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World File Search System量子化学
结果编号Nov-Dec-20124
v 32177902工业重要性的无机材料v 42177925 d块元素，量子化学和光谱的化学性质v 42177926有机金属分析，生物实体有机化学，生物实体化学化学，多核氢碳和uv，IR V 32177912 Nananscale Interivation and v 3217912 nananscale interivation and他们化学生命科学V 42167901经济植物学和生物技术V 42167902细胞和分子生物学。v 42167904植物科学中的分析技术v 42167905生物信息学v 42167907研究方法学V 42177913生命分子v 32237911免疫学V 42237905应用动物学
Purdue流程安全与保证中心（P2SAC）概述
使用先进的计算工具对有机金属络合物的分解能进行了预测，并通过实验数据验证了。实验数据实验数据来自行业标准的DEKRA报告，提供了钯络合物和磷酸配体的数据。计算工具热化学强度理论（TCIT），带有热化学数据集的量子化学输入（例如G4数据）。用于计算形成和升华焓的气相热量。chetah（已许可ASTM），E基于Benson组刺激热力学特性。密度功能理论（DFT），用于几何优化和单点能量计算。挑战大型配体，如钯磷酸复合物。主要用ChemDraw建模的化合物，但使用Avagadro进行更复杂的结构
21世纪全球增长故事：
人工智能的前景更加广阔，人工智能可能会进一步加速绿色技术的发展。随着基础模型的不断进步，人工智能越来越被认为是下一代通用技术，它将推动通用智能的发展，加速临界点的到来，并推动突破性技术在各个经济领域的部署——例如核聚变和太阳能、量子化学、替代蛋白质设计等等。人工智能还将对数据分析、建模和预测以及提高生产流程和供应链的效率和生产力产生越来越强大的影响。这些应用已经用于应对气候变化，包括用于提高农业生产力和恢复力的作物分析（X，无日期）、气候变化与北极海冰消融之间复杂相互作用的分析（Dungate，2021）以及能源需求管理，其中人工智能对于改善需求预测至关重要。
高精度量子计算策略...
退相干和门误差严重限制了最先进的量子计算机的能力。这项工作引入了一种量子化学参考状态误差缓解 (REM) 策略，该策略可以直接在当前和近期的设备上实现。REM 可以与现有的缓解程序一起使用，同时只需要最少的后处理，并且只需要一次或不需要额外的测量。该方法与底层量子力学假设无关，并且专为变分量子特征值求解器 (VQE) 而设计。在超导量子硬件上证明了小分子 (H 2、HeH + 和 LiH) 基态能量计算精度提高了两个数量级。深度超过 1000 个两量子比特门的噪声电路的模拟用于论证该方法的可扩展性。
量子机器学习的全面回顾
量子机器学习代表了当代物理学和计算机科学研究中一个非常有前途的领域，其深远影响涵盖量子化学[108]、人工智能[89]，甚至高能物理[7]。尽管如此，它仍处于发展的初级阶段。这一点从量子机器学习缺乏精确定义就可以看出来。一些人将其描述为量子计算和机器学习的融合，其中机器学习算法在量子设备上执行。简单地说，它可以被认为是经典机器学习的量子对应物。近年来，以 ChatGPT 等技术为代表的人工智能已经成为日常生活中不可或缺的一部分。未来，我们将在更广泛的应用中利用人工智能，包括医疗诊断、教育和辅助科学研究，这是完全合理的。人工智能的大部分成功
量子芯片上的虚时间传播
虚时间演化是寻找量子多体系统基态的重要技术，也是在量子化学、凝聚态和核物理中得到广泛应用的多种数值方法的核心。我们提出了一种在量子计算机上实现虚时间传播的算法。我们的算法是在将算法高效编码到优化门的背景下设计的，利用量子设备的基本特性，在扩展的希尔伯特空间中进行幺正运算。然而，我们证明，对于简单的问题，它也可以成功地应用于标准数字量子机。这项工作为将基于虚时间传播的量子多体方法移植到近期的量子设备奠定了基础，使未来能够对一大类微观系统的基态进行量子模拟。
物理学中的人工智能和机器学习
Jane Kim（密歇根州立大学）、Julie Butler（密歇根州立大学）、Patrick Cook（密歇根州立大学）、Danny Jammooa（密歇根州立大学）、Daniel Bazin（密歇根州立大学）、Dean Lee（密歇根州立大学）、Witek Nazarewicz（密歇根州立大学）、Michelle Kuchera（戴维森学院)、Even Nordhagen（UiO）、Robert Solli（UiO，Expert Analytics）、Bryce Fore（ANL）、Alessandro Lovato（ANL）、Stefano Gandolfi（LANL）、Francesco Pederiva（UniTN）和 Giuseppe Carleo（EPFL）。Niyaz Beysengulov 和 Johannes Pollanen (实验，MSU)； Zachary Stewart、Jared Weidman 和 Angela Wilson（量子化学，MSU）Jonas Flaten、Oskar Leinonen、Øyvind Sigmundson Schøyen、Stian Dysthe Bilek 和 Håkon Emil Kristiansen（UiO）。Marianne Bathen 和 Lasse Vines（实验（UiO）。对我遗漏的部分表示歉意。
固态化学
Ashok Kumar Jha博士是印度比哈尔邦Bhagalpur的T. M. Bhagalpur大学化学系的副教授。JHA博士迄今为止拥有出色的学术生涯。他组织了由新德里大学赠款委员会（UCG）赞助的国际和国家研讨会和网络研讨会；新德里科学与工业研究委员会；比哈尔科学技术委员会；国家农业和农村发展银行；和其他机构。他在印度和国外进行了许多邀请的演讲。JHA博士拥有36年的教学和研究经验。 他的兴趣反映在他在动力学，协调和砷和重金属的各种国家和国际期刊上发表的许多论文。 他有九本书值得称赞。 他已经完成了由UGC赞助的两个研究项目，并一直在研究砷和重金属污染及其去除问题。 他在研究生课程中教固态化学和量子化学。 JHA博士是几个学术社会的成员，也是许多期刊的编辑团队的成员。 他目前是印度化学学会的加尔各答副主席。 他还出版了一年一度的日记Jalchintan。JHA博士拥有36年的教学和研究经验。他的兴趣反映在他在动力学，协调和砷和重金属的各种国家和国际期刊上发表的许多论文。他有九本书值得称赞。他已经完成了由UGC赞助的两个研究项目，并一直在研究砷和重金属污染及其去除问题。他在研究生课程中教固态化学和量子化学。JHA博士是几个学术社会的成员，也是许多期刊的编辑团队的成员。 他目前是印度化学学会的加尔各答副主席。 他还出版了一年一度的日记Jalchintan。JHA博士是几个学术社会的成员，也是许多期刊的编辑团队的成员。他目前是印度化学学会的加尔各答副主席。他还出版了一年一度的日记Jalchintan。