量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度,例如加密,量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型,容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离,但在过去的十年中,使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步,导致嘈杂的中间尺度量子(NISQ)ERA [5]。可以预测,NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6],也就是说,解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7],这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法(QAOA)[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法,可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
钒氧化还原流量电池(VRB)系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用,其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上,固定流量已用于操作方便。但是,在当今高度动态的能源市场环境中,根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是,将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂,因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法,该方法将流速集成到VRB建模中,增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元(GRU)神经网络作为其基本框架,在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计,以优化模型的预测能力,流速被视为关键输入参数,以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验,涵盖了电流和流速的不同条件,以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析,包括等效电路模型和其他数据驱动的模型,证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力,该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测,低误差率不超过0.023 V(1.3%)。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性,突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
简介 1. 本文件概述了英国皇家空军 (RAF) 委任服务的条款和条件(专业部门 1 的军官除外)。英国皇家空军保留根据国防部 (MoD) 政策及其管理详细条例的变化修改本文件中所述条款和条件的权利,但如果最终委任报价(F308 系列)有任何变化,我们将通知您。本文件不可能提供您可能想要了解的有关英国皇家空军委任服务的所有详细信息;您当地的武装部队职业办公室 (AFCO) 提供各个部门的部门信息表。英国皇家空军职业网站 https://www.raf.mod.uk/recruitment 还提供有关英国皇家空军内所有职位的详细信息。 2. 征兵官征召您后,您将受《服役法》(根据《2006 年武装部队法》)的约束,并需要执行上级命令的任何职责,包括(如果您身体健康)在任何类型的飞机上执行空中任务。您可能需要在皇家海军和/或陆军服役相当长一段时间。因此,您可能需要在海上服役或被部署到战场,并且您可能需要在世界任何地方服役。
抵抗[5]。尽管过程优化了重大的优化工作,但由PBF-LB和PBF-EB生产的316升零件仍然无法满足最佳功能性能所需的表面质量要求。据报道,由PBF-LB和PBF-EB产生的316L部分的典型表面粗糙度(RA)值分别为〜10 µm [9]和〜30 µM [10]。在PBF-LB和PBF-EB之间获得的表面粗糙度的巨大差异是无关的。在比较PBF-LB和PBF-EB时,已经报道了TI6AL4V的可比较表面粗糙度值。对于PBF-LB标本,在构建方向上测量了〜8 µm的RA,而对于PBF-EB,观察到RA为〜23 µm [11]。无论相关的AM过程如何,印刷的部分通常都需要后处理才能实现所需的表面
结构电池是多功能设备,可以同时存储能量并承载机械负载。关键成分是碳纤维,它不仅充当结构增强,而且还可以通过可逆地托管利离子作为电极。仍然对LI和碳纤维相互作用知之甚少。在这里,我们绘制了用螺旋丙烯腈纤维插入的LI插入螺旋晶纤维中的螺旋纤维纤维(AES)。我们表明,在充电/放电速率的缓慢/放电速率下,LI在纤维的横向和纵向方向上均匀分布,并且在完全放电时,所有LI实际上都被排出。以快速的速度,LI倾向于将其捕获在纤维的核心中。在某些纤维中,在固体电解质相(SEI)和纤维表面之间发现LI板。我们的发现可以指导AES分析锂离子电池的其他碳质电极材料,并用于改善结构电池的穿孔。
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
Fitbit的免费公共网络API旨在使开发人员能够快速,轻松地创建应用程序以利用授权的Fitbit用户数据。计划利用Fitbit的API的组织将需要计算资源以及具有API架构技术知识的开发人员。您的应用程序的设计和所需的端点(数据)将在很大程度上由您的应用程序目的定义。如果您是设计用于收集Fitbit用户数据的应用程序的研究人员,则需要评估哪些端点与您的研究相关。此外,您的应用程序可以组合端点以创建新指标。换句话说,使用我们的Web API收集,可视化和组合FITBIT数据的方法几乎有很多。重要的是要记住考虑数据存储成本 - 尤其是在收集盘中数据时。
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弗洛雷斯博士最著名的特征之一是他致力于志愿服务以及与社区的合作。2017年,弗洛雷斯博士加入了棒球运动员卡洛斯·科雷亚(Carlos Correa),为支持癌症儿童的基础创建了基金会。 基金会已经筹集了超过600万美元的供应和药物,并组织了允许儿童享受独特体验的活动,例如参加棒球比赛。 休斯顿的西班牙裔社区在这一支持中起着至关重要的作用,共同为筹款活动而融合了他们的时间和资源。2017年,弗洛雷斯博士加入了棒球运动员卡洛斯·科雷亚(Carlos Correa),为支持癌症儿童的基础创建了基金会。基金会已经筹集了超过600万美元的供应和药物,并组织了允许儿童享受独特体验的活动,例如参加棒球比赛。休斯顿的西班牙裔社区在这一支持中起着至关重要的作用,共同为筹款活动而融合了他们的时间和资源。
分数量子霍尔 (FQH) 相是由于强电子相互作用而出现的,其特征是任意子准粒子,每个准粒子都具有独特的拓扑参数、分数电荷和统计数据。相反,整数量子霍尔 (IQH) 效应可以从非相互作用电子的能带拓扑中理解。我们报告了所有 FQH 和 IQH 跃迁中临界行为的令人惊讶的超普适性。与预期的状态相关临界指数相反,我们的研究结果表明,对于分数和整数量子霍尔跃迁,临界标度指数 κ = 0.41 ± 0.02 和局域长度指数 γ = 2.4 ± 0.2 相同。从中,我们提取了动力学指数 z ≈ 1 的值。我们已经在超高迁移率三层石墨烯器件中实现了这一点,其中金属屏蔽层靠近传导通道。在之前的研究中,由于在传统半导体异质结构中 κ 的测量值存在显著的样本间差异,而长程关联无序占主导地位,因此在各种量子霍尔相变中观察到的这些全局临界指数被掩盖了。我们表明,稳健的标度指数在短程无序关联的极限下是有效的。