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b“（c）在一个Rif \ Xef \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ Xa6 = 52 26可能的CON \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ XAC \ x81gurations。 （\ xe2 \ x88 \ x86 s）RI \ XEF \ XAC \ x84e = log 2 52 26 = 48。另一方面，没有更多的选择。 RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E以以下方式考虑n = 2 K卡的甲板。 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在，让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
b“（c）在一个RIF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ XAC \ X82E之后，有\ Xe2 \ X84 \ XA6 = 52 26可能的CON \ XEF \ XAC \ XAC \ XAC \ X81GURATIONS。如果所有此类con \ xef \ XAC \ x81gurations都可能同样可能，我们将拥有（\ xe2 \ x88 \ x86 s）ri \ xef \ xef \ xaC \ x84e = log 2 52 26 = 48。817。但是，它们并非同样可能。例如，我们放下整个左半甲板，然后整个右半甲板为2 \ xe2 \ x88 \ x92 26的概率。左甲板的最后一张卡被丢弃后，我们没有更多的选择。另一方面，序列LRLR \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7 \ XC2 \ XB7的概率为2 \ Xe2 \ X88 \ X92 51，因为它仅在51 ST卡掉落之后我们没有更多选择。我们可以通过以下方式得出RIF \ XEF \ XAC \ X82E SHUF \ XEF \ XAC \ X82E的熵的精确表达式。考虑n = 2 k卡的甲板。k卡后我们无法选择的概率是\ xef \ xac \ x81rst k卡的概率，全部来自一个特定的半甲板，即2 \ xc2 \ xb7 2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x92 k。现在让我们问一下（k + 1）之后我们无法选择的概率是什么”
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
b'量子图像\xef\xac\x81滤波是对经典图像\xef\xac\x81滤波算法的扩展，主要研究基于量子特性的图像\xef\xac\x81滤波模型。现有的量子图像\xef\xac\x81滤波侧重于噪声检测和噪声抑制，忽略了\xef\xac\x80滤波对图像边界的影响。本文提出了一种新的量子图像\xef\xac\x81滤波算法，实现了K近邻均值\xef\xac\x81滤波任务，在抑制噪声的同时，可以达到边界保持的目的。主要工作包括：提出一种新的用于计算两个非负整数之差绝对值的量子计算模块，从而构建了距离计算模块的量子电路，用于计算邻域像素与中心像素的灰度距离；改进现有的量子排序模块，以距离作为排序条件对邻域像素进行排序，从而构建了K近邻提取模块的量子电路；设计了K近邻均值计算模块的量子电路，用于计算选取的邻域像素的灰度均值；\xef\xac\x81最后，构建了所提量子图像\xef\xac\x81过滤算法的完整量子电路，并进行了图像去噪仿真实验。相关实验指标表明,量子图像K近邻均值\xef\xac\x81滤波算法对图像噪声抑制具有与经典K近邻均值\xef\xac\x80滤波算法相同的效果,但该方法的时间复杂度由经典算法的O 2 2 n降低为O n 2 + q 2 。
![[3H] 1,3-二溴酰基-8- ...](/simg/g:\will\search\icon\source\f\fd051054b55479a6833f666a9c9b6a7d256b37ee.webp)
[3H] 1,3-二溴酰基-8- ...
摘要1,3-二吡基-8-苯基黄嘌呤的胺官能化衍生物已以tri的形式制备，作为黄嘌呤胺（pH] XAC），用作用于腺苷受体的抗吸虫辐射。[3H] XAC具有较高的受体亲和力，较高的特异性活性，较低的非特异性膜结合，并且比1,3-二乙基-8-- [3H]苯甲胺更有利的亲水性，这是一种用于腺苷受体受体结合的黄嘌呤。在大鼠脑皮质膜中，[3H] XAC表现出可饱和的特异性结合，Kd为1.23 nm和A BM。在370c时为580 FMOL/mg的蛋白质。N6-（R-苯基丙酰丙基）腺苷是[3H] XAC结合的更有效的抑制剂，而不是5'-N-乙基辅助辅助腺苷，表明结合与Al-腺苷受体有关。在没有GTP的情况下，腺苷激动剂与[3H] XAC结合的抑制曲线是双相的，表明[3H] XAC与Al受体的低亲和力激动剂结合。在GTP存在下，腺苷类似物表现出[3H] XAC的结合的单相，低亲和力抑制。抑制[茶碱或各种8-苯基黄嘌呤的3HJXAC结合是单相的，并且这些效力与这些红明因作为腺苷受体拮抗剂的效力均具有均匀的效果。小牛脑膜中的受体部位对[3H] XAC表现出较高的亲和力（KD = 0.17 nm），而豚鼠中的部位表现出较低的富裕感（KD = 3.0 nm）。[3H] XAC结合位点的密度在所有物种的脑膜中相似。
b'\ xc3 \ xa8 *\ xc3 \ xae \ xc3 \ xad \ xc3 \ xac \ xc3 \ x85 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ x 9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xbc \ xc3 \ xab \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xc3 \ xbb \ xc3 \ xc3 \ xa7 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ XAC \ XC2 \ XBB \ XC3 \ XBC \ XC3 \ Xab \ XC3 \ X9F \ X9F \ XC2 \ XB4 \ XC3 \ XAAD \ XC 3 \ xa0 \ xc3 \ xb1 \ xc3 \ xbb〜 \ xc3 \ xb2m \ xc3 \ xc3 \ xac \ xc3 \ x85 \ x85 \ xc3 \ xaa \ xc2 \ xad \ xc3 \ xbed \ xc3 \ xc3 \ xbb \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xaad \ xc3 \ xc3 \ xa0！ M \ XC3 \ XA6 \ XC3 \ XAB \ XC3 \ XAF \ XC3 \ XA6 \ XC3 \ XC3 \ XAB \ XC3 \ XAAS \ XC3 \ XC3 \ XA9 G D \ XC3 \ XA6 d \ xc3 \ xaad \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xa83 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xaa \ xaa \ xaa％\ xc3 \ xc3 \ xbb m \xc3\xa83\xc3\xaf=\xc3\xa9\xc3\xa5d\xc3\xa6l\xc3\xaf\xc3\xa6\xc3\xab\xc3\xaa%\xc3\xa83\xc3\xaf 8 {\ XC3 \ XAC \ XC2 \ XBB \ XC3 \ Xae \ XC3 \ XC3 \ X9F \ XC2 \ XB4 \ XC3 \ XC3 \ XBB \ XC3 \ XC3 \ XA6 L {\ XC3 \ XAC \ XC2 \ XBB \ XC3 \ XBB \ XC3 \ XBB〜 \ XC3 \ XA39 \ XC3 \ XC3 \ XA9 \ XC3 \ XC3 \ XA5D \ XA5D \ XC3 \ XC3 \ XC3 \ XA6 \ XA6>` = \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xbc \ xc3 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ xa8 \ xc3 \ xc3 \ xb1 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xaf！ d \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xaas \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xb7'
b'\ xc3 \ hi8 *\ xc3 \ xae \ xc3 \ xad \ xc3 \ xac \ xc3 \ x85 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ x 9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xbc \ xc3 \ xab \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xc3 \ xbb \ xc3 \ xc3 \ xa7 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ mm3 \ mm3 \ xc2 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ Xbo \ Xc2 \ Xc3 \ Xced \ Xbb \ xc3 \ xc2 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ x9f m \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xc3 \ xaas \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa9 g d \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa6 \ xa6 \ xa6 d \ xc3 \ xaad \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xa83 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xaa \ xaa \ xaa％\ xc3 \ xc3 \ xbb m \xc3\xa83\xc3\xaf=\xc3\xa9\xc3\xa5d\xc3\xa6l\xc3\xaf\xc3\xa6\xc3\xab\xc3\xaa%\xc3\xa83\xc3\xaf 8 {\ XC3 \ XAC \ XC2 \ XBB \ XC3 \ Xae \ XC3 \ XC3 \ X9F \ XC2 \ XB4 \ XC3 \ XC3 \ XBB \ XC3 \ XC3 \ XA6 L {\ xc3 \ xac \ xc2 \ xbb \ xc3 \ xbb \ xc3 \ xbb〜 \ xc3 \ xc3 \ xa39 \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ xa5d \ xa5d \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xa6 \ xa6> \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ d \ xc3 \ xa6 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xaas \ xc3 \ xc3 \ xa9 \ xc3 \ xc3 \ x9f \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc3 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb4 \ xc3 \ xab \ xc3 \ xb7'
b“ \ xe2 \ x80 \ xa0这些作者同等贡献，是联合\ xef \ xac \ XAC \x81rest。1作者。1电气工程系和塔布研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约州，纽约州，纽约州，纽约州2美国纽约州约克4号辐射肿瘤学和欧文医学中心，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国5病理学和细胞生物学系，以及美国纽约州哥伦比亚大学的欧文医学中心，美国纽约，纽约，纽约州6 6号，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，纽约，欧文医学中心和赫伯特·欧文综合综合大学，哥伦比亚大学哥伦比亚大学，哥伦比亚大学，哥伦比亚大学，哥伦比亚大学。美国纽约州纽约市精神病学研究所8神经病学系和陶伯研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国9号，美国9号神经病学系，陶伯研究所，塞吉夫斯基中心，放射学和精神病学，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约，纽约州，纽约州，纽约州纽约州，美国10号。 jg3400@columbia.edu 11用于准备本文的数据部分是从阿尔茨海默氏病神经成像计划（ADNI）数据库（ADNI.loni.usc.edu）中获得的。因此，ADNI中的调查人员为ADNI的设计和实施做出了贡献
b“ \ xe2 \ x80 \ xa0这些作者同等贡献，是ton \ xef \ xac \ x81rst作者。1电气工程系和陶伯研究所，哥伦比亚大学，纽约，纽约，美国2生物学科学系，纽约州哥伦比亚大学，纽约，纽约，哥伦比亚大学3哥伦比亚大学哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约，纽约州哥伦比亚大学，美国纽约，纽约州，美国4号纽约州4岁，4岁，美国4号，哥伦比亚郡及其伊利诺伊州哥伦比亚群岛，哥伦比亚郡，哥伦比亚郡，哥伦比亚群岛。 Irving Medical Center, Columbia University, New York, NY, USA 6 Department of Radiation Oncology, the Irving Medical Center and the Herbert Irving Comprehensive Cancer Center, Columbia University, New York, NY, USA 7 Department of Psychiatry, Columbia University, and the New York State Psychiatric Institute, New York, NY, USA 8 Department of Neurology and the Taub Institute, Columbia University, New York, NY, USA 9 Department of Neurology, the TAUB Institute，Sergievsky中心，放射学和精神病学，哥伦比亚大学，纽约，纽约，纽约，美国10精神病学系，Mortimer B. Zuckerman Mind Marin Brain Brain行为研究所，哥伦比亚大学，纽约，美国纽约，电子邮件：数据库（adni.loni.usc.edu）。因此，ADNI中的调查人员为ADNI和/或提供数据的设计和实施做出了贡献，但没有参与本报告的分析或撰写。可以在：http：//adni.loni.usc.edu/wp-content/uploads/how_to_to_papply/adni_ventledgement_list.list.pdf“
![b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。](/simg/g:\will\search\icon\source\b\ba28460dd1b06d9996628290aa73355077ae7e14.webp)
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
b“极值图论的一个核心问题是确定给定图 H 在 \xef\xac\x81x 大小的图中诱导副本的最大数量。这个问题最早由 Pippenger 和 Golumbic [13] 研究，近年来已成为广泛研究的主题 [2, 3, 7, 8, 11, 18]。本文重点关注有向图的类似问题。准确地说，设 H 是有向图。有向图 G 中 H 的诱导密度，表示为 i ( H, G )，是 G 中 H 的诱导副本数量除以 | V ( G ) | | V ( H ) | 。对于整数 n ，设 i ( H, n ) 为所有 n 顶点有向图 G 中 i ( H, G ) 的最大值。H 的诱导性定义为为 i ( H ) = lim n \xe2\x86\x92\xe2\x88\x9e i ( H, n )。当 i ( H, n ) 对于 n \xe2\x89\xa5 2 递减时，此极限存在。只有极少数有向图的可诱导性是已知的。一类重要的例子是有向星号。对于非负整数 k 和 \xe2\x84\x93 ，让有向星号 S k,\xe2\x84\x93 为通过对具有 k + \xe2\x84\x93 叶子的星号的边进行有向图，使得中心具有出度 k 和入度 \xe2\x84\x93 。有向星形是所有边都具有相同方向的定向星形，即星形 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k = 0 或 \xe2\x84\x93 = 0。S 2 , 0 和 S 3 , 0 的可诱导性由 Falgas-Ravry 和 Vaughan [5] 确定。为了解决 [5] 中的一个猜想，Huang [10] 扩展了他们的结果，确定了对所有 k \xe2\x89\xa5 2 的 S k, 0 的可诱导性，表明它是通过对入度为 0 的部分进行不平衡的弧爆破而渐近获得的。注意，由于任何有向图的可诱导性等于通过反转所有弧得到的有向图的可诱导性，因此可以考虑有向星号 S k,\xe2\x84\x93 ，使得 k \xe2\x89\xa5 \xe2\x84\x93 。特别地，Huang 的结果还确定了对所有 \xe2\x84\x93 的 S 0 ,\xe2\x84\x93 的可诱导性。 [10] 的结果未涵盖的最小定向星是 S 1 , 1 ，即三个顶点上的有向路径。Thomass\xc2\xb4e [16，猜想 6.32] 猜想 i ( S 1 , 1 ) = 2 / 5，这是通过四个顶点上的有向环的迭代爆炸获得的。
来自xanthomonas citri subsp的富含Pariplasm-富集的分数...
亚洲柑橘溃疡的病因，革兰氏阴性细菌xanthomonas citri subsp。citri（XAC）比Xanthomonas fuscans亚种产生更严重的症状并发作更多的cit宿主。aurantifolii Xaub和Xauc，肿瘤的病因，疾病的温和形式。在这里，我们报告了XAC和XAUB的富含周质的蛋白质组学分析XAM-M中的XAC和XAUB（一种致病性 - 诱导培养基），用于鉴定差异蛋白。蛋白质通过二维电泳与液相色谱 - 质量光谱法相结合。Among the 12 proteins identified from the 4 unique spots from XAC in XAM-M (p < 0.05) were phosphoglucomutase (PGM), enolase, xylose isomerase (XI), transglycosylase, NAD(P)H- dependent glycerol 3-phosphate dehydrogenase, succinyl-CoA synthetase β subunit, 6-磷酸葡萄糖酸脱氢酶，以及保守的假设蛋白XAC0901和XAC0223；当两种细菌在NB培养基中生长，这是一种致病性的非诱导培养基时，它们中的大多数都没有被视为XAC的差异。XAUB与XAM-M中的XAC显示出截然不同的特征，其中呈现了29个独特的斑点，其中包含与各种代谢途径相关的蛋白质。通过蛋白质印迹分析在两种细菌的富含周质含量的馏分中，PGM和XI在XAC中的占主导地位得到了验证。
保护和... -CDN
b"10 By contrast, from expressions (10) and (11), the distribution of the markup conditional on the lowest cost is Pr[ C (2) /C (1) \xe2\x89\xa4 m | C (1) = c 1 ] = 1 \xe2\x88\x92 exp \xe2\x88\x92 ( m 1 /\xce\xb8 \ xe2 \ x88 \ x92 1）\ xce \ xa6 c \ xce \ xb8 1一个更高的E \ Xef \ XAC \ X83 CIERT卖家，较低的C 1倾向于给更高的标记充电。即使其标记往往更高，但其价格往往较低。11 Dornbusch等。 （1977）提供了一种早期的特定\ xef \ XAC \ x81跨单位货物的技术异质性的x81cation，此后已广泛使用了这种方法。” 。”11 Dornbusch等。（1977）提供了一种早期的特定\ xef \ XAC \ x81跨单位货物的技术异质性的x81cation，此后已广泛使用了这种方法。”
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
b'我们表明，与激光散斑相关的质动力可以以类似于库仑散射的方式散射激光产生的等离子体中的电子。给出了实际碰撞率的解析表达式。电子散斑碰撞在高激光强度或 \xef\xac\x81lamentation 期间变得重要，\xef\xac\x80影响长脉冲和短脉冲激光强度范围。例如，我们 \xef\xac\x81 发现国家点火装置空腔激光重叠区域中的实际碰撞率预计将超过库仑碰撞率一个数量级，从而导致电子传输特性发生根本变化。在短脉冲激光-等离子体相互作用的高强度特性下（ I \xe2\x89\xb3 10 17 Wcm \xe2\x88\x92 2 ），散射足够强，导致激光能量直接吸收，产生能量缩放为 E \xe2\x89\x88 1 . 44 I/ 10 18 Wcm \xe2\x88\x92 2 1 / 2 MeV 的热电子，接近实验观察到的结果。 PACS 数字： PACS 数字。'
![b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \](/simg/g:\will\search\icon\source\b\b7fee28848c40b97e6c5608d1e26bc7a06b6fe3e.webp)
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xb5 = \ xc2 \ xc2 \ xb5 \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果v是a \ xef \ xac \ x81nite集，我们可以考虑从\ xce \ x93的同构的sep hom（\ xce \ x93，sym（v））到v的排列组。这套设置可能是空的。给定的\ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v）），我们写入允许的允许，这是\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ xce \ x93的映像。对于每个I \ Xe2 \ x88 \ x88 [r]和v \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 v v \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以视为\ xef \ xac \ x81nite系统，该系统在本地看起来像\ xce \ x93，就像一个大矩形网格本地看起来像整数lattice z r一样。 \ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图形可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的路径中的最小边数，忽略边缘方向。令b \ xcf \ x83（v，r）表示以v \ xe2 \ x88 \ x88 V为中心的封闭半径r球，并且类似地表示de \ xef \ xac \ x81ne b \
b'for \ xce \ xb2，\ xce \ xb3 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ xce \ x93。我们可以将其视为将标签的中心移至\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x92 1。我们说，如果\ xce \ xb2 \ xb2 \ xe2 \ xe2 \ x88 \ x88 \ x88 \ x88 \ x97 \ x97 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xc2 \ xb5， \ xe2 \ x88 \ x88 \ xce \ x93，其中\ xce \ xb2 \ xe2 \ x88 \ x97表示pushforward。我们用prob \ xce \ x93（a \ xce \ x93）表示一组移位不变的概率度量。如果V是\ XEF \ XAC \ X81NITE集，我们可以考虑来自\ XCE \ X93的同构的SET HOM（\ XCE \ X93，SYM（V））到V的排列组。此集合有可能为空。Given \xcf\x83 \xe2\x88\x88 Hom(\xce\x93 , Sym( V )), we write the permutation which is the image of \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \xce\x93 by \xcf\x83 \xce\xb3 .我们可以将导向图与\ xcf \ x83与Vertex Set V和I -LabeLed Edge（V，\ XCF \ X83 S I（V））相关联，每个I \ Xe2 \ X88 \ X88 \ X88 [R]和V \ XE2 \ X88 \ X88 \ X88 \ x88 v。任何\ xcf \ x83的图形都可以被认为是一个局部看起来像\ xce \ x93的\ xef \ xac \ x81nite系统，就像局部的大矩形网格看起来像Integer lattice Z r一样。\ xce \ x93或某些\ xcf \ x83的图可以具有自然的图形距离：一对顶点之间的距离是de \ xef \ xac \ x81，是它们之间的最小边数，忽略边缘方向。Let B \xcf\x83 ( v, R ) denote the closed radius- R ball centered at v \xe2\x88\x88 V , and similarly de\xef\xac\x81ne B \xce\x93 ( \xce\xb3, R ) for \xce\xb3 \xe2\x88\x88 \ xce \ x93。let \ xcf \ x83 \ xe2 \ x88 \ x88 hom（\ xce \ x93，sym（v））和x \ xe2 \ x88 \ x88 a v。\ xef \ xac \ x81nite与\ xef \ xac \ x81nite系统之间的对应关系是使用em-pirical Distributions建立的，我们现在是我们现在de \ xef \ xaC \ xac \ x81ne。对于任何V \ Xe2 \ x88 \ x88 V，有一种自然的方法可以将X提升到标签\ XCE \ XA0 \ XCF \ XCF \ X83 V X \ XE2 \ X88 \ X88 A \ XCE \ XCE \ X93，从将X V提起到根e。更准确地说，\ xce \ xa0 \ xcf \ x83 v x（\ xce \ xb3）= x \ xcf \ x83 \ xce \ xce \ xb3（v）。