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

Les travaux sont soutenus par le Conseil de recherche en ingénierie et en sciences physiques du Royaume-Uni (EPSRC) numéro de subvention EP/W032643/1.

1. Mise en place de Dwave Ocean Environment
<ol><li>Téléchargez et installez les outils océaniques à partir du lien : https://docs.ocean.dwavesys.com/en/stable/overview/install.html<ol><li>Au terminal, tapez python -m venv ocean.</li>
		<li>Sur le terminal, tapez . ocean/bin/activate, comme illustré à la Figure 1.</li>
		<li>Dans le terminal, tapez git clone https://github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk.git Ensu...

<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>

Le processeur quantique commercial de pointe actuel peut être utilisé dans des problèmes de calcul de n’importe quelle topologie de réseau1. L’application des processeurs quantiques n’est pas limitée par le nombre de qbits physiques que l’un des processeurs quantiques a été capable d’implémenter. 
Dans la conception de la prolongation de la durée de vie des réseaux de capteurs, les résultats montrent une avancée dans la méthode permettant d’obte...

La conservation de l’énergie dans les réseaux de capteurs a été une question très critique dans la conception1. Les méthodes classiques abordent normalement le problème en utilisant une approche ad hoc 2,3,4,5,6. Cela dit, ces méthodes émulent les nœuds de capteurs en tant qu’actifs intelligents gérés individuellement qui pourraient également coopérer pour servir à la fois les intérêts de l’individu et de la communauté. En raison de l’environnement instable dans lequel fonctionnent les capteurs, dans certains travaux, des algorithmes aléatoires sont introduits afin de capturer les incertitudes environnementales, tandis que dans d’autres, la bio-intelligence est empruntée pour concevoir des algorithmes heuristiques qui pourraient atteindre des résultats acceptables de bon sens7. Pour illustrer davantage, pour ces algorithmes aléatoires, d’une part, les incertitudes environnementales peuvent ne pas être aussi aléatoires que la séquence aléatoire générée par un processeur classique, d’autre part, même si les incertitudes environnementales sont absolument aléatoires, elles ne pourraient pas être capturées par le simulateur de processus aléatoire généré par un processeur classique ; Pour ces algorithmes de bio-intelligence, tout d’abord, aucune analyse mathématique rigoureuse n’a été dérivée pour faire fonctionner une preuve conceptuelle, deuxièmement, la convergence vers la vérité ou la limite de tolérance d’erreur ne peut être configurée qu’à partir d’une vérité terrain informée - bien qu’un nombre important de travaux dans la littérature aient démontré dans une certaine mesure que ces algorithmes heuristiques fonctionnent, D’une part, ces algorithmes sont analysés (et non simulés) par rapport à des scénarios d’utilisation bien définis, ils s’arrêtent à certains critères qui méritent encore d’être médités dans des recherches ultérieures, d’autre part, comme indiqué précédemment, la majorité des algorithmes n’ont pas été validés par rapport à la simulation logicielle qui peut être plus facilement déployée dans les microprocesseurs qui font d’un capteur son être8.
Nous ne prenons pas en compte l’apprentissage automatique (ML) ici car il doit utiliser l’analyse de données qui nécessite un volume relativement important de puissance de calcul qui n’est pas portable dans les dispositifs de détection9.
Pour répondre aux préoccupations mentionnées ci-dessus, nous fournissons un algorithme quantique hybride. L’algorithme est hybride en ce sens que le mécanisme de sélection de la tête de cluster est implémenté à l’aide d’un algorithme aléatoire classique lors des calculs de routage effectués à l’aide d’un processeur quantique une fois la topologie du réseau configurée. La méthode est justifiée comme suit : (1) Comme nous l’avons vu dans le premier paragraphe concernant les incertitudes environnementales, nous ne voulons pas nous efforcer d’appliquer un générateur de séquences quantiques pour capturer la dynamique environnementale parce qu’elle pourrait être historiquement traçable. La dynamique environnementale qui peut être historiquement traçable a été justifiée par divers travaux de recherche sur l’apprentissage automatique en science des réseaux. Pour l’étape actuelle, nous restons avec l’approche classique. (2) La méthode exacte qui s’appuie sur l’analyse mathématique abstraite garantit d’arriver à la vérité terrain. Jusqu’à présent, la physique expérimentale quantique a été soutenue de manière sophistiquée par les mathématiques physiques. De plus, des applications algorithmiques comme l’algorithme de Shor10 ont existé pour prouver cette théorie arrondie.
Une quantité adéquate d’études bibliographiques est fournie ci-dessous à des fins de comparaison. Le protocole HEESR proposé11 a des mérites démontrables dans les résultats, mais les auteurs ont bien spécifié les paramètres de configuration de la simulation, par exemple, la fonction de distribution aléatoire exacte de la position du nœud, la justification correcte du pourcentage de tête d’amas p (0,2%) et le paramètre d’échelle pour la distribution du niveau d’énergie (1-2 joules) entre les nœuds a_i. Il a interdit à l’auteur de procéder à la duplication des expériences et à la comparaison. Le mécanisme de routage de puissance12 utilise la méthode d’ajustement de courbe pour approximer les fonctions continues convergées à partir d’ensembles de données discrets obtenus à partir d’un espace d’échantillonnage non spécifié pour les déterminants qui ont un impact sur le processus de décision du routage réseau optimal. La méthode d’ajustement de courbe13 nécessite des informations préalables sur la topologie du réseau. Dans des circonstances réelles, il se peut que les informations préalables ne soient pas facilement disponibles. Même lorsqu’il existe des informations préalables, la topologie du réseau peut ne pas être suffisamment régulière pour pouvoir être mappée sur des courbes d’ajustement capables de faciliter les calculs dérivables. Suivant la même logique, le protocole DORAF14 n’a pas justifié comment et pourquoi emprunter la fonction de Boltzmann et la fonction logistique pour approximer les déterminants du réseau. Ismail et al.15 ont fourni une référence solide pour les futurs efforts de recherche sur la conception de protocoles de routage économes en énergie dans le réseau sous-marin.

<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

La méthode de conservation de l’énergie des réseaux de capteurs, qui est un hybride d’utilisation d’un ordinateur classique et d’un processeur quantique, s’est avérée plus performante que l’algorithme heuristique utilisant un ordinateur classique. Dans ce manuscrit, le contexte technique de l’importance de la méthode est présenté et justifié. Ensuite, les étapes expérimentales sont démontrées dans une séquence opérationnelle avec des illustrations si nécessaire. La méthode a été validée par des résultats positifs sur un ensemble d’échantillons de topologies de réseau générés aléatoirement. Les résultats expérimentaux positifs de cette méthode ont fourni une meilleure approche pour les problèmes de maximisation de la durée de vie des réseaux de capteurs et ont démontré que l’état de l’art actuel des processeurs quantiques a été capable de résoudre de grands problèmes d’ingénierie pratiques avec des mérites qui remplacent les méthodes actuelles dans la littérature. En d’autres termes, l’avantage quantique peut être exploité au mieux. Il est passé du stade de la preuve de concept à celui de la preuve de faisabilité.

Les résultats d’un échantillon d’essai sont présentés dans les tableaux 2, 3 et 4. Les jeux de données détaillés pour les trois lots de données sont disponibles dans le dossier Données supplémentaires 1 .
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody><tr><td colspan="3">Jeu de données 1</td>
		</tr><tr><td>198 nœuds dans une zone circulaire d’un rayon de 50 m</td>
	...

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

Cette étude fournit une méthode permettant d’utiliser une unité de processeur quantique pour calculer les itinéraires pour diverses dynamiques de trafic qui fonctionnent pour surpasser les méthodes classiques dans la littérature afin de maximiser la durée de vie du réseau.

Routage de réseau de capteurs économes en énergie à grande échelle à l’aide d’une unité de processeur quantique

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

Ce protocole s’avère plus économe en énergie que les protocoles existants. Du point de vue de la recherche sur l’informatique de contenu, ce protocole montre que le goulot d’étranglement actuel des problèmes de qubits bruités ne limite pas la commercialisation de la technologie de calcul de contenu. Cette technique démontre la faisabilité de l’application des méthodes actuelles de calcul de contenu à des problèmes de réseau.De plus, il présente les avantages de l’application de méthodes de calcul de contenu aux problèmes de réseau par rapport aux méthodes traditionnelles. Pour commencer, téléchargez et installez les outils Ocean à partir du lien donné. Sur le terminal, tapez python space minus m space venv space ocean puis ocean/bin/activate.Ensuite, tapez git space clone space https:github.com/dwavesystems/dwave-ocean-sdk. git puis cd space dwave-ocean-sdk, suivi de python space setup. Installation de l’espace py.Après avoir téléchargé et installé Cplex, sur le terminal, tapez pip space install space cplex. À l’aide d’un script de notation de programmation Python, configurez les paramètres de configuration de l’expérience. Une fois le script exécuté, le langage sous-jacent va stocker les variables dans la RAM.Ensuite, créez les scripts Python pour générer 198 positions 2D de nœud de capteur également dispersées en six secteurs, et divisez la zone circulaire avec un rayon de 50 mètres. À l’intérieur de chaque secteur, assurez-vous que les 33 nœuds de capteurs sont dispersés de manière aléatoire selon une distribution normale. Enregistrez les positions 2D dans des fichiers texte pour chaque secteur sous la règle d’orthographe du nom sous la forme posdata avec guillemet simple, plus le trait de soulignement du secteur pas plus txt avec un guillemet simple.Segmentez la zone circulaire d’un rayon de 50 mètres en six secteurs. Pour l’index de secteur I, définissez la longueur du pôle pour le jème noeud de capteur en entrant la commande indiquée. Si l’index sectoriel est L, définissez la valeur angulaire du jème noeud de capteur.Définissez ensuite les coordonnées cartésiennes du jème noeud du capteur dans le ième secteur. Pour préparer les niveaux d’énergie initiaux pour les 198 nœuds de capteurs, divisez-les de manière égale, en allouant une énergie initiale de 0,5 joule à la moitié des nœuds de capteur et un joule à l’autre moitié. Procédez à la création d’un tableau pour stocker le niveau d’énergie de chaque nœud et utilisez une boucle pour attribuer aux cellules séquencées en nombres pairs la valeur de un et à celles séquencées en nombres impairs la valeur de 0,5.Ensuite, préparez un script fonctionnel pour sélectionner la tête de cluster. Pour chaque nœud de capteur, atteignez un nombre aléatoire compris entre zéro et un, threshold_rm égal à aléatoire. parenthèse aléatoire.Si threshold_RM est inférieur à t_n, sélectionnez ce nœud de capteur comme tête de cluster. Pour chaque noeud noncluster_head, sélectionnez le noeud de capteur de tête de cluster le plus proche de celui-ci en tant que tête de cluster. Préparez les lignes de commande pour calculer le processus d’épuisement de l’énergie sur l’ensemble du réseau pour ce tour.Enfin, calculez les métriques de cycle de transmission requises. Pour préparer un script d’algorithme quantique hybride, exécutez la procédure de sélection dans une boucle pour vous assurer que le nombre de têtes de cluster est égal à six. Ensuite, pour chacun des noeuds non cluster_head_valid, calculez la distance jusqu’à chaque tête de cluster sélectionnée et attribuez-la à la tête de cluster dont la taille de cluster n’a pas dépassé six et dont la valeur de distance était la plus petite.Ensuite, préparez un script de sous-fonction où le problème d’optimisation de l’enracinement par cluster est formé et soumis à l’API Dwave. À l’aide d’un script Python, calculez l’épuisement de l’énergie sur l’ensemble du réseau pour évaluer quantitativement l’algorithme en fonction de la durée de vie du réseau en termes de nombre de cycles de transmission. Enregistrez ensuite le moment où le premier nœud est vidangé et où la moitié des nœuds sont évacués.Dans cette étude, il a été observé que l’algorithme quantique hybride a plus d’efficacité que l’algorithme advanced_leach. La complexité temporelle de l’algorithme quantique hybride et de l’algorithme quantique hybride conforme à la advanced_leach sont également présentées ici. Ces méthodes peuvent être appliquées à d’autres systèmes dans le cadre de l’optimisation objective.Par exemple, la communication de machine à machine dans l’industrie manufacturière. Selon la physique du contenu, la théorie du contenu a ouvert la voie à des problèmes pour chaque paramètre de jeu fixe. Elle peut déboucher sur de nouvelles recherches en sciences sociales et en économie.

Research

JoVE Journal

Engineering

Terahertz Microfluidic Sensing Using a Parallel-plate Waveguide Sensor

Terahertz détection microfluidique en utilisant un capteur de guide d&#39;ondes à plaques parallèles

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

Recherche

Ingénierie

Analysis of Contact Interfaces for Single GaN Nanowire Devices

Analyse des Interfaces de contact pour GaN appareils nanofils

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

Comment construire un printemps de transport Paquet à vide pour Spinning Rotor Jauges

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

Fluorescence de résonance d’un point de InGaAs quantique dans une cavité plane à l’aide de détection et Excitation Orthogonal

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

Injection électronique améliorée et le Confinement d’Exciton de Quantum-point bleu Pure Light - Emitting Diodes en introduisant partiellement oxydés Cathode en aluminium

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

Génération et un contrôle cohérent des peignes de fréquence pulsée Quantum

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

Une méthode efficace pour le dessalement sélectif des Anions d’iode radioactif à l’aide du filtre à Membrane de nanoparticules-Embedded or

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

Mesure des émissions du nombre de particules de conduite réelle du sous-23 Nanomètre à l’aide du système d’échantillonnage à faible valeur

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

Simulation de l’imagerie de réseaux radio à grande échelle sur la surface lunaire

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

Exécution de réactions gazeuses in situ à cellules fermées au microscope électronique à transmission

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