XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System缓解方法
量子通信中的位阶段误差缓解
摘要 - Quantum链接本质上是嘈杂的，量子信息位（Qubits）在0.5毫秒内的纠缠状态中遭受了13％的降解。因此，缓解错误对于多跳量子网络中可靠的端到端数据通信至关重要。与在单个量子计算机的包含环境中执行的典型操作相比，由于每个中间链路上噪声的随机变化，因此在此类计算机的分布式网络中删除了比特和相位流误差。本文介绍了一种确定比特和相纹误差（缩写为“ BIP”）的方案，并减轻它们以进行分布式和网络的量子系统。为了实现这一目标，我们使用一般误差模型对环境噪声进行建模，并在不同的计算库中获取误差校准矩阵，以实现比特相折叠误差。的结果表明，通过纠正BLOCH球体表示中的高程θ和方位角φ，BIP与已接收量的误差缓解方法相比，接收到的Qubits的忠诚度超过了95％。索引术语 - Quantum通信网络，减轻量子错误，量子计算
社区电池资助第2轮
a。项目的摘要，包括描述，社区电池大小，配置和提议的位置； b。关键项目合作伙伴的清单，他们提出的角色和职责以及其成功交付电池或相关能源项目的相关经验的详细信息； c。该项目所需的任何开发，计划和环境批准，许可和 /或许可的状态以及预期的途径和定时； d。社区电池采购的状态，预期的途径和定时定时； e。任何客户依赖性，相关谈判的状态，预期的途径和定时定时； f。拟议的社区电池位置的土地通道状态以及预期的途径和定时； g。网格连接应用程序的状态，预期的途径和定时； h。该项目的时间表，包括关键里程碑；我。管理潜在成本超支的方法和允许的偶然性数量； j。关键风险和管理和缓解方法的概述； k。该项目一生所需的资金来源的概述，并证明了对这些资金的访问； l。支持预算估计的证据； m。社区电池一生的拟议操作和维护制度的详细信息；
监测地中海和黑海中脆弱物种的意外捕获：数据收集方法
兼捕——广泛用于指在捕捞作业中除目标物种之外意外捕获的渔获物，包括丢弃物和偶然捕获的脆弱物种——被认为是对渔业盈利能力和可持续性以及海洋环境和生态系统保护的最重要威胁之一。在地中海，对偶然捕获脆弱物种的研究仅涵盖了整个捕捞活动的一小部分。此外，在多种渔具、多个国家和/或次区域以及时间尺度上存在一些重要的知识空白，并且只有少数措施用于保护脆弱物种。监测计划和对偶然捕获的调查遵循统一的方法，允许在各次区域之间比较结果，这对于提高对这一问题的认识以及随后支持确定潜在的缓解方法和工具以及相关管理措施是必不可少的。本出版物及其所包含的方法旨在为地中海和黑海中遇到的所有脆弱物种（即板鳃类、海洋哺乳动物、海鸟、海龟和大型底栖无脊椎动物）的开发和实施高效、标准化的数据收集和监测系统提供一个框架。这是通过船上观察实现的，
非侵入式故障注入攻击综合综述
摘要 — 非侵入式故障注入攻击已成为从商品设备到高端定制处理器等一系列微电子系统的重大威胁。与侵入式攻击不同，这些攻击更便宜，并且可以在不物理改变硬件的情况下利用系统漏洞。此外，某些非侵入式故障注入策略允许远程利用漏洞而无需物理接近。然而，现有研究缺乏对这些攻击在不同目标平台、威胁模型、新兴攻击策略、评估框架和缓解方法上的广泛调查。在本文中，我们全面概述了当代非侵入式故障注入攻击的研究。我们的目标是整合和审查研究界提出的各种技术、方法、易受攻击的目标系统以及现有的缓解机制。此外，我们根据几个方面对攻击策略进行分类，对各个类别进行详细比较，并强调研究挑战和未来方向。通过强调和讨论尖端、非侵入式故障注入的前景，我们希望更多的研究人员、设计人员和安全专家进一步研究这些攻击，并在制定有效的对策时考虑到这些威胁。
金属基础设施的微生物腐蚀
微生物腐蚀 (MIC) 是各个行业面临的严峻挑战，包括石油和天然气工业、海洋基础设施和水处理厂，因为微生物活动会显著加速金属降解。 MIC 是由细菌、古细菌和真菌在金属上形成生物膜引起的，它们会引发局部电化学反应，从而导致腐蚀。本文重点关注硫酸盐还原菌（SRB）、铁氧化细菌（IOB）、产甲烷菌等关键微生物，以及支持微生物生长和加速腐蚀的环境因素，包括氧气、营养物、pH值、温度和盐度。此外，还评估了各种 MIC 检测方法，例如微生物分析、电化学阻抗谱 (EIS)、无损检测和实时传感器。缓解策略包括耐腐蚀材料、抗菌涂层、杀菌剂和阴极保护，重点关注提供可持续解决方案的新兴技术，例如智能（自修复）涂层、纳米材料和生物电化学系统。对于更具成本效益和效率的智能涂层的开发、纳米材料的长期环境影响以及生物电化学系统在各种条件下的有效性的优化，还必须进行进一步的研究。通过整合检测和缓解方法，工业界可以保护关键基础设施免受微生物腐蚀的长期影响，并显著降低微生物腐蚀损害的成本。关键词：硫酸盐还原菌（SRB）；生物科学；微生物腐蚀（MIC）；减轻腐蚀；电化学阻抗谱 (EIS) 摘要 微生物影响腐蚀 (MIC) 对石油和天然气行业、海洋基础设施和水处理设施等各个行业构成了重大挑战，因为微生物活动会显著加速金属降解。 MIC 是由细菌、古细菌和真菌引起的，它们在金属表面形成生物膜，引发局部电化学反应，从而导致腐蚀。本文重点关注硫酸盐还原菌（SRB）、铁氧化细菌（IOB）、产甲烷菌等关键微生物，以及支持微生物生长和加剧腐蚀的环境因素，包括氧气、营养物、pH值、温度和盐度。此外，还评估了各种 MIC 检测方法，包括微生物分析、电化学阻抗谱 (EIS)、无损检测和实时传感器。缓解策略包括耐腐蚀材料、抗菌涂层、杀菌剂和阴极保护，重点关注自修复涂层、纳米材料和生物电化学系统等提供可持续解决方案的新兴技术。进一步的研究对于开发更具成本效益和效率的自修复涂层、了解纳米材料的长期环境影响以及优化生物电化学系统以在不同条件下发挥作用至关重要。通过整合检测和缓解方法，行业可以保护关键基础设施免受 MIC 的长期影响，并显著降低与 MIC 相关故障相关的成本。
人工智能在进攻和防御中的应用 -
引言 数字业务或电子商务已经产生了一个具有先进功能和安全复杂性的新型生态系统。在这个新的生态系统中，公司应该在网络安全 (CS) 框架和网络攻击风险之间取得平衡，以确保当前和未来的安全。近年来，人工智能 (AI) 技术已成为跨学科和领域改进实践的重要策略 (1)。CS 领域也不例外。面向 AI 的技术提供了更好的网络防御应用程序，并协助对手增强攻击方法。网络犯罪分子也意识到了创新的前景，并经常将高级方法用于恶意目的 (1)。CS 需要采用防御策略来防止任何未经授权的计算资源、程序、网络访问、破坏或更改。在进攻方面，网络犯罪分子使用人工智能来增强其攻击的复杂性和能力。而在防御方面，公司使用基于 AI 的防御系统和策略，这些系统和策略高效、灵活且强大，可以自动识别威胁并采用最佳缓解方法 (1)。机器语言（ML）被认为是当前和未来 CS 的基于 AI 的战略，因为它具有发现模式、提取数据和得出推论的能力。
使用TOF-SIM和XPS
对于快速，方便的操作以及原油和天然气的大量运输量，管道是对石油和天然气持续需求的经济关键答案[1]。管道通常是由于其良好的机械性能和低成本而从碳钢中产生的[2,3]。然而，众所周知，碳钢在侵略性环境中遭受了高腐蚀风险，这使得内管道腐蚀成为一个具有挑战性的问题，并可能导致巨大的经济损失和安全问题[1,4]。在可用的缓解方法中，使用腐蚀抑制剂是减慢内部管道腐蚀速率的最具成本效益和方便的方法[5]。有机抑制剂通过形成一个吸附的层来保护金属底物，该层可以阻碍水分子和其他腐蚀性物种进入表面的通道[6]。抑制有效性取决于抑制剂 /表面系统形成粘附和连续层的能力。极性功能性头组和抑制剂分子尾巴之间的分子间相互作用起着至关重要的作用[7,8]。基于表面和抑制剂之间的相互作用强度，抑制剂化合物已被描述为被物质化或化学吸附[9]。物理吸附描述了带电底物/抑制剂分子之间的弱电静态相互作用，为
推广负排放技术的案例
摘要 要在本世纪中叶实现净零排放，通过负排放技术 (NET) 去除大气中的二氧化碳将发挥不可或缺的作用。随着可再生能源技术 (RET) 的引入和推广，一种清洁技术已经面临与 NET 类似的障碍——前期成本高、竞争力有限和公众认知度低。本文将 NET 政策建议与从 RET 支持中得到的经验教训进行了比较。对于 NET，由于其尚处于起步阶段，使用研发支持进行创新是明确的，然而，无论 NET 是作为替代缓解策略、过渡技术还是最后手段使用，需求拉动工具都不同。作为一种替代缓解方法，通过将 NET 整合到排放交易系统中的市场化方法是适用的，因为与减排相比，使用 NET 没有额外的环境效益。使用 NET 作为过渡技术需要限制对 NET 的需求，以控制 NET 的数量，甚至可能控制其类型。这可以通过强制或拍卖来实现。作为最后的手段，通过 NET 进行清除需要政府的大力参与，因为排放清除构成了纯公共物品。这需要公共采购甚至国家主导的 NET 运营。
染色电池系统 - 快速安装指南
熟练的人员识别此手册，此处所述的任务和程序仅旨在由熟练的工人使用。熟练的工人被定义为具有以下所有技能和支出的训练有素且合格的电工或安装人员：•了解网格系统的功能原理和操作。•了解与安装和使用电气设备以及可接受的缓解方法相关的危险和风险。•了解电气设备的安装。•了解本手册以及所有安全预防措施和最佳发言权的知识。•请注意，这仅是快速参考指南。这是安装电池HV的缩短帮助，并且无法替代原始安装手册。原始安装手册必须在安装前完全读取和理解。请下载并在此网站上查看安装手册：www.eft-systems.de（下载）•为了确保电池盒的正常操作，请确保根据本文档将固件更新为最新版本并在电池盒网页上完成配置。•安装之前必须关闭系统开关。•如果系统不起作用，请确保系统开关已关闭，并且最好在一周内再次修复它，避免过度释放或其他问题发生。•除非安装，否则请不要在存储或处理电池时堆叠无防护包装的电池。
具有机器学习噪声缓解的非平面图大规模量子近似优化
量子计算机的尺寸和质量正在提高，但噪声仍然很大。误差缓解扩展了噪声设备可以有意义地执行的量子电路的大小。然而，最先进的误差缓解方法很难实现，超导量子比特设备中有限的量子比特连接将大多数应用限制在硬件的原生拓扑中。在这里，我们展示了一种基于机器学习的误差缓解技术，该技术在非平面随机正则图上具有多达 40 个节点的量子近似优化算法 (QAOA)。我们使用具有仔细的决策变量到量子比特映射的交换网络和前馈神经网络来优化多达 40 个量子比特的深度二 QAOA。我们观察到最大图的有意义的参数优化，这需要运行具有 958 个双量子比特门的量子电路。我们的论文强调了在量子近似优化中缓解样本而不仅仅是期望值的必要性。这些结果是朝着在经典模拟无法实现的规模上执行量子近似优化迈出的一步。达到这样的系统规模是正确理解 QAOA 等启发式算法的真正潜力的关键。