XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System电荷状态
EES电池-RSC Publishing 通过插环的分解去聚合的聚芬蛋白化学回收 RSC可持续性 - 皇家化学学会 结合了微生物燃料电池的湿地（CW ... ） 绿色光反应性光电化学感测纳米植物基于铜钴矿纳米棒，用于对食物样品中呋喃唑酮抗生素残留的超敏感检测 能源与环境科学-RSC出版 全范数氧化还原流量电池的开路电压是从UV-VIS光谱获得的电荷状态的函数 纳米级-RSC Publishing 环境科学-RSC出版 文化遗产保护的新的可持续聚合物和低聚物 化学科学-RSC出版 可持续食品技术-RSC出版 绿色化学-RSC出版 RSC应用聚合物 芯片上的实验室-RSC Publishing 用气态二氧化碳捕获的生物质堆肥 绿色化学-RSC出版 多孔材料的逆设计：扩散模型方法 南极生态系统中的环境污染和气候变化：更新的概述 生物活性的趋势-RSC Publishing
更广泛的上下文电池供电的电动汽车是将运输集成到电网中的有前途的解决方案。但是，尚未广泛采用电动汽车的消费者，部分原因是成本较高，车辆行驶里程较小以及充电的不便。可以鼓励使用电动汽车的新电池化学的重要目标包括低成本，大型驾驶范围，许多周期和长架子。带有石墨阳极的电流，可充电的锂离子电池的能量密度太低，无法达到前两个目标，但是诸如硅等不同的阳极化学物质可以实现成本和范围目标。在硅阳极可以替代石墨阳极之前，仍然存在障碍，但是，由于静电期间硅体积较大及其高反应性表面的大量膨胀，这两者都会导致不可逆的容量损失。
量子点中电荷状态自动调节的微型神经网络
摘要 量子计算机规模化的一个关键挑战是多个量子位的校准和控制。在固态量子点 (QD) 中，稳定量化电荷所需的栅极电压对于每个单独的量子位都是唯一的，从而产生必须自动调整的高维控制参数空间。机器学习技术能够处理高维数据（前提是有合适的训练集），并且过去已成功用于自动调整。在本文中，我们开发了极小的前馈神经网络，可用于检测 QD 稳定图中的电荷状态转变。我们证明这些神经网络可以在计算机模拟产生的合成数据上进行训练，并稳健地转移到将实验设备调整为所需电荷状态的任务上。此任务所需的神经网络足够小，可以在不久的将来在现有的忆阻器交叉阵列中实现。这为在低功耗硬件上小型化强大的控制元件提供了可能性，这是未来 QD 计算机片上自动调整的重要一步。
全范数氧化还原流量电池的开路电压是从UV-VIS光谱获得的电荷状态的函数
传统的冯·诺伊曼（Von Neumann）体系结构，自成立以来一直是计算的基础，将处理和内存单元隔离，因此导致众所周知的瓶颈通常被称为“ von noumann瓶颈”。1 - 3由处理和内存单元之间的数据持续穿梭产生的瓶颈不仅会产生大量的能耗，而且对计算速度产生了限制。4,5学术界和工业界正在积极寻求替代计算档案，以维持计算能力的进步，因为摩尔法律的终止以及进一步的晶体管微型化的局限性。6 - 8最有希望的替代方法是神经形态计算，它从人的大脑中吸引了启示，并将加工和记忆整合到统一的实体中。9,10大脑充当中央处理单元，众所周知，信息传播仅消耗约10-20W。11因此，科学家通过开发称为神经形态计算的新原理范式来复制了脑启发的计算，旨在模仿人类大脑中的认知功能。据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。 如图所示 1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如 ，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。 受此启发，Iontronics已成为据我们所知，人类神经系统由超过860亿个神经元组成。如图1a，这些神经元形成了通过突触互连的复杂网络，促进了化学介质的传播（例如，Ca +，Na +和K +）从突触前到Postsy-aptic终端。受此启发，Iontronics已成为
Chang等。 1尾层水分子的定量... 聚合引起的氨基的不对称电荷状态... 介导的环呼定分解聚合：合成... 增强学习的预计钟声方程 边缘平衡：快速服务或无服务 碳点的特性与来自'... 的小分子的特性 金属中的框架控制单线裂变... 工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼 植物根渗出液和根际细菌群落随邻居上下文转移 带有物理信息的神经网络的时间依赖性狄拉克方程：计算和属性 通过比较反馈为个性化的多目标决策引起用户偏好 侧翼序列共转换在调节扭曲... 与Heteroskedastic的事件的机器学习... “使用门fisher创建，分析和可视化系统基因组数据集”。在：当前协议 谐振光增强了Fermionic超流体QED模拟器中的相干性 聚（乙二醇） - 丙烯（丙二醇）三嵌段共聚物对水泥糊的自源收缩和特性的影响 单词识别中整体处理的发展出现
Chang等。 8读数为14.5±2。 为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。Chang等。8读数为14.5±2。为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。
聚合引起的氨基的不对称电荷状态...
图1。（a）具有各种锚固组（蓝色）和实验研究的Norbornene mms，其中n = n sc。用于计算，N SC = 1，BR端组被H替换为H；对于实验，N SC = 24–28。所有单体均表现出EXO（X前缀）或EXO-EXO（XX前缀）立体化学。字母从左到右识别锚固组的结构成分（M =甲基，O =氧，E =酯，左侧有羰基，e'=酯，右侧有羰基，i = imide）;所有MM侧链都是聚苯乙烯（PS）。下标表示重复该组件的次数。（b）通过ATRP代表合成PS MMS。聚合在90°C下进行3小时，靶向10％的苯乙烯。
分析人工神经>锂离子电池的电荷状态
电荷状态（SOC）是电池剩余容量至关重要的评估指标。需要进行精确的社会估计对于确保锂离子电池的安全功能并防止过载和过度耗尽非常重要。但是，可再生能源的独立应用已成为确定锂离子电池SOC确切能力的关键问题。为了估算随着时间的推移能力，电池管理系统计算了锂离子电池的SOC。这允许实施智能控制系统。本文在估计电池SOC中的后退传播（BP）神经网络（BP）神经网络（NN）的限制和弱点之后，介绍了SOC电池估算的增强径向基础功能（RBF），例如趋势速度缓慢，概括较差，并且可以提高网络的准确性，但需要时间才能进行时间。实时使用实验数据训练增强的RBF。将经过训练的SOC的NN与实际值进行了比较，MATLAB用于模拟评估其准确性的方法。
量子点分子设备具有电荷状态的光学控制和耦合的电子控制
隧道耦合对的光学活性量子点（QDMS）（QDMS） - 有可能结合出色的光学特性，例如具有延长相干时间的较高的光 - 三轴偶联（S-T 0）。使用两个旋转形成的S -T 0基本受到固有保护，以免电磁场和磁场噪声。但是，由于通常使用单个门电压来稳定点的电荷占用率并控制点间轨道耦合，因此在最佳条件下S-T 0码头的运行仍然具有挑战性。在这里，可以在需要时通过需要将电场可调QDM光学地充电。四相光学和电场控制序列促进了2H电荷态的顺序制备，并随后允许对跨点耦合的可触觉控制。电荷是通过光学泵和电子隧道电离加载的。分别达到（93.5±0.8）％和（80.5±1.3）％的单孔充电效果。结合了有效的电荷态制备和点间耦合的精确设置，可以控制几翼Qubits，这是按需生成2D光子簇状态或微波和光子之间的量子转导所必需的。
栅极的自主调谐和电荷状态检测......
1 苏黎世联邦理工学院理论物理学系，苏黎世 8093，瑞士 2 悉尼大学物理学院 ARC 工程量子系统卓越中心，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚 3 太平洋西北国家实验室，美国华盛顿州里奇兰 99354 4 华盛顿大学物理系，美国华盛顿州西雅图 98195 5 悉尼大学微软量子中心，悉尼，新南威尔士州 2006，澳大利亚 6 普渡大学 Birck 纳米技术中心，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 7 普渡大学微软量子中心，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 8 普渡大学物理与天文系，印第安纳州西拉斐特 47907，美国 9 普渡大学材料工程学院和电气与计算机工程学院，印第安纳州西拉斐特47907，美国 10 Microsoft Quantum，雷德蒙德，华盛顿州 98052，美国