Name: large scale energy efficient sensor network routing using a quantum processor unit
Uploaded: 2023-09-08T14:35:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit at JoVE.com

Het werk wordt ondersteund door de Engineering and Physical Sciences Research Council of the UK (EPSRC) Grant nummer EP/W032643/1.

1. Dwave Ocean Environment opzetten
<ol><li>Download en installeer de oceaantools via de link: https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html<ol><li>Typ python -m venv ocean bij de terminal.</li>
		<li>Typ bij de terminal . ocean/bin/activate, zoals weergegeven in afbeelding 1.</li>
		<li>Typ git clone https://github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk.git in de terminal Typ vervolgens cd dwave-oce...

<ol>
	<li>Chen, J., Date, P., Chancellor, N., Atiquazzaman, M., Cormac, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Controller-based+energy-aware+wireless+sensor+network+routing+using+quantum+algorithms.">Controller-based energy-aware wireless sensor network routing using quantum algorithms.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 3, 1-12 (2022).</li><li>Lin, H., Uster, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Exact+and+heuristic+algorithms+for+data-gathering+cluster-based+wireless+sensor+network+design+problem.">Exact and heuristic algorithms for data-gathering cluster-based wireless sensor network design problem.</a> IEEE/ACM Transactions on Networking. 22 (3), 903-916 (2014).</li><li>Zhou, Y., Wang, N., Xiang, W. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Clustering+hierarchy+protocol+in+wireless+sensor+networks+using+an+improved+PSO+algorithm.">Clustering hierarchy protocol in wireless sensor networks using an improved PSO algorithm.</a> IEEE Access. 5, 2241-2253 (2017).</li><li>Seah, W. K. G., Mak, N. H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=How+long+is+the+lifetime+of+a+wireless+sensor+network.">How long is the lifetime of a wireless sensor network.</a> , 763-770 (2009).</li><li>Salahud din, M., Rehman, M. A. U., Ullah, R., Park, C., Kim, B. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Towards+network+lifetime+enhancement+of+resource+constrained+IoT+devices+in+heterogeneous+wireless+sensor+networks+Sensors.">Towards network lifetime enhancement of resource constrained IoT devices in heterogeneous wireless sensor networks Sensors.</a> 20, 4156 (2020).</li><li>Wu, W., Xiong, N., Wu, C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improved+clustering+algorithm+based+on+energy+consumption+in+wireless+sensor+networks.">Improved clustering algorithm based on energy consumption in wireless sensor networks.</a> IET Network. 6 (3), 7-53 (2017).</li><li>Kumar, N., Kumar, V., Ali, T., Ayaz, M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Prolong+network+lifetime+in+the+wireless+sensor+networks:+An+improved+approach.">Prolong network lifetime in the wireless sensor networks: An improved approach.</a> Arabian Journal for Science and Engineering. 46, 3631-3651 (2021).</li><li>Faris, H., Aljarah, I., Al-Betar, M. A., Mirjalili, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Grey+wolf+optimizer:+A+review+of+recent+variants+and+applications.">Grey wolf optimizer: A review of recent variants and applications.</a> Neural Computing and Applications. 30, 413-435 (2018).</li><li>Kaur, J., Arifkhan, M., Iftikhar, M., Imran, M., Haq, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Machine+learning+techniques+for+5G+and+beyond.">Machine learning techniques for 5G and beyond.</a> IEEEAccess. 9, 23472-23488 (2021).</li><li>Shor, P. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Polynomial-time+algorithms+for+prime+factorization+and+discrete+logarithms+on+a+quantum+computer.">Polynomial-time algorithms for prime factorization and discrete logarithms on a quantum computer.</a> SIAMJournalonComputing. 26 (5), 1484-1509 (1997).</li><li>Qabouche, H., Sahel, A., Badri, A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Hybrid+energy+efficient+static+routing+protocol+for+homogeneous+and+heterogeneous+large+scale+WSN.">Hybrid energy efficient static routing protocol for homogeneous and heterogeneous large scale WSN.</a> Wireless Networks. 27, 575-587 (2021).</li><li>Farooq, M., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=POWER:+probabilistic+weight-based+energy-efficient+cluster+routing+for+large-scale+wireless+sensor+networks.">POWER: probabilistic weight-based energy-efficient cluster routing for large-scale wireless sensor networks.</a> The Journal of Supercomputing. 78, 12765-12791 (2022).</li><li>Maddams, W. F. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=The+scope+and+limitations+of+curve+fitting.">The scope and limitations of curve fitting.</a> Applied Spectroscopy. 34 (3), 245-267 (1980).</li><li>Wang, X., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=A+dynamic+opportunistic+routing+protocol+for+asynchronous+duty-cycled+WSNs.">A dynamic opportunistic routing protocol for asynchronous duty-cycled WSNs.</a> IEEE Transactions on Sustainable Computing. , (2023).</li><li>Ismail, A. S., Wang, X., Hawbani, A., Alsamhi, S., Aziz, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Routing+protocols+classification+for+underwater+wireless+sensor+networks+based+on+localization+and+mobility.">Routing protocols classification for underwater wireless sensor networks based on localization and mobility.</a> Wireless Networks. 28, 797-826 (2022).</li><li>Garcia-Martin, E., Rodrigues, C. F., Riley, G., Grahn, H. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Estimation+of+energy+consumption+in+machine+learning.">Estimation of energy consumption in machine learning.</a> Journal of Parallel Distributed Computing. 134, 75-88 (2019).</li><li>Egger, D. J., et al. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantum+computing+for+finance:+State-of-the-art+and+future+prospects.">Quantum computing for finance: State-of-the-art and future prospects.</a> IEEE Transactions on Quantum Engineering. 1, 1-24 (2020).</li><li>Rasool, R. U., Ahmad, H. F., Rafique, W., Qayyum, A., Qadir, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Quantum+computing+for+healthcare+:+A+review.">Quantum computing for healthcare : A review.</a> TechRxiv. , (2021).</li></ol>

De huidige state-of-the-art commerciële kwantumprocessor kan worden gebruikt bij rekenproblemen van elke netwerktopologie1. De toepassing van kwantumprocessors wordt niet beperkt door het aantal fysieke qbits dat een van de kwantumprocessors heeft kunnen implementeren. 
Bij het ontwerp van de verlenging van de levensduur van het sensornetwerk laten de resultaten een vooruitgang zien in de methode om een nog langere levensduur van het netwerk te bereiken door gebruik te...

Energiebesparing in sensornetwerken is een zeer kritisch punt geweest in ontwerp1. Klassieke methoden pakken het probleem normaal gesproken aan met behulp van een ad-hocbenadering 2,3,4,5,6. Dat gezegd hebbende, emuleren deze methoden de sensorknooppunten als individueel beheerde intelligente activa die ook kunnen samenwerken om zowel de belangen van het individu als de gemeenschap te dienen. Vanwege de vluchtige omgeving waarin sensoren werken, worden in sommige werken willekeurige algoritmen geïntroduceerd om de onzekerheden in de omgeving vast te leggen, terwijl in andere werken bio-intelligentie wordt geleend om heuristische algoritmen te bedenken die op gezond verstand aanvaardbare resultaten kunnen bereiken7. Om verder te illustreren: voor die willekeurige algoritmen zijn de omgevingsonzekerheden aan de ene kant misschien niet zo willekeurig als de willekeurige volgorde die wordt gegenereerd door een klassieke CPU, aan de andere kant, zelfs als de omgevingsonzekerheden absoluut willekeurig zijn, kunnen ze niet worden vastgelegd door de willekeurige processimulator die wordt gegenereerd door de klassieke CPU; Voor die bio-intelligentie-algoritmen is ten eerste geen rigoureuze wiskundige analyse afgeleid om een conceptueel bewijs te laten werken, ten tweede kan de convergentie naar waarheid of de fouttolerantiegrens alleen worden geconfigureerd op basis van een geïnformeerde grondwaarheid - hoewel een aanzienlijk aantal werken in de literatuur tot op zekere hoogte hebben aangetoond dat deze heuristische algoritmen werken, Ten eerste worden deze algoritmen geanalyseerd (niet gesimuleerd) aan de hand van goed gedefinieerde use case-scenario's, ze stoppen bij bepaalde criteria die nog steeds de moeite waard zijn om over na te denken in verder onderzoek, ten tweede, zoals eerder gezegd, is een meerderheid van de algoritmen niet gevalideerd tegen softwaresimulatie die gemakkelijker kan worden ingezet in de microprocessors die een sensor tot zijn wezen maken8.
We houden hier geen rekening met machine learning (ML) omdat het gebruik moet maken van data-analyse, wat een relatief grote hoeveelheid rekenkracht vereist die niet draagbaar is in sensorapparaten9.
Om de bovengenoemde zorgen weg te nemen, bieden we een hybride kwantumalgoritme. Het algoritme is hybride in die zin dat het selectiemechanisme voor clusterkoppen wordt geïmplementeerd met behulp van een klassiek willekeurig algoritme tijdens de routeringsberekeningen die worden uitgevoerd met behulp van een kwantumprocessor zodra de netwerktopologie is ingesteld. De methode wordt als volgt gemotiveerd: (1) Zoals besproken in de eerste paragraaf met betrekking tot de omgevingsonzekerheden, willen we niet verder proberen een kwantumsequentiegenerator toe te passen om de omgevingsdynamiek vast te leggen, omdat deze historisch traceerbaar zou kunnen zijn. De omgevingsdynamiek die historisch traceerbaar is, is gerechtvaardigd door verschillende machine learning-onderzoekswerken in netwerkwetenschap. Voor de huidige fase houden we vast aan de klassieke aanpak. (2) De exacte methode die berust op abstracte wiskundige analyse garandeert dat je tot de waarheid komt. De kwantumexperimentele fysica is tot nu toe geavanceerd ondersteund door de fysische wiskunde. Bovendien hebben er algoritmetoepassingen zoals het Shor-algoritme10 bestaan om deze afgeronde theorie te bewijzen.
Ter vergelijking wordt hieronder een voldoende hoeveelheid literatuuronderzoek gegeven. Het HEESR-protocol dat11 voorstelt, heeft aantoonbare verdiensten in resultaten, maar de auteurs hebben de configuratieparameters van de simulatie goed gespecificeerd, bijvoorbeeld de exacte willekeurige verdelingsfunctie van de knooppuntpositie, de juiste rechtvaardiging van het clusterkoppercentage p (0,2%) en de schaalparameter voor de verdeling van het energieniveau (1-2 joule) tussen knooppunten a_i. Het verbood de auteur om verder te gaan met het dupliceren van de experimenten en het uitvoeren van de vergelijking. Het Power routing-mechanisme12 maakt gebruik van de curve-aanpassingsmethode om geconvergeerde continue functies te benaderen op basis van discrete datasets die zijn verkregen uit niet-gespecificeerde steekproefruimte voor determinanten die van invloed zijn op het besluitvormingsproces van de optimale netwerkroutering. De curve-aanpassingsmethode13 vereist voorafgaande informatie over de netwerktopologie. Echte omstandigheden hebben misschien geen voorafgaande informatie direct beschikbaar. Zelfs als er eerdere informatie bestaat, is de netwerktopologie mogelijk niet regelmatig genoeg om te kunnen worden toegewezen aan passende curven die afgeleide berekeningen kunnen vergemakkelijken. Volgens dezelfde logica heeft DORAF-protocol14 niet gerechtvaardigd hoe en waarom de Boltzmann-functie en de logistieke functie moeten worden geleend om de netwerkdeterminanten te benaderen. Ismail et al.15 hebben een goede referentie geleverd voor toekomstig onderzoek naar het ontwerpen van energie-efficiënte routeringsprotocollen in het onderwaternetwerk.

<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always">
	<tbody>
		<tr>
			<td>Dell Laptop</td>
			<td>Dell</td>
			<td>N/A</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Ubuntu 18.04.6 LTS</td>
			<td>Canonical Ltd</td>
			<td>18.04.6 LTS</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Python3.8</td>
			<td>Python Software Foundation</td>
			<td>3.8.0</td>
			<td></td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Dwave QPU</td>
			<td>Dwave</td>
			<td>https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html</td>
			<td></td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

large scale energy efficient sensor network routing using a quantum processor unit

De energiebehoudsmethode van het sensornetwerk, die een gebruikshybride is van een klassieke computer en een kwantumprocessor, heeft bewezen beter te presteren dan het heuristische algoritme met behulp van een klassieke computer. In dit manuscript wordt de technische context voor de betekenis van de methode gepresenteerd en gemotiveerd. Vervolgens worden de experimentele stappen gedemonstreerd in een operationele sequentie met illustraties indien nodig. De methode is gevalideerd door positieve resultaten in een willekeurig gegenereerde steekproefset van netwerktopologieën. De succesvolle experimentele resultaten van deze methode hebben een betere aanpak opgeleverd voor problemen met het maximaliseren van de levensduur van sensornetwerken en hebben aangetoond dat de huidige state-of-the-art kwantumprocessor in staat is geweest om grote praktische technische problemen op te lossen met verdiensten die de huidige methoden in de literatuur terzijde schuiven. Met andere woorden, kwantumvoordeel kan zo goed mogelijk worden benut. Het is verder gegaan dan het stadium van proof of concept naar proof of haalbaarheid.

De resultaten van één run-sample worden weergegeven in tabel 2, tabel 3 en tabel 4. De gedetailleerde datasets voor de drie gegevensbatches zijn beschikbaar in de map Aanvullende gegevens 1 .
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan="3">Gegevensverzameling 1</td>
		</tr><tr><td>198 knooppunten in een cirkelvormig gebied met een straal van 50m</td>
			<td>Hybrid...

Watch this Scientific Journal Video about Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit at JoVE.com

Large Scale Energy Efficient Sensor Network Routing Using a Quantum Processor Unit

Deze studie biedt een methode om een kwantumprocessoreenheid te gebruiken om de routes te berekenen voor verschillende verkeersdynamieken die werken om beter te presteren dan klassieke methoden in de literatuur om de levensduur van het netwerk te maximaliseren.

Grootschalige energie-efficiënte sensornetwerkroutering met behulp van een kwantumprocessoreenheid

The sensor network energy conservation method, which is a usage hybrid of a classical computer and quantum processor, has proved to perform better than ...

Dit protocol blijkt energietechnischer te zijn dan oudere protocollen. Vanuit het perspectief van een onderzoeksperspectief op het gebied van content computing laat dit protocol zien dat het huidige knelpunt van het probleem met luidruchtige qubits geen plafond biedt voor de commercialiteit van content computing-technologie. Deze techniek toont de haalbaarheid aan van het toepassen van de huidige state art content computing-methoden op netwerkproblemen.Bovendien presenteert het de voordelen van het toepassen van content computing-methoden op netwerkproblemen ten opzichte van legacy-methoden. Download en installeer om te beginnen de Ocean-tools via de gegeven link. Typ bij de terminal python space minus m space venv space ocean then ocean/bin/activate.Typ vervolgens git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk. Git dan CD Space Dwave-Ocean-SDK, gevolgd door Python Space Setup. py ruimte te installeren.Na het downloaden en installeren van Cplex, typ je op de terminal pip space install space cplex. Stel met behulp van het Python-programmeernotatiescript de configuratieparameters van het experiment in. Zodra het script is uitgevoerd, wordt de onderliggende taal verwerkt om de variabelen in het RAM-geheugen op te slaan.Maak vervolgens de Python-scripts om 198 2D-posities van sensorknooppunten te genereren die gelijkmatig zijn verdeeld over zes sectoren en verdeel het cirkelvormige gebied met een straal van 50 meter. Zorg er binnen elke sector voor dat de 33 sensorknooppunten willekeurig worden verspreid door een normale verdeling. Sla de 2D-posities op in tekstbestanden per sector onder de naamspellingsregel als posdata met enkele aanhalingstekens, plus sectoronderstrepingstekens geen plus txt met enkele aanhalingstekens.Segmenteer het cirkelvormige gebied met een straal van 50 meter in zes sectoren. Stel voor sectorindex I de poollengte voor het j-de sensorknooppunt in door het aangegeven commando in te voeren. Als de sectorindex L is, stelt u de hoekwaarde in voor het j-de sensorknooppunt.Stel vervolgens de cartesiaanse coördinaten in van het j-de sensorknooppunt in de i-de sector. Om de initiële energieniveaus voor alle 198 sensorknooppunten voor te bereiden, verdeelt u ze gelijkmatig, waarbij u een initiële energie van 0,5 joule toewijst aan de helft van de sensorknooppunten en één joule aan de andere helft. Ga verder met het maken van een array om het energieniveau van elk knooppunt op te slaan en gebruik een lus om cellen met een reeks in even getallen de waarde van één toe te wijzen en cellen met een reeks in oneven getallen de waarde van 0,5.Bereid vervolgens een functioneel script voor om de clusterkop te selecteren. Bereik voor elk sensorknooppunt een willekeurig getal tussen nul en één, threshold_rm gelijk aan willekeurig. willekeurige haakjes.Als threshold_RM kleiner is dan t_n, selecteert u dit sensorknooppunt als clusterkop. Selecteer voor elk noncluster_head knooppunt het dichtstbijzijnde sensorknooppunt van de clusterkop als clusterkop. Bereid de opdrachtregels voor om het energie-uitputtingsproces over het hele netwerk voor deze ronde te berekenen.Bereken ten slotte de vereiste metrische gegevens van de transmissieronde. Om een script voor een hybride kwantumalgoritme voor te bereiden, voert u de selectieprocedure in een lus uit om ervoor te zorgen dat het aantal clusterkoppen zes is. Bereken vervolgens voor elk van de niet-cluster_head_valid knooppunten de afstand tot elke geselecteerde clusterkop en wijs deze toe aan de clusterkop waarvan de clustergrootte niet groter is dan zes en waar de afstandswaarde het kleinst was.Bereid vervolgens een subfunctiescript voor waarin het rooting-optimalisatieprobleem per cluster wordt gevormd en ingediend bij de Dwave-API. Bereken met behulp van het Python-script de energieuitputting over het hele netwerk om het algoritme kwantitatief te evalueren op basis van de levensduur van het netwerk in termen van het aantal transmissierondes. Noteer vervolgens het moment waarop de eerste node wordt leeggemaakt en wanneer de helft van de nodes wordt leeggemaakt.In deze studie werd waargenomen dat het hybride kwantumalgoritme efficiënter is dan het advanced_leach-algoritme. De tijdscomplexiteit van het hybride kwantumalgoritme en het hybride kwantumalgoritme dat voldoet aan de advanced_leach worden hier ook weergegeven. Deze methoden kunnen worden toegepast op andere systemen bij objectieve optimalisatie.Bijvoorbeeld machine-to-machine communicatie in de maakindustrie. Volgens de inhoudsfysica heeft de inhoudstheorie problemen geplaveid voor elke vaste spelinstelling. Het kan leiden tot nieuw onderzoek in de sociale wetenschappen en economie.

Research

JoVE Journal

Engineering

Terahertz Microfluidic Sensing Using a Parallel-plate Waveguide Sensor

Terahertz Microfluïdische Sensing via een parallelle-plaat Waveguide Sensor

Refractive index (RI) sensing is a powerful noninvasive and label-free sensing technique for the identification, detection and monitoring of microfluidic ...

Analysis of Contact Interfaces for Single GaN Nanowire Devices

Analyse van Contact Interfaces for Single GaN Nanodraad Devices

Single GaN nanowire (NW) devices fabricated on SiO2 can exhibit  a strong degradation after annealing due to the  occurrence of void formation at the ...

How to Build a Vacuum Spring-transport Package for Spinning Rotor Gauges

Hoe maak je een Vacuum Spring-transport Package Build for draaiende rotor Meters

The spinning rotor gauge (SRG) is a high-vacuum gauge often used as a secondary or transfer standard for vacuum pressures in the range of 1.0 x 10-4 Pa to ...

Resonance Fluorescence of an InGaAs Quantum Dot in a Planar Cavity Using Orthogonal Excitation and Detection

Resonantie fluorescentie van een InGaAs Quantum Dot in een vlakke ruimte met behulp van orthogonale excitatie en detectie

The ability to perform simultaneous resonant excitation and fluorescence detection is important for quantum optical measurements of quantum dots (QDs). ...

Enhanced Electron Injection and Exciton Confinement for Pure Blue Quantum-Dot Light-Emitting Diodes by Introducing Partially Oxidized Aluminum Cathode

Verbeterde Electron injectie en Exciton opsluiting voor zuivere blauwe Quantum-Dot-lichtdioden door de invoering van gedeeltelijk geoxideerd aluminium Cathode

Stable and efficient red (R), green (G), and blue (B) light sources based on solution-processed quantum dots (QDs) play important roles in next-generation ...

Generation and Coherent Control of Pulsed Quantum Frequency Combs

Generatie en coherente controle van gepulste Quantum frequentie kammen

We present a method for the generation and coherent manipulation of pulsed quantum frequency combs. Until now, methods of preparing high-dimensional ...

An Efficient Method for Selective Desalination of Radioactive Iodine Anions by Using Gold Nanoparticles-Embedded Membrane Filter

Een efficiënte methode voor selectief ontzilting van radioactief jodium anionen met behulp van de gouden nanodeeltjes-Embedded membraanfilter

Here, we demonstrate a detail protocol for the preparation of nanomaterials-embedded composite membranes and its application to the efficient and ...

Measuring Sub-23 Nanometer Real Driving Particle Number Emissions Using the Portable DownToTen Sampling System

Het meten van sub-23 nanometer real driving particle number emissies met behulp van de Portable DownToTen Sampling System

The current particle size threshold of the European Particle Number (PN) emission standards is 23 nm. This threshold could change because future ...

Simulating Imaging of Large Scale Radio Arrays on the Lunar Surface

Beeldvorming van grootschalige radioarrays op het maanoppervlak simuleren

In recent years there has been a renewed interest in returning to the Moon for reasons both scientific and exploratory in nature. The Moon provides the ...

Performing In Situ Closed-Cell Gas Reactions in the Transmission Electron Microscope

Performing In Situ Closed-Cell Gas Reactions in the Transmission Electron Microscope

In situ gesloten-cel gasreacties uitvoeren in de transmissie-elektronenmicroscoop

Gas reactions studied by in situ electron microscopy can be used to capture the real-time morphological and microchemical transformations of materials at ...