XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemZeng
引用Peng M，Liu R，Zhang J，Kong W，Zheng J，Hu X，Wan L，Hu S，Tian S，Wang Y，Liu G，Qiu K，Qiu K，Zeng T和Chen L（2025）
与欧洲人群相比，亚洲人表现出对代谢疾病，尤其是糖尿病的敏感性增加（1）。虽然这种差异归因于遗传差异，但在东亚和欧洲的祖先之间仅确定了有限数量的特定遗传变异。对433,540个东亚个体的具有里程碑意义的荟萃分析为几种先前未报告的糖尿病相关的变体提供了有力的证据，其中醛脱氢酶2（ALDH2）RS671 rs671出现了特别不值得的（2）。这种变体发生在约30％ - 东亚人的50％，但不到欧洲血统的5％（3）。荟萃分析表明，ALDH2 RS671 G等位基因会增加糖尿病的风险，表明A等位基因具有潜在的保护作用（2）。虽然荟萃分析为这种遗传关联提供了令人信服的证据，但包括研究纳入研究的异质糖尿病诊断标准，对研究中混杂因素的调整有限，这表明需要使用标准化的临床测量进行其他验证。在特定种群中的研究，例如患有冠状动脉疾病或肥胖症的人群，已经报告了与变体相关的糖尿病风险增加的矛盾发现（4-6），进一步强调了系统调查在良好的特征群体中的重要性。aldh2是一种对酒精衍生的乙醛解毒至关重要的线粒体酶，在杂合载体中的活性降低了60％至80％，该突变的纯合子载体的降低约为90％（7）。这就提出了有关aldh2携带者通常会由于乙醛快速积累而导致的酒精敏感性症状，包括面部浮动，头痛和心动过速，导致饮酒量降低（3）。虽然一些孟德尔随机研究已经确定了Aldh2 rs671与酒精消耗之间的关联以及酒精摄入与糖尿病发展之间的因果关系，但直接联系这些因素的证据仍然有限（8-10）。最近的临床和实验证据表明，除了其对酒精消耗的影响之外，ALDH2 rs671多态性通过其在脂质过氧化物过氧化的醛中的酶促毒素中的作用而显着影响各种人类疾病，并参与了非甘油含量的过程（3）。
草稿 - 降低了chronic-kidney- ...
1 Jager，K。J.等。 倡导和沟通范围内有超过8.5亿人患有肾脏疾病的单个数字。 肾脏INT 96，1048-1050，doi：10.1016/j.kint.2019.07.012（2019）。 2世界卫生组织。 2021年的十大死亡原因，（2024）。 3 GBD 2021预测合作者。 204个国家和地区的疾病局势负担，2022-2050：全球疾病负担研究的预测分析2021。 lancet 403，2204-2256，doi：10.1016/s0140-6736（24）00685-8（2024）。 4 Zeng，X.，Zeng，Q.，Zhou，L.，Zhu，H。＆Luo，J. 美国成年人患有高血压的慢性肾脏疾病的患病率，1999年至2018年。 高血压80，2149-2158，doi：10.1161/Hypertensionaha.123.21482（2023）。 5国际糖尿病联合会。 糖尿病和肾脏疾病，（2023）。 6世界卫生组织。 全球高血压报告：与沉默杀手的比赛，（2023）。 7 Chan，J。C. N.等。 柳叶刀糖尿病委员会：使用数据来改变糖尿病护理和患者生活。 lancet 396，2019-2082，doi：10.1016/s0140-6736（20）32374-6（2021）。 8肾病：改善全球结果[KDIGO] CKD工作组。 KDIGO 2024评估和管理慢性肾脏疾病的临床实践指南。 肾脏INT 105，S117-S314，doi：10.1016/j.kint.2023.10.018（2024）。1 Jager，K。J.等。倡导和沟通范围内有超过8.5亿人患有肾脏疾病的单个数字。肾脏INT 96，1048-1050，doi：10.1016/j.kint.2019.07.012（2019）。2世界卫生组织。 2021年的十大死亡原因，（2024）。 3 GBD 2021预测合作者。 204个国家和地区的疾病局势负担，2022-2050：全球疾病负担研究的预测分析2021。 lancet 403，2204-2256，doi：10.1016/s0140-6736（24）00685-8（2024）。 4 Zeng，X.，Zeng，Q.，Zhou，L.，Zhu，H。＆Luo，J. 美国成年人患有高血压的慢性肾脏疾病的患病率，1999年至2018年。 高血压80，2149-2158，doi：10.1161/Hypertensionaha.123.21482（2023）。 5国际糖尿病联合会。 糖尿病和肾脏疾病，（2023）。 6世界卫生组织。 全球高血压报告：与沉默杀手的比赛，（2023）。 7 Chan，J。C. N.等。 柳叶刀糖尿病委员会：使用数据来改变糖尿病护理和患者生活。 lancet 396，2019-2082，doi：10.1016/s0140-6736（20）32374-6（2021）。 8肾病：改善全球结果[KDIGO] CKD工作组。 KDIGO 2024评估和管理慢性肾脏疾病的临床实践指南。 肾脏INT 105，S117-S314，doi：10.1016/j.kint.2023.10.018（2024）。2世界卫生组织。2021年的十大死亡原因，（2024）。3 GBD 2021预测合作者。204个国家和地区的疾病局势负担，2022-2050：全球疾病负担研究的预测分析2021。lancet 403，2204-2256，doi：10.1016/s0140-6736（24）00685-8（2024）。4 Zeng，X.，Zeng，Q.，Zhou，L.，Zhu，H。＆Luo，J.美国成年人患有高血压的慢性肾脏疾病的患病率，1999年至2018年。高血压80，2149-2158，doi：10.1161/Hypertensionaha.123.21482（2023）。5国际糖尿病联合会。 糖尿病和肾脏疾病，（2023）。 6世界卫生组织。 全球高血压报告：与沉默杀手的比赛，（2023）。 7 Chan，J。C. N.等。 柳叶刀糖尿病委员会：使用数据来改变糖尿病护理和患者生活。 lancet 396，2019-2082，doi：10.1016/s0140-6736（20）32374-6（2021）。 8肾病：改善全球结果[KDIGO] CKD工作组。 KDIGO 2024评估和管理慢性肾脏疾病的临床实践指南。 肾脏INT 105，S117-S314，doi：10.1016/j.kint.2023.10.018（2024）。5国际糖尿病联合会。糖尿病和肾脏疾病，（2023）。6世界卫生组织。 全球高血压报告：与沉默杀手的比赛，（2023）。 7 Chan，J。C. N.等。 柳叶刀糖尿病委员会：使用数据来改变糖尿病护理和患者生活。 lancet 396，2019-2082，doi：10.1016/s0140-6736（20）32374-6（2021）。 8肾病：改善全球结果[KDIGO] CKD工作组。 KDIGO 2024评估和管理慢性肾脏疾病的临床实践指南。 肾脏INT 105，S117-S314，doi：10.1016/j.kint.2023.10.018（2024）。6世界卫生组织。全球高血压报告：与沉默杀手的比赛，（2023）。7 Chan，J。C. N.等。 柳叶刀糖尿病委员会：使用数据来改变糖尿病护理和患者生活。 lancet 396，2019-2082，doi：10.1016/s0140-6736（20）32374-6（2021）。 8肾病：改善全球结果[KDIGO] CKD工作组。 KDIGO 2024评估和管理慢性肾脏疾病的临床实践指南。 肾脏INT 105，S117-S314，doi：10.1016/j.kint.2023.10.018（2024）。7 Chan，J。C. N.等。柳叶刀糖尿病委员会：使用数据来改变糖尿病护理和患者生活。lancet 396，2019-2082，doi：10.1016/s0140-6736（20）32374-6（2021）。8肾病：改善全球结果[KDIGO] CKD工作组。 KDIGO 2024评估和管理慢性肾脏疾病的临床实践指南。 肾脏INT 105，S117-S314，doi：10.1016/j.kint.2023.10.018（2024）。8肾病：改善全球结果[KDIGO] CKD工作组。KDIGO 2024评估和管理慢性肾脏疾病的临床实践指南。肾脏INT 105，S117-S314，doi：10.1016/j.kint.2023.10.018（2024）。
使一件好事更好：扩大自动胰岛素输送系统的访问和适用性，使所有1型糖尿病的青年受益
晚期糖尿病技术，例如胰岛素泵，连续的葡萄糖监测（CGM）和自动胰岛素de剂（AID），已彻底改变了1型糖尿病护理，从而在水gly和质量中产生了显着的证明（1）。对于小儿1型糖尿病，这种积极影响扩展到整个父母，监护人，看护人和家庭单位（2）。AID系统广泛地促进了实时CGM数据与基于自动算法的胰岛素传递的整合，从而导致糖尿病相关的短期和长期结果的逐步改善。辅助用途与糖尿病管理负担减轻和糖尿病结局的全球改善相关。尽管糖尿病技术有效率，但使用的差异越来越多（3-6）。在其最基本的定义中，差异是获得有效的干预措施的不平等。在小儿疾病中，征用糖尿病技术的访问和使用是关键差异（5-7）。在本期《糖尿病护理》中，Zeng等。 （8）提出了1,300多名参与者的荟萃分析，这些参与者在25名外患者随机对照试验（RCT）中进行了比较，将AID与常规治疗进行了比较。 一个关键优势，作者选择在本期《糖尿病护理》中，Zeng等。（8）提出了1,300多名参与者的荟萃分析，这些参与者在25名外患者随机对照试验（RCT）中进行了比较，将AID与常规治疗进行了比较。一个关键优势，作者选择
Kim Phuc Tran. 人工智能在智能制造中的应用：方法与应用。传感器，2021 年。�hal-03544235�
1. Henning, K. 实施工业 4.0 战略计划的建议；美国国家科学与工程院：华盛顿特区，美国，2013 年。 2. Nguyen, H.；Tran, K.；Zeng, X.；Koehl, L.；Castagliola, P.；Bruniaux, P. 智能工厂中的工业物联网、大数据和人工智能：调查与展望。ISSAT 国际商业、金融和工业数据科学会议论文集，越南岘港，2019 年 7 月 5 日至 9 日。 3. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 基于深度强化学习的多标准决策支持系统，用于优化纺织化学工艺。计算机。 Ind. 2021 ，125 ，103373。4. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Yi, C. 使用基于深度 Q 网络的多智能体强化学习对纺织制造过程进行多目标优化。J. Manuf. Syst. 2021 ，即将出版。5. He, Z.；Tran, KP；Thomassey, S.；Zeng, X.；Xu, J.；Changhai, Y. 使用极限学习机、支持向量回归和随机森林对活性染色棉的褪色臭氧化进行建模。文本。Res. J. 2020 ，90 ，896–908。6. Huong, TT；Bac, TP；Long, DM；Luong, TD；Dan, NM；Thang, BD； Tran, KP 使用工业控制系统中的异常检测检测网络攻击：一种联邦学习方法。Comput. Ind. 2021，132，103509。7. Frank, AG；Dalenogare, LS；Ayala, NF 工业 4.0 技术：制造公司的实施模式。Int. J. Prod. Econ. 2019，210，15–26。8. Alcácer, V.；Cruz-Machado, V. 扫描工业 4.0：制造系统技术文献综述。Eng. Sci. Technol. Int. J. 2019，22，899–919。9. Song, Z.；Sun, Y.；Wan, J.；Liang, P. 面向服务制造信息物理系统的数据质量管理。Comput. Electr. Eng. 2017 ，64 ，34–44。10. 徐勇；孙勇；万建；刘晓玲；宋哲。工业大数据故障诊断：分类、评论和应用。IEEE Access 2017 ，5 ，17368–17380。11. 黄PM；李CH 使用深度学习和传感器融合估计刀具磨损和表面粗糙度发展。传感器 2021 ，21 ，5338，doi：10.3390/s21165338。12. 金TH；金HR；Cho, YJ 通过深度学习进行产品检测方法概述。传感器 2021 ，21 ，5039，doi：10.3390/s21155039。13. 黄YC； Chen, YH 使用长短期记忆预测牙科空气涡轮手机在铣削过程中的剩余使用寿命和退化评估。传感器 2021，21，4978，doi：10.3390/s21154978。14. Kim, J.；Ko, J.；Choi, H.；Kim, H. 通过跳跃连接卷积自动编码器使用深度学习检测印刷电路板缺陷。传感器 2021，21，4968，doi：10.3390/s21154968。15. Xia, K.；Saidy, C.；Kirkpatrick, M.；Anumbe, N.；Sheth, A.；Harik, R. 走向机器视觉系统的语义集成以帮助理解制造事件。传感器 2021 , 21 , 4276,doi:10.3390/s21134276。16. Sharma, S.；Koehl, L.；Bruniaux, P.；Zeng, X.；Wang, Z. 开发智能数据驱动系统以推荐个性化时装设计解决方案。传感器 2021，21，4239，doi：10.3390/s21124239。17. Yang, S.；Xu, Z.；Wang, J. 通过深度强化学习实现动态排列流水车间的智能调度决策。传感器 2021，21，1019，doi：10.3390/s21031019。
Gut microbiota in treating inflammatory digestive diseases
Yuru Zong 4 , Huikuan Chu 8 , Constanze Hoebinger 9 , Hao Guo 10 , Zhongshang Yuan 11 , Jie Zheng 12,13,14 , Yongjian Zhou 15 , Yue Pan 16,17 , Beatriz G Mendes 18 , Sonja Lang 19 , Tim Hendrikx 9 , Suling Zeng 20 , Hailong Cao 21 , Ling Yang 8 , Lianmin Chen 22 , Peng Chen 23,24 , Lei Dai 7 , Hua Wang 25,26 , Shi Yin 27,28 , Shu Zhu 2,3 , Xiong Ma 6 , Bernd Schnabl 29 , Hanqing Chen 4* , Yi Duan 1,2,3*
Tanya P. Garcia博士 课程Vitae Larelle H. Bookhart博士，...
57。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 调整关节建模方法来处理审查的协变量。 56。 Grosser，K.，MA，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 用审查协变量纠正非线性轨迹中的偏差。 55。 li，K.，Ma，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 超级双重稳健的估计器，用于提供信息的协变量审查。 54。 Lee，S。 *，理查森，B.D。 ∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 右审查协变量的双重稳定估计器。 53。 Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。调整关节建模方法来处理审查的协变量。56。Grosser，K.，MA，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 用审查协变量纠正非线性轨迹中的偏差。 55。 li，K.，Ma，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia 超级双重稳健的估计器，用于提供信息的协变量审查。 54。 Lee，S。 *，理查森，B.D。 ∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 右审查协变量的双重稳定估计器。 53。 Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Grosser，K.，MA，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia用审查协变量纠正非线性轨迹中的偏差。55。li，K.，Ma，Y.，Marder，K。和T.P. Garcia超级双重稳健的估计器，用于提供信息的协变量审查。54。Lee，S。 *，理查森，B.D。 ∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 右审查协变量的双重稳定估计器。 53。 Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Lee，S。 *，理查森，B.D。∗（ *共享第一个作者身份），MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。右审查协变量的双重稳定估计器。53。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。 52。 Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Vazquez，J.E.，MA，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。纵向混合模型的估计器，以解释正确的审查协变量。52。Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。 评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。 51。 Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Vazquez，J.E.，Ashner，M.C.，Ma，Y.，Marder，K。和Garcia，T.P。评估估计量的鲁棒性，以审查提供信息的协变量。51。Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。 ，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。Zhao，B.，Zeng，D.，Garcia，T.P。，Li，H.，Xie，W.，Tang，Y.，Lopez，J.S。和Cai，J。在西班牙裔社区健康研究/拉丁美洲人研究中，用于分析具有复杂采样设计的相关数据的多级建模。
Yuke Zhu
[97] Soroush Nasiriany*，Fei Xia*，Wenhao Yu*，Ted Xiao*，Jacky Liang，Ishita Dasgupta，Annie Xie，Danny Driess，Ayzaan Wahid，ayzaan Wahid，Zhuo XU，Zhuo Xu，Quan Vuong，Quan Vuong，Quan Vuong，Tingnan Zhang，tingnan Zhang pere pere，pere pere，pere thang pere des pere gee deed pere， Xu，Sean Kirmani，Yuke Zhu，Andy Zeng，Karol Hausman，Nicolas Heess，Chelsea Finn，Sergey Levine，Brian Ichter*。Pivot：迭代视觉提示引起了VLMS的知识知识。国际机器学习会议（ICML），2024年。
HENIPAVIRUS在美国阿拉巴马州北部短尾巴shHENIPAVIRUS在美国阿拉巴马州北部短尾巴sh
流感（H9N2）病毒在哺乳动物模型中表现出差异复制和传播表型。J Virol。2020; 94：e00451-20。https://doi.org/10.1128/jvi.00451-20 6。 le Kt，Nguyen LT，Huynh LT，Chu DH，Nguyen LV，Nguyen TN等。 H9和H6的遗传，抗原和病理生物学表征从2014年到2018年在越南分离出来的低致病性禽流感病毒。 微生物。 2023; 11：244。 https://doi.org/10.3390/ micronismss11020244 7。 Tan M，Zeng X，Xie Y，Li X，Liu J，Yang J等。 报道了2021年中国H9N2鸟类流感病毒的人类感染。 前公共卫生。 2023; 11：1255969 https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1255969 8。 um S，Siegers JY，Sar B，Chin S，Patel S，Bunnary S等。 人类感染禽流感（H9N2）病毒，柬埔寨，2021年2月。 紧急感染。 2021; 27：2742–5。 https://doi.org/10.3201/eid2710.211039https://doi.org/10.1128/jvi.00451-20 6。le Kt，Nguyen LT，Huynh LT，Chu DH，Nguyen LV，Nguyen TN等。H9和H6的遗传，抗原和病理生物学表征从2014年到2018年在越南分离出来的低致病性禽流感病毒。微生物。2023; 11：244。 https://doi.org/10.3390/ micronismss11020244 7。Tan M，Zeng X，Xie Y，Li X，Liu J，Yang J等。 报道了2021年中国H9N2鸟类流感病毒的人类感染。 前公共卫生。 2023; 11：1255969 https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1255969 8。 um S，Siegers JY，Sar B，Chin S，Patel S，Bunnary S等。 人类感染禽流感（H9N2）病毒，柬埔寨，2021年2月。 紧急感染。 2021; 27：2742–5。 https://doi.org/10.3201/eid2710.211039Tan M，Zeng X，Xie Y，Li X，Liu J，Yang J等。报道了2021年中国H9N2鸟类流感病毒的人类感染。前公共卫生。2023; 11：1255969 https://doi.org/10.3389/fpubh.2023.1255969 8。um S，Siegers JY，Sar B，Chin S，Patel S，Bunnary S等。人类感染禽流感（H9N2）病毒，柬埔寨，2021年2月。紧急感染。2021; 27：2742–5。https://doi.org/10.3201/eid2710.211039
1 a 2d van der waals材料用于Terahertz发射...
1。Andrei，E。Y.等。 Moiré材料的奇迹。 nat Rev Mater 6，201–206（2021）。 2。 Cao，Y。等。 在魔术角石墨烯超级晶格中半填充时相关的绝缘体行为。 自然556，80–84（2018）。 3。 Tang，Y。等。 在WSE2/WS2Moiré超级晶格中模拟Hubbard模型物理。 自然579，353–358（2020）。 4。 Regan，E。C。等。 Mott和Wigner Crystal态在WSE 2 /WS 2Moiré超级晶格中。 自然579，359–363（2020）。 5。 Wang，L。等。 在扭曲的双层过渡金属二分法中相关的电子相。 nat Mater 19，861–866（2020）。 6。 Cao，Y。等。 魔法石墨烯超级晶格中的非常规的超导性。 自然556，43-50（2018）。 7。 lu，X。等。 超导体，轨道磁铁和魔法双层石墨烯中的相关状态。 自然574，653–657（2019）。 8。 Cai，J。等。 扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。 自然622，63-68（2023）。 9。 Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Andrei，E。Y.等。Moiré材料的奇迹。nat Rev Mater 6，201–206（2021）。2。Cao，Y。等。 在魔术角石墨烯超级晶格中半填充时相关的绝缘体行为。 自然556，80–84（2018）。 3。 Tang，Y。等。 在WSE2/WS2Moiré超级晶格中模拟Hubbard模型物理。 自然579，353–358（2020）。 4。 Regan，E。C。等。 Mott和Wigner Crystal态在WSE 2 /WS 2Moiré超级晶格中。 自然579，359–363（2020）。 5。 Wang，L。等。 在扭曲的双层过渡金属二分法中相关的电子相。 nat Mater 19，861–866（2020）。 6。 Cao，Y。等。 魔法石墨烯超级晶格中的非常规的超导性。 自然556，43-50（2018）。 7。 lu，X。等。 超导体，轨道磁铁和魔法双层石墨烯中的相关状态。 自然574，653–657（2019）。 8。 Cai，J。等。 扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。 自然622，63-68（2023）。 9。 Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Cao，Y。等。在魔术角石墨烯超级晶格中半填充时相关的绝缘体行为。自然556，80–84（2018）。3。Tang，Y。等。 在WSE2/WS2Moiré超级晶格中模拟Hubbard模型物理。 自然579，353–358（2020）。 4。 Regan，E。C。等。 Mott和Wigner Crystal态在WSE 2 /WS 2Moiré超级晶格中。 自然579，359–363（2020）。 5。 Wang，L。等。 在扭曲的双层过渡金属二分法中相关的电子相。 nat Mater 19，861–866（2020）。 6。 Cao，Y。等。 魔法石墨烯超级晶格中的非常规的超导性。 自然556，43-50（2018）。 7。 lu，X。等。 超导体，轨道磁铁和魔法双层石墨烯中的相关状态。 自然574，653–657（2019）。 8。 Cai，J。等。 扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。 自然622，63-68（2023）。 9。 Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Tang，Y。等。在WSE2/WS2Moiré超级晶格中模拟Hubbard模型物理。自然579，353–358（2020）。4。Regan，E。C。等。 Mott和Wigner Crystal态在WSE 2 /WS 2Moiré超级晶格中。 自然579，359–363（2020）。 5。 Wang，L。等。 在扭曲的双层过渡金属二分法中相关的电子相。 nat Mater 19，861–866（2020）。 6。 Cao，Y。等。 魔法石墨烯超级晶格中的非常规的超导性。 自然556，43-50（2018）。 7。 lu，X。等。 超导体，轨道磁铁和魔法双层石墨烯中的相关状态。 自然574，653–657（2019）。 8。 Cai，J。等。 扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。 自然622，63-68（2023）。 9。 Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Regan，E。C。等。Mott和Wigner Crystal态在WSE 2 /WS 2Moiré超级晶格中。自然579，359–363（2020）。5。Wang，L。等。 在扭曲的双层过渡金属二分法中相关的电子相。 nat Mater 19，861–866（2020）。 6。 Cao，Y。等。 魔法石墨烯超级晶格中的非常规的超导性。 自然556，43-50（2018）。 7。 lu，X。等。 超导体，轨道磁铁和魔法双层石墨烯中的相关状态。 自然574，653–657（2019）。 8。 Cai，J。等。 扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。 自然622，63-68（2023）。 9。 Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Wang，L。等。在扭曲的双层过渡金属二分法中相关的电子相。nat Mater 19，861–866（2020）。6。Cao，Y。等。 魔法石墨烯超级晶格中的非常规的超导性。 自然556，43-50（2018）。 7。 lu，X。等。 超导体，轨道磁铁和魔法双层石墨烯中的相关状态。 自然574，653–657（2019）。 8。 Cai，J。等。 扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。 自然622，63-68（2023）。 9。 Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Cao，Y。等。魔法石墨烯超级晶格中的非常规的超导性。自然556，43-50（2018）。7。lu，X。等。超导体，轨道磁铁和魔法双层石墨烯中的相关状态。自然574，653–657（2019）。8。Cai，J。等。 扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。 自然622，63-68（2023）。 9。 Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Cai，J。等。扭曲的Mote2中分数量子异常圆度状态的签名。自然622，63-68（2023）。9。Park，H。等。 观察分数量化的异常霍尔效应。 自然622，74–79（2023）。 10。 Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Park，H。等。观察分数量化的异常霍尔效应。自然622，74–79（2023）。10。Zeng，Y。等。 MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。 自然622，69–73（2023）。 11。 lu，Z。等。 自然626，759–764（2024）。Zeng，Y。等。MoiréMote2中分数Chern绝缘子的热力学证据。自然622，69–73（2023）。11。lu，Z。等。自然626，759–764（2024）。多层石墨烯中的分数量子异常霍尔效应。12。Xu，F。等。观察整数和分数量子异常大厅效应