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用于电力转换器模型预测控制的通用切换状态空间表示
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
使用等离子体元面的单个半导体量子发射器的发射模式的可逆切换
在过去的几十年中，量子技术领域一直在迅速扩展，产生了许多应用，例如量子信息，量子通信和量子网络安全。在这些应用的核心上是量子发射极（QE），这是单个光子或光子对的确切可控的发电机。半导体QE，例如钙钛矿纳米晶体和半导体量子点，作为纯单个光子的发射器表现出很大的希望，当用等离子体型纳米腔杂交时，具有产生光子对的潜力。在这项研究中，我们开发了一个系统，在该系统中，可以以可控的方式与外部等离子跨表面进行交互之前，期间和之后，可以追溯到单个量子发射器及其集合。将外部等离质元面耦合到量化量阵列后，单个QES从单光子发射模式切换到多光子发射模式。值得注意的是，该方法保留了QE的化学结构和组成，使它们可以在与等离子次曲面解耦后恢复至初始状态。这显着扩大了半导体QE在量子技术中的潜在应用。
心房起搏，过早心房拍打，模式切换和心房高速率
月份； p = 0.015，p = 0.033，p = 0.041;早产次：1个月时为6.8±2.3％，3个月时为7.1±2.1％，在6个月时为7.2±1.9％； p = 0.015，p = 0.022，p = 0.031）。AHRE患病率从1个月的9.7±2.3％增加到3个月时的18.1±4.1％，在6个月时为23.3±5.9％。但是，这些关联在6个月后减少，在1年和2年时持续较少。接收器工作特征曲线分析确定了1个月的94.5％心房起搏百分比截止比例，敏感性为68％，特异性为82％[曲线（AUC）下的面积（AUC）：0.806，P <0.001]，在3个月时截止94％，敏感性和特异性为68％和901％，<0.8001，<0.8001。对于模式开关发作，1和3个月的1.5截止值分别产生73％和74％的敏感性，分别为99％和98％（AUC：0.890和0.895和0.895，p <0.001）。
在双层石墨烯中切换旋转填充序列...
图1（a）设备的示意图。将封装在两个HBN薄片（紫色）中的BLG薄片（黑色）组成的异质结构放在金属后门（BG，深橙色）上。分裂的门（SG，浅橙色）和手指门（FGS，浅橙色）通过绝缘氧化铝层分开。金属触点（黄色）用于检测传输电流。（b）设备的有限偏置光谱测量。数字𝑁表示库仑封锁区域中的电子职业。（c）3 rd，第4和第5次COULOMB钻石的放大，从中提取第一壳能量δ𝐸SH1。红色箭头指示与激发态相对应的过渡线。左下方示意图说明了前5个电子的壳结构。（d）分别从正面（上图）和负SD分支（下图）提取第4个电子的激发状态能量。
通过透视图切换量子参考系……
一旦将实验室视为物理系统，将参考系从根本上视为量子系统在量子引力中是不可避免的，在量子基础中也是如此。因此，这两个领域都面临着如何描述相对于量子参考系的物理学以及相对于不同此类选择的描述如何关联的问题。在这里，我们利用两个领域思想的富有成效的相互作用，开始开发一种统一的量子参考系变换方法，最终旨在涵盖量子物理学和引力物理学。特别是，使用受引力启发的对称原理，它迫使物理可观测量具有关联性并导致描述中固有的冗余，我们开发了一个视角中性结构，它同时包含所有框架视角并通过它进行更改。我们表明，采用特定框架的视角相当于修复经典和量子理论中与对称性相关的冗余，而改变视角则对应于对称变换。我们使用约束系统的语言来实现这一点，这种语言自然地编码了对称性。在一个简单的一维模型中，我们恢复了 [ 1 ] 的一些量子框架变换，将它们嵌入到中立的框架中。利用它们，我们说明了所观察系统的纠缠和经典性如何依赖于量子框架视角。我们的操作
b"oxygen diffusion, creating an oxygen gradient throughout the coculture chamber. Basolateral gas flow containing 10% oxygen enters through the gas inlet , spreading evenly through the asymmetric coculture chamber with a magnetic stirrer . Exhaust gas is discharged through the gas outlet , completing the system's airflow (Fofanova et al., 2019). The figure was created using BioRender. (B) A physical picture of不对称的共培养室（C）在24小时内将FITC-二克的荧光强度添加到含有TIGK单层的Transwells的顶端腔室后的基底外侧。 \ XE2 \ X80 \ X9CNOROMOXIC \ XE2 \ X80 \ X9D与不对称培养条件下的差异化Tigks进行了比较（称为\ XE2 \ X80 \ x80 \ x9casymmmetric \ xe2 \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d）。在切换到含有Ca 2+的分化培养基之前，未分化的TIGK单层在正常氧条件下培养。 （N.S。：P> 0.05，***：P <0.001，n = 2技术重复，n = 3个生物重复序列）。 （d）在固定培养培养基培养基培养基中，在常氧培养基中维持的Transwell插入物中的Tigk单层的形态或在非对称共培养室中培养的24小时。已知胶原蛋白会影响明亮的田间成像
b“氧扩散，在整个共培养室中产生氧梯度。含有10％氧气的基底外侧气流通过气体入口进入，并用磁性搅拌器均匀地通过不对称的共培养室扩散。排气通过气体插座排放，完成了系统的气流（Fofanova等，2019）。该图是使用生物者创建的。（b）不对称共培养室的物理图片。（c）在将FITC-DEXTRAN添加到包含Tigk单层的Transwells的顶端室后，在24小时内比较了基底外侧室内FITC-脱骨的荧光强度。在常规氧培养条件下未分化（阴性对照）和分化的Tigks（称为\ XE2 \ X80 \ X9CNORMOXIC \ XE2 \ X80 \ X9D）与在不对称培养条件下的分化Tigk（称为AS AS AS） \ xe2 \ x80 \ x9casymmetric \ xe2 \ x80 \ x9d）。对于每种条件，减去空白培养基的背景荧光强度。未分化的TIGK单层在正常氧状态下培养，然后切换为包含Ca 2+的分化培养基，用作负面对照。（N.S.：p> 0.05，***：p <0.001，n = 2技术重复，n = 3个生物重复序列）。（e）在常氧和不对称培养条件下培养的TIGK单层中细胞活力的比较。热处理细胞是阴性对照（N.S.：p> 0.05，**：p <0.01，n = 3，n = 3）。（d）Transwell插入物中的Tigk单层的形态在正常氧化条件下维持在细胞培养培养基中，或在不对称的共培养室中培养24小时。已知胶原蛋白由于胶原纤维的存在而影响明亮的田间成像，与未涂层的表面相比，该胶原纤维可能会掩盖所观察到的细胞或结构的细节（Hashimoto等，2020）。
具有 GST 的非易失性可切换红外隐身超薄膜
图1. 结构示意图及在正入射光下模拟得到的吸收光谱。(a)红外探测器的探测机理。目标的红外辐射透过大气后被红外探测器捕获。(b)双层超薄膜示意图及GST在不同状态之间的转变机制。当温度超过结晶温度𝑇𝑇 𝑐𝑐时，GST会逐渐由非晶态转变为结晶态，而一旦温度超过熔点𝑇𝑇 𝑚𝑚后，经过快速退火，GST又可以变回非晶态。(c)光谱椭偏仪测得的红外波段不同状态下GST的相对介电常数。(d)双相态超薄膜对正入射光的吸收光谱及大气透过光谱。
电力系统切换程序
热线订单 (HLO) 声明示例 ...................................................................................................................................... 68 附录 E 互连热线订单 ...................................................................................................................................... 70 附录 F 修订表 ...................................................................................................................................................... 72 附录 G 切换阅读与审查 ...................................................................................................................................... 73 附录 H PSOM 章节差异请求 ............................................................................................................................. 75 附录 I 双人切换 ............................................................................................................................................. 76 附录 J 切换计划表 ............................................................................................................................................. 77 附录 K – 设施恢复 ............................................................................................................................................. 78 附录 L SCADA 丢失的站点监控 ............................................................................................................................. 79 附录 M 版本历史记录 ............................................................................................................................................. 80 附录 N 以前的/取代的版本 ............................................................................................................................. 85
抗抑郁药切换为药物无反应的替代表型：研究临床，人口统计学和遗传特征
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证可永久提供。是作者/资助者，他已授予MedRxiv的许可证，以显示预印本（未通过PEER REVIVE的认证）Preprint preprint the版权所有此版本，该版本于2024年11月10日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.11.09.24316987 doi：medrxiv preprint
ecseg：自动驾驶汽车的边缘云切换图像分割
摘要 - 由于较长的车辆到云通信延迟，因此存在的自动驾驶汽车尚未利用云计算来执行其深度学习的驾驶任务。同时，这些车辆通常配备了资源受限的边缘计算设备，这些设备可能无法实时执行计算密集的深度学习模型。商业移动网络的数据传输速度的提高阐明了将云计算用于自动驾驶的可行性。我们的城市规模的现实世界测量结果表明，车辆可以通过低数据传输延迟的第五代（5G）移动网络部分使用云计算。在本文中，我们介绍了ECSEG的设计和实现，ECSEG是一个边缘云的切换图像分割系统，该系统在边缘和云之间动态切换，以实现基于深度学习的语义分割模型，以实时了解车辆的视觉场景。由于各种因素之间的复杂相互依存关系，包括动态无线通道状况，车辆的运动和视觉场景变化，因此开关决策具有挑战性。为此，我们采用深度强化学习来学习最佳的切换政策。基于现实世界实验和痕量驱动模拟的广泛评估表明，与四种基线方法相比，ECSEG可以实现自动驾驶汽车的卓越图像分割精度。