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使用在西AFR中的数据筛分的热带流域中使用分布式水文建模来预测全球变化对流量动态的影响
目前，全球水周期正在经历激进的转变，相关的全球水危机需要利益相关者的快速行动来减轻对人类和生态系统的不利影响。这种行动的紧迫性是由气候变化和土地使用土地覆盖变化（LULCC）的综合作用以及确保清洁水源的相关挑战所驱动的。气候变化所产生的全球变化正在使水的稀缺性变得更加严重，在水上压力的地方，导致更多的竞争，甚至在水资源上发生冲突。解决全球水危机的问题在全球南部的数据砂区域尤其具有挑战性，在该地区，水文过程的状况和水的可用性受到限制。在这里，通过强大的水文模型在水文预测中的进展仍在研究议程之上。全球南部，尤其是西非的一般是对热带集水区的有限的水文过程，随着土地覆盖的加速变化。该研究的重点旨在解决以下研究问题：•气候变化如何改变热带流域的水文过程，并且这是否改变了嵌套集水区的水流方案？•除了给定的西非地区的气候变化所驱动的变化外，LULCC在嵌套集水区的空间变化中的贡献和贡献是什么？为了解决上述问题，我们将依靠西非PRA河流域的数据。在本研究中，我们采用了Google Earth Engine（GEE）和随机森林分类器（RFC）来评估2007年至2023年期间PRA河流域的时空时空土地使用/覆盖变化和变化检测。专注于五（5）个LULCC分类对于该地区不管制的大型和小规模的采矿活动至关重要。使用归一化差异指数（NDWI）和改良的NDWI（MNDWI）有效地提取水表面区域，以进行PRA河流盆地的变化和压力，并处理
在锂提取中精确离子筛分的聚酰胺膜互层的纳米形态发生
纳米过滤（NF）提供了一种可扩展且节能的方法，用于从盐湖中提取锂。然而，由于其水合离子半径的紧密相似性，锂与镁的选择性分离，尤其是在镁浓度高的盐水中，仍然是一个重大挑战。有限的LI + / mg 2 +当前NF膜的选择性主要归因于对孔径和表面电荷的控制不足。在这项研究中，我们报告了结合功能化的磺化carge胶以调节界面聚合过程的层间薄膜复合材料（ITFC）膜的发展。该集成的层间在控制胺基单体的扩散和空间分布中起着至关重要的作用，从而导致形成致密的纳米条纹聚酰胺网络。与常规的TFC膜相比，这些结构改进，包括精致的孔径和减少负电荷可显着提高LI + /Mg 2 +选择性（133.5）和渗透率增加2.5倍。此外，纳米条纹结构优化了膜过滤区域，同时最大程度地降低了离子传输抗性，从而有效克服了离子选择性和渗透性之间的传统权衡。这项研究强调了ITFC膜在达到高锂纯度和恢复的潜力，为大规模从盐水中提取大规模锂的途径有前途的途径。
通过控制动态运动和主客体相互作用在超微孔 VOFFIVE-1-Ni 中实现从 CH4 分子筛分 CO2 （通过 Pillar Su）
摘要：设计金属有机材料中的构建块是调整其动力学性质的有效策略，并且可以影响其对外部客体分子的响应。定制分子在这些结构中的相互作用和扩散非常重要，特别是对于与气体分离相关的应用。在此，我们报告了一种钒基混合超微孔材料 VOFFIVE-1-Ni，它具有依赖于温度的动力学性质和强大的亲和力，可以有效捕获和分离二氧化碳 (CO 2 ) 和甲烷 (CH 4 )。VOFFIVE-1-Ni 的 CO 2 吸收率为 12.08 wt % (2.75 mmol g − 1 )，在 293 K (0.5 bar) 下 CH 4 吸收量可忽略不计，CO 2 与 CH 4 的吸收比极好，为 2280，远远超过同类材料。该材料还表现出低于 −50 kJ mol −1 的良好 CO2 吸附焓，以及快速的 CO2 吸附速率（20 秒内达到 90% 的吸收率），这使水解稳定的 VOFFIVE-1-Ni 成为沼气升级等应用的有前途的吸附剂。关键词：混合超微孔材料、金属-有机骨架、碳捕获、吸附、分离
1 用超薄聚多巴胺进行离子和分子筛分...
https://doi.org/10.26434/chemrxiv-2023-3btbw ORCID：https://orcid.org/0000-0002-5906-7205 内容未经ChemRxiv同行评审。许可证：CC BY-NC 4.0
深度筛分卷积神经网络，用于从3D超声图像中进行总脑体积估计
早产儿是一个高度脆弱的人群。这些婴儿的总脑体积（TBV）可以通过脑超声（US）成像来准确估算，从而可以对新生儿重症监护（NICU）入院期间对早期大脑生长进行纵向研究。对3D图像的TBV自动估算可提高诊断速度，并逃避专家手动分段3D图像的必要性，这是一项精致且耗时的任务。我们开发了一种深入学习方法来从3D超声图像中估算TBV。它从深度卷积神经网络（CNN）带来了延伸的残留连接和额外的层，灵感来自模糊C均值（FCM），以进一步将特征分离为不同的区域，即筛分层。因此，我们称此方法为深卷积神经网络（DSCNN）。使用从两个不同的超声设备中获取的两个数据集进行了TBV估计，以包括Alexnet-3D，Resnet-3D和VGG-3D在内的三种最新方法进行验证。结果突出显示了预测与观察到的TBV值之间的密切相关性。回归激活图用于解释DSCNN，从解剖学的角度探索那些更一致和合理的像素来允许TBV估计。因此，它可用于从3D图像中直接估算TBV，而无需进一步的图像分割。
通过量子随机步道筛分晶格
摘要。基于晶格的密码学是量词后加密的领先建议之一。最短的向量问题（SVP）可以说是基于晶格的密码学的加密分析最重要的问题，许多基于晶格的方案都具有基于其硬度的安全性主张。SVP的最佳量子算法是由于Laarhoven [LAA16]引起的，并且在（启发式）时间2 0中运行。2653 D + O（D）。 在本文中，我们对Laarhoven的结果进行了改进，并提出了一种（启发式）运行时间为2 0的算法。 2570 D + O（d）其中d是晶格尺寸。 我们还提出了时间内存交易，其中我们量化了算法的量子存储器和量子随机访问存储器的量。 核心思想是通过量子随机步行替换[LAA16]中使用的[LAA16]中使用的Grover的算法。2653 D + O（D）。在本文中，我们对Laarhoven的结果进行了改进，并提出了一种（启发式）运行时间为2 0的算法。2570 D + O（d）其中d是晶格尺寸。我们还提出了时间内存交易，其中我们量化了算法的量子存储器和量子随机访问存储器的量。核心思想是通过量子随机步行替换[LAA16]中使用的[LAA16]中使用的Grover的算法。
数字筛分机振动筛空气筛 - aj200n - CISA Cedaceria Industrial
c/ Batzacs 6 Pol。工业。Els Batzacs · E- 08185 Lliça de Vall (西班牙巴塞罗那) | +34 934 863 115 | cisa@cisa.net | www.cisa.net
晶格筛分和信息集解码的下限
在Quantum加密后的两个主要领域，基于晶格和代码，最近的邻居技术已用于加快最先进的加密算法，并获得迄今为止最低的渐近成本估计[May-Ozerov [May-Ozerov，Eurocrypt'15; Becker -Ducas – Gama -Laarhoven，Soda'16]。这些上限对于评估密码系统防止已知攻击的安全性很有用，但是为了确保长期的安全性，人们希望具有紧密匹配的下限，这表明算法方面的改进不会大大降低未来的安全性。由于来自最近的邻居文献的现有下限不适用于在这种情况下出现的最近的邻居问题，因此可能只能通过仅通过改善最近的邻居子例程来找到对这些隐性算法的进一步加速。我们在解决这些密码分析设置中出现的最近邻居搜索问题的成本中得出了新的下限。对于欧几里得公制，我们表明，对于在球体上的随机数据集，[Becker-Ducas – Gama – Gama – Laarhoven，Soda 2016]使用球形帽的局部敏感过滤方法是最佳的，因此在几乎涵盖了所有涵盖所有时间的方法中，因此在几乎所有范围内的方法中都在范围内进行了大量的效果。292 D + O（D）是最佳的。类似的条件最优结果适用于晶格筛分变体，例如2 0。265 D + O（D）量子筛分的复杂性[Laarhoven，PhD论文2016]和以前得出的元组筛分的复杂性估计值[Herold – Kirshanova – Laarhoven，PKC 2018]。对于锤子指标，我们为最近的邻居搜索提供了新的下限，该搜索几乎与文献中最佳的上限相匹配[May – ozerov，Eurocrypt，2015年]。因此，我们在解码攻击方面得出了条件下限，这表明这里也应该在其他地方进行改进，以显着破坏文献中的安全性估计。