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拓扑绝缘体中非磁性掺杂诱导的量子异常效应
量子异常霍尔效应（QAHE）已在磁掺杂的拓扑绝缘子中进行了实验观察到。然而，主要归因于吸毒者磁掺杂的超高温度（通常低于300 mk），成为潜在应用的艰巨挑战。在这里，提出了一种非磁性策略来产生铁磁性并在拓扑绝缘子中实现Qahe。我们从数值上证明，在BI 2 SE 3，BI 2 TE 3和SB 2 TE 3中，非磁性氮或碳取代可以诱导磁矩，而只有氮掺杂的SB 2 TE 3系统才能表现出远距离的铁磁性，并保存大型的散装带隙。我们进一步表明，其相应的薄膜可以在17-29开尔文的温度下携带Qahe，这比相似系统中典型实现的温度高两个数量级。我们提出的非磁性掺杂方案可能会阐明拓扑绝缘体中高温QAHE的实验性实现。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
原子位移使非共线反铁磁体中异常霍尔效应的观察成为可能
具有非共线自旋结构的反铁磁体表现出各种特性，使其对自旋电子器件具有吸引力。其中一些最有趣的例子是尽管磁化可以忽略不计，但仍然表现出异常霍尔效应，以及具有不寻常自旋极化方向的自旋霍尔效应。然而，只有当样品主要处于单个反铁磁畴状态时，才能观察到这些效应。这只有当补偿自旋结构受到扰动并由于自旋倾斜而显示出弱矩时才能实现，从而允许外部畴控制。在立方非共线反铁磁体的薄膜中，这种不平衡以前被认为需要由基板应变引起的四方畸变。本文表明，在 Mn 3 SnN 和 Mn 3 GaN 中，自旋倾斜是由于磁性锰原子远离高对称位置的大量位移导致结构对称性降低。当仅探测晶格度量时，这些位移在 X 射线衍射中仍然隐藏，需要测量大量散射矢量才能解析局部原子位置。在 Mn 3 SnN 中，诱导净矩使得能够观察到具有不同寻常温度依赖性的异常霍尔效应，据推测这是由于 kagome 平面内类似块体的温度依赖性相干自旋旋转所致。
电荷密度波在$ {\ rm UPT} _2 {\ rm si} _2 $
在密切相关的5 f-电子系统中，由于波函数的扩展，与可比强度的相互作用竞争。这场竞争导致了各种各样的外来状态，这几乎无法用D - 或4 F-电子物理学的常规模型来理解[1]。在基于金属U的重型费米化合物中，周围配体具有强大的杂交作用，异常阶段的异常共存发生为例如，例如，在隐藏的阶超导体URU 2 SI 2中。发现热量异常的“隐藏顺序”参数的性质仍在辩论之后，在发现后30年以上[2]。UPT 2 Si 2是U T 2 M 2（T =过渡金属; M = SI或GE）家族的紧密相关的金属间化合物，其PT-5 D电子与U-5 F状态杂交。UPT 2 Si 2采用CABE 2 GE 2晶体结构，并在t n = 35 k处磁性下命令，带有波矢量q m =（1 0 0 0），其中铁磁AB平面沿C轴堆叠了抗磁力（AFM），沿C轴堆叠，并具有≈2μb[3-5]。因此，长期以来，UPT 2 Si 2被认为是铀间金属化合物具有局部5 F电子的罕见例子，在简单的晶体领域水平方案中可以解释磁性[4]。然而，最近的一些研究[6-9]质疑该系统中电子定位程度。高场测量结果表明，应根据费米表面效应来理解应用磁场下的相变[6]。最近的一项无弹性中子散发研究揭示了双重性质，两者都巡回通过密度功能理论（DFT）计算进一步支持这种方法，该计算有利于5 f电子大部分巡回的情况[7]。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
使用可扩展数据挖掘算法发现异常航空安全事件
全球民用航空系统是有史以来最复杂的动态系统之一。大多数现代商用飞机都配备了机载飞行数据记录器 (FDR)，可在整个飞行过程中以大约 1 Hz 的频率记录数百个离散和连续参数。这些数据包含有关飞行控制系统、执行器、发动机、起落架、航空电子设备和飞行员命令的信息。在本文中，我们讨论了开发一种新颖的知识发现过程的最新进展，该过程由一套用于识别航空安全事故前兆的数据挖掘技术组成。数据挖掘技术包括可扩展的多核学习，用于大规模分布式异常检测。一种新颖的多元时间序列搜索算法用于在海量数据集上搜索已发现异常的特征。该过程可以识别高维飞行运营质量保证 (FOQA) 数据中由于环境、机械和人为因素问题而导致的对运营有重大影响的事件。所有发现的异常都由一组独立的领域专家进行验证。这种新颖的自动化知识发现过程旨在补充最先进的基于人为超标的分析，这种分析无法发现以前未知的航空安全事件。在本文中，我们讨论了发现流程、使用的方法以及在现实世界的商业航空数据中检测到的一些重大异常。
带电域壁的异常运动和铜 - 氯酸盐中相关的负电容
最初发生（在≈297K时发生。在较低的温度（≈255k [1]）下，原始的高对称性偏置 - 正直态被恢复。与此重入相变相关的对称性在冷却时不可能增加。一些观察结果表明，这会在热容量中产生局部倾角，[1,2]在降低温度时暂停熵的降低。[1]奇怪的对称性转化也发生在通量生长的钛酸钡晶体中，在该晶体中，高度有序的“ Forsbergh模式”可以首先出现，然后随后逐渐消失，因为温度单调变化。[3,4]最近，人们认为加热会导致高元元迷宫铁电域模式，以使位于较低的对称条纹阵列：一种效果分类为“反向过渡”。[5]清楚地，对称变化偶尔会以与通常所见的相反意义发生。虽然基本的热力学定律没有破坏，但这种情况是不明显的，逮捕的，值得一提的。[6]
与异常冠状动脉的晚期心力衰竭中的左心室不合作：病例报告
左心室不合作（LVNC）涉及心肌的异常发育，其中内层保持过度小径过度而不是正确压实。传统上被认为是先天性的，越来越多的非家族或零星LVNC报告表明，不良心肌重塑，例如体积超负荷或先前存在的心肌病，可能会有助于其发育。我们介绍了一名77岁男性，患有慢性心房颤动和非缺血性心肌病，被发现患有严重的LVNC，使用超声心动图和心脏MRI鉴定，使用非压缩的心肌厚度比> 2.3处于凝结状态。严重的左心室功能障碍（射血分数（EF）<20％）得到了证实，血管造影揭示了无刺激性的冠状动脉疾病，其异常左弯曲动脉 - 一种不常见的共同出现，强调了全面成像的重要性。在没有家族史的老年人中，LVNC的晚期表现延长了公认的人群，并表明结构和血液动力学压力源可能在其发展中起作用。管理包括对心房颤动，电心疗法和指导性心力衰竭的药理率控制，以减少EF，最终导致可植入的心脏扭矩 - 除颤器放置，以预防心脏突然死亡。在这些干预措施之后，患者表现出适度的功能状态和症状，并在设备监视和串行成像的紧密随访中。这种情况扩大了我们对LVNC的理解，通过强调其延迟发作的潜力，多模式成像检测共存异常的必要性以及一种综合治疗方法以优化老年人的结果的重要性。
