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纠缠辅助量子 Reed-Muller 张量积码
稳定器框架的性质要求稳定器之间能够相互交换，从而强制类似的经典加法码满足对偶包含约束。Calderbank、Shor 和 Steane (CSS) 进一步提出了一种从两个满足对偶包含约束的经典码构造量子码（也称为 CSS 码）的方法 [3][4]。由于 CSS 码的性质取决于相应的已充分研究的经典码，因此 CSS 码的分析很简单。Brun 等人通过引入在发射机和接收机之间利用预共享纠缠态的概念，进一步从不满足对偶包含约束的经典码构造量子码（也称为纠缠辅助 (EA) 码）[5]。假设纠缠态的接收端量子比特是无噪声的。 EA 码的构造依赖于从一组非交换算子构造阿贝尔群。此类码可提供比无辅助情况更好的纠错能力，对 EA 通信很有用。EA CSS 码由两个不满足对偶包含准则的经典码构造而成 [6] [7]。在多年来研究的各种经典码中，Reed-Muller (RM) 码已用于卫星和深空通信，而极化码（RM 码的泛化）则用于 5G 标准的控制信道 [8]。它们的代数性质使它们不仅可局部测试，而且可局部解码和列表解码 [9] [10]。RM 码具有软判决解码器，可利用软信息获得更好的性能。 [11] 经典 RM 码和量子 RM 码分别可以达到经典和量子擦除信道的容量 [12] [13]。二进制
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整合人工智能（AI），物联网（IoT）和机器学习（ML）技术纳入燃料电池系统，为各个部门提供了许多好处，应用和机会。本章探讨了燃料电池整合中AI，IoT和ML的协同潜力，概述了它们的优势，应用，挑战和潜在的解决方案。通过利用AI进行预处理维护，通过IoT传感器优化操作条件，并采用ML算法来提高效率，燃料电池系统可以实现更高的性能和可靠性。现实世界中的案例研究和示例表明，在运输，能源生产和制造等领域的成功整合。此外，本章讨论了未来的前景，包括数据分析，系统优化和可伸缩性方面的进步，以及与AI，IoT和ML一起推动燃料电池技术集成的创新。
车顶上的辐照度和温度均匀性
在运输领域，电池和插电式混合动力汽车被全球采用，以减轻二氧化碳排放的方法。与此相一致，全球许多国家和政策机构提出了车辆排放目标，并在不久的将来采用和使用电动汽车的目标。需要对运输的广泛电气化，PV产生的电力和其他可再生能源，以利用EV的采用量为更重要的CO2降低。PV发电的分布性质为电池电动汽车充电提供了新的机会。电动汽车低碳充电的选项包括从现有的电网网络充电使用PV或其他可持续电源，从当地PV发电的专用充电点充电，或直接和独立地使用车载PV（PV供电车辆）。为了促进减少运输部门的二氧化碳排放并增强PV市场的扩展，IEA PVPS任务17的目的是阐明PV利用在运输中的潜力，并建议如何实现这些概念。任务17的范围包括各种PV驱动的车辆，例如乘用车，轻型商用车，重型车辆和其他车辆，以及用于电气系统和基础设施的PV应用，例如使用PV，电池和其他电力管理系统充电基础设施。在这些选项中，本报告专注于PV供电的车辆，并具有载板集成的PV Systems（VIPV）。这是本报告的主题。可以将VIPV系统描述为PV表面之间的组合，该组合集成在汽车主体，特定的电子系统和板上能源管理系统（EMS）之间，该系统与PV Energy的存储元件有关。在大多数情况下，PV元件的主要特征是标准辐照度（1000 W/m²，AM1.5 @25°C）下的峰值功率（WP）。这是预测我们每年可以从太阳获得和使用的太阳能的关键参数。由于PV表面不是平坦的，而是在汽车太阳能屋顶上弯曲，因此不匹配以辐照度和细胞温度为单位。它由于模块表面上的光入角度不均匀而导致能量损失。