L. Lee 3,4 , Shanmei He 2 , Cheng Peng 2 , Ding Pei 1 , Yiwei Li 7 , Chenyue Hao 8 , Haoran Yan 5 , Hanbo Xiao 1 , Han Gao 1 ,
这项法规之所以如此受欢迎,尤其受到被监禁人员的欢迎,因为它提供了对涉嫌违反宪法权利的州官员寻求补救的唯一途径之一。6尽管“每个人”的措辞似乎清楚地涵盖了所有的州官员,但多年来最高法院对这一措辞的范围越来越狭隘:(1)1951 年的 Tenney v. Brandhove 案 7 赋予了州立法官员绝对豁免权;(2)1967 年的 Pierson v. Ray 案 8 赋予了州警官有条件豁免权和州法官绝对豁免权;(3)1974 年的 Scheuer v. Rhodes 9 赋予了部分州行政官员有条件豁免权;(4)1975 年的 Wood v. Strickland 10 赋予了学校官员有条件豁免权;(5)1976 年的 Imbler v. Pachtman 11 赋予了州检察官绝对豁免权。
简介:毫无疑问,一些现代新兴社会仍在使用魔法,亚洲、非洲、中美洲和南美洲以及太平洋地区的大多数传统部落也是如此。医学教育认为,许多传统信仰都是不科学的。一些研究试图找出被感知到的黑魔法的典型症状。本文描述了一名中年妇女被感知到的黑魔法攻击的案例,她的症状已通过瑜伽普拉纳维迪亚治疗方案成功治疗。方法:本研究采用定性研究方法进行深入案例研究。数据是从受害者的角度通过自我叙述的故事收集的,并辅以访谈记录。以访谈记录的形式使用三角测量法从两位 YPV 治疗师的角度收集相关数据,以验证和确认案例细节的有效性和可确认性。结果:对从所有来源收集的数据进行分析,证实了报告的症状和导致患者遭受折磨的情况。身体疼痛、精神和情绪痛苦的主要症状在 1 个半月的 25 次治疗中得到治愈。恐慌症的继发症状需要大约 6 个月才能消退,患者感觉完全正常。结论:这项研究表明,YPV 系统具有强大的协议,可以成功应对精神和黑魔法攻击。YPV 系统为所有康复患者提供治疗师培训计划,使他们自己成为治疗师,治疗自己和他人。可以对适当的样本进行进一步研究,以了解有关此现象的更多信息。
基因治疗是一种通过关闭致病或功能失调的基因并将特定基因传递到体内来治疗疾病的治疗方法。将治疗基因传递到目标细胞仍然是基因转移的一个限制。因此,基因转移是基因治疗的重要组成部分。基因传递系统通常分为基于病毒和非基于病毒的系统。在众多纳米结构中,纳米粒子被广泛用作非病毒基因转移的载体。磁性纳米粒子 (MNP) 近年来因其独特的磁性而被广泛应用于生物医学领域。原则上,它们的电荷和尺寸使 MNP 适合到达目标位置。此外,高表面积/体积比使 MNP 成为基因转移的理想选择。使用 MNP 进行基因转移的主要方法之一是磁转染。在这种方法中,DNA 和 MNP 在含盐的缓冲液中结合形成一种称为磁转染的复合物。这种复合物可以在磁场的影响下穿透细胞。带负电荷的 DNA 需要经过修饰才能穿过带负电荷的细胞膜,与 MNP 形成复合物,并增加其稳定性和生物相容性。为此,常用的聚合物如 PEI(例如两亲性聚(L-赖氨酸)、聚酰胺胺 (PAA) 和 PEG)用作基因载体。此外,MNP 和 PEI 等聚合物有助于 DNA 的内体逃逸。这篇小型综述总结了磁性粒子在基因转移的所有动态过程(纳米粒子合成、基因结合、细胞摄取、内体逃逸和体内靶向)中的特定基因转染(磁转染)。
我们引入了一种量子信息理论启发的方法来改进近期量子设备上多体汉密尔顿量的表征。我们设计了一类新的相似变换,当将其作为预处理步骤应用时,可以大大简化汉密尔顿量,以便在量子硬件上进行后续分析。根据设计,可以使用纯经典资源有效地识别和应用这些变换。在实践中,这些变换使我们能够缩短必要的物理电路深度,克服不完善的近期硬件所施加的限制。重要的是,我们的变换质量是可调的:我们定义了一个变换“阶梯”,以更经典的计算为代价产生越来越简单的汉密尔顿量。使用量子化学作为基准应用,我们证明我们的协议可以显著提高数字和模拟量子硬件上零温度和有限温度自由能计算的性能。具体来说,我们的能量估计不仅优于传统的 Hartree-Fock 解决方案,而且随着我们调整转换质量,这种性能差距也在不断扩大。简而言之,我们基于量子信息的方法为在近期硬件上实现有用且可行的量子化学算法开辟了有希望的新途径。量子化学的一个核心任务是确定电子汉密尔顿量的基态能量和有限温度自由能。虽然许多算法旨在利用量子硬件来解决问题 [ 21 , 31 , 47 , 48 ],但近期硬件的限制,尤其是有限的电路深度,带来了挑战。解决这一难题的一种方法是
摘要。传统的图像介绍任务旨在通过引用周围背景和前景来恢复所破裂的区域。但是,需求不断增长的对象擦除任务旨在消除对象并产生和谐的背景。以前的基于GAN的涂料方法与复杂的纹理产生斗争。基于新兴扩散模型的算法(例如稳定的扩散插图)具有产生新内容的能力,但它们通常会在擦除的物体的位置产生不一致的结果,并且需要高质量的文本提示输入。为了应对这些挑战,我们引入了魔术师,这是一个针对对象擦除任务量身定制的基于扩散模型的框架。它由两个阶段组成:内容初始化和可控生成。在后阶段,我们开发了两个插件模块,称为及时调整和语义意识到的注意力。此外,我们提出了一种数据构建策略,该策略生成了特别适合此任务的培训数据。Magiceraser在减轻不希望的伪像的同时,可以很好地控制内容产生。实验结果突出了我们在对象擦除任务中的有价值的进步。