narta K,Srivastav R,Ray AK,Malik G,Vats A,Motiani RK,Thukral L,Roy SS,Bhattacharya S,Sharma R,Natarajan K,Mukerji M,Pandey R,Pandey R,Pandey R,Gokhale RS,Gokhale RS,Natarajan VT(2019)。myg1外切酶通过RNA处理融合了核和线粒体翻译程序。核酸res。47,11:5852–5866。(I.F 14.9)
集体自旋波激发,镁元素是下一代Spintronics设备的有前途的准颗粒,包括用于信息传输的平台。在量子大厅铁磁体中,检测这些电荷 - 中性激发依赖于以多余的电子和孔的形式转化为电信号,但是如果多余的电气和孔相等,则检测到电信号是挑战性的。在这项工作中,我们通过测量镁产生的电噪声来克服这一缺点。我们使用石墨烯的Zeroth Landau级别的对称性破裂的量子厅Ferromagnet来启动镁质。这些镁的吸收在Zeeman能量上方产生过多的噪声,即使平均电信号为零,也仍然有限。 此外,我们制定了一个理论模型,其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。 我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。在Zeeman能量上方产生过多的噪声,即使平均电信号为零,也仍然有限。此外,我们制定了一个理论模型,其中噪声是通过边缘通道之间的平衡和传播镁来产生的。我们的模型还允许我们查明设备中弹道木棒运输的状态。
建立稳健且无条件安全的量子网络的主要要求是在现实信道上建立量子非局域相关性。虽然无漏洞的贝尔非局域性测试允许在这种与设备无关的环境中进行纠缠认证,但它们对损失和噪声极为敏感,而这些损失和噪声在任何实际通信场景中都会自然出现。量子转向通过以不对称的方式重新构建贝尔非局域性,放松了其严格的技术限制,仅在一侧有一个可信方。然而,量子转向测试仍然需要极高质量的纠缠或非常低的损失。在这里,我们介绍了一种量子转向测试,它利用高维纠缠的优势,同时具有抗噪性和抗损失性。尽管我们的转向测试是为量子比特构建的,但它是为单探测器测量而设计的,能够以时间高效的方式弥补公平采样漏洞。我们通过实验演示了多达 53 个维度的量子控制,摆脱了公平采样漏洞,同时实现了损耗和噪声条件,相当于 79 公里电信光纤的 14.2 dB 损耗和 36% 的白噪声,从而展示了相对于基于量子比特的系统所取得的改进。我们继续展示了高维度的使用如何反直觉地大幅缩短总测量时间,使量子控制违规几乎快了 2 个数量级,而只需将希尔伯特空间维度加倍即可实现。我们的工作最终证明了高维纠缠在损耗、噪声和测量时间方面为量子控制提供了显著的资源优势,并为具有终极安全性的实用量子网络打开了大门。
1 Biotechnology 2504000053 Afjal Ansari imtiyaz ansari 49 70 1 2 biotechnology 2504000052 prenna tandon tandon tandon pradeep tandon 48 70 2 3 biotechnology 25040037 Khushi Shukla Anand Shukla 42 70 3 4 Biotechnology 2504000038 Bhupendra Kumar Jalam Singh 38 70 4 5 Biotechnology 2504000042 Vishwajeet Singh Manoj Kumar Singh 38 70 5 6 Biotechnology 2504000051 Satish Kumar Ramesh 38 70 6 7 Biotechnology 2504000022 Rubeena Abbas Sayed Ateek Abbas 37 70 7 8 Biotechnology 2504000023 Sohan Lal Srivastava Gopal Ji Srivastava 36 70 8 9 Biotechnology 2504000050 Aryan Varma Ashok Kumar先生36 70 90 9 10 Biotechnology 2504000043 Shreya Kushwaha Shishir Shishir Kushwaha Shishir Kushwaha 34 75 Kanaujia 33 70 11 Biotechnology 2504000024 Rukhsar Mohd Zahor 32 70 12 13 Biotechnology 2504000030 Subhankar Bhunia Tarun Bhunia 32 70 13 14 Biotechnology 2504000031 Riya Saini Hari Kumar Saini 32 70 14 15 Biotechnology 25040000466 Pallavi Srivastava Mahendra Kumar Srivastava 31 70 15 16生物技术2504000029 ????????????????????????????29 70 16 17 Biotechnology 2504000034 Manisha Singh Manoj Kumar Singh 28 70 17 18 Biotechnology 2504000025 Monika Surya Prakash 28 70 18 19 Biotechnology 25040033 Vivek Singh Shyam Kumar 28 70 19 20 Biotechnology 2504000027 Prienshu Singh Jagannath Prasad 25 70 20 21生物技术2504000039 Shanya Malviya Santosh Kumar Malviya 22 21 22 22生物技术2504000036 PRIYAM SRIVASTAV VINOD SRIVASTAV先生Vinod Srivastav 22 70 22 22 22 Suresh Kumar 20 70 24
光学上的阿波尔是具有强烈抑制电磁辐射的特征的有趣的电荷传播分布。它们源于电和环形多物产生的辐射的破坏性干扰。尽管已经与近距离和远端光学技术的组合探测并绘制了介电结构中的Anapoles,但到目前为止尚未探索它们使用快速电子束的激发。在这里,我们从理论和实验上分析了使用电子能量损失光谱(EEL)在扫描透射电子显微镜(STEM)中使用电子能损失光谱(EEL)的钨(WS 2)纳米风险中光学旋转的激发。我们观察到电子能量损失光谱中的显着倾角,并将它们与光学anapoles和Anapole-Exciton杂种相关联。我们能够绘制以下分辨率的WS 2纳米风险中激发的Anapoles,并发现可以通过将电子束放置在纳米台面的不同位置来控制它们的激发。考虑到有关Anapole现象的当前研究,我们设想STEM中的鳗鱼成为访问各种介电纳米孔子中出现的光学静脉的有用工具。
日期:2024 年 9 月 25 日 出席者:技术成员 Sandesh Kumar Sharma 先生 司法成员 Virender Bhat 先生 涉及事项:M/s TGV SRAAC LIMITED(前身为 Sree Rayalaseema Alkalies And Allied Chemicals Limited)40-304,II 楼,KJ Complex,Bhagyanagar,Kurnool 代表其授权签字人 Sri Anupam Srivastav S/o Dr. Ravi Shankar,年龄约 51 岁,R/o 9-C,Pocket-V,MIG,Mayur Vihar Phase-III,Delhi-110096……上诉人
1 22S62091045 Aditya Anil Savaji 常规和全职 2 22S15018059 Aaradhya Srivastava 常规和全职 3 22S84006374 Nilotpol Patra 常规和全职 4 22S84041051 Anurag Sharma 常规和全职 5 22S72071195 Abhijeet Raosaheb Tambe 常规和全职 6 22S16504392 Souvik Sarkar 常规和全职 7 21S56027125 Arghyadeep Ghosh 常规和全职 8 21S55032087 Umang Srivastav 常规和全职 9 22S83001164 Akhil Dani 常规和全职 1 22S14026344 Bhabesh Mali 常规和全职 2 22S14057362 Prithwiraj Sinha 常规和全职 3 22S15026046 Saurabh Gautam 常规和全职 4 22S12061447 Paresh Prakash Bagde 常规和全职 自费
在2024年10月16日至18日在Bhopal的PSS中央职业教育研究所(PSSCIVE)的工程系,于2024年10月16日至18日举行了开发人工智能证书课程的工作组会议。杰出的专家,包括政府教授Agya Mishra博士。Jabalpur工程学院;诺伊达测试分析师Harivansh Pratap Singh博士; Ghaziabad ABES副教授Anil K. Dubey博士; Nit Agartala SRF的Ankit Srivastav先生; IIT德里SRF的Virendra Kumar Yadav先生为课程的发展做出了贡献。 会议旨在确保该课程符合行业标准并保持严格的严格。 该小组概述了课程中要包含的关键主题,例如AI和机器学习介绍,数据科学基础,神经网络和深度学习,AI伦理和社会影响以及AI在各个领域的实际应用。 同意一种模块化方法,为学习者提供了灵活性。 每个模块将涵盖理论概念,动手项目和评估以衡量理解。Jabalpur工程学院;诺伊达测试分析师Harivansh Pratap Singh博士; Ghaziabad ABES副教授Anil K. Dubey博士; Nit Agartala SRF的Ankit Srivastav先生; IIT德里SRF的Virendra Kumar Yadav先生为课程的发展做出了贡献。会议旨在确保该课程符合行业标准并保持严格的严格。该小组概述了课程中要包含的关键主题,例如AI和机器学习介绍,数据科学基础,神经网络和深度学习,AI伦理和社会影响以及AI在各个领域的实际应用。同意一种模块化方法,为学习者提供了灵活性。每个模块将涵盖理论概念,动手项目和评估以衡量理解。
•C IGonzález(BancodeEspaña),IFélezDeTorres(BancodeEspaña)和E Triebskorn(Deutsche Bundesbank):前进过渡风险的拼图 of Forward-Looking Economic Losses from Floods and Tropical Cyclones • E de L'Estoile (Banque de France) : Flown with the Flood: Physical Assets, Firms and Banks • Prof S Battiston (University of Zurich) : Asset-level Assessment of Climate Physical Risk Matters for Adaptation Finance (V) • J Santos, H Jung and L Selzer (Federal Reserve Bank of New York) : U.S. Banks' Exposures to气候过渡风险(V)•C Schmieder(BIS),Srivastav(FSB)和M Petkov(IAIS):评估银行'
∗ 哥德堡大学经济学系。Vasagatan 1, 40530 哥德堡,瑞典。电子邮箱:ruijie.tian@economics.gu.se。我非常感谢 Inge van den Bijgaart、Thomas Sterner 和 Aico van Vuuren 的宝贵指导和鼓励支持。我非常感谢 Antoine Dechezleprêtre 对本文早期版本的深刻讨论。我感谢 Jintao Xu 提供数据。我还要感谢 Fredrik Carlsson、Li Chen、Håkan Eggert、Randi Hjalmarsson、Jimmy Karlsson、Elin Lokrantz、Samson Mukanjari、Sugandha Srivastav、Thomas Stoerk、Chiman Yip 以及斯德哥尔摩大学、哥德堡大学、2019 年 EAERE 会议、第 26 届 Ulvön 会议、第 3 届 NAERE 研讨会和 2020 年 EAERE-ETH 冬季学校的研讨会参与者提出的有益评论。