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固体中的电荷密度波
我们对凝结问题的理解正在迅速发展，目前，该领域获得的许多新见解在很大程度上定义了当代科学的面貌。此外，该领域的发现正在塑造现在和未来的技术。如此，很明显，未来发展的最重要结果和指示只能由合作的国际作家群体涵盖。“凝结物质科学中的现代问题”是一系列关于凝结物质科学的贡献和专着，该杂志是由Elsevier Science Pubishers的部门North-Holland Pharpisher出版的。在杰出的咨询编辑委员会的支持下，该系列选择了当前感兴趣的领域，这些领域已予以审查。苏联和西方学者都在为该系列做出贡献，因此，每个贡献的数量都有两个编辑。单图。完整系列将提供冷凝物质科学的最全面覆盖范围。本系列基础的另一个重要结果是，来自不同国家的学者之间一种相当有趣且富有成果的合作形式。我们深信，这种在科学与艺术领域以及其他对人类活动的社会有用领域的国际合作将有助于建立信心与和平的氛围。出版社“ Nauka”出版了俄罗斯语言的卷。以这种方式确保了最广泛的读者群。
骨矿物质密度测量
使用以下覆盖范围政策的说明适用于Cigna公司管理的健康福利计划。某些CIGNA公司和/或业务范围仅向客户提供利用审核服务，并且不做覆盖范围的确定。引用标准福利计划语言和覆盖范围确定不适用于这些客户。覆盖范围政策旨在为解释Cigna Companies管理的某些标准福利计划提供指导。请注意，客户的特定福利计划文件的条款[集团服务协议，覆盖范围证据，覆盖证证书，摘要计划描述（SPD）或类似计划文件]可能与这些承保范围政策所基于的标准福利计划有很大差异。例如，客户的福利计划文件可能包含与覆盖策略中涉及的主题相关的特定排除。发生冲突时，客户的福利计划文件始终取代覆盖策略中的信息。在没有控制联邦或州承保范围授权的情况下，福利最终取决于适用的福利计划文件的条款。在每个特定实例中的覆盖范围确定需要考虑1）根据服务日期生效的适用福利计划文件的条款； 2）任何适用的法律/法规； 3）任何相关的附带资料材料，包括覆盖范围政策； 4）特定情况的具体事实。应自行审查每个覆盖范围请求。提交的索赔医疗主管应在适当的情况下行使临床判断，并在做出个人覆盖范围确定方面酌情决定。如果保险或服务的保险不取决于特定情况，则仅在根据适用的覆盖范围政策中概述的相关标准（包括涵盖的诊断和/或程序代码）中概述的相关标准提交请求的服务。在此保险策略未涵盖的条件或诊断费用时，不允许报销服务（请参见下面的“编码信息”）。在计费时，提供者必须在提交生效日期起使用最适当的代码。
中密度纤维板（MDF），涂层
2.1 产品描述/产品定义 中密度纤维板 (MDF) 是一种符合 EN 316 的板状木质材料，采用干法工艺通过热压缩木纤维和粘合剂制成。涂层 MDF 板可以进行成型。MDF 可以根据 EN 14322 涂上三聚氰胺饰面。由于其不同的密度和粘合系统，它们可以显示各种材料属性和品质，如防潮、阻燃、承重等。对于在欧盟/欧洲自由贸易联盟 (EU/EFTA)（瑞士除外）投放产品市场，适用法规 (EU) No. 305/2011 (CPR)。适用时，产品需要考虑到 EN 13986:2004+A1:2015 建筑用木质板材 - 特性、符合性评估和标记以及 CE 标志的性能声明。对于应用和使用，适用相应的国家规定。
高密度航空图像匹配：
高密度航空影像匹配：最新技术与未来前景 N. Haala a*、S. Cavegn a、b a 德国斯图加特大学摄影测量研究所 - norbert.haala@ifp.uni-stuttgart.de b 瑞士西北应用科学与艺术大学测绘工程研究所，瑞士穆滕茨 - stefan.cavegn@fhnw.ch SpS 12 - EuroSDR：NMCA 的创新技术和方法 关键词：匹配、表面、三维、点云、融合、三角测量 摘要：匹配算法的不断创新正在不断提高从航空影像自动生成的几何表面表示的质量。这一发展推动了 ISPRS/EuroSDR 联合项目“高密度航空图像匹配基准”的启动，该项目旨在根据密集多视图立体图像匹配的当前发展情况，对摄影测量 3D 数据捕获进行评估。最初，测试针对不同土地利用和图像块配置的传统航空图像飞行进行基于图像的 DSM 计算。第二阶段将重点放在复杂城市地区的高质量、高分辨率 3D 几何数据捕获上。这包括将测试场景扩展到倾斜航空图像飞行以及生成过滤点云作为相应多视图重建的附加输出。本文使用基准的初步结果来演示
拓扑光谱密度的动态检测
状态的局部密度（LDOS）正在成为探索古典波拓扑阶段的强大手段。但是，当前的LDOS检测方法仍然很少，仅适用于静态情况。在这里，我们引入了一种通用的动力学方法，以基于手性密度和局部光谱密度的动力学之间的优雅连接来检测静态和Floquet LDOS。此外，我们发现Floquet LDOS允许测量Floquet胶质光谱并识别拓扑π模式。为例，我们证明，无论拓扑角模式是否在能隙，频带或连续的能量光谱中，都可以通过LDOS检测来普遍识别静态和浮动高阶拓扑阶段。我们的研究开设了一种新的途径，利用动力学来检测拓扑光谱密度，并提供了一种通用的方法来识别静态和Floquet拓扑阶段。
可靠的密度功能理论预测...
comp。材料计算。∆ e计算。∆ E change PBE (iii) LiF c 10.00 f 8.84 -1.16 NaF c 7.11 f 6.15 -0.97 Mg2F4 c 7.52 f 6.84 -0.68 CaF2 c 7.70 f 7.16 -0.54 SrF2 c 7.27 f 6.83 -0.44 Tl3AsSe3 c 1.16 f 0.74 -0.41 RbF c 5.92 f 5.52 -0.40 Li2I2O6 c 3.30 f 3.81 0.50 (ix) Bi4Cs6I18 f 2.32 i 2.40 0.07 (x) KTaO3 h 2.16 i 2.26 0.10 PBE0 (iii) LiF c 13.45 f 12.29 -1.16 NaF c 10.22 f 9.31 -0.91 Mg2F4 c 10.80 f 10.17 -0.62 CaF2 c 10.63 f 10.14 -0.49 SrF2 c 10.21 f 9.74 -0.47 (vi) Os2As4 b 2.04 e 2.13 0.09 (vii) Fe2P4 d 2.27 e 2.50 0.23 Os2As4 d 1.94 e 2.13 0.18 KTaO3 d 4.32 e 4.45 0.13 AuRb d 0.78 e 0.90 0.12 InP d 1.88 e 1.98 0.10 LiZnAs d 2.10 e 2.19 0.10 (ix) Os2As4 f 2.04 i 2.13 0.09 (x) Os2As4 h 1.94 i 2.13 0.19 KTaO3 h 4.32 i 4.45 0.13 AuRb h 0.82 i 0.94 0.12 CdI2 h 4.05 i 4.16 0.11 InP h 2.03 i 2.12 0.10 SB2TE3 H 1.14 I 1.23 0.09 a：对于比较（i） - （iv），离群值的幅度> 0.4 eV显示，而对于比较（vi），（vii），（ix），（ix）和（x），列出了> 0.09 ev。比较（V）和（VIII）未列出。具体的变化本质上是随机的。
密度奖金计划的全面分析
日期：2025年1月2日主题：对密度奖金计划的全面分析本文档提供了有关Clarion Associates and Economic＆Plance Systems（EPS）对密度奖金计划的全面分析的一部分完成的工作的信息。2023年6月5日，工作人员向市长和市议会提供了有关土地开发法规（LDC）修正案的备忘录，这表明市政府工作人员正在对响应多个理事会发起的决议进行全面分析密度奖金。2023年11月14日，住房部工作人员向住房和规划委员会提出了从现有密度奖金计划清单的发现。随后，住房和规划部门已经完成了单独的部门的过渡，规划部门已聘请工作人员来努力。在2024年3月7日，市议会会议上，市议会批准了与科罗拉多州D/B/A Clarion Associates的Clarion Associates计划和咨询服务的合同。CLARION及其亚宗教经济与规划系统（EPS）提供了计划和经济分析，以支持对密度奖金计划的全面分析。顾问完成密度奖金计划的全面分析（附件A）的最终报告包括以下信息：
刚性电子缺乏型内酯骨架密度...
[a] M. Alsufyani、J.Tian、I. McCulloch 教授 牛津大学化学系 牛津，OX1 3TA，英国 电子邮件：Maryam.alsufyani@chem.ox.ac.uk、Iain.mcculloch@chem.ox.ac.uk。[b] M. Stoeckel、S. Fabiano 教授。林雪平大学科技系 诺尔雪平，SE-60174，瑞典 [c] X. Chen、RK Hallani、K. Regeta、C. Combe、H. Chen、I. McCulloch 教授 物理科学与工程部 阿卜杜拉国王科技大学（KAUST） Thuwal，23955-6900，沙特阿拉伯 [d] K. Thorley 肯塔基大学化学系 列克星敦，肯塔基州 40506-0055，美国 [e] Y. Puttisong 林雪平大学物理、化学和生物系 林雪平，SE-58183，瑞典 [f] X. Ji、D. Meli、BD Paulsen、J. Rivnay 教授 生物医学工程系、材料科学与工程系。西北大学 2145 Sheridan Road, Evanston, IL 60208, USA [g] J. Strzalka X 射线科学部阿贡国家实验室 Lemont, IL 60439, USA [h] Prof. J. Rivnay Simpson Querrey Institute 西北大学芝加哥, IL 60611, USA
量子密度峰聚类算法
聚类分析起源于分类学，是人类掌握的一门古老技能。过去，人们依据经验和专业知识对商品进行分类。随着现代社会的发展，人们对分类的要求越来越高[1,2]，仅依据经验和专业知识的分类已逐渐被淘汰，现在计算机技术被用于聚类分析，使用算法解决庞大而复杂的聚类任务[3,4]。因此，聚类算法已被提出并应用于各种场合[5,6]。此外，我们生活的海量数据世界也使得聚类过程不可或缺。许多研究领域都面临着海量数据的问题[7,8]。如果没有聚类或数据降维等预处理，很难进行后续分析[9–11]。例如在机器学习领域，几乎所有重要算法的原始入口都是大量的大规模数据，如果不进行聚类或降维，这些数据很难得到利用[12–14]。在量子通信领域，量子通信设备仅供应给少数几家大公司，量子通信中的很多方可能都是经典的，聚类算法可以帮助通信方更便捷地处理传输的信息[15–17]。在数据降维方面，我们熟悉的主成分分析算法（PCA）[18]、多维缩放（MDS）、线性判别（LDA）、局部线性嵌入（LLE）等[19–22]。但降维算法不可避免地会降低数据的属性值，如果操作不当，数据就会失去准确性，结果就会出现偏差，而使用聚类算法可以避免此类问题。目前，聚类算法可以按以下方式划分。基于分区的聚类算法包括 K 均值 [23]、K 中值 [24] 和核 K 均值算法 [25]。基于层次的聚类算法包括 BIRCH、CURE 和 CHAMELEON 算法 [26]。基于密度的聚类算法包括 DBSCAN、均值漂移 (MS) [27] 和密度峰值聚类算法 (DPC) [28]。每种算法都具有不同的分类能力。