در عصر حاضر با توجه به صنعتی شدن جوامع، نیاز به انرژی بیشاز پیش احساس می‌شود و در حال حاضر سوخت‌های فسیلی مانند نفت و گاز طبیعی به عنوانمنابع اصلی انرژی مورد استفاده قرار می‌گیرند. ولی مصرف این منابع انرژی با دومشکل عمده رو به رو است: مشکل اول تولید گازهای گلخانه‌ای است که عامل اصلی گرمایشجهانی هستند و افزایش سطح آب دریاها، خشکسالی و تغییرات آب و هوایی را به دنبالدارند و مشکل دوم غیر تجدید پذیر بودن این منابع انرژی است. از این رو تحقیقات و پژوهش‌هادر زمینه منابع انرژی تجدید پذیری که بتوانند مشکلات بالا را حل کنند افزایش یافتهاست.

  در دنیای امروز اینترنت، حجم بزرگ اطلاعات و چالش‌های انتخاب منابع توسط کاربران، نیازمند راهنمایی‌های صحیح است. سیستم‌های توصیه‌گر به عنوان ابزارهای حیاتی برای کمک به کاربران در انتخاب منابع و دریافت اطلاعات ظاهر شده‌اند.  این سیستم‌ها با هدف تولید توصیه‌های هوشمند برای گروه‌های خاصی از کاربران، به ویژه کسانی که به محصولات خاصی علاقه دارند، طراحی شده‌اند. در دهه‌های اخیر، روش‌های مختلفی برای سیستم‌های توصیه‌گر پدیدار شده و الگوریتم‌ها، مقالات و متون علمی متنوعی در این زمینه معرفی شده‌اند.

این تحقیق، یکرویکرد برای طراحی شبکه‌های عصبی کوانتومی عمیق با روش‌های بارگذاری مجدد داده‌ها،پیشخور کوانتومی و هم‌گشتی کوانتومی ارائه می‌دهد. هدف اصلی این تحقیق، ابتدامعماری و سپس آموزش و ارزیابی عملکرد این شبکه‌ها در یک مسئله‌ی رده‌بندی شکل‌هایسه‌ بعدی است. در اینجا فرآیند آموزش، شامل بهینه‌سازی پارامترهای شبکه‌های عصبیکوانتومی برای دستیابی به عملکرد بهینه است.

امروزهتولید هیدروژن و استفاده از آن یکی از راه‌کارهای اصلی برای کاهش اثرات گازهایگلخانه‌ای و جلوگیری از گرمایش زمین است. تولید هیدروژن سبز و استفاده ازفتوکاتالیست‌ها یکی از راه حل های اصلی پیشنهاد شده برای این موضوع است. در اینپژوهش استفاده از نانولوله‌های تیتانیوم دی اکسید بهبود یافته با نیتروژن برایتولید هیدروژن سبز بررسی شده است. در این پژوهش بررسی کاربرد تولید هیدروژن به کمکپایش پتانسیل به وسیله دستگاه پتانسیواستات صورت گرفته است. برای تولید نانولوله‌هایتیتانیوم دی اکسید، ماده ایلمنیت معدنی به عنوان ماده اولیه انتخاب شد. نانولوله‌هایتیتانیوم دی اکسید به روش هیدروترمال تولید شد.

چکیده