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量子霍尔界面中黑洞信息悖论的简单模拟
过去几十年来，黑洞信息悖论一直备受争议，但尚未得到完全解决。因此，人们希望在简单且可通过实验获得的系统中找到该悖论的类似物，这些系统的解决可能有助于解决这个长期存在的基本问题。在这里，我们识别并解决了 Halperin-331 和 Pfaf 态之间量子霍尔界面中明显的“信息悖论”。当 Abel 331 准粒子穿过界面进入非 Abel 普法夫态时，其伪自旋自由度携带的信息会被打乱，无法进行局部测量；从这个意义上说，普法夫区域是黑洞内部的类似物，而界面的作用类似于黑洞视界。我们证明，一旦“黑洞”蒸发，准粒子返回 331 区域，“丢失”的信息就会恢复，尽管是高度纠缠的形式。这种恢复可以通过这些准粒子所携带的熵的佩奇曲线来量化，这些准粒子是霍金辐射的类似物。
CGHS 黑洞模拟动镜及其... - DR-NTU
摘要：Callan–Giddings–Harvey–Strominger 黑洞的光谱和温度与平坦时空中的加速反射边界条件相对应。beta 系数与移动镜模型相同，其中加速度在实验室时间内呈指数增长。黑洞中心由完全反射的规律性条件建模，该条件使场模式发生红移，这是粒子产生的源头。除了计算能量通量外，我们还找到了与黑洞质量和引力模拟系统中的宇宙常数相关的相应移动镜参数。推广到任何镜像轨迹，我们推导出自力（洛伦兹-亚伯拉罕-狄拉克），一致地将其和拉莫尔功率与纠缠熵联系起来，从而引发了对信息流加速辐射的解释。将镜面自力和辐射功率施加到特定的CGHS黑洞模拟动镜上，揭示了渐近热平衡过程中视界信息的物理特性。
利用组胺类似物靶向趋化因子受体 CXCR4 来减轻青少年关节炎的炎症：COVID-19 治疗方法的概念验证
3 巴黎大学，法国巴黎。 4 法国巴黎巴斯德研究所转化免疫学实验室。 5 BIOASTER，法国里昂。 6 法国巴黎 INSERM UMR-S1124，干细胞、信号和朊病毒团队。 7 INSERM UMR - S1109，法国斯特拉斯堡大学医学院、OMICARE 大学医院联盟、斯特拉斯堡转化医学联盟 (FMTS)。 8 法国斯特拉斯堡大学医院国家罕见自身免疫性疾病参考中心 RESO 临床免疫学和内科系。 9 法国斯特拉斯堡大学 UFR 医学院。 10 IRIM，蒙彼利埃大学，CNRS UMR 9004，蒙彼利埃，法国。 11 法国巴黎公立医院内克尔大学医院儿科血液学-免疫学和风湿病学科、RAISE 罕见疾病参考中心。
direntene rotundus linn精油的二萜酒精分数调节Bcl-2和Bax表达，在体外和硅>中诱导HELA凋亡
新的pentagamavunone-1（PGV-1）衍生物，化学预防蛋白素类似物1.1（CCA-1.1）被描述为一种改进的物理化学特征，对结肠癌细胞的细胞毒性活性相似，并与各种癌症生物标志物结合，具有相似的细胞毒性活性。当前的研究探索了与促进Widr结肠癌细胞系生理变化的能力相关的细胞毒性活性。3-（4,5-二甲基噻唑-2-基）-2,5-二苯基四唑溴化物测定法用于评估WIDR和NIH-3T3细胞对CCA-1.1和PGV-1处理的细胞生存能力。2'，7'-二氯氟乙烯二乙酸酯染色，碘化丙啶染色和膜联蛋白V-PI染色，以检查分别检查活性氧（ROS）水平，细胞周期谱和凋亡。为了进一步检查形态学变化，使用SA-β-GAL染色来检测衰老的发生。我们比PGV-1检索了CCA-1.1对WIDR的细胞毒性作用，对NIH-3T3成纤维细胞没有影响。我们的化合物刺激了与PGV-1相等水平的G2/M相，凋亡，ROS产生和衰老的细胞周期的停滞。总的来说，这些数据加强了CCA-1.1作为PGV-1的可行替代方案，归因于其改进的理化特征，这些特征有助于设计用于医疗目的的剂量配方。
字母A 30 Gbps 1.25 pJ/b CMOS接收器模拟前端，低电源电压
摘要 本文提出了一种30 Gbps 1.25 pJ/b光接收机模拟前端(Rx_AFE)，主要由有源电压电流反馈跨阻放大器(AVCF-TIA)和交错有源反馈限幅放大器(LA)组成。通过在所提出的TIA中采用有源电压电流反馈技术，大输入电容得到很好的隔离，而不受低电源电压的限制，并且显著缓解了跨阻增益和输出极点频率之间的直接矛盾。同时，通过在LA设计中采用交错有源反馈技术，带宽进一步扩展。所提出的Rx_AFE采用40 nm bulk-CMOS工艺制造，跨阻增益为63.8 dB Ω，3 dB带宽为24.3 GHz。从电源电压 1.0 V 开始，当运行 30 Gbps PRBS 时，电路的功耗和功率效率分别为 37.5 mW 和 1.25 pJ/b。核心电路占用的芯片面积为 920 µ m × 690 µ m。关键词：光接收器、跨阻放大器 (TIA)、有源电压-电流反馈、交错有源反馈、限幅放大器 (LA)、CMOS 分类：集成电路（存储器、逻辑、模拟、RF、传感器）
![用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。](/simg/d/d0b24e3de4e984953fcbe1080336ba472eefd4f9.png)
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
用于人工智能和神经形态计算的硅光子学 Bhavin J. Shastri 1,2、Thomas Ferreira de Lima 2、Chaoran Huang 2、Bicky A. Marquez 1、Sudip Shekhar 3、Lukas Chrostowski 3 和 Paul R. Prucnal 2 1 加拿大安大略省金斯顿皇后大学物理、工程物理和天文学系，邮编 K7L 3N6 2 普林斯顿大学电气工程系，邮编 新泽西州普林斯顿 08544，美国 3 加拿大不列颠哥伦比亚大学电气与计算机工程系，邮编 BC 温哥华，邮编 V6T 1Z4 shastri@ieee.org 摘要：由神经网络驱动的人工智能和神经形态计算已经实现了许多应用。电子平台上神经网络的软件实现在速度和能效方面受到限制。神经形态光子学旨在构建处理器，其中光学硬件模拟大脑中的神经网络。 © 2021 作者 神经形态计算领域旨在弥合冯·诺依曼计算机与人脑之间的能源效率差距。神经形态计算的兴起可以归因于当前计算能力与当前计算需求之间的差距不断扩大 [1]、[2]。因此，这催生了对新型大脑启发算法和应用程序的研究，这些算法和应用程序特别适合神经形态处理器。这些算法试图实时解决人工智能 (AI) 任务，同时消耗更少的能量。我们假设 [3]，我们可以利用光子学的高并行性和速度，将相同的神经形态算法带到需要多通道多千兆赫模拟信号的应用，而数字处理很难实时处理这些信号。通过将光子设备的高带宽和并行性与类似大脑中的方法所实现的适应性和复杂性相结合，光子神经网络有可能比最先进的电子处理器快至少一万倍，同时每次计算消耗的能量更少 [4]。一个例子是非线性反馈控制；这是一项非常具有挑战性的任务，涉及实时计算约束二次优化问题的解。神经形态光子学可以实现新的应用，因为没有通用硬件能够处理微秒级的环境变化 [5]。
瑞典Webforum闪回上的芬太尼类似物
秘密生产的非药物芬太尼污染了北美的街道海洛因供应，并且一直是过量流行病的关键驱动力（Mars，Rosenblum＆Ciccarone，2019年）。These synthetic opioid analogs are severeal times more potent than heroin per mg ( Ciccarone, Ondocsin & Mars, 2017 ; Suzuki & El-Haddad, 2017 ) and are increasingly becoming a problem in Europe as well ( Guerrieri, Rapp, Roman, Thelander & Kronstrand, 2017 ; Mounteney, Giraudon, Denissov & Griffiths, 2015 ), including瑞典，这项研究的位置。瑞典以严格的药物控制政策而闻名（Moeller，2019年），它单独调节了新的精神活性物质（NPS），而不是在美国和中国（Armenian，vo，vo，barr-warker＆lynch＆lynch，2018; repard＆repard＆repard＆pardo＆pardo＆pardo＆pardo＆pardo＆pardo＆pardo＆pardo＆pardo的集体调整化合物的集体调整。此程序意味着以比当局禁止的更快的速度引入了新的模拟（Mars等，2019； Suzuki＆El-Haddad，2017）。公共卫生机构就个人物质提出了法律建议，政府决定安排它们。sub-