锂离子电池因其高能量密度、低成本和长寿命而被广泛应用于电子设备中[1]。作为电池管理系统的一项重要功能,剩余使用寿命预测可以提前提供可能的故障时间,以便进行诊断和预测,并有助于电池单元和系统的制造和运行。同时,这也是一项具有挑战性的任务,因为电池的容量衰减是一个受内部物理和操作条件影响的复杂非线性过程。有许多关于电池剩余使用寿命预测的优秀研究工作,其中基于模型的方法和数据驱动方法是两个主要分支。基于模型的方法建立数学模型或半经验模型来捕捉内部过程、操作条件和电池容量衰减之间的关系。基于第一性原理的
摘要:量子系统与环境之间不必要的相互作用会引起退相干,从而导致量子相干性的降低。具体来说,对于纠缠态,退相干会导致纠缠和贝尔非局域性的丧失,称为纠缠猝死(ESD)和贝尔非局域性猝死(BNSD)。本文,我们从理论上研究了在三种退相干、振幅衰减、相位衰减和退极化条件下二分纠缠态的纠缠和贝尔非局域性。我们的结果给出了不丧失纠缠和贝尔非局域性的退相干强度的界限。此外,我们发现两个有趣的特点。一是,如果一个纠缠量子比特受到除退极化之外足够小的退相干强度的影响,则即使另一个量子比特受到较大强度的退相干影响,纠缠仍可存活。第二个是,当特定形式的纠缠态处于振幅衰减状态时,贝尔非局域性会表现出与每个量子比特上的退相干强度不对称的行为。我们的工作为二分纠缠态提供了有关 ESD 和 BNSD 的全面信息,这将有助于在存在退相干的情况下实现量子信息处理。
心肌 SW 可由强超声脉冲(声辐射力 [ARF])外部诱发,也可由机械事件(例如二尖瓣关闭 [MVC])自然诱发。然后,它们以与 MS 直接相关的速度在心肌中传播。11 ARF 诱发的波具有高频率内容和低幅度,并且衰减迅速,这使得即使在有回声的儿科人群中也难以检测和估计其速度。自然波具有较低的频率内容和较高的幅度,并且在传播过程中衰减较少。这提高了 SW 检测的可行性和波速估计的准确性。11、13、14 然而,自然波测量的时间仅限于瓣膜关闭事件(即相应等容间隔的开始)。12、15
弥漫性相关光谱(DC)是一种光学成像方法,可无创,连续地测量血流。它通过测量从组织中恢复的扩散光的斑点强度波动的时间自相关功能来量化血流指数。1 - 4组织动力学的变化导致时间自相关函数的衰减时间的变化。因此,DC可用于检测由神经活动引起的组织动力学。衰减时间的变化通常仅归因于脑血流的变化(CBF)。5,6 CBF的峰通常在神经元激活的开始时通常在几秒钟的时间延迟时发生,这是缓慢且不可行的,对于在诸如大脑 - 计算机接口等应用中的大脑激活中实时概念。
基于弱测量和量子测量反转(WMR)的量子技术,我们提出了一种保护纠缠的两量子比特纯态免受四种典型的带记忆量子噪声信道影响的方案,即 。e 。,振幅衰减通道,相位衰减通道,比特翻转通道和去极化通道。对于给定的初始状态 | ψ ⟩ = a | 00 ⟩ + d | 11 ⟩ ,发现 WMR 操作确实有助于保护纠缠免受上述四种带记忆量子信道的影响,并且系数 a 较小时 WMR 方案的保护效果更好。对于另一初始状态 | φ ⟩ = b | 01 ⟩ + c | 10⟩,无论系数b是多少,保护方案的效果都是一样的,并且WMR操作可以保护有记忆的振幅衰减信道中的纠缠。此外,无记忆的量子噪声信道中的纠缠保护效果比有记忆信道的结果更好。对于|ψ⟩或|φ⟩,我们还发现记忆参数对抑制纠缠猝死有显著作用,初始纠缠可以被大幅度放大。另一个更重要的结果是,通过计算和讨论,找到了并发性、记忆参数、弱测量强度和量子测量反转强度之间的关系。这为系统在噪声信道中保持最大纠缠提供了有力的基础。
大血管血管炎(LVV)是涉及主动脉和主要分支的血管炎,包括两种主要亚型,巨细胞动脉炎(GCA)和Takayasu的动脉炎(TAK)[1]。慢性炎症激活可能会导致涉及动脉的进行性血管病理和形态学变化,包括狭窄,闭塞,扩张,动脉瘤形成和破裂,导致相应的器官损伤,严重的并发症,甚至死亡[2,3]。到目前为止,糖皮质激素仍然是GCA和TAK [1]的第一道治疗方法。但是,糖皮质激素的累积或大剂量使用不可避免地会对患者产生不利影响。 同时,许多LVV患者在葡萄糖Coid逐步逐渐缩小过程中遇到疾病复发[4,5]。 ,可以有助于减少糖皮质激素治疗LVV患者的剂量,并在糖皮质激素衰减期间保持疾病控制。但是,糖皮质激素的累积或大剂量使用不可避免地会对患者产生不利影响。同时,许多LVV患者在葡萄糖Coid逐步逐渐缩小过程中遇到疾病复发[4,5]。,可以有助于减少糖皮质激素治疗LVV患者的剂量,并在糖皮质激素衰减期间保持疾病控制。,可以有助于减少糖皮质激素治疗LVV患者的剂量,并在糖皮质激素衰减期间保持疾病控制。
在给定的真空中,boltzmann脑成核速率γbb I与该真空γi的总衰减速率的比率大致给出。这里γbb i是玻尔兹曼大脑的速度
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性,例如声音(SOS)和声学衰减,或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性(DEAC)。我们的定量光声断层扫描(QPAT)方法使用迭代完善的波场重建内部(IR-WRI)估算DEAC,该局部结合了乘数的交替方向方法,以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性,衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。