疗保健和健身中起着至关重要的作用，为心血管健康和身体表现提供了宝贵的见解。随着人们对个人健康跟踪的兴趣日益增加，与生活方式相关的健康问题的普遍存在，人们对可访问，准确的心率监测设备的需求不断增长。该项目旨在开发具有物联网功能的心率传感器，提供负担得起且用户友好的解决方案，以进行连续的心率监测。最近的研究表明，心率传感器在各种应用中的重要性。例如，[1]中的作者表明，这些传感器为心血管健康和身体表现提供了宝贵的见解，使个人能够更好地了解其心率和心率变异性（HRV）模式，这些模式对于评估压力水平，运动过程中的身体施加特别有价值，并检测潜在的心脏异常。此外，[2]中的作者还展示了这些传感器通过各种传感方式和信号处理方法，这些传感器提供了对心脏健康的无创和连续监测。他们使医疗保健专业人员和个人能够获得宝贵的见解，追踪实时的心血管变化，并有可能确定心脏问题的早期迹象。对壁外应用和未来发展的讨论强调了它们的多功能性，使心率传感器无价用于个性化的健康管理和医疗进步。系统的主要目标是这些发现强调了开发有效可靠的心率监测设备（例如具有物联网特征的拟议的心率传感器）的重要性，以增强个人的心血管健康。该项目的主要目的是使用Max30102脉搏血氧仪传感器和微控制器ESP32开发全面且用户友好的脉搏血氧仪系统。
Quantum Boltzmann方法中数据编码的重要性
摘要近年来，量子玻尔兹曼的方法越来越兴趣，因为一旦这种新兴的计算技术已经成熟且容易耐断层的多位系统，它们可能会为解决量子计算机上的流动动力学问题提供可行的途径。为Boltzmann方程开发一种开始端量量子算法的主要挑战包括在量子位（Qubits）中足够编码相关的数据以及将流，碰撞和重新跨度步骤制定为一个全面的不稳定操作。当前有关量子Boltzmann方法的文献主要提出了有关管道各个阶段的数据编码和量子原始，假设它们可以将其合并到完整的算法中。在本文中，我们通过证明文献中常见的编码来反驳这一假设，无论是碰撞还是流动步骤都不是统一的。在这个里程碑式的结果上构建，我们提出了一种新颖的编码，其中用来编码速度的量子数的数量取决于人们希望模拟的时间步骤的数量，其上限取决于网格点的总数。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。鉴于为现有编码建立的非非军事结果，我们的编码方法是我们所知的最好的方法，目前唯一可用于启动量子boltzmann求解器的唯一已知方法，碰撞和流步骤均以单一操作实现。
论量子玻尔兹曼方法中数据编码的重要性
摘要 近年来，量子玻尔兹曼方法越来越受到人们的关注，因为一旦这种新兴计算技术成熟并且容错多量子比特系统可用，它们可能为在量子计算机上解决流体动力学问题提供一条可行的途径。开发玻尔兹曼方程的从头到尾量子算法的主要挑战在于将相关数据有效地编码为量子比特（量子位），并将流式传输、碰撞和反射步骤公式化为一个综合的幺正操作。目前关于量子玻尔兹曼方法的文献大多为管道的各个阶段提出数据编码和量子原语，假设它们可以组合成一个完整的算法。在本文中，我们通过展示文献中常讨论的编码，无论是碰撞还是流式传输步骤都不能是幺正的，从而推翻了这一假设。基于这一里程碑式的结果，我们提出了一种新颖的编码，其中用于编码速度的量子比特数取决于想要模拟的时间步数，上限取决于网格点的总数。鉴于现有编码所建立的非幺正性结果，据我们所知，我们的编码方法是目前已知的唯一一种可用于从头到尾量子玻尔兹曼求解器的方法，其中碰撞和流动步骤都作为幺正操作实现。
量子数据编码：经典到量子映射技术的比较分析及其对机器学习准确性的影响
本研究探索了将量子数据嵌入技术集成到经典机器学习 (ML) 算法中，旨在评估一系列模型的性能增强和计算影响。我们探索了各种经典到量子的映射方法，从基础编码、角度编码到幅度编码，对于编码经典数据，我们进行了一项广泛的实证研究，涵盖了流行的 ML 算法，包括逻辑回归、K 最近邻、支持向量机和集成方法，如随机森林、LightGBM、AdaBoost 和 CatBoost。我们的研究结果表明，量子数据嵌入有助于提高分类准确性和 F1 分数，尤其是在本质上受益于增强特征表示的模型中。我们观察到对运行时间的细微影响，低复杂度模型表现出适度的增加，而计算密集型模型则经历明显的变化。值得注意的是，集成方法在性能提升和计算开销之间表现出良好的平衡。这项研究强调了量子数据嵌入在增强传统 ML 模型方面的潜力，并强调了权衡性能改进与计算成本的重要性。未来的研究方向可能涉及改进量子编码过程以优化计算效率，并探索现实世界应用的可扩展性。我们的工作为量子计算和传统机器学习交叉领域的知识体系的不断增长做出了贡献，为寻求在实际场景中利用量子启发技术优势的研究人员和从业者提供了见解。
量子机器中的数据编码库提案......
摘要 机器学习算法的主要阶段之一是将系统中的输入数据转换为模型可以操作的数字信息。在量子机器学习 (QML) 环境中，一旦信息转换为数值数据，就需要进一步转换以将其转换为量子数据，量子数据可以由模型或量子算法解释。这些方法在文献中通常被称为数据编码或数据嵌入。一个挑战是使用当前提供的软件开发工具包 (SDK)（例如 Qiskit (IBM)、Pennylane (Xanadu) 和 Paddle Quantum (百度)）来实现这些方法，在某些情况下，它们提供了执行数据编码的现成函数。本海报通过三种最常见的方法介绍了一种实现此目的的方法：基编码、振幅编码和角度编码。因此，本文对该主题进行了简要的概念概述，并创建了一个 Python 库并解释了如何实现数据编码问题的解决方案。
捕获离子和传输子 QPU 上的量子并行矢量化数据编码和计算
紧凑的量子数据表示对于数据分析的量子算法这一新兴领域至关重要。我们引入了两种新的数据编码方案 QCrank 和 QBArt，它们通过均匀控制的旋转门具有高度的量子并行性。QCrank 将一系列实值数据编码为数据量子位的旋转，从而实现高存储密度。QBArt 直接将数据的二进制表示嵌入计算基础中，需要更少的量子测量，并有助于对二进制数据进行易于理解的算术运算。我们介绍了针对不同类型数据的几种拟议编码应用。我们展示了用于 DNA 模式匹配、汉明重量计算、复值共轭和检索 O（400）位图像的量子算法，所有算法都在 Quantinuum QPU 上执行。最后，我们使用各种可云访问的 QPU（包括 IBMQ 和 IonQ）来执行其他基准测试实验。
使用激光粉末床融合将数据编码为金属合金
超越了具有复杂几何形状的零件的近网形制造，添加剂制造（AM）使得可以制造具有独特的特定地点微观结构的材料。此功能是AM独有的，并且可以使以前无法实现的构建材料的设计。在这里，我们利用此策略将数据用微结构作为存储信息的介质将数据编码为金属零件。我们使用一种新型的激光扫描技术来控制激光粉末床融合过程中的局部固化条件，并将线性条形码和快速响应（QR）代码嵌入不锈钢316 L.使用不同晶体学纹理的块。数据可以通过对局部微观结构敏感的分析技术来检索数据。作为演示，我们通过使用称为方向反射显微镜的技术从其蚀刻表面测量光光的散射来解码条形码。所产生的纹理图可以通过传统的条形码扫描仪可读，例如手机上的纹理图。嵌入数据的能力在执法，生物医学和运输等领域具有巨大的潜力，在执法，生物医学和运输中，永久耐损害的跟踪至关重要。