对称性在托管迪拉克电子的材料中起着关键作用,并以我们通过调整物理参数(例如在范德华异质结构中扭曲)来完全弄平了狄拉克锥的能力。乍一看,扭曲的双层中的出现的moir'e模式乍一看,与初始堆叠顺序无关,因此只有当一层相对于另一个层翻译时,才会改变。但是,当扭曲角度很大时,在扭曲的双层石墨烯的情况下,在晶格和电子结构的水平上都可以看到差异。在这项工作中,我们首先解决了扭曲的kagome双层的问题,并表明高对称性kagome双层的旋转和二面对称性均用于所有相称的扭曲角,具有6倍对称的扭曲中心。因此,我们证明了小扭曲角系统的精确对称性取决于双层的初始堆叠。我们将方法的原理进一步应用于具有3倍对称扭曲中心的扭曲双层石墨烯,以恢复[E. J. Mele,物理。修订版b 81,161405(2010)]。
Valleytronics的新兴领域利用了电子自由度,类似于电子和自旋设备如何利用电子自由度的电荷和自旋程度。Valleytronic设备的工程通常取决于山谷和其他自由度之间的耦合,例如旋转,从而产生了山谷旋转,其中外部磁场操纵了存储在谷地中的信息。在这里,提出了一个山谷无间隙的半导体作为潜在的电气控制的valleytronic平台,因为山谷的自由度与载体类型(即电子和孔)耦合。山谷自由度可以通过通过设备门电压调整载体类型来电气控制。我们演示了通过使用Haldane和改良的Haldane模型在蜂窝晶格中实现山谷无间隙的半导体的建议。在全电动控制的山谷滤波器设备设置中,进一步研究了系统的山谷载波耦合的运输属性。我们的工作突出了山谷无间隙半导体对Valleytronic设备的重要性。
Abstract Hindcast or Wave Reanalysis Data Bases (WRDB) constitute a pow- erful source with respect to instrumental records for the design of offshore and coastal structures, since they offer important advantages for the statistical char- acterization of wave climate variables, such as continuous long time records of significant wave heights, mean and peak periods, etc.然而,重新分析数据不如仪器记录准确,这使得极端数据分析从易于预测设计回报周期值下降。本文提出了一个混合的极值(MEV)模型来处理最大值,以充分利用i)i)后播或波浪重新分析,ii)仪表记录,从而降低了其预测的不确定性。所产生的混合模型始终如一地合并了两种数据集给出的信息,并且可以应用于任何极值分析分布,例如GEV或Pareto-Poisson。使用合成生成和真实数据进行了说明,后者取自西班牙北部海岸的特定地点。
对这些活动没有公司的支持。认证:耶鲁大学医学院得到认证委员会的持续医学教育,为医师提供继续医学教育。指定声明:耶鲁大学医学院为1 AMA PRA类别1 CRECTER指定了现场活动。医师应仅要求其参与活动的程度相称。目标受众:YCC成员,Smilow教师,YSM,护理,公共卫生学生。教师披露:赢家 - 没有什么要披露的。Lindsley- Takeda Pharmaceuticals;蓝鸟生物; Qiagen; Sarepta Therapeutics; Verve Therapeutics;爵士药物;顶点药物; Geron。这是耶鲁大学医学院,继续接受医学教育的政策,以确保其所有教育计划中的平衡,独立性,客观性和科学严格性。对财务关系的缓解声明:耶鲁CME遵守ACCME的诚信和独立性的标准,在认可的继续教育中。任何有能力控制CE活动内容的个人,包括教职员工,计划者,审阅者或其他人都必须披露与不合格实体(商业利益)的所有相关财务关系。在活动开始之前,所有相关的利益冲突都得到了减轻。
摘要。单细胞RNA测序(SCRNA-SEQ)彻底改变了我们在细胞水平上分析基因表达的能力。通过提供每个单个细胞基因表达的数据,SCRNA-SEQ具有数千个基因的大型数据集。但是,处理此类高维数据会由于复杂性的增加而带来计算挑战。维度降低对于SCRNA-SEQ分析至关重要。各种维度还原算法,包括原理成分分析(PCA),统一的歧管近似和投影(UMAP)和T-分配的随机邻居嵌入(T-SNE),通常用于应对这一挑战。这些方法将原始的高维数据转换为较低维的表示,同时保留相关信息。在本文中,我们提出了壮举。我们将其分为多个子空间,而不是将维度降低直接降低到整个数据集。在每个子空间中,我们应用缩小尺寸技术,然后合并减少的数据。featpca提供了四个用于基础的变体。我们的实验结果表明,基于基本的聚类比使用完整数据集的精度更好。在各种SCRNA-SEQ数据集中,featpca始终优于现有状态聚类工具。
1个流体系,科学技术学院,温特特大学,7500 AE Enschede,荷兰2号航空航天,机械和机械工程学院,悉尼悉尼,悉尼悉尼大学,2006年,澳大利亚悉尼大学,2006年,澳大利亚大学,澳大利亚大学澳大利亚大学3佳能生产印刷版B.V. Jean Le Rond d'Alembrt UMR 7190,F-75005法国巴黎5号法国大学,法国,巴黎,法国6物理化学和软物质小组,瓦格宁根大学和研究,6708 We Wageningen Wageningen荷兰,荷兰7机械和航空工程部,曼彻斯特大学,曼彻斯特大学,曼彻斯特,曼彻斯特大学,麦克斯特,麦克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,梅尔克斯特,麦克劳斯9号。自组织,德国37077 Gottingen(日期:2025年2月10日)
与E FEPD形式相比,E GR形式的增益的大小较小。对于总构造能量,E FEPD形式 +
自1980年代以来,椭圆曲线密码学成长为一个巨大的场。在这些加密应用的核心中是椭圆形曲线形成亚伯群的事实。也就是说,如果e是椭圆曲线,而(x 1,y 1)和(x 2,y 2)是曲线上的2个点,则有一个显式的添加定律,使我们在e上获得了第三点。实际上,更一般性的陈述存在,对于任何Abelian组,一个人都可以设计一个加密系统,类似于e产生的系统。这一事实导致了搜索阿贝利安群体的其他例子。一个这样的示例是任何曲线x的雅各布雅克(x)。尽管有安全挑战设计用于高属曲线的加密系统,但仍然有一个自然的问题,是否可以针对JAC(X)制定明确的加法定律。据我们所知,此类法律没有简单的表述。Gaudry在[4]中发现了G = 2个明确的添加法律,对于一般曲线,一个算法归因于Florian Hess [5]和Makdisi [6]。,但是这些算法并不像g = 1,2中的算法那样简单。一个例外是由方程式给出的曲线的子类:y n = x s + p(x,y)其中deg y p(x,y) 有关(N,S)曲线的Jacobi反面问题的明确解决方案,请参见[1]。 在北约会议上1托尼·沙斯卡(Tony Shaska)提出了一个问题,这些明确的法律是否可以以免费和方程式的方式制定。有关(N,S)曲线的Jacobi反面问题的明确解决方案,请参见[1]。在北约会议上1托尼·沙斯卡(Tony Shaska)提出了一个问题,这些明确的法律是否可以以免费和方程式的方式制定。可能将其用于密码学的应用是建立代数品种交集给出的加密系统(例如,在第二属中)。另一个可能的应用是寻找需要明确添加法律的显式同种基因。我们在这个小笔记中的目标是积极回答Shaska的问题(至少对于非特殊除数)。我们将熟练[2]来解决代数雅各比逆问题,并使用它来制定明确的加法法律,而我们认为,这比赫斯和马克迪西制定的法律更简单。我们在C以上工作,尽管可以在任何领域进行构造。本注释的结构如下:在第1节中,我们将制定并解决Alegbraic Jacobi反面问题。在第2节中,我们应用第1节的结果以获取加法法律。
Ash Jones是史蒂芬·巴特利特(Steven Bartlett)和加里·内维尔(Gary Neville)的爆炸性社交媒体成功背后的个人品牌大师,他已经加入了英格兰北部牙科展览,成为头条发言人!Ash的营销大师班将分享见解,这些见解可以帮助世界上一些最大的公司的领导人收取其个人资料,这对游客完全免费。这个动力时光将揭开出色的个人品牌背后的原则,分享实用的提示和任何人都可以带走并使用的技巧。您是否想扩大自己的个人资料来吸引更多患者,找到更多的推荐,甚至确立自己为关键人物的领导者,Ash的见解都会帮助您成长。Ash是个人品牌界的全球尊敬的先驱。在史蒂文·巴特利特(Steven Bartlett)的总部位于曼彻斯特的代理商社交连锁店开始他的职业生涯,他继续在2018年建立了自己的代理人的巨大影响力。他计算了Huel创始人朱利安·赫恩(Julian Hearn),很小的事情,首席执行官Umar Kamani和Warehouse Project Project联合创始人Sacha Lord在其客户中。FMC活动总监Leanna Ellis说:‘我很高兴能在英格兰北部的牙科展览会上享受Ash!我们知道,个人品牌是人们热衷于更好地理解的东西,因此我们将其介绍给了热门话题剧院,以为与会者提供提高自己品牌的工具。‘阿什(Ash)与一些令人难以置信的名字合作,例如加里·内维尔(Gary Neville)和斯蒂芬·巴特利特(Stephen Bartlett) - 那里的一些知名人士 - 我迫不及待地想以真正使我们的代表受益的方式分享他的见解。”转到第22页,发现在英格兰牙科北部2025年提供的所有内容!
摘要。连接的图具有(k,ℓ) - 覆盖,如果其每个边都包含在至少在k级的cliques中。以极端组合学的最新进展和边缘修改问题的文献的推动,我们研究了(k,ℓ) - 结构问题的算法版本。给定连接的图G,(k,ℓ) - 覆盖问题是识别g的最小子集,以使其在g中添加的添加结果会导致具有A(k,ℓ)覆盖的图形。对于每个常数k≥3,我们表明(k,1) - 覆盖问题是通用图的NP综合。此外,我们表明,对于每个常数k≥3,(k,1)cover问题承认,除非p = np,否则不接受多项式时间恒定因子近似算法。但是,我们表明(3,1) - 覆盖问题可以在输入图是和弦时在多项式时间内解决。对于树的类别和K的一般值,我们表明(K,1) - 覆盖概率是NP-HARD,即使对于蜘蛛也是如此。但是,我们表明,对于每个k≥4,(3,k-2) - 覆盖和(k,1) - 跨性问题是恒定的,当输入图是树是一棵树时。关键字:计算复杂性,图形算法,最佳算法,边缘修改问题和近似算法。