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CO2的电解矿化 对在线关注和对二氧化碳去除的积极情感 新型的甲基转移酶G9a抑制剂通过NRF2/HO-1途径诱导多发性骨髓瘤的铁毒性 2D纳米结构的磁磁结构中的光学TAMM状态
天然岩石风化有可能将CO 2的大约10 5吉甘作为固体碳酸盐存储。1,2然而，将硅酸盐和CO 2转化为碳酸盐的转化速度很慢，导致每年仅0.13 Gigatons的矿化。1这里，我们演示了一个连续的流量电化学反应器，能够以惰性碳酸盐矿物质的形式捕获和永久存储CO 2。通过电解质产生H +和OH - 在由Ca 2+选择性膜分隔的腔室中，这种“风化电解油”可加速岩石风化的岩石，最多3个数量级。H+将硅酸盐分解为化学室中的反应性Ca 2+物种，而OH - 与CO 2和Ca 2+反应，在相邻的阴极室中形成Caco 3矿物。我们表明，风化电解仪能够衍生自烟气和空气的矿化CO 2，同时避免将CO 2与常规捕获单元隔离开来。
自适应控制的未来-Iris Publishers
这项研究提出了一个基于深度强化学习（DRL）的智能自适应控制框架。动态干扰场景下的比较实验表明，与传统的模型参考自适应控制（MRAC）相比，提出的框架将系统稳定时间降低了42％（*P*<0.01），并将控制精度提高1.8个数量级（RMSE：0.08 vs. 1.45）。通过将物理信息的神经网络（PINN）与元强化学习（Meta-RL）整合在一起，混合体系结构解决了常规方法的关键局限性，例如强大的模型依赖性和实时性能不足。在工业机器人臂轨迹跟踪和智能电网频率调节方案中得到验证，该方法的表现优于关键指标的传统方法（平均改进> 35％）。用于边缘计算的轻量级部署方案可在嵌入式设备上实现实时响应（<5ms），为复杂动态系统的智能控制提供了理论和技术基础。
CHAM在量子计算中的优化实现与分析
摘要：能够运行 Grover 搜索算法的量子计算机可能会削弱对称密钥加密和哈希函数的安全强度，该算法可将暴力攻击的复杂度降低一个平方根。最近，量子方法研究提出使用 Grover 搜索算法结合对称密钥加密和哈希函数的优化量子电路实现来分析潜在的量子攻击。分析对密码的量子攻击（即量子密码分析）并估计所需的量子资源与评估目标加密算法的后量子安全性有关。在本文中，我们重新审视了超轻量级密码 CHAM 分组密码的量子实现，重点是优化其密钥计划中的线性运算。我们通过应用新颖的优化分解技术将 CHAM 的线性方程优化为矩阵。使用改进的 CHAM 量子电路，我们估算了 Grover 密钥搜索的成本，并在进一步降低成本的情况下评估后量子安全强度。
激光增强电镀
使用图 1 所示的装置，对铜/二价铜离子镀层系统进行了广泛的研究，对增强机制有了一定的了解，这被认为是金沉积的基础。设计了特殊的阴极，将照射的镀层面积限制为直径几百微米的小点，或约等于激光束直径 (4)。将光束通过铂阳极上的开口射到阴极上，使用恒电位仪和三电极系统测量镀层电流与施加过电位的关系。结果发现，与没有激光照射时相比，当激光束照射到阴极时，镀层电流增加了 2 到 3 个数量级。相对于 SCE（饱和甘汞电极），在施加过电位从 0 到约 800 mV 的整个极化曲线上都观察到了增强。这些结果与早期使用差异很大的导热基底进行的实验相结合，得出了以下用于激光增强电沉积或蚀刻的热模型：（1）在低过电位下，增强是由于
使用自由能量优化的早期声音学习和对应匹配的大脑启发模型
我们提出了一个受皮层基底系统 (CX-BG) 启发的发展模型，用于婴儿的发声学习，并解决他们在听到具有不同音调和音高的陌生声音时面临的对应不匹配问题。该模型基于神经架构 INFERNO，代表循环神经网络的迭代自由能优化。自由能最小化用于快速探索、选择和学习要执行的最佳操作选择（例如声音产生），以便尽可能准确地重现和控制代表所需感知（例如声音类别）的脉冲序列。我们在本文中详细介绍了 CX-BG 系统，该系统负责在几毫秒的量级上将声音和运动原语因果联系起来。使用小型和大型音频数据库进行的两个实验展示了我们的神经架构在发声学习期间和与未听过的声音（不同性别和音调）进行声学匹配时检索音频原语的探索、泛化和抗噪能力。
超音速
过去 30 年来，太空用陀螺仪技术不断发展，并取得了显著成果，产品应用十分广泛。在欧洲，光纤陀螺仪 (FOG) 技术为卫星应用提供了最高性能，目前正在满足所有当前任务需求。陀螺仪领域的高性能部分由美国的半球形谐振陀螺仪 (HRG) 技术主导。在欧洲，这项技术也（但最近）在地面应用中实现了非常高的性能。新陀螺仪技术领域是一个充满活力的战略研究领域，由众多高精度海洋、陆地和航空应用引领。目前应用于角运动和线性运动传感的一项有前途的技术是原子干涉仪 (AI)，但尚未转化为产品。基于冷原子干涉 (CAI) 的陀螺仪已证明其性能指标比 FOG 产品高出约 2 个数量级。对于其他类型的用途，磁流体动力 (MHD) 技术可以在有限的体积和质量内实现非常高的带宽测量，从而实现镜子的主动视线稳定。
佛罗伦萨-2：推进各种视觉任务的统一代表
我们介绍了Florence-2，这是一个新型视觉基础模型，具有统一的，及时的代表，用于量级计算机视觉和视觉语言任务。在转移学习方面表现出色时，他们努力通过简单的说明执行各种任务，这意味着处理各种空间层次结构和语义粒度的复杂性。Florence-2旨在将文本推出作为任务说明，并以文本形式产生理想的结果，无论是限制，对象检测，接地还是分割。这种多任务学习设置需要大规模的高质量注释数据。为此，我们使用自动化图像注释和改进的迭代策略，共同开发了1.26亿张图像的FLD-5B。我们采用了一个序列结构，以训练佛罗伦萨-2，以执行多功能和全面的视觉任务。对众多任务的广泛评估表明，佛罗伦萨-2是具有未曾预性零击和微调功能的强大愿景基础模型竞争者。
Xygkou，Anna，Siriaraya，Panote，She，Wan Jou，Covaci，Alexandra和Siang Ang，Chee（2024）“我可以与聊天机器人更加社交吗？我们可以打破基于自旋的电子设备的界限吗？
摘要我们发现，与1 e = 2 µ b b表示读取或擦除自旋数据的最小能量应与1961年Landauer提出的1 E = K B T Ln（2）表示。使用旋转方向代表一些信息的物理学与在基于经典的基于电荷的数据存储中使用粒子的位置的物理学根本不同：前者是量子动力的（独立于居里点以下的温度），而后者是热力学（依赖温度）。定量，与新信息擦除协议相关的这种新能量估计为1。64×10 - 36 J，比Landauer结合（3×10 - 21 J）低15个数量级，无需成本的角动量和总熵增加。在此新信息擦除协议中，无需将电子从电位的一侧移至另一侧，否则用于保留定义旋转状态的能量仍然需要大于现有的热闪光（Landauer Bound）。我们根据包括Rydberg Atom和Spin-Spin相互作用在内的许多实验来验证我们的新能量结合。
生物医学应用的噪声有效集成放大器设计
摘要：记录具有小型单层积分放大器的神经信号在研究以及商业应用中都具有很高的兴趣，在商业应用中，通常可以并行获取100个或更多通道。本文回顾了基于CMOS技术（包括侧向双极器件）的低噪声生物医学扩增器设计的最新发展。根据其噪声效率因子（NEF），输入引用的绝对噪声，电流消耗和面积，对七个主要电路拓扑类别进行了识别和分析。观察到较低的NEF的历史趋势，而绝对噪声功率和电流消耗在超过五个数量级以上表现出广泛的趋势。通过晶体管级的模拟和从180 nm和350 nm CMOS技术制造的五个不同的原型设计进行测量，检查了侧向双极晶体管作为放大输入设备的性能。最低测量的噪声曲线为9.9 NV/√Hz，偏置电流为10 µ，导致NEF为1.2。
关于电力储能规划体系的建议
由于抽水蓄能技术对规划的影响较大，我们将保留 50MW NSIP 阈值。虽然一些利益相关者认为 200MW 的阈值可能适合抽水蓄能，但几乎没有证据支持这一数字。此外，我们的内部分析表明，抽水蓄能的规划影响将比其他存储技术大一个数量级。此外，这种类型的项目通常需要几项其他许可，这些许可可以通过开发同意令 (DCO) 提供，这可能使 NSIP 制度成为更合适的许可途径。保留 50MW 的阈值意味着整个英国的抽水蓄能规划制度将基本一致，并且抽水蓄能的规划处理将与水力发电的规划处理保持一致，这在规划影响方面有许多相似之处。由于抽水蓄能电站的选址要求，我们预计不会在英格兰部署很多（如果有的话）设施，而且只有在英格兰，我们才有权改变能源基础设施的处理，因为规划基本上是一个下放的事务。