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World File Search System分离的
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
b'对于刚才描述的情况，我们更喜欢使用术语 \xe2\x80\x9c 不可分离状态。\xe2\x80\x9d 要了解原因，我们必须研究纠缠与不可分离性之间的关系。量子力学的基本原理是任何纠缠态的波函数必然是不可分离的。例如，考虑量子态 | \xcf\x88\xe2\x8c\xaa = (| \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 \xe2\x88\x92 | \xe2\x8c\xaa 1 | \xe2\x8c\xaa 2 )/ 2，其中 | \xe2\x8c\xaa 1 表示粒子 1 处于量子态 ，另一个（空间上分离的）粒子 2 处于状态 ，其他量也是如此。状态 \xcf\x88 具有这样的属性，即如果对粒子 1 的测量显示它处于状态 ，那么对粒子 2 的测量肯定会显示它处于状态 ，反之亦然。尽管如此，在进行任何测量之前，每个粒子处于状态 或 的概率都是相等的。虽然所有纠缠态都是不可分离的，但我们认为，所有不可分离状态都是纠缠的并不正确（见图）。我们不想用纠缠来描述不可分离状态，因为在这种情况下没有非局域性的意义。事实上，没有一个经典系统能够产生真正的量子纠缠，即爱因斯坦所说的\xe2\x80\x9c 鬼魅般的超距作用。\xe2\x80\x9d'
HALO-CATALOG-AMT_Rev_2.pdf
此外，色谱柱相选择性是调整 HPLC 分离选择性的四个最有力和最有用的参数之一（见表 B）。对于可电离分析物，流动相 pH 是迄今为止最有效的参数。然而，色谱柱固定相在改变 UHPLC 和 HPLC 分离的相对保留方面的能力与有机改性剂选择（乙腈与甲醇）和有机改性剂百分比/梯度陡度相当。在开发方法时，有多种方法可以实现满足特定分辨率和保留要求的分离。一种方法是采用系统方法并筛选多个相。HALO ® 色谱柱有几种不同的固定相，可用于各种类型的分析。表 C 显示了可用于小分子反相分离的 HALO ® 相，这些相根据其选择性差异列出
多人活动识别的生成居民分离和多标签分类
本文介绍了几种方法：一种基于居民分离的方法，称为SEQ2RES，另一种基于多标签分类，称为BigRu+Q2L。第三种方法将它们结合到两个阶段的模型中。与以前的分离不同，将传感器事件分配给居民一一将传感器事件分配给居民，SEQ2RES采用序列到序列（SEQ2SEQ）[18] ARCHITCOUNT。它对整个传感器序列进行建模，并基于建模上下文生成分离的序列。另一方面，Bigru+Q2L使用注意机制不仅在活动标签之间，而且在标签和特征之间进行构成相关性。这可以实现更准确，更灵活的多标签分类。最后，这两种方法是在一个模型中组合在一起的，该模型将居民信息分开，同时考虑居民活动的相关性。
世界的第一个！成功地从受精小鼠卵中取出异常染色体
通常很难使用这些指标选择好的胚胎。因此，有必要阐明异常染色体分离的原因并防止异常胚胎的形成。迄今为止，为了研究异常分离的染色体和微核，已经进行了分析，包括使用一个受精卵的一个细胞对基因进行全面分析，以及对用福尔马林固定的受精卵的染色体观察的荧光观察。但是，由于综合细胞基因表达分析无法区分正常和异常的染色体，并且通过荧光观察观察异常的染色体仅允许分析一部分异常染色体，因此无法详细检查异常染色体。因此，在这项研究中，我们开发了一项技术，可以从染色体异常的小鼠2细胞阶段中去除微核，而无需杀死胚胎，并试图分析遗传切除的微核。
在 Banyumas 摄政区 Rempoah-Baturraden 的 TPST 有机废物中探索和形态表征木霉菌
摘要。木霉菌属成员能够适应各种生境，包括有机废物，具有相当高的种群密度。本研究旨在确定从 Rempoah 综合废物处理设施 (TPST)、Banyumas 摄政区 Baturraden 区分离的木霉菌的形态特征差异。实验在 Jenderal Soedirman 大学生物学院真菌学和植物病理学实验室进行。对木霉菌属的探索结果获得了三个分离株。观察到的特征是宏观特征，包括菌落的颜色和形状，以及微观特征，包括分生孢子梗、瓶梗和分生孢子的形状。结果表明，从 Rempoah TPST 分离的三个木霉菌具有不同的形态特征。获得的木霉菌种为 T. koningii、T. asperellum 和 T. harzianum。
腐蚀抑制剂（致癌）组标准2020
（8）就第（7）款而言，“化学”是指任何元素或化合物以其自然状态或任何生产过程获得的任何元素或化合物，包括任何杂质和任何添加剂，以保持化学物质的稳定性，但不包括任何可以分离的溶剂，而不会影响化学物质或改变其组成的稳定性。
肠道菌群的相互调制和1型糖尿病模型中的免疫系统
分析了肠道菌群模式，导致了前面提到的免疫学和T1D发育的调节，我们选择了孤立的点头，同居点头点头和分离的116C-NOD小鼠组。通过在纵向环境中分析了16S rRNA基因基因的16S rRNA基因，分析了116C B细胞转基因和116C-NOD肠菌群对NOD小鼠肠道细菌群落的自然转移。在六岁，12岁和20周龄时，分离的点头，同名点头和孤立的116c-nod小鼠分为两组：在疾病随访的40周内变成糖尿病的小鼠（未来的糖尿病患者）和在此期间（未来抵抗物）之前保持抗性的小鼠和保持抗性的小鼠。比较了未来的糖尿病和未来耐药性，并将新诊断的糖尿病患者与未来的耐药性进行了比较。最后一个比较是在12和20
多样化形象到图像 - 译-Via-disentangled- ...
摘要。图像到图像翻译旨在学习两个视觉域之间的映射。许多范围的主要挑战有两个主要挑战：1）缺乏对齐的训练对和2）来自单个输入图像的多个可能的输出。在这项工作中，我们提出了一种基于分离的表示形式的方法，用于生产带有配对的训练图像的各种输出。为了达到多样性，我们建议将信息嵌入两个空间：一个域 - 不变的内容空间，捕获跨域和域特异性属性空间的共享信息。使用分离的功能作为输入大大降低了模式崩溃。为了处理未配对的培训数据，我们引入了一种新型的跨周期同意损失。定性结果表明，我们的模型可以在各种任务上产生多样化和逼真的图像。我们通过广泛的评估来验证我们方法的有效性。