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伪多晶相工程改善硫化铜的热电性能
固体中的多态性（及其扩展形式——伪多态性）在矿物学、晶体学、化学/生物化学、材料科学和制药工业中普遍存在。尽管控制（伪）多态性困难，但实现特定的（伪）多态性相和相关的边界结构是提高材料在能量转换和机电应用方面性能的有效途径。本文将伪多态相 (PP) 概念通过 CuBr 2 掺杂应用于热电铜硫化物 Cu 2- x S (x ≤ 0.25)。在 Cu 1.8 S + 3 wt% CuBr 2 中，在 773 K 时获得了 1.25 的峰值 ZT 值，比原始 Cu 1.8 S 样品高 2.3 倍。原子分辨率扫描透射电子显微镜证实了原始 Cu 1.8 S 低辉绿岩转变为 PP 工程化高辉绿岩，以及不同 PP 之间形成 (半) 相干界面，这有望增强声子散射。结果表明，PP 工程是提高 Cu-S 化合物热电性能的有效方法。预计它在其他材料中也会有用。
混合能源配置优化综述……
基于可再生能源的混合能源系统（RE-HES）具有高效、经济、低碳排放的优势，被认为是解决能源短缺、环境污染和温室气体排放问题的有效途径之一（Abba and Chee，2019；Yi et al.，2021）。 RE-HES 具有高度的灵活性和多样性，为各种能源的综合利用提供了良好的平台（ Mala and Rajeshwer，2020），包括连续能源与间歇性能源的互补（ Merei et al.，2013）、高碳能源与低碳能源的互补（ Yongpin et al.，2016；Junjie et al.，2022）、电与气的互补（ Merei et al.，2013）、电与热的互补（ Zeng et al.，2016）等。RE-HES 有许多应用场景，如住宅社区、建筑、商业区、校园、医院和机场。另一个潜在的应用场景是数据中心（ Pei et al.，2020）。数据中心消耗大量能源（Caishan et al.，2021）。RE-HES 可以为数据中心提供高效的绿色能源，满足其电力和冷却需求。同时，
完整的结构确定和
摘要：Alcaligenes Faecalis是居住在肠道肠道相关的淋巴组织Peyerqs斑块的主要革兰氏阴性细菌。我们先前报道说，烟曲霉的脂多糖（LPS）充当了类似Toll的受体4（TLR4）/髓样分化因子-2（MD-2）受体的弱激动剂，以及IGA的有效诱导剂，而IGA的有效诱导剂无需过多的炎症，因此表明A. faecalis LPS可能用作SAVE LPS的临近。在这项研究中，我们表征了脂肪酸（LOS）和来自烟曲霉的LPS的结构。我们通过有效的途径涉及同时引入1-'磷酸盐的有效途径，合成了具有不同酰基化的三个分子。六囊脂蛋白曲霉脂质A显示出对TLR4介导的信号传导的中度激动活性，以及在人类细胞系和小鼠中引起离散的白介素-6释放的能力。因此，发现它是LOS/LPS和有希望的疫苗辅助候选者的活性原理。
从微生物发酵法尼烯到Isophytol
维生素E是使用最广泛的维生素之一。在经典的维生素E（A-生育酚）的经典商业合成中，Isophytol的化学合成是关键的技术障碍。在这里，我们从微生物发酵法尼烯中建立了一个新的iSophytol合成过程。为了实现Farneene生产的有效途径，酿酒酵母被选为宿主菌株。首先，筛选了来自不同来源的B-氟尼烯合酶基因，并通过蛋白质工程和系统代谢工程，实现了酿酒酵母中的b -farnesene高产量（55.4 g/l）。这种法尼烯可以分为三个步骤，分为92％，在经济上与最佳的总化学合成相等，可以将其化学转化为Isophytol。此外，我们共同制作了番茄红素和法尼烯，以降低Farnesene的成本。基于这一新计划的工厂于2017年在中国湖北省成功运营，每年产量为30,000吨维生素E。这一新过程由于其低成本和安全性而彻底改变了维生素E市场。
等离子体中的间接到直接电荷转移转变......
了解等离子体纳米材料与其吸附物之间的热载流子动力学对于等离子体增强光电子过程（如光催化、光学传感和光谱分析）至关重要。然而，由于光电子的复杂途径和超快相互作用动力学，确定给定过程的具体主导机制通常具有挑战性。这里以 CO 2 还原为例，使用时间相关密度泛函理论计算清楚地探究了单分子水平上等离子体驱动催化的潜在机制。吸附在两个典型纳米团簇 Ag 20 和 Ag 147 上的 CO 2 分子被光激发等离子体光还原，同时激发 CO 2 的不对称拉伸和弯曲模式。激光强度和反应速率之间存在非线性关系，表明由强局部表面等离子体引起的协同相互作用和从间接热电子转移到直接电荷转移的转变。这些发现为 CO2 光还原和设计高效等离子体介导的光催化有效途径提供了新的见解。
激光振动激发自由基的激发，以防止由钻石中的硼掺杂引起的结晶度降解
追求高水平的掺杂而不会恶化结晶度是非常困难的，但对于释放材料的隐藏力至关重要。这项研究证明了通过激光至关重要的自由基，硼龙二氢化合物（BH 2）的激光振动激发（BH 2）在燃烧化学蒸气期间保持晶格完整性的有效途径。改进的钻石结晶度归因于硼氢化硼（BH）的相对丰度的激光，热抑制的热抑制，其过度存在会诱导硼隔离并扰乱结晶。BDD的硼浓度为4.3×10 21 cm -3，膜电阻率为28.1毫米·CM，孔迁移率为55.6 cm 2 v -1 s -1，超过了商业BDD。高导电和结晶的BDD在传感葡萄糖方面具有提高的效率，证实了激光激发在产生高性能BDD传感器方面的优势。在掺杂过程中重新获得激光激发的结晶度可以消除半导体行业的长期瓶颈。
通过单倍体诱导进行植物繁殖，实现植物育种创新
在胚胎中混合母本和父本基因组不仅是有性生殖进化成功的原因，也是植物育种的基石。然而，一旦获得了有趣的基因组合，进一步的基因混合就会出现问题。为了快速固定遗传信息，可以生产双单倍体植物：允许仅具有来自一个亲本的遗传信息的单倍体胚胎发育，染色体加倍产生完全纯合的植物。双单倍体生产的有效途径是基于单倍体诱导系。单倍体诱导系与具有待固定基因组合的系之间的简单杂交将触发单倍体胚胎发育。然而，植物体内单倍体诱导的确切机制仍然是一个长期未解之谜。最近发现的触发玉米作物和模式植物拟南芥单倍体诱导的分子因子明确了与配子发育、配子相互作用和基因组稳定性相关的过程的重要作用。这些发现使得单倍体诱导能力能够应用于其他作物，并利用单倍体诱导物系将基因组编辑机制引入各种作物品种。这些最新进展不仅为下一代植物育种策略带来了希望，而且还为植物有性生殖的基本基础提供了更深入的见解。
1. 计量学作为测量科学的概念。
计量学对于设计、生产、自然科学和技术科学领域的进步具有重要意义，因为提高测量精度是人类了解自然、发现和实际应用科学成果的最有效途径之一。精确的科学。测量精度的显着提高一再成为基础科学发现的主要先决条件。因此，1932年测量水密度精度的提高导致了氢的重同位素——氘的发现，这决定了核能的快速发展。由于对光干涉实验研究结果的巧妙理解，高精度地进行了实验，并驳斥了先前存在的关于光源和接收器相互运动的观点，爱因斯坦创造了举世闻名的光干涉理论。相对论。世界计量学创始人D.I.门捷列夫说过，科学从测量开始。计量对于所有行业来说对于解决提高生产效率和产品质量的问题都非常重要。让我们举几个例子来说明测量在国家中的实际作用：测量设备的成本约占机械工程设备所有成本的 15%，无线电电子设备约占设备总成本的 25%；该国每天都会进行大量不同的测量，总计有数十亿人从事与测量相关的职业，这一数字相当大
电池电动列车和集成邻近可再生能源的充电基础设施替代方案的技术经济评估
摘要：电池电力动车组 (BEMU) 是实现部分电气化铁路线上区域铁路运输脱碳的有效途径。作为一种部门耦合手段，通过架空线岛提供的 BEMU 充电能源需求可以通过分散的可再生能源 (RES) 来满足。因此，可以获得用于铁路运输的完全无碳电力。在本研究中，我们分析了高效充电基础设施定位的成本降低潜力以及通过直接使用当地生产的可再生电力来满足 BEMU 能源需求的可行性。因此，我们建立了一种基于模型的方法，通过比较当地 RES 的能源供应和电网消耗来评估不同轨道旁电气化替代方案的相关生命周期成本 (LCC)。基于模型的方法应用于德国区域铁路线的示例。对于架空线岛，直接使用邻近风力发电厂的电力并配备现场电池存储，其相关 LCC 为 1.734 亿欧元/30a，而电网消耗为 1.762 亿欧元/30a，而全面电气化则为 2.245 亿欧元/30a。根据现有电气化和线路长度等特定场地因素，与全面电气化相比，BEMU 运行和部分架空线延伸可以显著降低充电基础设施的成本。
![arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日](/simg/f\f58593b4b640f06bc37aeca5c5bb7e9db79f54a8.webp)
arXiv:2104.06918v3 [quant-ph] 2021 年 4 月 22 日
量子机器学习是噪声中型量子 (NISQ) 时代量子计算最有前途的应用之一。在此，我们提出了一种受卷积神经网络 (CNN) 启发的量子卷积神经网络 (QCNN)，与经典神经网络相比，它大大降低了计算复杂度，具有 O (( log 2 M ) 6 ) 个基本门和 O ( m 2 + e ) 个变分参数，其中 M 是输入数据大小，m 是滤波器掩码大小，e 是哈密顿量中的参数数量。我们的模型对于图像识别任务具有一定的噪声鲁棒性，并且参数与输入大小无关，这使其对近期的量子设备很友好。我们用两个明确的例子演示了 QCNN。首先，将 QCNN 应用于图像处理并对三种类型的空间滤波、图像平滑、锐化和边缘检测进行了数值模拟。其次，我们展示了 QCNN 在图像识别中的表现，即手写数字的识别。与前人的研究相比，该机器学习模型能够提供与特定经典卷积核精确对应的可实现量子电路，为将 CNN 直接转化为 QCNN 提供了有效途径，为大数据时代利用量子能力处理信息开辟了前景。