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World File Search System能量的
收集热涨落能量的分子自旋电子引擎中的量子优势
经典发动机将热量从热源转移到冷源，方法是使用工作物质 (WS) 将热量依次与每个热源接触。这种热的上游流动在热力学上增加了发动机的熵。在此过程中，自然会限制发动机的最大效率，该效率不能超过由两个热源的温度比决定的理想值。卡诺于 1824 年证明了这一极限，体现了热力学第二定律。量子发动机可以通过重新调整其基本概念来超越这一限制。理论 [1–4] 和实验 [3,5–7] 都表明，可以从量子系统中获取额外的工作能力，称为“能效”。理论上，这些发动机的运行可以分为“冲程”，以模仿自然界的最小作用原理。[3] 冲程的作用以其持续时间和速率为特征
从零中提取能量的理论装置...
该模拟器使用磁场和激光配置来创建类似事件的视界，为模拟黑洞附近的量子隧穿创造条件。该装置希望在实验室环境中展示霍金辐射。量子场操纵器由超导量子比特和纠缠发生器组成。它创建并维持与 ZPE 场相互作用的纠缠态。超导电路（例如量子计算机中使用的电路，例如 transmon 量子比特）用于维持相干性并促进纠缠。具有纠错和稳定机制的量子计算机处理量子态，从而能够有效地从 ZPE 中提取能量。纠错码（例如表面码）用于保护量子信息免受退相干的影响。
具有再生能量的固定优先实时系统的动态功率管理
能耗是实时嵌入式系统的关键问题。通常，嵌入式设备应采用实时行为，因为任务即应用程序必须在截止日期之前完成其执行。大多数设备（例如传感器节点）在截止日期时不允许任何失败。据说他们是艰难的实时。因此，必须为这些嵌入式系统提供特定的实时操作系统，即使能量限制，也可以保证执行所有任务的可预测行为。首先，确定一组任务是否可以满足其时序要求很重要。最常见的想法是计算每个任务的最差响应时间，并将其与其截止日期进行比较。如果是这样，其次，调度算法应指示如何安排任务。经典的实时调度算法是在线，优先，优先级驱动和非闲置的（也称为工作）。他们根据准备处理的任务列表在频道上做出决定，但忽略将来会到达的任务。任务是根据优先驱动的策略安排的，即，最高优先级执行的现成任务，如果至少一个任务待执行，则处理器永远不会ives。在过去的50年中，已经开发了各种调度算法，以提高受时间限制的系统性能。其中之一是速率单调（RM）。另一个是最早的截止日期（EDF）[1]。尽管RM和EDF
苏格兰潮汐流能量的经济评论
•开发软基础设施，例如准备具有相关技能和培训的工人管道。这可能包括从石油和天然气部门过渡的人。•与其他成立的离岸领域（包括海上风能）的供应链和基础设施合作的机会。•建立坚硬的基础设施，例如港口，港口和国家电网功能。最后，苏格兰应利用其良好的企业和创新支持组织的丰富经验，以完成持续设备开发和国内供应链能力现代化的复杂任务。如果成功的话，苏格兰准备成为领导成功发展和部署创新的潮汐溪流设备和农场的代名词。
液态氙平均电子激发能量的测量
摘要 使用液态氙作为靶材的探测器被广泛应用于稀有事件搜索。关于相互作用粒子的结论依赖于对沉积能量的精确重建，而这需要借助放射源对探测器的能量标度进行校准。然而，微观校准，即将激发量子数转换为沉积能量，也需要充分了解在液态氙中产生单个闪烁光子或电离电子所需的能量。这些激发量子的总和与靶材中沉积的能量成正比。比例常数是平均激发能量，通常称为 W 值。在这里，我们展示了在带有混合（光电倍增管和硅光电倍增管）光电传感器配置的小型双相氙时间投影室中通过电子反冲相互作用对 W 值进行测量的方法。我们的结果基于在 O (1 − 10 keV) 处使用内部 37 Ar 和 83m Kr 源以及单电子事件进行的校准。我们得到的值为 W = 11 . 5 + 0 . 2 − 0 . 3 ( syst .) eV，统计不确定性可忽略不计，低于之前在这些能量下测量的值。如果得到进一步证实，我们的结果将与模拟液态氙探测器对粒子相互作用的绝对响应相关。
通过高温原始技术SBIR/STTR（SUPERHOT SBIR/STTR）刺激岩石中充足的能量的利用率
部署先进的能源技术。” ARPA-E根据《美国法典》第42章的授权法规发出了此通知书（NOFO）§16538。NOFO以及根据本国国际福技委员会制定的任何合作协议或赠款均受2 C.F.R.的约束。第200部分补充了2 C.F.R.第910部分。arpa-e为解决该部门的能源和环境任务的变革性科学和技术解决方案提供了研究和开发。该机构专注于在定义的一段时间内进行适度投资可以有意义提高的技术，以催化从科学发现到早期阶段技术的翻译。有关ARPA-E的最新新闻和信息，其程序和当前支持的研究项目，请参见：http：//arpa-e.energy.gov/。ARPA-E资金转型研究。现有的能源技术通常在既定的“学习曲线”上进行进展，其中对技术和规模经济进行了改进，这些技术随着制造和分销的发展而逐步发展为成本/绩效指标的改善。这种技术的持续改进对于增加的商业部署至关重要，并且适当地是私营部门或DOE内应用技术办事处的重点。相比之下，ARPA-E支持有可能创建新的学习曲线的变革性研究。ARPA-E技术项目通常从成本/绩效估计开始，远高于现有技术的水平。鉴于这些项目固有的高风险，许多人将无法进步，但是有些人可能会成功通过预计的成本/绩效指标生成新的学习曲线，该曲线明显优于现有技术。ARPA-E将仅针对重要的
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
基于潜在空间能量的持续学习模型
摘要 — 持续学习已成为许多实际应用（例如在线新闻摘要和产品分类）中必不可少的部分。主要挑战被称为灾难性遗忘，即模型在接受新任务训练时无意中丢弃先前学习的知识的现象。现有的解决方案包括存储以前类别的样本、在微调过程中规范参数或为每个任务分配不同的模型参数。这项工作中提出的解决方案 LSEBMCL（基于潜在空间能量的持续学习模型）是使用基于能量的模型 (EBM) 来防止灾难性遗忘，方法是在对新任务进行训练时从先前的任务中采样数据点。EBM 是一种将能量值与每个输入数据点相关联的机器学习模型。所提出的方法使用 EBM 层作为 NLP 任务持续学习框架中的外部生成器。该研究证明了 EBM 在 NLP 任务中的有效性，在所有实验中都取得了最先进的结果。索引词——持续学习、基于能量的模型、灾难性遗忘、问答、语言生成
带有光伏能量的浅地热的第五代（5GDHC）的城市热和冷网络 div>
分散生产传统网络是集中的，并且许多能量循环实际上从未使用过。 div>5GDHC是“基于需求的”，也就是说，它们仅在需求时才开始产生和循环能量。 div>能量不会浪费：它仅发生在何时何地发生。 div>
用基于能量的模型学习物理世界
学习使用生成先验模拟物理从稀疏传感器数据预测由偏微分方程 (PDE) 控制的流体系统是计算物理学中的一项重大挑战。PDE 是模拟各种物理现象的基础，但它们的解析解往往难以解决，尤其是在复杂的现实场景中，例如由 Navier-Stokes 方程描述的湍流。这些挑战因从稀疏或嘈杂的观测中重建高维解的难度而加剧。自 2023 年以来，我一直专注于通过将 AI 技术集成到 PDE 求解中来应对这一挑战，特别是利用扩散模型作为适合 PDE 性质并能够学习物理分布模式的强大生成模型。扩散模型在模拟流体动力学固有的随机过程方面表现出色，这使得它们特别适合捕捉湍流的混沌行为。它们能够通过基于能量的建模学习迭代 PDE 先验，这使它们即使在数据有限的情况下也能近似复杂的 PDE 解。通过应用物理信息约束，扩散模型可以迭代地解决逆问题，同时确保其逐渐收敛的解遵循物理定律，从而弥合传统 PDE 求解与现代科学 AI 方法之间的差距。这种方法不仅可以在涉及湍流或噪声数据的场景中做出准确而稳健的预测，而且还凸显了 AI 在推进对 PDE 治理系统的科学理解方面的潜力。作为项目负责人，我开发了一个使用物理信息引导采样的框架，该框架结合了观测损失和 PDE 函数损失来强制执行物理约束，从而能够重建静态 PDE 的材料属性（系数）和流动属性（解）。对于动态 PDE，即使观测非常稀疏，该框架也可以重建关键时间步骤（例如初始状态和最终状态）的流动属性。通过对各种类型的 PDE 进行大量实验，我证明了 DiffusionPDE 具有几个优点：1）它可以同时解决解（或最终状态）预测和参数（或初始状态）估计任务，2）即使使用非常有限的（≈ 3％）观测，它也能准确地恢复缺失数据，这对于实际应用至关重要，3）它展示了使用单一生成模型有效解决复杂数学方程的潜力。我的第一作者作品 [ 1 ] 被接受在 ICML 2024 的 AI for Science 研讨会上进行口头报告。在此基础上，我通过将我们的引导采样方法与无分类器引导（CFG）进行比较，进一步评估了该方法的性能。我们的结果表明，引导采样优于 CFG，因为它更直接地应用物理约束。该研究[2]已被 NeurIPS 2024 接受。