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1。Aralast NP [包装插入]。马萨诸塞州列克星敦：Baxalta US Inc。； 2018年12月。 2。 Glassia [包装插入]。 马萨诸塞州列克星敦：武田制药美国公司； 2022年3月。 3。 Prolastin-C液体[包装插入]。 研究三角公园，北卡罗来纳州：Grifols Therapeutics Inc.； 2020年5月。 4。 Prolastin-C [包装插入]。 研究三角公园，北卡罗来纳州：Grifols Therapeutics Inc.； 2022年1月。 5。 Zemaira [包装插入]。 伊利诺伊州坎卡基（Kankakee）：CSL Behring LLC； 2022年9月。 6。 美国胸部学会/欧洲呼吸社会声明：诊断标准和马萨诸塞州列克星敦：Baxalta US Inc。； 2018年12月。2。Glassia [包装插入]。马萨诸塞州列克星敦：武田制药美国公司； 2022年3月。 3。 Prolastin-C液体[包装插入]。 研究三角公园，北卡罗来纳州：Grifols Therapeutics Inc.； 2020年5月。 4。 Prolastin-C [包装插入]。 研究三角公园，北卡罗来纳州：Grifols Therapeutics Inc.； 2022年1月。 5。 Zemaira [包装插入]。 伊利诺伊州坎卡基（Kankakee）：CSL Behring LLC； 2022年9月。 6。 美国胸部学会/欧洲呼吸社会声明：诊断标准和马萨诸塞州列克星敦：武田制药美国公司； 2022年3月。3。Prolastin-C液体[包装插入]。研究三角公园，北卡罗来纳州：Grifols Therapeutics Inc.； 2020年5月。4。Prolastin-C [包装插入]。研究三角公园，北卡罗来纳州：Grifols Therapeutics Inc.； 2022年1月。5。Zemaira [包装插入]。伊利诺伊州坎卡基（Kankakee）：CSL Behring LLC； 2022年9月。6。美国胸部学会/欧洲呼吸社会声明：诊断标准和
![arXiv:2105.07134v1 [quant-ph] 2021 年 5 月 15 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\db7ea553b574fefc5f8a5d0461f2bdf2d16d5f84.webp)
用于检测团伙的量子分布式算法
量子计算提供的可能性最近引起了分布式计算社区的关注，一些突破性成果表明量子分布式算法的运行速度比已知最快的经典算法更快，甚至两种模型之间存在差异。一个典型的例子是 Izumi、Le Gall 和 Magniez [STACS 2020] 的成果，他们表明量子分布式算法的三角形检测比三角形列表更容易，而在经典情况下尚不清楚类似的结果。在本文中，我们提出了一个快速量子分布式团伙检测框架。这改进了三角形情况的最新成果，也更通用，适用于更大的团伙规模。我们的主要技术贡献是一种检测团伙的新方法，通过将其封装为可以添加到较小团伙中的节点的搜索任务。为了从我们的方法中提取最佳复杂性，我们开发了一个嵌套分布式量子搜索框架，该框架采用本身就是量子的检查程序。此外，我们展示了一个电路复杂性障碍，证明了对于任何 p ≥ 4 的 K p 检测的形式为 Ω(n3/5+ϵ) 的下界，即使在经典（非量子）分布式 CONGEST 设置中也是如此。
七结库珀对泵 - NIST 的 TSAPPS
nist.gov › publication › get_pdf PDF 量子计量三角形 [4] 需要 ~1 nA 或更多。一个有希望的更大电流方案是在超导状态下操作电荷泵。A.
使用组织型纤溶酶原激活剂诱导的血浆血浆凝块裂解时间
f i g u r e 3可溶性血栓瘤蛋白（STM）和组织型纤溶酶原激活剂诱导的血浆凝块裂解时间（TPA-PCLT）与脓毒症分发的血管内凝血凝血凝血凝结患者在STM治疗前后的血管凝集患者的血浆中的血浆（TPA-PCLT）的变化。在重组STM（RSTM）处理后（PRE）之前（前）和24小时，在不同时间和24小时获得血浆样品。（a）显示了等离子体STM水平。（b）在存在和不存在RSTM和活化的凝血酶活化的纤维结构抑制剂（TAFIA）抑制剂的情况下，TPA-PCLT（Th）。数据表示为重复数据的平均TPA-PCLT时间。开放圈：tpa-pclt（th）;闭环：TPA-PCLT（TH） + RSTM;开放三角：TPA-PCLT（TH） + TAFIA抑制剂；闭合三角形：TPA-PCLT（TH） + RSTM + TAFIA抑制剂。
奥斯汀都会区的案例研究
随着世界越来越多的城市化，对计划者和政策制定者来说，了解城市扩张的模式和潜在的驱动力至关重要。这项研究研究了德克萨斯三角大型大型城市扩张的时空模式，并探索了扩张背后的驱动因素。该研究使用了来自多个来源的数据，包括2001 - 2016年国家土地覆盖数据库（NLCD）的不透水数据，得克萨斯州交通运输部（TXDOT）的运输数据以及美国人口普查局的辅助社会人口统计数据。我们进行了空间群集分析和混合效应回归分析。结果表明：（1）在2001年至2016年之间得克萨斯州三角的城市扩张显示出趋势下降，而新近城市化的土地中有95％在大都市地区，尤其是在中央城市的外围。 （2）与都会区域的聚集形式相比，非大都市地区的城市扩张表现出零星的模式； （3）德克萨斯三角形的扩展过程表现出增强的紧凑性和强度的模式； （4）人口和经济增长在推动德克萨斯三角城市扩张方面发挥了明确的作用，而高速公路密度也很重要。这些结果表明，大型范围内的新兴趋势与得克萨斯州城市增长历史上已知的庞大发展课程偏离。不断变化的趋势可以归因于得克萨斯州三角的几个主播城市和大都市规划机构采取的亲耐用性倡议。