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An efficient quantum proactive incremental learning algorithm

Science China(Physics,Mechanics & Astronomy) 2025年第1期Mechanics & Astronomy) .卷 49-57页

作者： lingxiao li Jing li Yanqi Song Sujuan Qin Qiaoyan wen Fei Gao State Key Laboratory of Networking and Switching Technology Beijing University of Posts and Telecommunications School of Cyberspace Security Beijing University of Posts and Telecommunications

In scenarios where a large amount of data needs to be learned, incremental learning can make full use of old knowledge, significantly reduce the computational cost of the overall learning process, and maintain high performance. In this paper, taking the MaxCut problem as our example, we introduce the idea of incremental learning into quantum computing, and propose a Quantum Proactive Incremental Learning algorithm(QPIL). Instead of a one-off training of quantum circuit, QPIL contains a multi-phase training on gradually-increased subgraphs of all vertices, proactively reducing large-scale problems to smaller ones to solve in steps, providing an efficient solution for MaxCut. Specifically, some vertices and corresponding edges are randomly selected for training to obtain optimized parameters of the quantum circuit at first. Then, in each incremental phase, the remaining vertices and corresponding edges are gradually added and the parameters obtained from the previous phase are reused in the parameter initialization of the current phase. We perform experiments on 120 different small-scale graphs, and it shows that QPIL performs superior to prevalent quantum and classical baselines in terms of approximation ratio(AR), time cost, anti-forgetting, and solving stability. In particular, QPIL's AR surpasses 20% of mainstream quantum baselines, and the time cost is less than 1/5 of them. The idea of QPIL is expected to inspire efficient and high-quality solutions in large-scale Max Cut and other combinatorial optimization problems.

关键词： variational quantum algorithm incremental learning multi-phase training MaxCut quantum computing

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美国城市化进程中高校合作教育的问题与对策

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河北大学学报（哲学社会科学版） 2016年第1期41卷 19-24页

作者：李文英董英河北大学教育学院河北保定071002

美国城市化进程中初创合作教育,面对合作教育理论研究薄弱、合作教育岗位欠缺、管理队伍体系不完善等突出问题,通过加强合作教育理论研究宣传,采取多样灵活的工作安置策略,提升合作教育工作岗位数量、突出教育性,增强项目协调员从业能... 详细信息

美国城市化进程中初创合作教育,面对合作教育理论研究薄弱、合作教育岗位欠缺、管理队伍体系不完善等突出问题,通过加强合作教育理论研究宣传,采取多样灵活的工作安置策略,提升合作教育工作岗位数量、突出教育性,增强项目协调员从业能力和校企领导的敬业精神等对策加以破解,为我国目前的产学研合作教育提供了借鉴。

关键词：美国城市化合作教育高校

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同步荧光和X射线衍射法分析中国动力煤大分子芳香层片结构

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光谱学与光谱分析 2012年第7期32卷 1979-1983页

作者：叶翠平冯杰李文英太原理工大学煤科学与技术教育部和山西省重点实验室山西太原030024 山西省煤科学与技术省部共建国家重点实验室培育基地山西太原030024

煤中大分子芳香骨架结构决定着煤焦及其气化反应活性。为实现煤的高效转化,对煤大分子骨架结构的认识非常关键,以硅胶为固定相,乙腈、四氢呋喃、吡啶和N-甲基吡咯烷酮为溶剂对来自平朔和黑岱沟两种中国典型动力煤进行分级抽提,经凝胶色... 详细信息

煤中大分子芳香骨架结构决定着煤焦及其气化反应活性。为实现煤的高效转化,对煤大分子骨架结构的认识非常关键,以硅胶为固定相,乙腈、四氢呋喃、吡啶和N-甲基吡咯烷酮为溶剂对来自平朔和黑岱沟两种中国典型动力煤进行分级抽提,经凝胶色谱对所得到的大分子样品的分子量测定、X射线衍射仪对大分子芳香层片结构进行解析,利用同步荧光对芳香结构的缩合程度分析,获得两种煤结构中大分子结构单元、芳香核和芳香层片大小。结果表明,两种煤大分子芳香层片的尺寸为3～3.95nm,堆积高度为0.8～1.2nm。分子量分布范围在400～1 130amu之间,结构单元的缩合芳香环数为3～7个。

关键词：中国动力煤芳香层片大分子网络特征同步荧光 X射线衍射

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Ni对MoS_(2)基催化剂活性相及加氢脱氮脱硫性能的影响

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燃料化学学报 2021年第10期49卷 1513-1521页

作者：刘娟李文英冯杰高翔太原理工大学省部共建煤基清洁能源利用国家重点实验室山西太原030024 浙江大学能源清洁利用国家重点实验室浙江杭州310027

为了获得较多高活性II型MoS_(2)活性相,采用四硫代钼酸铵原位热分解法制备了MoS_(2)基催化剂,对比分析了Ni源引入方式和热分解气氛对MoS_(2)活性相微观结构、表面元素化学状态和加氢脱氮脱硫性能等的影响。结果表明,同时引入Mo源和Ni源... 详细信息

为了获得较多高活性II型MoS_(2)活性相,采用四硫代钼酸铵原位热分解法制备了MoS_(2)基催化剂,对比分析了Ni源引入方式和热分解气氛对MoS_(2)活性相微观结构、表面元素化学状态和加氢脱氮脱硫性能等的影响。结果表明,同时引入Mo源和Ni源原位沉淀生成无定形NiMoS4后,再热分解有利于Ni取代MoS_(2)片晶边缘的Mo原子,被修饰后的MoS_(2)片晶保持较高的分散度、适宜的长度(3−5 nm)和堆叠层数(2−4层),从而在边缘暴露较多具有加氢和氢解活性的rim和corner活性位点。热分解气氛H_(2)比N_(2)更有利于Ni在热分解过程中取代MoS_(2)边缘的Mo原子,形成更多II型Ni-Mo-S活性结构,有利于喹啉和二苯并噻吩的吸附活化和加氢反应。当加氢反应温度340℃、氢压3 MPa、重时空速23.4 h−1、氢油比为600和使用0.1 g NMS-H_(2)催化剂时,喹啉加氢脱氮转化率达23.8%,二苯并噻吩加氢脱硫转化率达93.3%。

关键词： NiMo硫化物喹啉二苯并噻吩加氢反应

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Ca/Al物质的量比对Ni/CaO-Al_2O_3结构及其催化重整性能的影响

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燃料化学学报 2017年第8期45卷 956-962页

作者：荆洁颖王世东张学伟李清李文英太原理工大学煤科学与技术省部共建国家重点实验室培育基地山西太原030024

合成兼具催化、吸附性能的复合催化剂是实现CO_2吸附强化CH_4/H_2O重整制氢过程的关键。研究采用共沉淀法制备了一系列具有类水滑石结构前驱体的Ni/Ca O-Al_2O_3复合催化剂,考察了制备过程中Ca/Al物质的量比对复合催化剂结构及性能的影... 详细信息

合成兼具催化、吸附性能的复合催化剂是实现CO_2吸附强化CH_4/H_2O重整制氢过程的关键。研究采用共沉淀法制备了一系列具有类水滑石结构前驱体的Ni/Ca O-Al_2O_3复合催化剂,考察了制备过程中Ca/Al物质的量比对复合催化剂结构及性能的影响。结果表明,Ca/Al物质的量比可调控活性组分Ni与载体之间的相互作用力,进而调变复合催化剂的比表面积和活性组分Ni的分散度。当Ca/Al物质的量比为3时,Ni与载体之间相互作用力适宜,复合催化剂具有最大的比表面积(12.9 m^2/g)和最高的Ni分散度(1.07%);该复合催化剂在CO_2吸附强化CH_4/H_2O重整制氢过程中可得到95%的H_2浓度和88%的CH_4转化率,循环10次后,H2浓度仍能保持在93%以上。

关键词：制氢复合催化剂类水滑石结构 CO2吸附强化

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CaO-Ca_(3)Al_(2)O_(6)@Ni-SiO_(2)复合催化剂制备及制氢性能

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燃料化学学报 2022年第12期50卷 1619-1628页

作者：许凯刘璐荆洁颖冯杰李文英太原理工大学省部共建煤基能源清洁高效利用国家重点实验室山西太原030024

吸附强化CH4/H2O重整制氢技术通过原位移除反应产生的CO_(2)实现一步法制备高浓度H_(2),但该技术常用复合催化剂中的吸附组分CaO在吸脱附CO_(2)时的体积变化会造成复合催化剂结构的坍塌,同时活性组分Ni也被反应生成的CaCO_(3)包埋,造成... 详细信息

吸附强化CH4/H2O重整制氢技术通过原位移除反应产生的CO_(2)实现一步法制备高浓度H_(2),但该技术常用复合催化剂中的吸附组分CaO在吸脱附CO_(2)时的体积变化会造成复合催化剂结构的坍塌,同时活性组分Ni也被反应生成的CaCO_(3)包埋,造成催化和吸附性能的下降,严重影响制取H_(2)的浓度。本研究利用阳离子表面活性剂辅助刻蚀的机理采用自模板法制备了CaO-Ca_(3)Al_(2)O_(6)@Ni-SiO_(2)复合催化剂。在吸附强化CH_(4)/H_(2)O重整制氢实验中,该复合催化剂制氢浓度达到99.6%,且10次循环后制氢浓度为97.3%,其高活性高稳定性归因于复合催化剂中的吸附组分CaO-Ca_(3)Al_(2)O_(6)在反应-再生循环过程中体积反复膨胀收缩的过程均在SiO_(2)空腔内进行,不会造成复合催化剂结构的坍塌,同时复合催化剂制备过程中采用SiO_(2)包覆活性组分Ni防止了其在脱碳再生过程中团聚失活,但结构表征发现,复合催化剂的催化组分中仅有一部分是以Ni为核、SiO_(2)为壳的核壳结构,还存在部分Ni直接负载在壳层SiO_(2)上,这是导致10次循环反应中CH_(4)转化率从99.5%降至91.8%的原因。

关键词：吸附强化制氢复合催化剂 CO_(2)吸附循环稳定性

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焙烧温度对Ni/CaO-Al_2O_3结构及其催化重整性能的影响

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燃料化学学报 2018年第6期46卷 673-679页

作者：荆洁颖张子毅王世东李文英太原理工大学煤科学与技术省部共建国家重点实验室培育基地山西太原030024

采用共沉淀法制备了一系列具有类水滑石结构前驱体的Ni/CaO-Al_2O_3复合催化剂,考察了制备过程中焙烧温度对复合催化剂结构及性能的影响。结果表明,焙烧温度可调控活性组分Ni与载体之间的相互作用力,进而调变复合催化剂的比表面积、活... 详细信息

采用共沉淀法制备了一系列具有类水滑石结构前驱体的Ni/CaO-Al_2O_3复合催化剂,考察了制备过程中焙烧温度对复合催化剂结构及性能的影响。结果表明,焙烧温度可调控活性组分Ni与载体之间的相互作用力,进而调变复合催化剂的比表面积、活性组分Ni的颗粒粒径。当焙烧温度为700℃时,Ni与载体之间相互作用力适宜,复合催化剂具有最大的比表面积(21.42 m^2/g)和最小的Ni颗粒粒径(19.51 nm);该复合催化剂在CO_2吸附强化CH_4/H_2O重整制氢过程中可得到98.31%的H_2浓度和94.87%的CH_4转化率,循环10次后,H_2浓度仍能保持在97.35%以上。这是因为大的比表面积为反应提供了更多的活性位点,利于CO_2吸附过程的强化,而小的Ni颗粒粒径提高了复合催化剂的抗烧结能力。

关键词：制氢 CO2吸附强化复合催化剂焙烧温度类水滑石结构

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