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![b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave](/simg/c/c60171978270993a15b3267b52b0da3abc5d5b5e.webp)
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑数量，例如准颗粒电荷，霍尔电导，霍尔粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。这些状态中相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），它在长波长的the translation and-In-insementies [1，2]中，在长波长度上是四分之一的。 A fundamental feature of the FQH ground states is that the fourth rank tensor that determines this quartic term satisfies the so called \xe2\x80\x9cHaldane bound\xe2\x80\x9d [ 2 , 3 ] , a lower bound on the strength of long-wavelength density fluctuations in terms of the Hall viscosity tensor [ 4 , 5 ] .在旋转不变的情况下，当指南中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由一个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，它可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态态区分开的相关性最小的存在，即前者不能绝步地变形到后者。 FQH上的大量工作涉及一类旋转不变的模型wave
b'B'The分数量子厅（FQH）状态是物质拓扑阶段的一些最佳研究的例子。它们的特征是各种拓扑量，例如准粒子电荷，霍尔电导，霍尔的粘度和边缘理论的手性中心电荷，这从根本上是由电子之间的非平凡相关性引起的。在这些状态下相关性的一种特别用途是\ xe2 \ x80 \ x9cguiding Center \ xe2 \ x80 \ x80 \ x9d静态结构因子\ xc2 \ xaf s（k），在长波长的情况下，在平移和In-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-in-nimememementscements中是四分之一的Quartic [k）。FQH接地的一个基本特征是，确定此四分之一术语的第四个等级张量满足所谓的\ xe2 \ x80 \ x9Chaldane绑定\ Xe2 \ x80 \ x80 \ x9d [2，3]，较低的结合在长波长度的强度下，构成了hall [4 hall sects of Hall ted the the Hall [4 hall [4 hall]的强度。在旋转不变的情况下，当引导中心静态结构因子和霍尔粘度张量的四分之一项都由每个pa-rameter确定时，界限可以表示为两者之间的简单标量不平等。在物理层面上，可以理解为将QH状态与拓扑琐碎的产物状态区分开的相关性最小的存在，即，前者不能绝热地变形到后者。在FQH上进行了许多工作，涉及一类旋转不变的模型波函数（Laughlin [6]，Moore-Read [7]，Read-Rezayi [8]），与欧几里得的保形场理论有关，并使Haldane结合饱和[9，10]。这些模型状态是属于某些非常特殊模型的汉密尔tonians的最高密度状态（零能量特征态），并且在理解FQHE方面发挥了关键作用。他们非常特殊的功能之一是，它们是\ xe2 \ x80 \ x9cmaxmaximally手性\ xe2 \ x80 \ x9d，因为它们在圆柱形几何形状中仅包含一个与半融合状态相对于一个cut的圆柱状态的贡献。这是\ xe2 \ x80 \ x9cmaximal手性\ xe2 \ x80 \ x9d的非常强烈的条件：最大性手性的较弱版本是，纠缠谱的低较低部分（或同等地，拓扑模式）仅具有一种chirality的贡献。这个较弱的版本通常会被汉密尔顿人的基础状态所满足，而汉密尔顿人的基础状态却远离模型。在本文中，我们解决了一个问题 - 饱和hal -dane结合需要什么条件？我们在附录B中显示，连续旋转不变性是必需的。之所以如此，是因为角动量的波动有助于O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）4的静态结构因子4，但对HALL粘度张量不足。对于旋转不变的系统，先前已显示[11 \ xe2 \ x80 \ x93 13]，即\ xce \ xbd \ xbd \ xe2 \ x88 \ x92 = p /（2 np \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 1）jain状态[14]不满意，不满意n> 1，不满足n> 1，不满意 任何一个。这些FQH状态包含旋转不变的基态上方的Spin-2重力激发的两种手势。特别是一些研究支持了后者[9]。这会导致长波长的静态结构因子的相关性比霍尔粘度的大小所需的更大的相关性。但是，尚不清楚是否需要强大的最大性手性或较弱的版本足以使各向同性FQH状态的结合饱和。我们以数值调查了这个问题，并提供了明确的证据，表明弱的最大手性不足。因此，我们期望只有理想的保形块波形饱和haldane结合。我们使用旋转不变的二维Hamilto-Nians在\ xce \ xbd = 1 / 3,1 / 5和2/5的FQH状态的长波长极限中计算静态结构因子。为此，我们在圆周的无限缸[15]上使用密度矩阵重新归一化组，并通过考虑大的l y /\ xe2 \ x84 \ x93来接近2D-LIMIT。我们计算O（K \ Xe2 \ X84 \ X93）的系数\ XC2 \ Xaf S 4）4项在指南中心静态结构因子的长波长膨胀中，并表明它比Haldane绑定的Haldane by by for Haldane by to haldane by to for for for Haldane to for Haldane to for Haldane to for for for f q QH的Haldane Hamiltonians的FQH地面。我们通过分析围绕模型'
3D印刷聚合物的静态和动力学摩擦和...
可以获得接近真实的数据。对其摩擦学特性的研究以及主要因素的正确选择将有助于在使用实验室和生产工厂进行模拟时提供准确的输入数据。增加接触元件和系统的使用寿命的方法之一是使用聚合物，金属聚合物材料和涂料。这样的材料结合了具有良好抗摩擦，抗腐蚀，抗衣和其他现代聚合物特性的金属固有的高机械强度[1-10]。三维印刷或3D打印作为现代技术的快速开发和改进为建造高科技材料和三维固体细节提供了机会。该技术本质上是不同的，与传统技术相比具有许多优势。最传统的建模，创建和制造方法，例如铸造，锻造，转弯，铣削等。对于大多数用户而言，付出了昂贵，劳动力且耗时[11-16]。在工作[17,18]中，作者对3D打印技术中使用的主要材料进行了研究和分析。根据制造商，分销商和市场研究，主要材料是PLA（聚乳酸），PETG（聚乙烯三甲酸酯）和ABS（丙烯腈丁二烯苯乙烯）。其他一些材料是ASA，TPE，TPU，TPC，PA，PC，PP，PEI，PVA，PVA，PVC，PEEK，PEEK，HIPS等。关于3D聚合物和复合材料的大多数研究都集中在其机械性能上，该特性约占所有研究的12％。这些研究中只有3％与它们的摩擦学特性有关[19]。在3D聚合物材料和复合材料领域的专业文献研究中对研究的研究表明，它们与寻找摩擦系数的依赖性以及对各种因素的磨损强度有关，例如正常负载，滑动速度，粗糙度，粗糙度，聚合物的微生物，表面层的显微镜，表面层，厚度和厚度为20-25层[25-25]。结果有时是矛盾的，它们的比较与困难，有时甚至是不可能的，这是由tribotesters的不同方法和运动方案引起的。摩擦和磨损的摩擦学过程
对于JHRR的贡献，请通过电子邮件联系：editor@jhrlmc.com PNF拉伸和静态拉伸的原始文章比较，以减少痉挛
抽象背景：脑瘫（CP）对儿童健康产生了重大负担，痉挛性类型是最普遍的表现。这种神经系统疾病影响每1000个出生2-3个，源于各种产前，围产期或产后脑损伤。通常影响的结局指标包括肌肉张力，疼痛和运动范围，分别通过修改后的Ashworth量表，Wong-Baker的面部疼痛评级量表和Popliteal角度测量评估。虽然保守的静态拉伸是一种广泛使用的痉挛治疗选择，但由于暂时的效果，其功效仍然尚无定论。相反，由Harman Kabat和Margaret Knott在1940年代引入的本体感受性神经肌肉促进（PNF）伸展运动，在改善功能结果和减少诸如中风和CP（例如中风和CP）神经系统条件下的痉挛方面表现出了希望。然而，有限的证据证明了其比较疗效与常规静态拉伸有关减少痉挛性脑瘫儿童的痉挛性的证据。因此，本研究旨在将PNF拉伸和静态拉伸的有效性比较降低痉挛性脑性麻痹儿童的下肢痉挛，疼痛和popliteal角度为次要目标。
面包饮食对静态溃疡性结肠炎中肠道营养不良和肠易激综合征症状的影响：一项初步研究
肠道微生物群可能参与肠易激综合征（IBS）类似于溃疡性结肠炎（UC）患者中的类似症状。面包是饮食纤维的重要来源，也是潜在的益生元来源。与使用现代阐述程序相比，使用传统阐述来评估烘烤的面包的效果，在改变肠道微生物群和缓解静态溃疡性结肠炎患者中的IBS样症状方面。31名UC患者在IBS样症状中缓解症状，随机分配给饮食干预，用200克/d的治疗面包或对照面包进行了8周。使用问卷和炎症参数测试临床症状。通过16S rRNA基因的高通量测序评估粪便菌群组成的变化。在治疗和对照面包干预后观察到IBS样症状的降低，因为IBS-症状严重程度评分值的降低（P值<0.001）和腹痛的存在（P值<0.001）。处理面包可降低企业/杆菌的比率（p-值= 0.058）。此外，由于没有腹痛的患者略有减少，因此，粉状/杆菌的比率似乎与改善IBS样症状有关（p-值= 0.059）所暗示。在任何分类学水平上都没有发现具有显着的差异丰度。使用传统阐述烘烤的面包的摄入量降低了Firmicutes/clacteroidetes的比率，这似乎与静止溃疡性结肠炎患者的IBS样症状有关。这些发现表明，传统的面包阐述具有潜在的益生元效应，以改善肠道健康（临床研究。
项目静态出版物 ccx 空间作战架构
USASMDC – 美国陆军太空导弹防御司令部 NavSpace – 海军太空司令部 MARFORSPACE – 海军陆战队部队太空司令部 AFSPACE – 空军太空 OPIR – 高架持久红外 红外
![使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助](/simg/1/1fdb5acc25bc271c70249c1550ace6ea5f773f89.png)
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
使用人工智能和机器学习进行服务建模和绩效管理 Sumanth Tatineni 摘要：在不断变化的现代商业环境中，有效的绩效管理仍然是组织成功的重要一步。研究人工智能和机器学习的变革性影响至关重要，它们重塑了服务计算中的传统建模方法和绩效管理实践。这是本文的目标。此外，本文还探讨了人工智能和机器学习促进的从静态到动态服务模型的转变，强调服务交付带来的增强的适应性和敏捷性。本文重新定义了使员工与组织目标保持一致并优化其绩效的传统方法。传统上，绩效管理侧重于使员工与公司目标保持一致。然而，人工智能技术带来了转变，使组织能够利用大量数据集来提高绩效、数据驱动的决策并促进员工发展。在数据驱动的洞察力很重要的时候，人工智能可以处理大量数据，这是绩效管理的一个关键方面。集成人工智能可促进绩效管理流程，从而提高准确性、客观性和效率，并提供一系列通过传统方法可能无法实现的趋势和模式。另一方面，传统方法（例如人工智能驱动的流程）促进了持续的数据评估和收集，从而确保了实时反馈并通过个性化的培训建议支持员工成长。本文全面探讨了人工智能和机器学习在塑造服务建模和绩效管理实践中的作用，从而为组织提供了充分利用这些技术在服务计算方面的潜力的路线图。关键词：服务建模、绩效管理、服务计算中的人工智能、预测分析、数据驱动的洞察、机器学习应用、自动化服务优化 1. 简介 人工智能和机器学习模型的成功与数据质量息息相关。当考虑到这些模型的次优性能时，这种联系的重要性变得更加重要。劳动力绩效与整体成功之间的相关性强调了对服务计算有效绩效管理的必要性 [1]。员工活动和动机与战略的无缝结合对于组织的发展至关重要。管理方法的演变凸显了对优化个人和团队绩效的持续关注。人工智能正在利用基于云的人工智能服务来重塑不同的行业和业务运营，为从事服务计算的企业挖掘机遇。结合可扩展、高效且经济高效的基于云的人工智能服务 [2]，该模型无缝地实现了服务计算中的有效性能管理。它结合了推进人工智能应用的关键方面，例如数据收集和处理，从而导致了机器学习模型的创建。这些模型和高级算法对于优化服务计算方面的服务建模和性能管理非常重要。此外，人工智能服务结合了自然语言处理 (NLP)、计算机视觉和语音识别，从而弥合了人类语言理解和视觉数据解释之间的差距。模型。本文深入探讨了人工智能和机器学习如何优化服务计算中的服务建模和性能管理。它描述了这些技术如何重塑已知的传统方法，从而为服务交付带来适应性、效率和敏捷性，以帮助
用于静态代码分析的经典和量子源代码的统一表示
摘要 — 量子计算的出现提出了如何在开发过程中识别（与安全相关的）编程错误的问题。然而，目前的静态代码分析工具无法对特定于量子计算的信息进行建模。在本文中，我们识别了这些信息，并建议相应地扩展经典代码分析工具。在这些工具中，我们认为代码属性图非常适合这项任务，因为它可以很容易地通过量子计算特定信息进行扩展。为了验证我们的概念，我们实现了一个工具，该工具在图中包括来自量子世界的信息，并展示了它分析用 Qiskit 和 OpenQASM 编写的源代码的能力。我们的工具汇集了来自经典和量子世界的信息，从而实现了跨两个领域的分析。通过将所有相关信息结合到一个详细的分析中，这个强大的工具可以帮助应对未来的量子源代码分析挑战。索引词 — 静态代码分析、软件安全、量子代码属性图、量子源代码分析
双刚度刚度梁的静态屈曲与自由振动分析...
本研究提出了二维功能梯度 (2D-FG) 金属陶瓷多孔梁静态屈曲和自由振动分析的解析解。为了实现这一目标，利用汉密尔顿原理推导出梁的运动方程，然后在 Galerkin 著名的方程解解析法框架内求解导出的方程。梁的材料属性随厚度和长度的变化而变化，符合幂律函数。在功能梯度材料 (FGM) 的制造过程中，可能会由于技术问题导致微孔出现而出现孔隙。本文给出了详细的数学推导并进行了数值研究，重点研究了各种参数（例如厚度和长度两个方向上的 FG 功率指数、孔隙率和细长比 (L/h)）对基于新高变形梁理论的梁的无量纲频率和静态屈曲的影响。通过将结果与公认的研究进行比较，验证了所提出模型的准确性。根据屈曲和振动分析的结果，所提出的沿厚度方向的修改的横向剪应力与TBT相比表现出更接近的结果。
人工智能时代的静态代码分析：深入探索智能代码分析代理的概念、功能和潜力
软件系统日益复杂，开发周期不断加快，对管理代码错误和实施业务逻辑提出了重大挑战。传统技术虽然是软件质量保证的基石，但在处理复杂的业务逻辑和广泛的代码库方面却存在局限性。为了应对这些挑战，我们引入了智能代码分析代理 (ICAA)，这是一个结合了人工智能模型、工程流程设计和传统非人工智能组件的新概念。ICAA 利用 GPT-3 或 GPT-4 等大型语言模型 (LLM) 的功能来自动检测和诊断代码错误和业务逻辑不一致。在对这一概念的探索中，我们观察到错误检测准确率有了显着提高，将误报率从基线的 85% 降低到 66%，召回率有望达到 60.8%。然而，与 LLM 相关的代币消耗成本，尤其是分析每行代码的平均成本，仍然是广泛采用的重要考虑因素。尽管面临这一挑战，但我们的研究结果表明，ICAA 具有巨大的潜力，可以彻底改变软件质量保证，显著提高软件开发过程中错误检测的效率和准确性。我们希望这项开创性的工作能够激发该领域的进一步研究和创新，重点是完善 ICAA 概念并探索降低相关成本的方法。