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World File Search System能量值
量子退火器的多量子比特校正
我们提出了多量子比特校正 (MQC) 作为量子退火器的一种新型后处理方法，该方法将开放系统中的演化视为吉布斯采样器，并将一组激发态简化为具有较低能量值的新合成态。从给定 (Ising) 哈密顿量的基态采样后，MQC 比较激发态对以识别虚拟隧道（即一组同时改变其状态的量子比特可以产生具有较低能量值的新状态），并依次收敛到基态。使用 D-Wave 2000Q 量子退火器的实验结果表明，与量子退火领域的最新硬件/软件进步（例如自旋反转变换、经典后处理技术和连续测量之间增加的样本间延迟）相比，MQC 可以找到能量值明显较低的样本并提高结果的可重复性。
报告名称：智利新酒类标签法将于 7 月 7 日生效
2022 年 7 月 7 日，智利内政部发布第 98 号法令，制定了有关酒精饮料商业化和广告的新规则。根据该法令，酒精饮料是指酒精含量等于或大于 0.5% 体积的饮料。法律规定必须使用有关酒精影响的警告标志，以及描述饮酒风险和后果的图例。该法规针对高风险人群，例如孕妇、司机和未成年人。该法规还要求在饮料上注明能量值，以每 100 毫升产品所含的卡路里表示。2023 年 10 月，卫生部发布了一份图形、标准警告标签和能量值手册，为标签提供说明。新的描述包括警告标志，提醒人们不要在开车时、怀孕时或未满 18 岁时饮酒。
量子退火器的量子后误差校正
我们提出了一种通用的量子后误差校正技术，用于量子退火，称为多Qubit校正（MQC），该技术将开放系统中的演变视为GIBS采样器，并将一组（第一个）激发态降低到具有较低能量值的新合成状态。从给定（ISING）哈密顿量的基态取样后，MQC比较了激发状态对以识别虚拟隧道的对，即一组Qubits，这些Qubits可以同时改变其状态，从而导致具有较低能量的新状态，并依次将其收敛到地面状态。使用D-Wave 2000Q量子退火器的实验结果表明，与最近的硬件/软件在量子退火领域（例如反向量子退火，增加样本间延迟，以及类型的前延迟，以及后期的预/后处理方法）相比，MQC发现具有明显较低的能量值并提高结果可重复性的样品。
NICA 对撞机透明自旋模式下质子和氘束极化运动学
TS 模式也可以不采用蛇形线来表示对应于整数自旋共振 γG = k 的离散能量值。这里 γ 是相对论因子，G 是旋磁比的异常部分。对于质子，这样的能量值数量为 25，能量步长为 0.523 GeV。对于氘核，只有一个点，总能量为 13.1 GeV。在理想的对撞机晶格中，自旋运动会退化：任何轨道位置的任何自旋方向都会在每次粒子转动时重复。这意味着 TS 模式下的自旋调谐为零，粒子处于 TS 共振状态。在这种情况下，自旋运动对磁场的微小扰动高度敏感，这些扰动与晶格缺陷以及回旋加速器和同步加速器粒子的振荡有关。在实际情况下，自旋简并被消除，因为极化沿着由对撞机晶格缺陷决定的未知方向变得稳定。极化控制由自旋导航器提供，自旋导航器是基于弱螺线管的设备，可在 SPD 相互作用点设置所需的极化方向。导航器对自旋的影响应大大超过小扰动场的影响 [4]。TS 模式下的极化控制方案如图 3 所示。两个对称放置在 SPD 周围的自旋导航器用于稳定 SPD 垂直平面上所需的极化方向（Ψ 是极化和粒子速度矢量之间的角度）[3]。
减少OPEX：从老化和过时的仪器过渡到卫星数据
为了快速识别ReNwables，Baywa R.E.等公司的PV设备故障的远程操作控制中心（ROCC）地图从现场安装的SCADA设备的PV系统能量输出，以实时估算预期的PV生产。预期的PV生产代表了系统的能量输出，假设没有设备故障，则针对当前的太阳辐照度和天气状况进行了调整。预期的能量值用作排除天气或与云相关的条件排除系统生产低的原因。这种预期的，天气调整的能源是在一个小时的基础上实时计算的，使ROCC团队能够识别和解决设备故障导致长时间的生产损失事件。
增强脑肿瘤检测和分类并降低复杂性
摘要：在本研究中，我们提出了一种用于检测和分类脑肿瘤的新型增强型深度学习方法，即降低复杂度空间融合 CNN (RCSF-CNN) 方法。该方法集成了复杂度特征提取，从而提高了脑肿瘤图片特征提取的质量。为了捕获关键的检测属性，提取了图像变量，例如平均值、标准差、熵、方差、平滑度、能量、对比度和相关性。然后，RCSF-CNN 使用这些属性来检测和分类脑癌。当与离散正交斯托克韦尔变换 (DOST) 配对作为中间阶段时，所提出的方法说明了增强型深度学习方法在脑癌识别中的有效性和优越性。研究是通过 Kaggle 使用 BRATS 数据集进行的，网络在 32 个样本上进行训练，并评估了 5 个样本图片的特征。RCSF-CNN 以其高效的架构脱颖而出，其中包括空间融合以及关键的规范化步骤。类激活映射 (CAM) 的加入提高了透明度和可解释性，突出了模型的创新性。MATLAB 仿真工具用于实现，并在自由源脑肿瘤图像分割基准 (BRATS) 数据集上进行了实验研究。脑肿瘤识别的结果显示熵值为 0.008、能量值为 0.8155、对比度值为 0.354。这些熵、对比度和能量值对于脑肿瘤的检测至关重要。此外，在准确度、特异性和灵敏度方面，新技术在脑肿瘤检测中胜过早期的方法，例如传统 CNN、具有修改后的局部二元模式的深度学习和 ML 算法（例如 SVM）。实现的准确度为 98.99%，表明总正确分类水平很高。99.76% 的特异性说明了该方法能够正确识别非肿瘤区域，而 98.43% 的灵敏度则证明了其能够正确检测癌症位置。
电路操作：重复的临界能量
摘要 - 先前的研究表明，只要SC期间消散的能量略低于给定阈值（所谓的临界能量），SI设备可以维持大量的短路（SC）事件。在本文中，我们表明，对于SIC MOSFET来说，这不一定是正确的，这只能承受一些此类SC事件。对重复性短路事件的这种低鲁棒性与氧化物中累积的载体注入和泄漏电流导致的栅极降解有关。为了确保在大量SC事件上进行安全操作，我们引入了一个新参数：“重复的临界能量”，该参数对应于SC能量足够低，以避免温度过高，以限制SC事件期间的瞬态门泄漏电流。在此重复的SC能量值之下，SIC设备能够维持大量SC事件（超过1000）。1。简介
量子点的数值模拟
简要概述了量子点及其应用。这些伪原子或人造原子提供了广泛的实际应用，因为它们的尺寸、形状和组成都是可调的。对其光学、热学、电子学和传输特性进行理论研究的基本要素是能谱，这可以通过数值方法获得。最简单、最可靠的方法之一是基于有限差分方法的方法。提到了该方法的基本方法。针对不同点尺寸的球形和立方体空间限制，给出了单电子 GaAs 和 InAs 量子点能级的一些结果。发现形状的影响与量子点的半导体材料类型无关。与球形限制相比，立方体限制中的能级更高，这可以解释为由于更高的表面与体积比。此外，还发现 InAs QD 的能量值高于 GaAs QD，这是由于两种不同材料中电子的有效质量不同。关键词：量子点；数值模拟；有限差分方法
碳基锂电池的功率和能量优化...
摘要 目前锂离子电池仍采用石墨电极，石墨是一种天然的非金属矿物资源，作为可持续的计划，研究基于生物质电极制造锂离子电池有着商业发展的前景。本研究以空心菜（Ipomoea Aquatica）的碳茎作为电池的电极，采用水热法和热解法将空心菜加工成纳米碳，本研究通过研磨法制备的纳米碳颗粒大小为200目。采用浓度为50%的LiCl/Li2SO4电解液介质、聚氨酯/聚丙烯酸酯粘合剂、三乙胺/非乳化剂进行变量优化，制成的电池类型为8×12 cm的袋式电池。以空心菜为原料、加入 LiCl 电解质介质、聚氨酯粘合剂和三乙胺乳液制成的碳基锂离子电池产生的功率和能量值最高，分别为 5.404 W 和 4.511 W·h。