一般操作如下所述: • 每次检测到并测量 RF 脉冲时,DR068 都会在 FPDP 上传输脉冲描述符字。• FPDP 通信是单向的,但是,接收器能够通过断言 SUSPEND 信号来暂停 PDW 的传输。• FPDP 数据字是 32 位宽的“帧”,DR068 PDW 长度为 96 位,因此每个 PDW 传输 3 个 32 位帧 • FDPD 时钟速率为 40MHz。• PDW 传输需要 5 个时钟周期,因此在 40MHz 时,TX PDW 需要 125ns。
配对密度波(PDW)是一个长期以来的外来状态,没有外部磁场,具有振荡的超导顺序。到目前为止,在建立具有PDW远程顺序的2D微观模型以其基态建立了很少见。在这里,我们建议在蜂窝状晶格上分别使用最近的邻居(NN)和下一个neart-Neighbor(NNN)相互作用v 1和v 2的无旋转晶格模型中研究PDW超导性。By performing a state-of-the-art density-matrix renormalization group (DMRG) study of this t - V 1 - V 2 model at finite doping on six- leg and eight-leg honeycomb cylinders, we showed that the ground state exhibits PDW ordering (namely quasi-long-range order with a divergent PDW susceptibility).非常明显的是,这种PDW状态持续使用2D状的Fermi表面(FS)。据我们所知,这可能是具有2D样FS的系统中PDW的第一个受控数值证据。据我们所知,这可能是具有2D样FS的系统中PDW的第一个受控数值证据。
摘要:配对密度波(PDW)是一种长期以来的外来超级构造状态,其库珀对具有没有磁场的有限动量。已在各种系统(例如Cuprates,Fe基超导体和Kagome超导体)等各种系统中报道了PDW的实验证据。然而,它在确定的二维显微镜模型中具有挑战性,其基态以PDW超级导管顺序为基础。在这次演讲中,我将主要讨论三角晶格霍尔斯坦 - 哈伯德模型,在扭曲的双层WSE2模型和Honeycomb Lattice Spin Polarmized电子模型中实现PDW超导性的Mi-Croscopic理论。
描述和实现“非常规”的超导性仍然是量子多体物理学的最前沿挑战。在这里,我们使用统一的映射,并结合了有吸引力的Hubbard模型的完善性质,以严格证明具有低温配对密度波(PDW)相的哈密顿量。我们还表明,当应用于排斥哈伯德模型的广泛接受特性时,相同的映射会导致汉密尔顿表现出三胞胎D-Wave PDW超导性和非寻常的组合,而铁曲和抗毒素和抗毒素磁性自旋相关。然后,我们证明了D -Wave PDW的持续性,该pdw在大u上限制中从扩展T -J模型的映射中得出的哈密顿量。此外,通过对最近邻居的旋转电子迹象的策略操纵,我们说明了另一个力量的PDW超导性的可实现性。此处指出的不同磁性和外来配对相关性的交织可能与UTE 2(例如UTE 2)候选者的实验观察有联系。
糖尿病是一种慢性代谢综合征,主要以持续性高血糖为特征。大多数2型DM患者患有微血管并发症。早期诊断这些并发症可以帮助成功治疗疾病。血小板指数(MPV,PDW,P-LCR)和血糖控制参数(FBS,RBS和HBA1C)之间的正相关表明糖尿病并发症的早期发现。这些生物标志物的诊断使用将提供可靠,准确且具有成本效益的信息,以预测未来的血小板事件,尤其是在像孟加拉国这样的社会经济地位差的国家中。这项研究旨在与HBA1C一起评估MPV,PDW和P-LCR,以确定它们作为糖尿病并发症的潜在标志。对75例2型糖尿病患者和75例正常血糖水平对照进行了血小板指数(MPV,PDW和P-LCR)的前瞻性横断面研究。在EDTA(乙二胺四乙酸)中收集血液,并在SYSMEX XN-1000自动血液学分析仪中进行分析,用于血小板指数[MPV,血小板分布宽度(PDW)和血小板 - Large细胞比率]。统计评估是通过使用学生的未配对t检验进行均值和比较进行的。2型糖尿病患者的年龄为41至70岁。糖尿病的平均持续时间为3.6±1.7岁。与对照组相比,病例的MPV,PDW和P-LCR明显更高(11.3±1.0 vs. 9.1±0.6,14.2±2.5 vs. 10.7±0.7 fl,32.0±8.1 vs. 21.0±2.4%)。这具有统计学意义。MPV,PDW和P-LCR的较高值表明它们是评估糖尿病患者初始血管并发症的更好风险指标。关键字:平均血小板体积;血小板分布;宽度血小板大;细胞比;糖尿病
随着快速的城市化和工业化导致全球人口不断增加,对水的需求不断增加,但水质却日益恶化。意外的饮用水短缺事件和人们健康意识的增强推动了印度包装饮用水行业的发展。包装饮用水 (PDW) 是装入各种形状和容量的密封容器中的水,可安全直接饮用 (FAO/WHO,2007),目前具有多种类型和品牌,并在世界不同社会和经济阶层的国家广泛消费。在印度,包装饮用水市场由一些在全国范围内运营的参与者主导,因为竞争非常激烈。这篇研究文章深入分析了经营包装饮用水的顶级品牌如何在该国偏远地区维持其供应链。
抽象的目标是确定在现实世界中急性心力衰竭(AHF)出院后独立预测重新住院和死亡的风险的因素,考虑到没有重新住宿的死亡是竞争事件的死亡。方法单中心,回顾性,观察性研究,招募了394名从指数AHF住院的患者。使用Kaplan-Meier和Cox回归模型评估了总体生存。为了重新寄养的风险,考虑了竞争风险的生存分析:重新培育是感兴趣的事件,而没有再生的死亡是竞争事件。在出院后的第一年结果,AHF的131例(33.3%)患者被重新住院,67例(17.0%)死亡而没有被重新入院;其余的196例患者(49.7%)没有进一步住院。1年的总生存估计为0.71(SE = 0.02)。调整性别,年龄和左心室射血分数后,结果表明,痴呆症患者的死亡风险较高,血浆肌酐水平较高(PCR),较低水平的血小板分布宽度(PDW)和红细胞分布宽度(RDW)的Q4。多变量模型表明,心房颤动,更高的PCR或在出院时服用β受体阻滞剂的患者重新住院的风险增加。此外,男性,没有AHF复选的死亡风险更高,年龄≥80岁,入院时Q4时患有痴呆症患者或RDW患者(与Q1相比)。将β受体阻滞剂带出院时,入院时具有较高的PDW,降低了死亡的风险而没有再生。结论在评估重新建立作为研究终点时,在分析中,应视为竞争性事件。这项研究的数据表明,心房颤动,肾功能障碍或β受体阻滞剂的患者更有可能被AHF重新住院,而患有痴呆症或高RDW的老年男性在没有住院的情况下更容易死亡。
• 8 airbags • Electronic stability control (ESC) • 4-wheel anti-lock braking system (ABS) • Hill-assist control (HAC) • Forward collision avoidance assist with junction turning function, lane-change oncoming, lane-change side, and junction crossing 1 • High beam assist (HBA) • Lane keeping assist system (LKA) 1 • Highway drive assist II 1 • Lane following assist (LFA) 1 •盲点碰撞避免辅助(BCA)1•盲点碰撞警告(BCW)1•智能速度限制辅助(ISLA)1•后交叉交通冲突避免避免辅助辅助(RCCA)1•后交叉交通冲突警告(RCCW)1 (TPMS)•轮胎机动性套件•带动态指南的后视摄像头1•中央门锁•电源子门锁
BCS超导性理论是凝结物理学的里程碑之一,它成功地在微骨水平上揭示了这种宏观量子现象的性质[1,2]。任何超级导体(SC)的必需成分是两电子库珀对及其相干性[2],其中电子结合了两分之一,并凝结以形成相干的量子状态,如图1(a)。但是,凝结两电子库珀对并不是实现超导性的唯一方法。理论上,提出四电子库珀对也可以凝结形成SC,即电荷4 E SC,如图1(b)[3 - 6]。在实验上,如何实现或稳定这一费用4 E超导状态是一个挑战问题。提出了配对密度波(PDW)顺序[4、7、8],列表SCS [9]或多组分SC [10]的热融化,以实现该电荷4 e quasi-long-long范围。实现电荷的其他方案4 e配对包括相互作用的相互作用,这些相互作用是偏爱四分之一而不是配对[3]和凝结电荷4 e Skyrmions 4 e Skyrmions在二次式触发系统[11]等。有趣的是,最近从Kagome超导体CSV 3 SB 5 [12,13]解决了电荷4 E甚至电荷6配对的可能证据。使用小公园振荡测量,φ0
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大,对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织,以保持完整性并确保可重用性。因此,我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此,我们设计了一个卷积神经网络 (CNN),可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此,我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图(例如表观扩散系数和脑血流)。在第一次实验中,我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果:719 名受试者的 11065 次扫描用于训练,192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中,我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN,并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里,CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之,我们的方法可以准确预测扫描类型,并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类,几乎无需人工验证。通过这种方式,我们的方法可以帮助正确组织数据集,从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。