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随机场 Floquet 量子 Ising 模型中的稳健谱 π 配对
受超导量子处理器实验的启发 [X. Mi et al. , Science 378 , 785 (2022). ]，我们研究了随机场 Floquet 量子 Ising 模型多体谱中的能级配对。在 Jordan-Wigner 费米子中写入自旋模型时，配对源自 Majorana 零模式和 π 模式。两种分裂都具有对数正态分布和随机横向场。相反，随机纵向场以截然不同的方式影响零和 π 分裂。虽然零配对迅速提升，但 π 配对非常稳健，甚至得到加强，直至无序强度大大增加。我们在自洽的 Floquet 微扰理论中解释我们的结果，并研究对边界自旋关联的意义。π 配对对纵向无序的稳健性可能对量子信息处理有用。
SCI L3 1-6 阅读测试样本配对文章 (3)_r0
文章 1 我们在网上浏览信息对大脑的影响并非总是坏的。某些认知技能会因使用电脑和网络而得到加强。这些技能往往涉及更原始的心理功能，如手眼协调能力、反射反应和视觉线索处理能力。一项被广泛引用的关于视频游戏的研究表明，在玩了 10 天的电脑动作游戏后，10 一组年轻人在各种图像和任务之间转移视觉焦点的速度显著提高。网页浏览也可能增强与快速解决问题相关的大脑功能，尤其是当它需要在大量数据中发现模式时。一项关于女性在线搜索医疗信息方式的英国研究表明，一位经验丰富的互联网用户至少在某些情况下可以在几秒钟内评估网页的可信度和可能的价值。我们练习上网和扫描的次数越多，我们的大脑在这些任务上就越熟练。 25 但狭隘地看待这些好处并得出结论说网络让我们变得更聪明将是一个严重的错误。在 2009 年初发表的一篇《科学》文章中，著名发展心理学家 Patricia Greenfield 30 回顾了 40 多项关于各种媒体对智力和学习能力影响的研究。她得出结论：“每种媒介都会发展一些认知技能，而牺牲其他技能。”她写道，我们对网络 35 和其他基于屏幕的技术的日益使用导致了“视觉空间技能的广泛和复杂的发展”。但这些收益伴随着我们“深度处理”能力的减弱，而这种能力是“专注的知识获取、归纳分析、批判性思维、想象和反思”的基础。我们知道，人类的大脑具有高度的可塑性；神经元和突触会随着环境的变化而变化。当我们适应一个新的
配对 DNA 和 RNA 基因检测可独立改善变异检测和分类
• 两组的 PV 均受到 RNA 的影响。 • 这些结果表明，无论个人病史如何，RGT 对接受基因检测的患者同样有益。 • 需要进行更多研究来确定这些发现是否也适用于有癌症家族史的个体。
使用 MILP 研究储能和可再生能源分配对降低能源成本的影响
摘要：本文介绍了一种优化能源领域地方举措的方法，例如能源合作社和能源集群。优化的目的是确定发电来源和能源存储的结构，以最大限度地降低能源成本。分析以一年为时间范围，以小时为增量，考虑各种 RES（风力涡轮机 (WT)、光伏装置 (PV) 和沼气发电厂 (BG)）和负载（住宅、商业和工业）。发电来源和负载以发电/需求曲线为特征，以考虑其可变性。优化考虑了配电系统运行的技术方面，例如功率流和损耗、节点中的电压水平以及与输电系统的功率交换，以及经济方面，例如资本和固定和可变运营成本。该方法通过十六种模拟场景使用混合整数线性规划 (MILP) 进行计算。
配对试验分类：一种用于 MVPA 的新型深度学习技术
机器学习的许多最新发展都来自“深度学习”领域，即使用先进的神经网络架构和技术。虽然这些方法已经产生了最先进的结果，并在许多领域（例如图像分类和自然语言处理）占据了研究重点，但它们在脑电图 (EEG) 或其他人类神经科学数据集的分类中并没有比标准多元模式分析 (MVPA) 技术取得更大的进展。EEG 数据中的高维度和大量噪声，再加上可以从人类受试者样本中合理获得的示例（试验）数量相对较少，导致训练深度学习模型困难。即使模型在训练中成功收敛，尽管存在正则化技术，也会出现严重的过度拟合。为了帮助缓解这些问题，我们提出了一种新的“配对试验分类”方法，该方法涉及将 EEG 记录对分类为来自同一类或不同类。这样，我们可以通过配对试验的组合大幅增加训练示例的数量，这种方式类似于但不同于传统的数据增强方法。此外，配对试验分类仍然允许我们通过“字典”方法确定新示例（试验）的真实类别：将新示例与每个类别中的一组已知示例进行比较，并通过对每个类别中相同/不同的决策值求和来确定最终类别。由于单个试验是有噪声的，因此可以通过将新的单个示例与“字典”进行比较来进一步改进这种方法，其中每个条目都是几个示例（试验）的平均值。在可以对单个未知类别的多个样本取平均值的情况下，甚至可以实现进一步的改进，从而可以将平均信号与平均信号进行比较。
配对联想刺激无法诱导自由行为完整大鼠的可塑性
摘要 配对联想刺激 (PAS) 已被用于人类，作为一种非侵入性工具来驱动可塑性并促进神经损伤后的恢复。需要更彻底地了解 PAS 诱导的可塑性，以充分利用它作为临床工具。在这里，我们在清醒大鼠模型中测试了具有多个刺激间隔的 PAS 的有效性，以研究联想可塑性的原理。通过在运动皮层和前肢长期植入电极，我们探索了 PAS 参数以有效驱动可塑性。我们使用闭环 EMG 控制的皮质刺激范式评估了皮质运动兴奋性的变化。我们测试了 11 个 PAS 间隔，选择这些间隔来强制大鼠运动皮层和脊髓中的神经元活动与与赫布尖峰时间依赖性可塑性原理相关的时间相一致。然而，尽管刺激配对数量相对较多（300），但没有一个测试间隔能够可靠地改变皮质脊髓兴奋性相对于控制条件。我们的研究结果对这些条件下 PAS 的有效性提出了质疑。
在kagome晶格上的电子电子和电子 - phonon介导的配对之间的交叉
我们研究了霍尔斯坦扩展哈伯德模型的电子电子和电子 - phonon介导的配对，并在范霍夫填充物附近的kagome晶格上进行，我们研究了它们对电子配对状态的综合作用。我们发现，它们的组合可以在跨界区域促进异国情调的配对，在该区域中，填充物接近Van Hove的奇异性。尤其是在P型Van Hove填充时，E 1 U（P -Wave）和B 2 U（F Y 3 - 3 - 3 - 3 YX 2 -Wave）配对变得领先，在M -type van Hove flling，E 1 U和A 2 g（I -Wave）配对中得到了促进。此外，我们表明，由于费米表面的sublattice质地，电子 - 光子相互作用获得了显着的动量依赖性，从而可以促进非S波配对。我们对这些配对倾向进行了详细的分析，并讨论了对基于钒的Kagome超导体A V 3 SB 5的含义。
基于 CRISPR 的配对引导 RNA 抑制 VEGF 治疗脉络膜新生血管
在临床前研究中，利用单个 gRNA 对血管内皮生长因子 A (Vegfa) 进行基于成簇的规律间隔短回文重复序列 (CRISPR) 的基因组破坏可抑制脉络膜新生血管 (CNV)，为新生血管性年龄相关性黄斑变性 (AMD) 的长期抗血管生成治疗提供了前景。使用 CRISPR-CRISPR 相关核酸内切酶 (Cas9) 和多个向导 RNA (gRNA) 进行基因组编辑可以通过用基因截断增强插入-缺失 (indel) 突变来增强基因消融效果，但也可能增加脱靶效应的风险。在本研究中，我们比较了腺相关病毒 (AAV) 介导的 CRISPR-Cas9 系统使用单个和配对 gRNA 靶向 Vegfa 基因中在人类、恒河猴和小鼠中保守的两个不同位点的有效性。配对 gRNA 在体外增加了人类细胞中 Vegfa 基因消融率，但在体内并未增强小鼠眼中的 VEGF 抑制。与单个 gRNA 系统相比，使用配对 gRNA 的基因组编辑也显示出相似程度的 CNV 抑制。使用通过测序 (GUIDE-seq) 实现的全基因组无偏双链断裂 (DSB) 识别进行的无偏全基因组分析揭示了由第二个 gRNA 引起的微弱脱靶活性。这些发现表明，使用两个 gRNA 进行体内 CRISPR-Cas9 基因组编辑可能会增加基因消融，但也可能会增加脱靶突变的潜在风险，而针对 Vegfa 基因中的另一个位点作为新生血管性视网膜疾病治疗的功能益处尚不清楚。
探索根据详细的配对联想学习任务数据计算出的新型基于 RT 的测量方法：初步分析
RVP A' (A 素数) (RVPA) 快速视觉处理任务中对目标序列的敏感度 SWM 错误之间 4 6 8 (SWMBE468) 空间工作记忆任务中受试者重新访问之前找到过令牌的盒子的次数 SWM 策略 (SWMSX) 空间工作记忆任务中使用的策略的效率 DMS 正确百分比（所有延迟） (DMSPCAD) 延迟匹配样本任务中所有延迟条件下正确反应的百分比 DMS 给定错误的错误概率 (DMSPEGE) 延迟匹配样本任务中上一次错误后出错的可能性 PRM 立即正确百分比 (PRMPCI) 模式识别记忆任务立即条件下正确反应的百分比 PRM 延迟正确百分比 (PRMPCD) 模式识别记忆任务延迟条件下正确反应的百分比 PAL 总错误（调整后） (PALTEA28) 所有阶段的错误总数配对联想学习任务 PAL 首次尝试记忆分数 (PALFAMS28) 在配对联想学习任务中首次尝试正确定位的模式数量
库珀配对，扁平频段超导性和pyrochlore-Hubbard模型中的量子几何
我们研究了Bloch状态的量子几何形状的影响，该量子通过带状分辨的量子量张量，对三维Pyrochlore- Hubbard模型中的库珀配对和频段超导性的影响。首先，我们准确分析了低洼的两体频谱，并表明配对顺序参数在此四波段晶格中是均匀的。这使我们能够建立多播超导体的超级流体重量之间的直接关系，（i）在零温度下最低的两体分支的有效质量（（ii）Ginzburg-landau的动力学系数在关键温度和（iii）veLocity and Zeratonkonkonkonkonkotnonkonkonkonkonkonkonkonkonegondonkonkonkonegondonkonkonegondonkondonkonegondonkondonektone and Zery the Zeratonkonkonekonegine the Zery the godkonkondone the Zery the goftonkondone the Zery the godkonkondone the ZeryaTinkonkondonkon。此外，我们对超级流体重量和戈德石模式进行了重复的数值分析，探索它们在零温度下的常规和几何成分。