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强度调制器消光高维量子密钥分发的实用安全性
量子密钥分发 (QKD) [1,2] 开创了两个远距离通信方 (通常称为 Alice 和 Bob) 在窃听者 (称为 Eve) 面前共享密钥的全新方式。自第一个 QKD 协议——BB84 协议 [1] 提出以来，QKD 已成为量子信息技术的关注焦点 [3,4]。QKD 的无条件安全性已通过不同方法得到证明 [5–7]，该安全性由量子力学定律保证。在传统的 BB84 协议之后，各种类型的新型 QKD 协议相继被提出。其中，高维量子密钥分发 (HD-QKD) 因具有在单个光子上编码多个比特的出色能力以及对信道噪声的强容忍度而备受关注。在高维量子密钥分发系统中，信息被编码在量子态的高维自由度上，如时间能量纠缠[8–10]、时间箱编码[11，12]、路径[13，14]和轨道角动量[15–17]。HD-QKD协议的安全性证明也已建立[18–20]。随着高维量子态制备和测量技术的发展，近年来不同的HD-QKD方案取得了许多突破性的成果[21–23]。其中，基于时间箱的HD-QKD方案[11，23]实现了创纪录的密钥速率，并且可以抵御一般的相干攻击。不幸的是，现实的QKD系统中的实际设备往往存在缺陷，很少符合理论安全模型[24，25]。因此，QKD的理论和实践之间始终存在差距。在过去的几十年里，QKD系统的实用安全性得到了广泛的研究。窃听者可以窃取
加州高普及率光伏和电动汽车的生命周期碳排放和能源影响
摘要：加州已制定了两个雄心勃勃的目标，旨在在未来几十年实现高水平的脱碳，即 (i) 到 2030 年和 2045 年分别使用可再生能源 (RE) 技术生产 60% 和 100% 的电力，以及 (ii) 到 2030 年引入至少 500 万辆零排放汽车 (ZEV)，作为到 2035 年所有新车均为 ZEV 的第一步。此外，在加州，光伏 (PV) 与锂离子电池 (LIB) 存储相结合以及电池电动汽车 (BEV) 分别是新 RE 装置和新 ZEV 最有希望的候选者。然而，有人担心同时实现这两个目标可能会对电网的稳定性产生负面影响，从而影响其整体能源和碳排放性能。本文基于原始电网平衡模型，结合历史每小时调度和需求数据以及未来对 BEV 充电每小时需求的预测，通过提供全面的生命周期碳排放和能源分析来解决这些问题。本文评估了五种不同的情景，结果明确表明，未来加州 80% 的可再生能源电网组合不仅能够应对 BEV 带来的增长需求，而且可以实现低碳排放（<110 g CO 2-eq /kWh）和令人满意的净能源回报（EROI PE-eq = 12–16）。
高光暴露和β-胡萝卜素酮酶异源表达对胡萝卜素reinhardtii
结果：在这项研究中，用高光暴露和β-徘徊的酮醇酶的异源表达以时间依赖的方式研究了Reinhardtii中的类胡萝卜素代谢调节。结果表明，高光暴露（500μmol /m 2 /s）的应力对β-胡萝卜素的积累负调节。积极地诱导玉米黄质，晕辉语和甘氧蛋白的积累。并不断促进Zeaxanthin和canthaxanthin在C. reinhardtii中的积累。代谢组学分析表明，高光暴露应力促进了类胡萝卜素的生物合成，改善了与astaxanthin合成途径相关的中间体，并促进了β-胡萝卜素转化为下游物质。实施了几种策略，以改善Reinhardtii中的canthaxanthin的产生，以实现来自不同来源的β-芳香烯酮醇酶基因的过表达，包括强启动子，插入内含子和叶绿体传导肽。发现，在转化的过表达β-胡萝卜素酮醇酶的转化后，β-胡萝卜素，晕辉酮和canthaxanthin均显着增加。其中，在PH124-CRTO中发现了最高的canthaxanthin含量，这是
高 - ...
本文提供了有条件平均治疗效果（CATE）的估计和推理方法，其特征在均质横截面和单位异质动态面板数据设置中均具有高维参数。在我们的主要示例中，我们通过将基本处理变量与解释变量相互作用来对CATE进行建模。我们手术的第一个步骤是正交的，我们从结果和基础处理中分散了对照和单位效应，并采取了交叉填充的残差。此步骤使用一种新颖的通用交叉拟合方法，我们为弱依赖的时间序列和面板数据设计。这种方法在拟合滋扰时“忽略了邻居”，并且我们通过使用Strassen的耦合来理论上为其提供动力。因此，我们可以在第一个步骤中依靠任何现代的机器学习方法，只要它足够好学习残差。第二，我们构建了CATE的正交（或残留）学习者（套件），该学习者会在残留处理与解释变量的残留处理相互作用的载体上回归结果残留。如果CATE函数的复杂性比第一阶段重新调查的复杂性更简单，则正交学习者收敛速度比基于单阶段回归的学习者快。第三，我们使用demiasing对CATE函数的参数进行同时推断。当Cate低维时，我们还可以在最后两个步骤中使用普通最小二乘。在异质面板数据设置中，我们将未观察到的单位异质性建模为与Mundlak（1978）相关单位效应模型的稀疏偏差，作为时间不变的协变量的线性函数，并利用L1-元素化来估算这些模型。
- 人工智能设备的新发展 -
・秋永博之（产综研） 新材料研究在 AI 加速器开发中的作用 ・冈崎敦也（日本 IBM） 使用非易失性存储器件的神经网络集成电路 ・高桥博友（东京大学） 脑组织作为物理储存器的信息处理能力 ・内田厚（埼玉大学） 使用复杂光子学的光学储存器计算和光学决策 ・高木真一（东京大学） 使用铁电器件的储存器计算 ・田中雄一郎、田向仁、立野克美、田中博文、森江隆（九州工业大学）
电力定价能否利用电动汽车和电池存储来整合太阳能光伏的高股票？
利用具有控制充电的电动汽车有可能促进住宅太阳能光伏的高股票的整合。随时间变化的电价是通过价格信号间接控制电动汽车充电的有前途的工具，但也会影响其他住宅技术的扩散和使用。在本文中，我们开发了一个基于代理的模型，以模拟加利福尼亚的电动车炭的住宅市场，并在2005年至2030年之间采用太阳能光伏和电池存储。我们表明，使用时间和小时费率对这些技术的进一步扩散和整合产生了重大影响。使用的时间率触发了电池存储的采用，但电动车辆充电过度。每小时速率暂时减慢了太阳能光伏的扩散，但浓缩电动车在中午左右充电，从而减少了对快速升入发电能力和碳排放的需求。使用现实世界中的驾驶方式，我们表明80％的电动汽车仅用家庭充电就可以将充电转移到中午。但是，EVS仅在用户还可以访问工作场所和公共收费时减少对坡道容量的需求，从而提高PV集成。此外，我们证明了电动汽车减轻零售电价的上涨，从而抵消了公用事业死亡螺旋。我们的结果表明，用电价与电动定价充电会降低公用事业成本，但增加了零售电价。
单层硫化物硫化物卤化物具有高迁移率转运各向异性和高效的光收集
摘要：具有较高载流子迁移率的二维半导体的发现和设计对于高速电子和光电设备至关重要。在此基于高通量计算的基础上，我们确定了一组半导体，硫磺halide halides irsx'（x'= f，cl，br，i），具有较高的载流量（〜10 3 cm 2 v-1 s-1）和高效的光收获（〜34％）。此外，这些材料表现出各向异性的平面运输行为，这是通过铁弹性开关进行切换的，从而提供了单层IRSX的巨大潜力，可用于在方向控制的高速电子和Optoelectronic设备中应用。高载体迁移率和各向异性转运是源自在矩形晶格中的传导带最小值（CBM）和价带最大值（VBM）的IR原子3D轨道的各向异性分布。ML IRSX's（X'= F，Cl，Br）显示出良好的动力学和热稳定性，并且根据相图计算在热力学上稳定，因此未来值得实验实现。