人机系统集成 (HSI) 是系统工程 (SE) 的必要组成部分,还是相反(即 SE 是 HSI 的必要组成部分)?这完全取决于视角!如果您是一位以技术为中心的工程师,SE 将为您提供开发技术系统的方法和工具,并且您将需要人为因素专家来开发用户界面并测试最终产品的可用性。从这个角度来看,HSI 是 SE 的必要组成部分。但是,如果您是一位以人为本的设计师,您将需要方法和工具来设计和开发系统,从设计之初到系统退役,将人机需求整合在一起。这提出了我们所说的“系统”是什么意思的问题。系统只是一种表示,有助于弄清楚人和机器的物理和认知功能和结构。本章涵盖了与 HSI 相关的几个领域,包括任务和活动分析、认知工程、组织设计和管理、功能分配、复杂性分析、建模和人在环仿真 (HITLS)。当代 HSI 设计方法由虚拟 HITLS 支持,这涉及有形性问题。开始讨论应收集的各种数据和有形性指标以开发适当的 HSI。提供了一个航空示例来说明在系统设计和开发中应如何开发 HSI
人机系统集成 (HSI) 是系统工程 (SE) 的必要组成部分,还是相反(即 SE 是 HSI 的必要组成部分)?这完全取决于视角!如果您是一位以技术为中心的工程师,SE 将为您提供开发技术系统的方法和工具,并且您将需要人为因素专家来开发用户界面并测试最终产品的可用性。从这个角度来看,HSI 是 SE 的必要组成部分。但是,如果您是一位以人为本的设计师,您将需要方法和工具来设计和开发系统,从设计之初到系统退役,将人机需求整合在一起。这提出了我们所说的“系统”是什么意思的问题。系统只是一种表示,有助于弄清楚人和机器的物理和认知功能和结构。本章涵盖了与 HSI 相关的几个领域,包括任务和活动分析、认知工程、组织设计和管理、功能分配、复杂性分析、建模和人在环仿真 (HITLS)。当代 HSI 设计方法由虚拟 HITLS 支持,这涉及有形性问题。开始讨论应收集的各种数据和有形性指标以开发适当的 HSI。提供了一个航空示例来说明在系统设计和开发中应如何开发 HSI
• 开裂是由于应力释放而发生的 • 延性断裂是一种通过屈服(大分子重排)然后解开而发生的体积分子反应 • 脆性断裂是一种局部分子反应,其中解开比屈服更有利
城市城市中的抽象人口增长造成了运输问题,例如交通拥堵,政策,事故和基础设施失败。这些问题通常会导致流动性破坏,尤其是在新兴经济体中。任何城市的目标是拥有一个弹性的运输系统,该系统没有频繁和严重的破坏。可以将弹性纳入智能移动性系统中,以创建一个健壮,集成和智能的运输系统。因此,本研究试图确定新兴经济体中弹性智能移动系统所需的弹性因素。该研究使用解释性结构建模(ISM)来建立因果关系的因素,从智能城市,城市运输和学术界的专家数据中汲取的因素。发现,提高弹性的最关键因素是预见的 - 预测拆卸的能力。所确定的其他三个弹性因素类别是动态,确定性和优化,这都表明了构建动态能力的重要性。实践的关键含义突出了人类和人工智能在预期自然,社会和基础设施中断中可以发挥的作用。ISM提供了一种机制,以确定对新兴经济体有限资源的竞争要求之间优先级的关键因果弹性因素。开发了有关新兴经济体智能移动性弹性的研究议程。除了被认为是驱动因素的远见之外,其他弹性因素也是同样强大的联系因素(相互影响),因此进一步揭示了新兴经济体城市城市中决策者不断面临的复杂性。
最近邻间距分布遵循一维泊松分布P(s)=e−s[7],而混沌系统则表现出能级排斥力,其P(s)根据其对称性类接近于随机矩阵理论(RMT)的维格纳猜测,当s较小时,P(s)∝sβ,其中对正交、酉和辛对称,β=1,2,4,这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit(BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想现在在半经典理论中得到了很好的证实,适用于具有适当经典极限的系统[9-11],并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12-14]。多体量子系统的情况则不太清楚,尽管最近取得了一些理论进展 [ 15 – 17 ] 。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性,经典极限无法正确定义。通常,BGS 猜想被认为对多体量子系统也成立,这主要基于数值结果,但仍缺乏严格的推导。可积和混沌通用极限之间的转变是非通用的,取决于所研究的特定系统的特性,尽管已针对不同系统进行了非常详细的探索 [ 18 , 19 ] 。例如,在可积与混沌正交情况之间的转变中,一些系统表现出分数能级排斥,P(s)∝sβ,β值在可积情况β=0与对应的RMT系综值β=1之间连续变化,而其他系统则表现出满能级排斥,但仅限于一部分能级[20]。许多系统,特别是多体情况,表现出前一种行为。然而,Berry和Robnik的半经典转变理论预测了后一种行为[19]。在这种情况下P(0)=F,其中F由所考虑模型的经典极限的相空间中规则轨道的分数给出。在开放量子系统中,该理论的发展要落后得多,即使第一批结果是在BGS猜想提出后不久就出现的[21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述,该方程表征密度矩阵算子随时间演化的特征。在马尔可夫近似下,刘维尔算子是线性非厄米算子,刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22] 。因此,刘维尔算子具有复特征值,而不是标准厄米量子力学的实能量。该问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时,Grobe 等人研究了复平面上的谱统计,发现与二维泊松分布符合得很好 [21] 。在混沌极限中,对于较小的s值,存在普遍的立方斥力P(s)∝s3,就像在非厄米随机矩阵的Ginibre系综中一样[23],尽管完整P(s)分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性[24,25]。对于开放量子自旋链,从可积到混沌的转变中的能级间距分布可以通过具有谐波约束的静态二维库仑气体来拟合,其中能级斥力由温度的倒数给出,表现出转变中的分数能级斥力[26]。最近,由于发现了新的可积多体刘维尔粒子家族[27-29],人们需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌特性。扩展精确可解和量子可积的 Liouvil 函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌 Liouvil 函数复谱的统计特性 [ 30 , 31 ] 。然而,在物理多体 Liouvil 函数中,精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在本文中,我们将基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型的文献 [ 28 ] 模型扩展到有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的可积线。这种新的可积 Liouvil 函数族具有丰富而复杂的跳跃算子结构,并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型,将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构,并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们[ 28 ] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型,将其转化为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 族具有丰富而复杂的跳跃算子结构,并允许沿可积线进行简单的参数化。然后我们
辛对称性,这是著名的Bohigas-Giannoni-Schmit (BGS)猜想的内容[8]。BGS猜想目前在半经典理论中已经得到充分证实,适用于具有适当经典极限的系统[9–11],并得到许多不同量子系统中大量数值和实验证据的支持[12–14]。多体量子系统中的情况尚不清楚,尽管最近取得了一些理论进展[15–17]。由于费米子或玻色子粒子交换下的对称性,经典极限无法正确定义。通常假设BGS猜想对多体量子系统也成立,这主要基于数值结果,但仍然缺乏严格的推导。可积通用极限与混沌通用极限之间的转变是非通用的,取决于所研究特定系统的特性,尽管已针对不同系统进行了非常详细的研究 [18,19]。例如,在可积和混沌正交情况之间的转变中,一些系统呈现分数能级排斥,P ( s ) ∝ s β,β 的值在可积情况β = 0 和相应的 RMT 集合值β = 1 之间连续变化,而其他系统呈现满能级排斥,但仅限于一部分能级 [20]。许多系统,特别是在多体情况下,都表现出前一种行为。然而,Berry 和 Robnik 的半经典转变理论预测了后一种行为 [19]。在这种情况下,P (0) = F,其中 F 由所考虑模型的经典极限在相空间中的规则轨道分数给出。在开放量子系统中,该理论的发展程度要低得多,即使第一批结果在 BGS 猜想提出后不久就出现了 [21]。开放量子系统可以用刘维尔方程来描述,该方程表征密度矩阵算子的时间演化。在马尔可夫近似中,刘维尔算子是一个线性非厄米算子,刘维尔方程可以写成林德布拉德主方程 [22]。因此,刘维尔算子具有复特征值,而不是标准厄米量子力学的实能量。解决这个问题的最初方法是研究与环境耦合较弱的可积或混沌汉密尔顿量。当汉密尔顿量可积时,Grobe 等人研究了复平面上的谱统计,发现与二维泊松分布非常吻合 [21]。在混沌极限中,对于较小的 s 值,会出现普遍的立方排斥力 P ( s ) ∝ s 3,就像非厄米随机矩阵的 Ginibre 系综 [23] 中的情况一样,尽管完整的 P ( s ) 分布的细节取决于非厄米矩阵的对称性 [24, 25]。对于开放的量子自旋链,从可积到混沌转变过程中的能级间距分布已通过具有谐波约束的静态二维库仑气体拟合,其中能级排斥力由温度的倒数给出,表现出转变过程中的分数能级排斥力 [26]。最近,由于发现了新的可积多体刘维尔函数家族 [27–29],需要采用不同的方法来研究开放量子系统的可积和混沌性质。扩展精确可解和量子可积刘维尔函数类是提高我们对开放量子多体系统的理解的重要一步。最近的一些工作研究了随机混沌刘维尔函数复谱的统计特性 [30,31]。然而,物理多体刘维尔函数中精确可解的可积极限和混沌极限之间的转变仍然大部分未被探索。在这封信中,我们将扩展参考文献中的模型。 [28] 基于 SU(2) 自旋 1 Richardson 模型,将其转换为有理 Richardson-Gaudin (RG) 类可积模型中的一条可积线。这种新的可积 Liouvillians 家族具有丰富而复杂的跳跃算子结构,并允许沿可积线进行简单的参数化。然后,我们根据单个参数定义一个 Liouvillian,它在可积性和完全混沌极限之间进行插值。利用这些模型 Liouvillians,我们
摘要:基因组工程使对细胞中DNA序列的精确操纵。因此,这对于理解基因功能至关重要。巨核酸是基因组工程的开始,它继续发现锌纤维核酸酶(ZFN),然后是转录激活剂样效应子核酸酶(Talens)。他们可以在基因组中所需的目标位点产生双链断裂,因此可以用来以相同的方式敲击突变或敲除基因。几年后,通过发现定期间隔短的短质体重复序列(CRISPR)的群集的基因组工程进行了转化。CRISPR系统的实施涉及以RNA为指导的识别和DNA分子的精确分裂。此属性证明了其在表观遗传学和基因组工程方面的效用。crispr曾经并且正在不断成功地用于模拟白血病细胞系和控制基因表达中的突变。此外,它用于识别靶标并发现用于免疫疗法的药物。在本研究中讨论了白血病的描述性和功能基因组学,重点是基因组工程方法。还探索了CRISPR/CAS9系统的挑战,观点,限制和解决方案。
线性到非线性飞秒激光脉冲在空气中聚焦的能量极限 Yu.E.Geints 1、DVMokrousova 2、DVPushkarev 2、GERizaev 2、LVSeleznev 2、I.Yu.Geints 1,3、AAIonin 2 和 AAZemlyanov 1、1 VE Zuev 俄罗斯科学院西伯利亚分院大气光学研究所,1,Zuev 院士广场,托木斯克 634055,俄罗斯 2 PN 俄罗斯科学院列别捷夫物理研究所,53 Leninskii pr.,莫斯科 119991,俄罗斯 3 莫斯科国立大学物理学院,列宁戈里,莫斯科 119991,俄罗斯 * 电子邮件:ygeints@iao.ru 摘要 紧密聚焦高功率超短激光的传播光学介质中的脉冲通常受介质光学非线性的显著影响,这会显著影响非线性焦点周围的激光脉冲参数,并导致不可避免且通常不受欢迎的焦腰空间扭曲。我们介绍了在不同空间聚焦下飞秒 Ti:蓝宝石激光器脉冲在空气中传播的实验研究和数值模拟结果。我们集中研究了不同聚焦方式下的光谱角和空间脉冲变换 - 从线性到非线性,当脉冲成丝时。据我们所知,我们首次发现了激光脉冲数值孔径范围 - 即从 NA = 2·10 -3 到 5 10 -3(对于 1 mJ 的激光脉冲能量),其中激光脉冲频率角谱和脉冲空间形状的畸变最小。通过数值模拟,我们发现了各种聚焦条件下的阈值脉冲能量和峰值功率,在此范围内,空气中的线性和强非线性激光脉冲聚焦之间会发生转变。结果表明,随着脉冲数值孔径的增大,该能量极限降低。我们的研究结果确定了足够的激光脉冲数值孔径和能量,以获得焦点附近具有良好光束质量的最大激光强度,适用于各种激光微图案化和微加工技术。1.引言光学介质的强非线性通常在高峰值功率激光脉冲在该介质中的传播中起着显著的作用,这导致脉冲时空自调制和其光谱成分的大规模变化,发生在脉冲高强度区域,即在伴随相对较高的自由电子密度的细长等离子体通道的激光束丝中。在空气和其他透明介质(如水、固体电介质等)中,这种丝状物的峰值强度可高达数百TW/cm2,而平均丝状物横向尺寸因传播介质、激光波长和聚焦条件的不同而从几个微米到数百微米不等[1]。在丝状化过程中,激光脉冲发生深度自相位调制,这导致其频率角谱显著丰富。这也导致了宽超连续谱翼[2]和高发散圆锥发射环[3]的形成。到目前为止,已经有大量研究致力于超短激光脉冲的成丝及其可能的应用(例如,参见评论[1,4,5])。在峰值功率P 0 超过自聚焦临界功率P c 的准直或聚焦激光脉冲传播过程中,成丝现象开始于所谓的非线性焦点。可以使用半经验马尔堡公式相当准确地估计到非线性焦点的距离z sf
塞来昔布。在7周龄时,除了接受盐水治疗的动物外,所有动物都接受了S.C.每周一次注射AOM(15 mg/kg体重)2周。然后将大鼠维持在对照或实验饮食中,直到实验终止。体重在最初的8周内每周记录每周一次,然后每4周记录体重。每天监测动物的一般健康。该实验在第二次AOM治疗后50周终止,此时所有动物均被二氧化碳安乐死杀死。剖腹手术后,整个胃和肠道被切除并纵向打开,并用正常的盐水冲洗含量。使用解剖显微镜,大小的肠道肿瘤的位置,数量和大小严重地注意到了。用卡尺测量每个肿瘤的长度,宽度和深度。肿瘤体积(31)。其中v为音量。l是长度。w是宽度,d是
