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性侵犯严重程度的作用，影响和饮酒动机
性侵犯（SA）和大量饮酒是重要的公共卫生问题。据估计，有12-17％的普通民众经历了SA受害，在这里定义为任何非自愿性经历，从不需要的性接触到14岁以来完成的强奸（Tjaden＆Thoennes，2006年）。这些SA患病率对于目标亚群（包括食用适量酒精的妇女）甚至更高（George等，2014），鉴于饮酒的女性数量众多，这令人震惊。来自美国国家酒精滥用和酒精中毒研究所（NIAAA）的统计数据表明，在过去的一年中，有60％的妇女至少喝了一种饮料，其中21％的妇女平均每天喝三杯或更多饮料，14％的饮料平均每月每月一次饮酒的每月一次饮酒实例（即，在两小时内消费4次或更多的饮料（即，在两小时内消费4杯或多种饮料）；饮酒，尤其是大量饮酒，导致高水平的感知中毒是SA的危险因素（有关审查，请参见Lorenz＆Ullman，2016年）。SA的历史与随后的饮酒有关，包括较重且更频繁的饮酒（Bryan等，2016; Najdowski＆Ullman，2009; Norris et al。，2019; Rhew等，2017）。这种增加的饮酒以及中毒水平的提高是有问题的，因为她们使女性处于续集范围的风险增加，包括更严重的SA（Testa等人，2004年）和复兴（Norris等人，2021年）。因此，在中等饮用的女性样本中，当前的研究评估了SA对两种途径的影响 - 饮酒以应对负面影响和饮酒以增强积极影响。具有SA历史的女性可能会使用酒精作为一种自我服药并减少SA之后的痛苦（Fossos等，2011； Hawn等，2020），因此可能会激励饮酒以下调负面的情绪状态，例如焦虑或抑郁症和上调积极的情绪状态。喝酒以应对或增强情绪的动机又与饮酒量增加有关（Cook等，2020； Dvorak等，2014），并可能有助于解释SA历史与饮酒之间的正相关。
建议调职和/或重新任命的官员
航空当前选定社区 # 姓名 等级 设计 设计（仅限 13X7） 1 PATTERSON, DAVID M. LT 1320 1327 NFO VAW 2 COLLINS, ADAM L. LT 1320 1327 NFO VFC 3 MARTINEZ, JOSHUA R. LCDR 1320 1327 NFO VFC 4 MCCALDEN, KATHERINE M. CDR 1325 1327 NFO VAQ 5 PALMER, TARA A. LCDR 1320 1327 NFO VAQ 6 COFFEY, KYLE D. LCDR 1310 1317 VR 7 DAMICO, SEAN C. LT 1310 1317 VR 8 DATKO, JULIA M. LT 1310 1317 VR 9 EMERSON，RILEY J. LCDR 1310 1317 VR 10 FLEMING，AARON D. LT 1310 1317 VR 11 FREY，ELIZABETH A. LT 1310 1317 VR 12 GREINER，KATIE M. LCDR 1310 1317 VR 13 GREINER，SEAN R. LCDR 1310 1317 VR 14 GREWAL，SHUBEG S. LT 1310 1317 VR 15 HALL，ORION E. LCDR 1315 1317 VR 16 HENDRICKS，THOMAS R. LCDR 1310 1317 VR 17 HILDEBRAND，MATTHEW A. LCDR 1310 1317 VR 18 HOLIAN， DANIEL J. LCDR 1315 1317 VR 19 IANNACONE，KEVIN M. LCDR 1310 1317 VR 20 IRELAND，ANDREW C. LT 1310 1317 VR 21 KAPLAN，ROBERT C. LCDR 1310 1317 VR 22 LEE，DANIEL M. LT 1310 1317 VR 23 LITTLE，CAMERON M. LT 1310 1317 VR 24 LORENZ，JASON C. LCDR 1310 1317 VR 25 LUTZ，LAURA A. LT 1310 1317 VR 26 MCMAHON，JAMES F. LT 1310 1317 VR 27 NOEL，NATHAN J. LCDR 1310 1317 VR 28 皮尔斯，克雷格 R. LT 1310 1317 VR 29 波沃利，辛詹 A. LCDR 1310 1317 VR 30 沙克，弗雷德里克 L. LT 1310 1317 VR 31 特赖恩，马修 D. LCDR 1310 1317 VR 32 威尔逊，尼古拉斯B. LCDR 1310 1317 VR 33 伯杰，威廉 E. LCDR 1315 1317 VTP 34 坎贝尔，马克 W. LCDR 1310 1317 VTP 35 埃利斯，雅各布 R. LCDR 1310 1317 VTP
使用复杂系统建模和与动态模型进行比较的北大西洋大气循环的概率季节性预测
北大西洋喷气流强烈影响西北欧洲的天气，并在确定北大西洋大气循环指数（如北大西洋振荡（NAO），东大西洋（EA）模式）和斯堪的纳维亚（SCA）模式的强度和迹象中发挥了重要作用； the anomalous weather pat- terns of a particular season can be described by the inter- play of these modes of variability (Hall & Hanna, 2018 ).最近的极端季节的特征是不同的喷气流配置，喷气强度和位置与西北欧洲各地经验丰富的极端天气条件（例如，在温度和降水量）之间有着密切的联系（Hall＆Hanna，2018年）。极端的季节性天气在避免风险方面具有重要的社会经济影响，其成本对保险业（例如，2013/14年冬季英国的15亿英镑（Davies，2014年））对农业，粮食安全，能源供应，公共健康/公共卫生/福祉和恶劣天气计划的影响。直到最近，北大西洋大气变异性很大程度上是由于不可预测的波动（Stephenson等，2000）。然而，动态季节性预测系统已被用来开发熟练的季节性预测，从未来几个月开始为英国冬季天气（Scaife等，2014）。这些喷气流变异性的驱动因素可以互相反对或加强，并且有迹象表明它们之间的相互作用（Hall等，2019）。喷射流变异性的驱动因素显示出季节性变化和喷气流变异性的独特驱动因素在不同的海子中起作用。Many fac- tors (drivers) appear to influence the NAO and jet-stream changes, and these potential drivers can be broadly grouped into cryosphere effects from variations in sea-ice extent and snow cover, oceanic effects from North Atlan- tic sea-surface temperatures (SST), tropical influences such as the El-Niño Southern Oscillation (ENSO), and stratospheric effects due to stratospheric circulation vari- ability, solar variability, volcanic eruptions and the Quasi-Biennial Oscillation (QBO) (Hall et al., 2015 ).除了这些可识别的驱动因素外，由于混乱的内部动力学过程，北大西洋喷气机的一部分的特征是内部未强制性的可变性驱动的（Kushnir等，2006； Lorenz，1963）。现在已经达成共识，即在气候模型中可以再现了一些观察到的驱动因素，但对最近确定的北大西洋地区驱动器的驱动因素的理解提高了，这对于在英国季节性气候预测中取得进展至关重要（Hall等人，2015年，2015年）。The focus of government-funded research is on dynami- cal forecast systems; however, such forecasts are not always
genai和反托拉斯：在不确定性时期轻轻踩踏
* Paul Gilbert和Riccardo Tremolada是Cleary Gottlieb Steen＆Hamilton LLP的律师。本文中表达的观点是个人的，不归因于公司或其客户。所有错误，遗漏和观点都是作者自己的。1 See Regulation 2024/1689 of the European Parliament and of the Council of 13 June 2024 laying down harmonised rules on artificial intelligence and amending Regulations 300/2008, 167/2013, 168/2013, 2018/858, 2018/1139 and 2019/2144 and Directives 2014/90/EU, 2016/797 and 2020/1828 （人工智能法），PE/24/2024/REV/1 OJ L，2024/1689，2024年7月12日，Refitals 99和105。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。 它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。 3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。 参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No. 1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。 4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。 5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。 6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。2，例如，AI改善了财务预测和股票市场的预测。它还为语音识别，流媒体平台上的建议系统提供动力，智能停车系统和个性化的购物建议。3 FMS是深度学习模型，经过对非结构化的，未标记的数据训练，可用于开箱即用的多种任务或通过微调适应特定任务。参见P. Lorenz，K。Perset和J. Berryhill，“生成人工智能的初步政策注意事项” 2023 OECD Publishing，No.1，经合组织人工智能论文，巴黎第6页。4根据Openai当时的Openai首席执行官Greg Brockman的说法。5 T. Oeyen和Y. Yargici，“未知领域：生成AI，合并控制和Microsoft-Open AI Saga”，档案，人工智能和反果实，同意2-2024，第18页。6参见，例如，E。Mollick，“ Chatgpt是AI的转折点”，《哈佛商业评论》（2022年12月14日）。7公司活跃在Genai领域中，例如，例如Aleph Alpha，Bloom（拥抱面），Claude（Anthropic），Cohere，Gemini和Gemma和Gemma（Google），拐点AI，Llama（Meta），各种版本的Mistral AI，Midjourney，Midjourney，sentability AI和Titan（titan）和Titan（Amazon）。8 See M. Heikkilä, “AI is at an inflection point, Fei-Fei Li says”, MIT Technology Review , 14 November 2023, available at: https://www.technologyreview.com/2023/11/14 /1083352/ai-is-at-an-inflection-point-fei-fei-li-says/ .9 Polaris, “Generative AI Market Share, Size, Trends, Industry Analysis Report, By Component (Software and Services); By Technology; By End-Use; By Region; Segment Forecast, 2023—2032”, 2023, available at: https://www.polarismarketresearch.com/industry-analysis/generativeai-market .10实际上，经济的每个部门都将从Genai中受益。Genai已经在整个经济体中许多部门都在改变商业实践和生产力。它在科学研究中也越来越有价值，从而实现了扩展科学家能力的复杂模型。参见，例如，Z.另请参见J. Seo等人，“避免使用深度增强学习的融合等离子体撕裂的不稳定性”，626自然，746-751（2024）。高盛在2023年进行的研究估计，Genai工具有可能在未来10年内向GDP增加7％，这相当于大约7万亿美元。11参见McKinsey，“生成AI的经济潜力：下一个生产力边界”，2023年，第24页，可在以下网址获得：https：//www.mckinsey.com/~/~/~/mmedia/mckinsey/mckinsey/business %20functions/mckinsey%20digital/our%20insights/the%20economic%20potential%20of%20generative%20ai%20the%20next%20productivity%20frontier/the-economic -potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier.pdf .参见高盛（Goldman Sachs），“生成AI可以将全球GDP提高7％”，2023年4月5日，网址为：https：//www.goldmansachs.com/insights/Articles/generative-generative-generative-could-could-raise-glaise-global-global-global-gdp-by-7-percent.html。12 Genai行业应被理解为“ Genai模型的价值链”，其中可能包括以下市场：筹码制造，云基础设施的提供，数据许可，特定类型的AI劳动力的供应，生产力的供应，生产力的供应，供应特定的CHATBOT服务，特定手机助理服务的供应，供应特定的手机数字助理服务等。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。13虽然竞争执法在维护竞争性的Genai市场中的作用很重要，但应注意的是，与这些技术有关的市场动态和竞争的发展方式很容易受到许多其他因素的影响，包括对与竞争不同的政策方面的监管，例如AI安全，数据和版权法。请参阅欧洲委员会，“生成AI和虚拟世界中的竞争”，竞争政策简介第3/2024号，网址：https：//competition-policy.ec.europa.europa.euu/document/document/download/c86d461f-062e--062e--062e--4dde-4dde-4dde-a662-1522222222856ca。
支持跨组织的安全数字市场
在当前由 ICT 驱动的全球竞争经济中，各方可能会从创建跨组织生产流程中受益。然而，这种跨组织协作意味着与他人共享敏感数据，可能导致对这些数据的控制权丧失。Lorenz 研讨会的挑战是提供一个分布式系统概念以及实施方向，以支持组织之间的灵活数字协作。特别是，在现有知识的基础上，研讨会讨论并从概念上解决了以下问题： - 支持数字协作的主要特征：1) 在以下情况下实例化的临时工作流程 2) 临时、完全自动化的拍卖（例如，企业赢得的 4 个机械零件的即时交付） 3) 拍卖中交换的（敏感）信息被安全地从失败的竞标者的域中删除。该过程是递归的，例如，中标企业可以随后创建生产和物流能力拍卖。最终，工厂和物流链将得到详细的指示（例如，通过脚本、程序）说明要做什么和何时做。在这种系统系统场景中，除非数字协作是基于重复的 ICT 模式构建的，并且这种模式还有利于设计空间分离、网络安全和信任以及稳健性，否则复杂性将激增。类似的问题出现在复杂（多尺度）机器的工程设计中，以及协作机器人系统（例如智能工厂）和协作智能运输系统中。 - 支持由一组连接的安全外联网和作为交易平台的交易软件组成的安全数字市场，例如在拍卖中竞标并随后生产所需技术的计算机。系统组件之间的通信由开放链接数据技术支持，这些技术可以访问复杂且敏感的数据结构和服务。这种数字市场的治理需要访问控制机制、数据来源和协作规则以及监控和执行机制。这些规则包括定义协作的规则（B2B）以及政府定义的规则（G2B）。为了能够保障安全并在开放链接数据技术之上引入来源机制，我们的目标是将数字分类账技术与开放链接数据技术相结合。这种结合将允许高级访问控制机制，并为可信的分布式数据存储和共享奠定重要基础。在 ICT 与行业研讨会上，研究人员与两家认识到此类安全数字市场的重要性和潜力的商业组织 KLM 和 Thales 合作。本报告描述了研讨会的结果。主要结果是将上述两个问题简化为单一问题，实质。这可以通过研讨会期间开发的“玩具案例”来规定。玩具案例——称为 KLM 的燃油泵数据共享系统——允许研讨会参与者提出一个有效防止滥用共享数据的概念。我们认识到数据不应与组织共享，而应与计算机程序共享。然后制定了这个概念。我们主要描述了使用安全环境（上图中的切片）来确保仅由经过认证的程序执行数据操作。我们研究了提供证书、合规要求和制裁的法律基础和组织，并确认有技术可以实施它们。
解剖位置决定黑色素瘤的致癌特异性
约书亚·M·韦斯 1,2,3 , 米兰达·V·亨特 2 , 内莉·M·克鲁兹 2 , 阿丽安娜·巴吉奥里尼 4 , 莫希塔·泰戈尔 2 , 马伊伦 1,2,3 , 桑德拉·米萨莱 5 , 米开朗基罗·马拉斯科 5 , 特蕾莎·西蒙-维莫特 2 , 纳撒尼尔·R·坎贝尔 1,2,6,7 , 费莉希蒂纽厄尔 8，詹姆斯·S·威尔莫特 9，彼得·A·约翰逊 8，约翰·F·汤普森 9,10,11，乔治娜·V·朗 9,10,12，约翰·V·皮尔逊 8，格雷厄姆·J·曼 9,13,14，理查德·A·斯科耶 9,10,11,15，尼古拉·瓦德尔 8,16，艾米丽·D.蒙塔尔 2 , Ting-Hsiang Huang 2 , Philip Jonsson 17,18,19 , Mark TA Donoghue 17 , Christopher C. Harris 17 , Barry S. Taylor 17,18,19 , Tianhao Xu 6 , Ronan Chaligné 6 , Pavel V. Shliaha 20,21 , Ronald Hendrickson 21 , Achim A. Jungbluth 22 , Cecilia Lezcano 22 , Richard Koche 23 , Lorenz Studer 4 , Charlotte E. Ariyan 24 , David B. Solit 17,19,25 , Jedd D. Wolchok 17,25,26,27 , Taha Merghoub 27 , Neal Rosen 5 , Nicholas K. Hayward 8 , Richard M. White 2,28* 1 Weill康奈尔 / 洛克菲勒 / 斯隆凯特琳三机构 MD-PhD 项目，纽约，纽约州，10065，美国 2 癌症生物学和遗传学系，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州，10065，美国 3 细胞和发育生物学项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州，10065，美国 4 发育生物学，干细胞生物学中心，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州，10065，美国 5 分子药理学项目，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州，10065，美国 6 计算和系统生物学，纪念斯隆凯特琳癌症中心，纽约，纽约州，10065，美国 7 生理学、生物物理学和系统生物学研究生项目，威尔康奈尔医学科学研究生院，纽约，纽约州， 10065，美国 8 QIMR Berghofer 医学研究所，昆士兰州布里斯班，4006，澳大利亚 9 悉尼大学澳大利亚黑色素瘤研究所，新南威尔士州悉尼，2006，澳大利亚 10 悉尼大学医学与健康学院，新南威尔士州悉尼，2050，澳大利亚 11 皇家阿尔弗雷德王子医院，新南威尔士州悉尼，2050，澳大利亚 12 皇家北岸医院，新南威尔士州悉尼，2065，澳大利亚 13 澳大利亚国立大学约翰·科廷医学研究院，澳大利亚首都领地，2601，澳大利亚 14 悉尼大学韦斯特米德医学研究中心癌症研究中心，新南威尔士州悉尼，2528，澳大利亚 15 新南威尔士州健康病理学研究所，新南威尔士州悉尼，2099，澳大利亚 16 昆士兰大学医学院，昆士兰州布里斯班，4072，澳大利亚 17 人类纪念斯隆凯特琳癌症中心肿瘤学和发病机制项目，纽约，纽约州，10065，美国 18 纪念斯隆凯特琳癌症中心流行病学和生物统计学系，纽约，纽约州，10065，美国 19 纪念斯隆凯特琳癌症中心玛丽-何塞和亨利 R.克拉维斯分子肿瘤学中心，纽约，纽约州，10065，美国 20 南丹麦大学 VILLUM 生物分析科学中心生物化学和分子生物学系，奥登斯 5230，丹麦 21 纪念斯隆凯特琳癌症中心微化学和蛋白质组学核心设施，美国纽约州纽约 10065 22 纪念斯隆凯特琳癌症中心病理学系，美国纽约州纽约 10065 23 纪念斯隆凯特琳癌症中心表观遗传学研究中心，美国纽约州纽约 10065 24 纪念斯隆凯特琳癌症中心外科系，美国纽约州纽约 10065
钡 - 波罗 - ...
Structural and spectroscopic correlation in barium-boro-tellurite glass hosts: effects of Dy 2 O 3 doping S. F. Hathot a,* , B. M. Al Dabbagh a , H. Aboud b a Applied Science Dep, University of Technology, Baghdad, Iraq b Faculty of science- physics Dep, college of Science, Al-Mustansiriya University, Iraq In this study, a series of通过熔融液化方法制成的含有不同浓度的Dy 2 O 3掺杂（0至1.25 mol％）的钡 - 硼酸盐玻璃宿主是不同的。进行了一项研究，以研究Dy 2 O 3掺杂剂如何影响玻璃的物理和光谱性状。原材料包括氧化钡（BAO），泰他二氧化氢（TEO 2），氧化硼（B 2 O 3）和氧化钠（DY 2 O 3），用于生产这些眼镜。XRD模式显示出宽阔的驼峰和远程周期性晶格排列，表明它们的性质。拉曼光谱分析显示了各种振动模式，其中最强烈的带是由300 cm-1和450 cm-1在TE – O-TE内部链链桥的对称拉伸振动模式对应的最强烈的带引起的。750 cm-1处的峰值是由于TEO 4和TE-O-TE振动模式引起的。光条间隙能的值从3.155降低至2.1894 eV，然后在较高的DY 2 O 3水平（0.75至1.25 mol％）下增加。在390、424、452、452、750、797、895和1092 nm之间观察到0.25至1.25 mol％之间的Div>在0.25至1.25 mol％之间观察到。 使用DUFFY和INGRAM方程计算了所提出的玻璃宿主的光学碱度，随着掺杂含量的增加而降低。。使用DUFFY和INGRAM方程计算了所提出的玻璃宿主的光学碱度，随着掺杂含量的增加而降低。将玻璃折射率从2.3563升至2.6584，然后在较高的DY 2 O 3含量下降低，这主要是由于玻璃基质中产生了更多的桥接氧（BO）。使用Lorentz-lorenz方程计算得出的玻璃电子极化率和氧化离子极化性的值随着DY 2 O 3含量的上升幅度下降，这归因于较少的非桥接氧（NBO）的存在。此外，随着DY +3水平的增加，光传递增加并减少了反射损失。1以下的金属化参数的值证明了制备样品的真实非晶性质。所有玻璃杯均揭示了由于4F9/2→6H15/2而引起的蓝色和黄色光致发光发射峰，分别在DY 3+中分别在4f9/2→6H15/2和4F9/2→6H13/2过渡中。所提出的玻璃成分可能有益于固态激光器的发展。（2023年11月23日收到； 2024年2月22日接受）关键词：DY 2 O 3掺杂，拉曼光谱，结构，吸收，排放1.引言由Teo 2作为宿主制成的泰瑞尔玻璃系统在过去几年中一直引起人们的兴趣，因为与氧化物玻璃杯相比，化学和物理特性增强了。这些玻璃具有较大的热电常数，红外透射率，介电常数和折射率的值。低声子的能量截止点和熔点；非常高的稀土离子溶解度[1]。基于tellute的玻璃也可以用各种稀土元素掺杂，以获得改进的光学特性，这些光学特性是由稀土离子中电子过渡产生的。当将稀土离子添加到洁牙液玻璃中时，它们可能会导致网络结构的变化，包括形成稀土氧化物簇或具有氧原子的稀土离子的配位2 [2，3]。可以通过结构变化来修改此类玻璃的光谱属性，表明这些特性之间由稀土元素控制的这些特性之间存在很强的相关性。带有稀土离子的tellurite玻璃
使用Daya Bay antineutrino检测器
A. A. Abusleme D，1，T。Adam D，2，S。Ahmad D，3，S。Aiello D，4，M。Akram D，3，N。Ali D，3，F。P. An D，M，M，M，5，G。P.anδ，7，G。Andronico D，4，N。Anfim Move d，8，V。Antonelli D，9，T。Antoshkina D，8，B。Asavapibhopd，10，J。P。A. P. A. M. De Andr´e d，2，A。Babicd，A.Babic D，A. Babic D，11，A.A.B. B. Balantekin M，12，W。BaldiniD，13，M。BaldonciniD，13，H。R。Band M，14，A。BarresiD，15，E。BaussanD，2，M。BellatoD，M。BellatoD，16，E。BernieriD，E。BernieriD，17，17，D。BiareD. Bishai M，19，S。Blin D，20，D。Blum D，21，S。Blyth D，M，M，22，C。Bordendeau D，23.24，A。Brigatti D，9，R。Brugnera D，R.Brugnera D，25，A。Budano D，17，P。Burgbacher D，P。Burgbacher D，P。 Busto d，26，I。Butorov D，8，A。Cabrera D，20，H。Cai D，27，X。Cai D，6，Y。K. Cai D，6，6，Z. Y. Cai D，6，A。CammiD，28，A。CampenyD，A。CampenyD，1，C.Y. Cao D，C.Y. Cao D，6，6，G。F. Cao d，M，6，R。Caruso D，4，C。Cerna D，23，I。Chakaberia d，29，J。F. Chang D，M，M，6，Y。Chang D，M，M，M，24，H。S. Chen，H。S. Chen，6，P。A. Chen D，22，P。P. P. P. Chen D，30，30，S。M. Chen D，S.M。Chen D，S.S. J. R. Chen D，33，Y。W. Chen D，34，Y。X. Chen D，M，35，Y。Chen D，M，M，36，Z。Chen D，6，J.Cheng D，M，M，M，6，Y. P. Cheng D，37，Z.K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. K. Cheng M，36，A.Chepurnov D，A。ChepurnovD，A。Chepurnovd，38，J。J。J. J. J. J. Cherwinka M. Chiarello d，16，D。ChiesaD，15，P。ChimentiD，39，M.C.Chu，40，A。ChukanovD，8，A。Chuvashovad，8，。B. Hsiung D，M，22，B。Z. Hu D，M，22，H。Hu D，36，J。R. Hu D，M，M，6，J。Hu D，6，S。Y. Hu D，67，T。Hu D，M，M，6，Z. Huang D，2，W。H. Huang D，29，X。T. Huang D，M，29，Y。Clementi D，41，B。Clerbaux D，42，S。Conforti di Lorenzo D，20，D。Corti D，16，S。Costa D，4，F。D. Corso D，16，J。P. Cummings M，43，O。Dalager M，O。DalagerM，44，C。Dela Taille d，C。Dela Taille d，20，20，F。F. M，7，J。W。Deng D，27，Z。Deng D，31，Z. Y. Deng D，6，W。Depnering D，45，M。Diaz D，1，X。F. Ding D，9，Y。Y. Y. Y. Y. Ding d，M。 ，T。DohnalD，M，47，G。DonchenkoD，38，J.M.Dong D，31，D。DornicD，26，E。DoroshkevichD，48，J。DoveM，49，M。DracosD，2，F。DruilloleD，23，23，S.X。X.B. Huang D，M，6.54，P。HuberM，68，J。Q。Hui D，59，L。HuoD，55，W。J。Huo D，7，C。HussD，C。HussD，23，S。HussainD，3，S。HussainD，3，A.S.Insolia D，A. Insolia d，A。A.A. A. A. A. A. A. A. Ioananisian d，69，D.Iooannisisan D. Iooannisan d. iooannisan d.69，69，69，R。 Isocrate D，16，D。E. Ja效应M，19，K。L. Jen D，M，34，X。L. Ji d，M，M，6，X。P. Ji M，19，X。X. B. li d，m，36，Z。Y. li d，36，H。Liang D，67，H。Liang d，M，7，J。J. Liang d，54，D.Liebau D，60，A.Limphirat D，46，S。Limpijuntong D，S。Limpijumnong D，46，46，C。J. Lin，C。J. Lin，C. J. L.，51，51，51，51，51，G。L. 34; H. Liu D, 61, H. B. Liu D, 54, H. D. Liu D, 50, H. J. Liu D, 77, H. T. Liu D, 36, J. C. Liu D, M, 6, J. L. Liu D, M, 59.78, M. Liu D, 77, Q. Liu D, 79, Q. Liu D, 7, 7, R. X. Liu D，6，S。Y. Liu D，6，S。B. Liu D，7，S。L. Liu D，6，X。W. Liu D，36，Y。Liu D，6，A。Lokhov D，38，P.Lombardi D，P.Lombardi D，9，K。 D，58，H。Q. lu D，M，6，J。B. Huang D，M，6.54，P。HuberM，68，J。Q。Hui D，59，L。HuoD，55，W。J。Huo D，7，C。HussD，C。HussD，23，S。HussainD，3，S。HussainD，3，A.S.Insolia D，A. Insolia d，A。A.A. A. A. A. A. A. A. Ioananisian d，69，D.Iooannisisan D. Iooannisan d. iooannisan d.69，69，69，R。 Isocrate D，16，D。E. Ja效应M，19，K。L. Jen D，M，34，X。L. Ji d，M，M，6，X。P. Ji M，19，X。X.B. li d，m，36，Z。Y. li d，36，H。Liang D，67，H。Liang d，M，7，J。J. Liang d，54，D.Liebau D，60，A.Limphirat D，46，S。Limpijuntong D，S。Limpijumnong D，46，46，C。J. Lin，C。J. Lin，C. J. L.，51，51，51，51，51，G。L. 34; H. Liu D, 61, H. B. Liu D, 54, H. D. Liu D, 50, H. J. Liu D, 77, H. T. Liu D, 36, J. C. Liu D, M, 6, J. L. Liu D, M, 59.78, M. Liu D, 77, Q. Liu D, 79, Q. Liu D, 7, 7, R. X. Liu D，6，S。Y. Liu D，6，S。B. Liu D，7，S。L. Liu D，6，X。W. Liu D，36，Y。Liu D，6，A。Lokhov D，38，P.Lombardi D，P.Lombardi D，9，K。 D，58，H。Q. lu D，M，6，J。du d，50，S。DusiniD，16，M。DvorakD，M，47，D.A.Dwyer M，51，T。Enqvist D，52，H。Enzmann D，45，A。Fabbri D，17，L。 Fang D，6，A。Fatkina D，8，D。Fedoseev D，8，V。Fekete D，11，L。C. Feng D，34，Q. C. Feng D，55，G。Fiorentini D，13，R。Ford D，9，A。Ford d，9，A。Formozov D，A。Formozov D，9，9，9，9，9，A。Fornnierd，A。Fournierd，S。FrankeD，S。FrankeD，56，56，56，56，56，56，56，56，56，S。 J. P. P. Gallo M，57，H。N。Gan D，58，F。GaoD，18，A。GarfagniniD，25，A。GlarchiD，9，A。GiazD，25，25，N。GiudiceD，4，F。GiulianiD，F。GiulianiD，59，M。M. Gonchar D，8，G。H. D，50，Y。Gu D，61，M。Y. Guan D，6，N。Guardone D，4，M。Gul D，3，C。Guo D，6，J。Y. Guo D，M，M，36，L。Guo M，L。Guo M，31，W。L. Guo D，W。L. Guo D，6，6，6，X。H. Guo D，M，M，M，M，62，Y. Guo D，Y. Guo D，63.337，Z.。 Guo M，31，M。HaackeD，1，R。W。Hackenburg M，19，P。HackspacherD，45，C。HagnerD，64，R。HanD，65，Y。Han D，Y。Han D，20，S.Hans M，19.1，M。HeD，M。He D，M，M，M，M，M，M，6，W。He d，W。He d，6，K。M. M. Heeger M，Heeger M，M. Heeger M，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，14，T.。 Heinz D，21，Y。K. Heng D，M，6，R。Herrera D，1，A.Higuera M，66，D。J. Hong D，54，Y。K. Hor，Y。K. Hor，36，S。J. Hou D，6，Y.B. Lu D, 81, J. G. Lu D, 6, S. X. Lu D, 50, X. X. LU D, 6, B. Lubsandorzhiev D, 48, S. Lubsandorzhiev D, 48, L. Ludhova D, 37.18, K. B. Luk, 73.51, F. J. Luo D, 6, 6, 6, 6, G. Luo D，36，P。W. Luo D，36，S。Luo D，82，W。M. Luo D，6，V。Lyashuk D，48，Q.M. M. Ma D，6，S。Ma D，6，6，X.Z.jiδ，36，H。H.Jiaδ，70，J。J.Jiaδ，27，S。Y.Jianδ，67，D。Jiangδ，7，X。S.Jiangδ，6，R。yinδ，6，6，6，X。 µ，72，J.Joutsenvaaraδ，52，S。Jungthawanδ，46，L。Kalousisδ，2，P。Kampmannδ，37.18，L。KangΔ，µ，30，M。Karagounisδ，60，60，N。Kazarianδ，S。H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. H. 36.，A。khan，A。 W.Khanδ，63，K。Khosonthongkeeδ，46，P.KinzΔ，34，S。Kohnµ，73，D.KorableVδ，8，K。KouzakovΔ，38，M。Kramerµ，51.73，51.73，A.A.KrasnoperovΔ krumshteynδ，8，A。Kruthδ，60，N。kutovskiyδ，8，P。Kuusiniemiδ，52，B。Lachacinskiδ，23，T。LachenmaierΔ，21，T。J。J. J. J. Langford µ，14，J.Lee µ，J.Lee µ，51，J.H。C. H. C. H. C. H. C. Leeμ δ，75，L。Leiδ，31，R。Leδ，30，R。Leitnerδ，47，J。Leungδ，74.34，C。Liδ，29，D。M。Liδ，50，F。Δ δ, 6, J. J. Li µ, 31, J. Q. Li δ, 36, K. J. Li δ, 36, M. Z. Li δ, 6, N. Li δ, 76, N. LI δ, 6, Q. Li δ, 76, Q. J. Li µ, 6, R. H. li δ, 6, S. C. Li, 68, J.Liδ，T。Liδ，T。Liδ，W。D.Liδ，6，W。G.Liδ，67，X。B. Ma D，M，35，X。Y. Ma D，M，6，Y。Q. Ma，6，Y。Malyshkin D，17，F。Mantovani D，13，Y。J. Mao D，83，S.M。Mari D，S.M。Mari D，17，F。Marini D，F。Marini D，F。Marini D，25，S。Marium d，S.Marium d，3，C.Marshall，C.Marshall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，C.Marthall，51，C.Marthalliii D，17，G。Martin-Chassard D，20，D。A。Martinez Caideo M，57，A。MartiniD，84，J。MartinoD，75，D。MayilyanD，69，K。T。McDonald M，80，R。D。McKeown M，R。D。McKeown M，85,86，85,86 16，Y。MengD，M，59，A。Meregaglia D，23，E。Meroni D，9，D。MeyhéoferD，64，M.Mezzetto D，16，J。MillerD，87，L。MiramontiD，9，9，S。MonforteD，S。MonforteD，4，4，