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反铁磁体超快激发下的稳健磁序
自从 Beaurepaire 等人发现超快退磁以来 [1]，大量研究应用三温度模型 (3TM) 的变体来描述实验性超快磁化动力学。 [2–10] 通过引入瞬态电子、晶格和自旋自由度的有效温度（见图 1 d），3TM 使用三个耦合的微分方程来描述子系统之间的相互能量传递，为定量分析超快磁化动力学提供了一种直观的现象学方法。微观三温度模型 (M3TM) 改进了 3TM，通过 Elliott-Yafet 自旋翻转散射用磁化强度代替现象学自旋温度，考虑超快磁化动力学中的动量守恒。 [2] 此类公式与 Landau-Lifshitz-Bloch (LLB) 方程有关，其中与电子的耦合细节
接纳注册(全文本) 商标注册处处长已根据《商标条例》(第559 ...
商标注册处处长已根据《商标条例》(第559章)第42条接受下列商标注册。根据《商标条例》第43条及《商标规则》(第559章，附属法例)第15条，现公布申请的详情。根据《商标条例》第44条及《商标规则》第16条，任何人士如欲反对任何该等商标的注册，须于本公告日期起计的3个月内，以表格T6提交反对通知书。(例如，如公告日期为2003年4月4日，则3个月期间的最后一天为2003年7月3日。)反对通知书须载有反对理由及第16(2)条所提述事项的陈述。反对者在提交反对通知书的同时，须将通知书副本送交有关申请的申请人。商标注册处处长根据《商标条例》（第 43 章）第 13 条/《商标条例》（第 559 章）附表 5 第 10 条接受的注册申请，请参阅电子宪报 http://www.gld.gov.hk/cgi-bin/gld/egazette/index.cgi?lang=e&agree=0 。
全原因和血管性痴呆的全基因组范围的荟萃分析
图2 VAD GWAS的曼哈顿图。除了APOE区域的变体外，我们还确定了与VAD相关的五个新的遗传基因座。蓝色和红线分别对应于5e-7和5e-8的P值，分别针对全基因组暗示性和显着SNP。曼哈顿杂交荟萃分析的地块。每个点代表一个SNP，x轴显示每个SNP所在的染色体，Y轴显示了每个SNP与VAD的关联与VAD的cossestry荟萃分析中的 - log10 p值。红色水平线显示了全基因组的显着阈值（p值= 5E-8; - log10 p值= 7.30）。在每个基因座中最接近最重要的SNP的基因已被标记。
二十面体准晶体中长程磁序的实验观察
摘要：准晶体 (QC) 于 1984 年首次发现，通常不表现出长程磁序。本文，我们报告了真实的二十面体准晶体 ( i QC) Au − Ga − Gd 和 Au − Ga − Tb 中的长程磁序。Au 65 Ga 20 Gd 15 i QC 在 TC = 23 K 时表现出铁磁转变，表现为磁化率和比热测量中的急剧异常，同时在 TC 以下出现磁布拉格峰。这是首次在真实的准晶体中观察到长程磁序，与迄今为止发现的其他磁性准晶体中观察到的自旋玻璃状行为形成对比。此外，当用 Tb 取代 Gd 时，即对于 Au 65 Ga 20 Tb 15 i QC，在 TC = 16 K 时仍然保留铁磁行为。虽然在 Au 65 Ga 20 Gd 15 i QC 中观察到的比热异常的尖锐异常在 Tb 取代后变得更宽，但中子衍射实验清楚地显示在 TC 下方明显出现了磁布拉格峰，这表明 Au 65 Ga 20 Tb 15 i QC 也存在长程磁序。我们的发现有助于进一步研究在具有前所未有的最高全局对称性即二十面体对称性的真实准周期晶格上形成的奇异磁序。■ 引言
安德森塔的经典磁序的出现：量子达尔文主义在行动
在量子力学中，环境被认为起着负作用，破坏量子系统的相干性，从而随机改变其状态。然而，对于最初处于简并基态的量子系统，情况可能会有所不同。在这种情况下，基态特征函数的无限流形可以包含一些零纠缠态，这可以通过最小化冯·诺依曼熵来证明。然后，遵循量子达尔文主义，这些“经典”组合由量子环境选择和促进，这意味着不同的独立观察者在实验中发现它们。在这项工作中，我们从安德森状态塔的数值实现出发，在天元和反铁磁量子系统的特征谱中发现并探索了这种经典状态。量子基态的简并性被证明是解释经典世界中磁性物质的非平凡性质的关键，包括经典极限下出现的拓扑保护。
饥饿——全在于思想
要理解当今普遍存在的肥胖问题，我们必须回顾过去，更准确地说，回顾人类新陈代谢的进化史。毕竟，我们的大脑和身体与我们的祖先一样。他们没有在糖湖里游泳，也没有从树上摘巧克力棒；相反，食物往往很少，人们经常挨饿。我们的新陈代谢在几个世纪中适应了这些生活条件。“进化教会了大脑和身体，食物并不总是随时可得。每当食物充足时，我们就会学会填饱肚子，为食物匮乏做好准备，”Tittgemeyer 解释道。例如，即使胃已经饱了，饱腹感信号也可能被激活我们的奖励系统所取代。神经递质多巴胺在这方面起着重要作用。另一个信号系统会估计一顿饭的能量含量，并在你的嘴巴咬下第一口之前为身体做好相应的准备。位于大脑下丘脑的神经细胞被称为“饥饿神经元”，参与了这一过程。 “这些细胞只有在我们吃饱的时候才会稍微活跃起来。但当我们饿的时候，它们就会变得非常活跃，”蒂特格梅尔解释道。
生活方式与心血管和全...
目标：开发机器学习（ML）风险分层模型，以预测全因死亡率和心血管死亡率，同时估算生活方式行为因素对模型功效的影响。方法：使用40岁或40岁以上的成年人的全国代表性样本进行了前瞻性队列研究，该样本是从2007年至2010年的美国国家卫生和营养检查调查中得出的。参与者进行了全面的面试和医疗实验室检查，随后，他们的记录与国家死亡指数有关，以进行进一步分析。结果：在包括7921名参与者的队列中，记录了9。75年的平均随访持续时间，共有1911年死亡，包括585例心血管相关死亡。该模型预测了接收器操作特性曲线（AUC）下的区域的死亡率为0.848和0.829。根据ML分数将参与者分为不同的风险群体被证明有效。所有的生活方式行为与全因和心血管死亡率均表现出反相关性。随着年龄的增长，饮食评分和久坐时间的明显影响变得越来越明显，而体育活动的观察到相反的趋势。结论：我们开发了一种基于生活方式行为的ML模型，以预测全因和心血管死亡率。开发的模型为评估与生活方式相关风险的评估提供了宝贵的见解。它适用于个人，医疗保健专业人员和政策制定者，以做出明智的决定。关键词：心血管死亡率，全因死亡率，生活方式行为，风险分层，死亡率预测，机器学习。
全脑脑
全脑脑是复杂的大脑畸形，这是由于早期胎儿发育过程中大脑不完全的裂解而导致的。这种情况的特征在于普罗德龙（胚胎的前脑）的失败，以正确分成大脑半球的双叶，导致影响大脑和面部特征的异常。根据大脑分裂的严重程度，全脑脑分为四种类型：Alobar Holoporsencephaly：最严重的形式，其中没有脑半球分离，导致单个脑室心室和一个单裂脑。半月骨全脑脑：大脑半球部分分离，大脑的结构在某种程度上介于Alobar和Lobar之间。Lobar Holoporsencephaly：最少的严重形式，具有更好的脑半球分离和更正常的大脑结构。中半球间变体（syntelcephaly）：半球在大脑中间没有分离，但可能在前和后方面更正常地分裂。是什么导致全脑脑？
面向设计的全制度全区域7参数短路...
摘要 本文提出了一种基于反转电荷的 MOS 晶体管 7 参数分析模型，旨在开发考虑 MOS 晶体管物理特性的简化分析电路设计方法。所提出的面向设计的模型首次能够描述先进纳米技术的主要短沟道效应以及晶体管漏极电流对漏极电压的依赖性，同时该模型对所有偏置状态（从弱到强反转）和所有工作区域（线性和饱和）均有效。提出了一种基于器件物理的简单程序来估算给定技术的晶体管模型参数。此外，针对不同的设计场景开发了电流导数的解析表达式。通过直接与 28 nm FD-SOI 技术中 N-MOS 晶体管的硅测量值（沟道宽度为 1 µ m，沟道长度为 30 nm、60 nm 和 150 nm）以及使用行业标准紧凑模型执行的模拟进行比较，验证了所提模型的准确性。
