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近表面量子阱处理的优化
近表面量子阱的另一个有趣应用是拓扑量子器件。一种使用近表面量子阱的令人兴奋的固态方法是基于马约拉纳粒子的量子比特，其中量子信息被编码在非局域费米子态中。与其他建议的平台相比，这种编码量子比特的方式具有很大的优势，因为其他平台通常存在相干时间短的问题。由于量子信息被编码在非局域状态中，它将受到保护而不会受到局部扰动，因此具有非常长的相干时间的潜力。[2] 然而，即使状态受到保护而不会受到局部扰动，也可以通过马约拉纳粒子的物理交换（编织）来操纵状态，这是由于它们的非阿贝尔统计特性。[3] 理论上已经证明，如果将由夹在两个超导体之间的一维半导体组成的约瑟夫森结放置在垂直于自旋轨道相互作用的磁场中，就会出现马约拉纳准粒子。 [4,5] 达到拓扑相的必要条件之一是超导间隙的关闭和重新打开。超导间隙由磁场关闭，磁场通过对齐电子自旋来破坏库珀对，然后重新打开需要强大的自旋轨道相互作用来阻止电子自旋的对齐。[6]
近零能耗建筑案例研究 - neaspec
⮚ 实际运行能耗强度：23.85kWh/(㎡·a) • 中美清洁能源联合研究中心（CERC）示范项目 • 研究建设夏热冬暖地区近能耗建筑 • 进行集成示范，成为珠海乃至夏热冬暖地区首个零能耗建筑 • 运行能耗水平约为夏热冬暖地区同类建筑的1/4。
波流诱导的近岸海洋阵线
摘要：沿海阵线会影响材料的跨货架交换，例如浮游生物和营养素，这些材料对大陆货架上的生态系统很重要。在这里，使用数值模拟，我们演示了波流引起的近岸前沿。波流是沿表面波方向的底部欧拉电流，它是由波底耗散引起的。波流驱动着内架上的拉格朗日倾覆，并将深水和冷水泵入倾覆的循环中。由于波流式增强的粘度，倾覆循环中的水被快速混合和冷却。然而，倾覆循环外的近海水保持分层和温暖。因此，前部在倾覆的循环中和外部的水之间发展。前部是不稳定的，并产生了子尺度的架子涡流，这会导致越过正面的近海运输。本研究提出了一种新的沿海额叶发生机制。
近100％份额的电力系统的鲁棒性...
摘要一些研究表明，未来的可持续电力系统主要基于可再生的生成和存储，对于当今的技术和成本是可行的。然而，最近的极端天气条件发作，可能与气候变化有关，对产生的一代投资组合是否足够强大，以确保在面对不良条件时发电和需求之间的适当平衡。为了解决这个问题，这项工作详细阐述了一种方法，旨在确定可以忍受可能发生的极端天气状况的可持续电力系统。首先，使用过去十年中的小时生产和需求数据，以及估计电力的新用途，构建了最坏情况的情况，包括存储容量和额外的光伏电源，这些功率是每小时满足需求的所需的。接下来，考虑了可能对LCOE产生重大影响的几个关键参数，并进行灵敏度分析以确定它们的实际影响，重要性和潜在趋势。然后将所提出的方法应用于西班牙系统。结果表明，在本文考虑的假设和条件下，可以设计一种脱碳电力系统，利用现有的可持续资产，通过以平均成本高于当前市场价格的平均成本可靠，满足了长期需求。
强烈的全定量近定位表征...
图3：检索EPP特性。（a）激子 - 平面极性子在金上沉积的13 nm厚的WSE 2的分散关系。colormap显示了反射系数的虚构部分，该部分用TMM计算。带有误差条的白线对应于从数据中提取的实验波形。垂直误差条对应于入射激光器的线宽，水平误差条是峰位置上的不确定性。使用TMM计算的理论分散关系的橙色线。红色虚线表示空气中的光线，水平虚线WSE 2的A-Exciton的能量，而蓝色虚线则在没有A-Exciton的情况下将样品的分散体。（b）与耦合振荡器模型（COM）相比，EPP的分散关系。两个极化分支以紫色绘制，实验波形为黑色。（c）实验性（黑色曲线）和理论（橙色曲线）的传播长度。水平误差条对应于拟合的不确定性。（d）使用Munkhbat等人的WSE 2介电函数计算出13 nm厚的WSE 2对黄金的反射性的比较。40（蓝色虚线），直接用传统的远场显微镜（绿线）直接测量，使用介电函数计算得很适合拟合远距离的反射（红线），并从近乎测量的测量值（紫色squares）中提取。
使用近100％低碳排放钢
（香港和上海，2024年11月27日）率领努力在中国脱碳的房地产，Hang Lung Properties Limited（SEHK股票代码：00101）（““公司”或“ Hang hang Lung”）正在使用近100％的低碳材料（用于所有高低的结构平板）（用于柱子上的柱子和圆柱）的固定型（均为圆柱）的固定量（旗舰广场66购物中心。这标志着中国大陆上的第一个商业房地产项目，融合了来自Baoshan Iron＆Steel Co.，Ltd。（“ Baosteel”）的低碳排放钢铁，与常规钢替代品相比，该钢的体现碳降低了35％。房地产占中国年度二氧化碳排放量的38％以上。在Hang肺部的情况下，钢排放量约占2023年其体现碳排放量的40％，这使钢铁脱碳对于实现其减少其范围3温室气体排放至关重要。Hang肺的低碳排放交易与Baosteel是一个例子，说明了房地产领导能力如何帮助中国到2060年实现其碳中立性的目标。Baosteel将提供1,171吨其BeyondeCo®低碳排放结构钢和325吨BeyondeCo®低碳排放杆的325吨，用于该广场66 Plaza Plaza Extensive Project，该项目现已进行，现在正在进行中，并于2026年完成。“我们的66 Pavilion扩展项目中的钢铁采购项目是Hang肺的激动人心的时刻，” Hang Lung Properties主席Adriel Chan先生说。“由于我们与中国钢铁脱碳的领导者以及其他行业合作伙伴Baosteel的合作，我们为房地产行业的钢铁排放减少设定了新的基准。Hang肺将继续在我们的价值链中实施可持续实践，包括在其他开发项目中应用低碳排放钢，例如杭州的Westlake 66。”
使用近方面的RSA Primes
摘要 - 通过加密数据和确保信息完整性来固定数字通信至关重要。rivest-Shamir-Adleman（RSA）Crypsystem被广泛使用，其安全性主要依赖于整数分解问题的复杂性，尤其是模量N = PQ。试图考虑主要因素P和Q的对手已经做出了特定的假设，例如针对场景，其中P和Q表现出诸如Pollard弱质量结构中的脆弱性，或者当有关这些prime量最低的位置（LSB）中的部分知识时，可以使用这些漏洞。这些弱点使对手可以在多项式时间中有效地考虑模量n，从而损害了RSA加密安全性。本文通过引入另外三种形式的近方数量来扩大对这种漏洞的理解。这些新形式通过以下方式表示为p×q：（a m -r a）（b m -r b）和（a m±r a）（a m±r a）（b m r b），其中a和b是正整数，m是正偶数。假定攻击者已知与P和Q的LSB相对应的R A和R B。本研究证明了在这些假设下N的有效分解，并量化了此攻击对素数数量的影响。这些发现强调了RSA用户的重大风险，并强调需要对此进行对策来减轻此攻击的潜在影响。
靶标介导药物处置模型近似的有效性条件：一种新的一阶近似及其与其他近似的比较
靶标介导药物处置 (TMDD) 是一种以药物与靶标分子高亲和力结合为特征的现象，这会显著影响药物在生物体内的药代动力学特征。综合 TMDD 模型描述了这种相互作用，但如果缺乏靶标或其复合物的具体浓度数据，它可能会变得过于复杂且计算量巨大。因此，引入了采用准稳态近似 (QSSA) 的简化 TMDD 模型；然而，这些模型产生准确结果的确切条件需要进一步阐明。在这里，我们建立了三个简化 TMDD 模型的有效性：用标准 QSSA 简化的 Michaelis-Menten 模型 (mTMDD)、用总 QSSA 简化的 QSS 模型 (qTMDD) 和总 QSSA 的一阶近似 (pTMDD)。具体而言，我们发现 mTMDD 仅适用于初始药物浓度大大超过总目标浓度的情况，而 qTMDD 则适用于所有药物浓度。值得注意的是，pTMDD 提供了一种比 qTMDD 更简单、更快速的替代方案，并且比 mTMDD 具有更广泛的适用性。这些发现已通过抗体-药物偶联物真实世界数据得到证实。我们的研究结果提供了一个框架，用于选择合适的简化 TMDD 模型，同时确保准确性，从而可能增强药物开发并促进更安全、更个性化的治疗。
基于近端神经网络的重建，用于几个...
摘要本文通过使用基于学习的方法从有限数量的观点中解决了层析成像重建的挑战。通过使用高斯denoing算法的能力来处理复杂的优化任务，通过插入式游戏（PNP）算法的最新进步（PNP）算法显示了求解成像逆概率的希望。传统的denoising手工制作的方法产生具有可预测特征的图像，但需要复杂的参数调整并遭受缓慢的结合。相比之下，基于学习的模型可提供更快的性能和更高的重建质量，尽管它们缺乏解释性。在这项工作中，我们提出培训近端神经网络（PNN），以消除任意伪像并改善PNP算法的性能。这些网络是通过展开旨在找到最大后验（MAP）估计值的近端算法获得的，但使用学习的线性运算符在固定数量的迭代范围内获得。pnns提供了灵活性，可以通过近端算法来适应任何图像恢复任务。此外，与传统的神经网络相比，它们具有更简单的体系结构。
功能性近端脑空间图像重建...
均值最大熵 (MEM)4-6 和深度补偿 7 到加权最小范数 (WMN) 或 Tikhonov 正则化。根据我们的经验，由于正则化方法的性质，这些方法往往会高估假阳性率。8 先前的研究 9-11 建立了贝叶斯模型，结合皮质/头皮区域的先验信息、灵敏度归一化等，以消除头皮伪影、提高深度精度和空间分辨率以及进行多主体和多任务实验。然而，大脑功能区域的大脑解剖结构的先验空间信息从未在当前的 fNIRS 图像重建方法中得到适当使用。在本文中，我们描述了一种用于 fNIRS 图像重建的自适应融合稀疏重叠组套索 (a-FSOGL) 正则化方法。a-FSOGL 模型使用脑空间体素分组先验（例如来自基于图谱的感兴趣区域）来规范图像重建过程。为了更好地利用先验信息，我们开发了一个贝叶斯框架，通过将先验信息与适当的统计分布结合起来来解决该模型。该框架是基于先前对贝叶斯套索模型及其扩展的研究 12 – 16 建立的。我们的模型通过组合现有模型并涉及更多先验参数，将贝叶斯套索模型向前扩展了一步。在本文中，我们将首先简要回顾光学正向和逆模型的原理，然后推导出 a-FSOGL（Ba-FSOGL）的贝叶斯模型及其相关的统计属性，然后使用模拟 fNIRS 测量和实验数据演示该方法。本文的结构如下。理论部分（第 2 部分）概述了光学正向模型。在方法部分（第 3 和 4 部分），我们描述了 Ba-FSOGL 模型、模拟配置和实验数据收集。图像重建和统计推断的结果显示在第 4 部分中。 5，我们最后在第 6 节中讨论结果的发现和模型的局限性。在模拟研究中，我们重点关注前额最近邻双侧 fNIRS 探头的示例，并检查推断由基于图谱的布罗德曼区域 (BA) 分区定义的额叶和背外侧大脑区域变化的能力，然而，实验研究表明，这种方法可作为先验信息适用于任何大脑空间分区模型。