我们研究了Rashba-Hubbard模型中的拓扑超导性,描述了沉重的超级弹药和范德华的材料,反转破裂。我们特别关注靠近范霍夫奇点的纤维,在那里,很大的状态增强了超导过渡温度。确定超导间隙的拓扑结构,并在存在障碍和残留相互作用的情况下分析其表面状态的稳定性,我们采用了FRG + MFT方法,该方法将无偏见的功能重新分配基团(FRG)与真实空间的均值均值含量均值(MFT)结合在一起。我们的方法揭示了一系列拓扑超导状态,包括1和B 1配对,其波函数分别具有主要的p - 和d波角色,以及时间倒流的1 + IB 1配对。A 1和B 1个状态分别具有螺旋和频带Majorana边缘状态的第一阶拓扑,但A 1 + IB 1配对表现出具有Majoraana角模式的二阶拓扑。我们研究了批量超导状态的混乱稳定性,分析边缘状态的相互作用引起的不稳定性,并讨论对实验系统的影响。
图。1。硅的结果。(a)使用有限差异方法计算出2 nd-,3 rd和4 th -ifc的比较,使用LDA交换相关函数,使用有限差方法,δ为0.01Å和0.03Å。δ是有限差异方法中的原子位移。Å的超字词对应于th -ther dord rorder ifcs。(b,c)与(a)相同,但分别使用PBE和PBESOL功能。(d)使用LDA,PBE和PBESOL XC函数使用的声子分散,该功能通过使用0.01至0.03Å的任何δ计算得出。(e)使用LDA,PBE和PBESOL XC功能的三频道室温热导率的比较,δ为0.01Å和0.03Å。(f)与(e)相同,但在热导率计算中包含四个子散射。(g,h)通过使用不同的δ与LDA,PBE,PBESOL XC函数获得的力常数计算三个和四频散射速率。
Augutis,W.,Flenady,T.,Le Lagadec,D。和Jefford,E。(2023)。 护士如何使用预警系统生命体征在农村,偏远和区域保健设施中的观察图:范围审查。 《澳大利亚农村健康杂志》,31(3),385–394。 https://doi。org/10. 1111/AJR。12971澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。 (2017)。 国家安全与质量卫生服务标准(第二版)。 澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。 https://www。SafetyandqUality。Gov。Au/澳大利亚卫生与福利研究所。 (2022)。 卫生劳动力。 澳大利亚政府。 2022年8月20日从https://www。Aihw。Gov。Au/Report TS/Workf Orce/Healt H- Workf Orce#农村Badr,M.N.,Khalil,N。S.和Mukhtar,A.M。(2021)。 国家预警评分教育计划对急诊医院护士知识的影响。 Medico-Legal更新,21(4),260–268。 https://doi。org/10. 37506/mlu。v21i4。3140Benner,P。(2019)。 护理学方面的技能获取和临床判断:迈向专业知识和实践智慧。 Brill。 https://doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner,P.,Hughes,R。,&Sutphen,M。(2008)。 临床推理,制定和行动:批判性和临床思考。 在R. Hughes(ed。)中 ),患者的安全和质量:一本针对护士的证据手册。 医疗保健研究和质量机构。 高级护理杂志,74(5),1150–1156。 (2024)。Augutis,W.,Flenady,T.,Le Lagadec,D。和Jefford,E。(2023)。护士如何使用预警系统生命体征在农村,偏远和区域保健设施中的观察图:范围审查。《澳大利亚农村健康杂志》,31(3),385–394。https://doi。org/10. 1111/AJR。12971澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。(2017)。国家安全与质量卫生服务标准(第二版)。澳大利亚卫生保健安全与质量委员会。https://www。SafetyandqUality。Gov。Au/澳大利亚卫生与福利研究所。(2022)。卫生劳动力。澳大利亚政府。2022年8月20日从https://www。Aihw。Gov。Au/Report TS/Workf Orce/Healt H- Workf Orce#农村Badr,M.N.,Khalil,N。S.和Mukhtar,A.M。(2021)。国家预警评分教育计划对急诊医院护士知识的影响。Medico-Legal更新,21(4),260–268。https://doi。org/10. 37506/mlu。v21i4。3140Benner,P。(2019)。护理学方面的技能获取和临床判断:迈向专业知识和实践智慧。Brill。 https://doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner,P.,Hughes,R。,&Sutphen,M。(2008)。 临床推理,制定和行动:批判性和临床思考。 在R. Hughes(ed。)中 ),患者的安全和质量:一本针对护士的证据手册。 医疗保健研究和质量机构。 高级护理杂志,74(5),1150–1156。 (2024)。Brill。https://doi。org/10. 1163/97890 04410 497_ 019 Benner,P.,Hughes,R。,&Sutphen,M。(2008)。临床推理,制定和行动:批判性和临床思考。在R. Hughes(ed。),患者的安全和质量:一本针对护士的证据手册。医疗保健研究和质量机构。高级护理杂志,74(5),1150–1156。(2024)。https://www。NCBI。NLM。NIH。Gov/books/nbk26 43/burns,K。A.,Reber,T.,Theodore,K.增强了预警系统对护理实践的影响:现象学研究。https:// doi。org/10. 1111/jan。13517calculator.net。样本量计算器。https://www。calculator。
基于机器学习的框架,以及深入学习的更具体的框架。这包括第一次使用高阶动态模式分解(HODMD)算法,以便在医学场中的数据增强和特征提取。第二阶段的重点是构建和训练视觉变压器(VIT),在相关文献中几乎没有探索。即使使用小数据集,VIT也适用于从头开始的有效培训。设计的神经网络分析来自超声心动图序列的图像,以预测心脏状态。获得的结果表明了所提出的系统的优越性和HODMD算法的效率,即使表现优于预认证的综合神经网络(CNN),这是迄今为止文献中选择的方法。
摘要:在本文中,我们在分布式光学传感器领域进行了全面概述,用于氢复合压力容器的结构健康监测。特别是,我们演示了将光学传感器的整合到组合压力容器中如何提高安全性,同时降低维护成本。少量的光纤维可以使其在制造过程中的复合结构中进行集成,从而可以在使用寿命期间连续进行结构性检测和确切的检测和定位。我们还讨论了最先进的信号处理方法和机器学习的潜力,以推进预测性维护。我们的纤维视感传感器的应用表明了它们的潜力,可以显着贡献向可再生能源的能量过渡。
实现单模式发射的最简单方法是利用一个小的氧化孔(<3μm)。但是,由于串联电阻的增加,这强烈限制了输出功率,并使热滚动局部恶化。如[6]中所述,已经提出了几种设计,以提高单模内部的产量功率,例如基于表面浮雕的圆形VCSEL [15],[16]或圆形设备,其Epi架构具有氧化物和静电波之间的特定对齐方式,通过修改几乎没有P-dbriairs [6] [6]。两种解决方案都呈现一个模式功率,左右为4÷6 mW。但是,对于使用VCSEL阵列或大型主动区域设备可以实现的功率水平仍然很低,具有多模式发射,因此较低的光谱纯度。例如,具有尺寸为40×10μm2的矩形活性区域的VCSEL报告了数十个MW的多模式功率[17],[18]。
摘要:瞬态吸收(TA)光谱是确定激发态的能量和动力学的宝贵工具。当泵的强度足够高时,TA光谱包括通常所需的三阶响应和在现场幅度中较高顺序的响应。最近的工作表明,泵强度依赖性的TA测量值允许分开响应顺序,但尚未描述这些较高顺序中的信息内容。我们提供了一个一般框架来理解高阶TA光谱。我们扩展到高阶标准TA的基本过程:地面漂白剂(GSB),刺激发射(SE)和激发态吸收(ESA)。每个顺序介绍了两个新的过程:来自以前无法访问的高度激发态和低阶过程的负面的SE和ESA。我们在每个顺序上显示新的光谱和动态信息,并显示如何使用不同订单中信号的相对符号来识别哪些过程占主导地位。
多重遗传扰动对于测试编码或非编码遗传元件之间的功能相互作用至关重要。与 DNA 切割相比,使用 CRISPR 干扰 (CRISPRi) 抑制染色质形成可避免基因毒性,并且在混合检测中更有效地扰乱非编码调控元件。然而,目前的 CRISPRi 混合筛选方法通常仅限于每个细胞靶向 1-3 个基因组位点。为了开发一种在功能基因组学筛选中使用 CRISPRi 对基因组位点进行高阶 (> 3) 组合靶向的工具,我们设计了一种 Acidaminococcus Cas12a 变体——称为多重转录干扰 AsCas12a (multiAsCas12a)。 multiAsCas12a 在使用慢病毒转导传递的 CRISPR RNA(crRNA)高阶多路复用阵列进行组合 CRISPRi 靶向时,其表现明显优于最先进的 Cas12a 变体,
人类健康是由遗传学(G)和环境(E)决定的。这在暴露于同一环境因素的个体中清楚地说明了这一点。尚未开发出基因 - 环境相互作用(GXE)效应的定量度量,在某些情况下,甚至还没有就该概念达成明确的共识。例如,癌症是否主要来自“运气不好”还是“糟糕的生活方式”。在本文中,我们提供了一组GXE相互作用的示例,作为发病机理的驱动因素。我们强调了epige-netic法规如何代表分子碱基的共同连接方面。我们的论点收敛于GXE记录在细胞表观基因组中的概念,该概念可能代表了解宣告这些多半复杂的调节层的关键。开发一个解码此表观遗传信息的钥匙将提供疾病风险的定量度量。类似于引入估计生物年龄的表观遗传时钟,我们挑衅地提出了“表观遗传评分表”的理论概念,以估计疾病风险。