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阴影半径和光子球的一般方法在渐近平坦的空间和质量依赖性变化的影响
最近对黑洞阴影的观察已彻底改变了我们在极端环境中探测重力的能力。此手稿提出了一种新颖的分析方法，可以用前阶术语计算光子球和阴影半径的关键参数。这种方法对传统方法繁琐的复杂指标具有优势。我们进一步探讨了黑洞质量对光子球半径的影响，从而提供了与周围环境相互作用的见解。我们的发现在极端条件下对黑洞的物理和重力显着贡献。通过利用未来的观察进步，例如下一代事件地平线望远镜（NGEHT），这项工作为在黑洞附近更精确的重力测试铺平了道路。
有情绪障碍的个体的外侧心室的大小和不对称性之间的关系
情绪障碍，例如抑郁症（DD）和双相情感障碍（BD）疾病会影响全球数百万人（Dilsaver，2011; Greenberg et al。，2021; Kieling等，2024）。了解这些疾病的神经生物学相关性可能有助于改善临床结果。在情绪障碍个体中受影响的结构之一是侧心脑室（Abé等，2023; Gray等，2020; Hibar等，2016，2018; Ho等，2022; Okada等，2023; Schmaal等，2016）。外侧心室是大型C形结构，可将其投射到额叶，颞叶和枕叶，并负责脑脊液（CSF）生产（Scelsi等，2020）。心室的大小与脉络丛的大小正相关（Murck等，2024），该大小可产生CSF，并通过控制CSF和CSF之间的分子交换来维持CNS稳态的维持（Thompson等人（Thompson等）（Thompson等，20222年）。
利用非对称策略管理投资不确定性
本文件不得分发给美国居民。在欧洲、中东和非洲以及亚太地区，本材料被视为营销材料，但在美国并非如此。不保证任何预测或目标能够实现。预测基于假设、估计、意见和假设模型，这些假设、估计、意见和假设模型可能被证明是不正确的。过去的表现并不代表未来的回报。表现是指基于价格涨跌的名义价值，不考虑通货膨胀。通货膨胀将对这个名义货币价值的购买力产生负面影响。根据当前的通货膨胀水平，这可能会导致实际价值损失，即使投资的名义表现为正。投资伴随着风险。投资的价值可跌可涨，您可能无法在任何时候收回最初投资的金额。您的资本可能面临风险。
FS24/1：大型科技公司与金融服务公司之间的数据不对称影响的潜在竞争影响
1.19一些金融服务公司认为，访问大型科技公司的数据将变得越来越重要，以至于缺乏对金融服务公司的访问权限将在未来有害影响竞争。例如，大型科技公司会知道何时客户可能会寻找新房，并且能够比传统金融机构更快地针对抵押/房屋保险的需求。此外，大型科技公司持有可用于支持或增强现有信用信息的数据，这些数据用于评估某些金融服务产品的定价和负担能力。因此，可以将此数据用于更准确的价格。大型科技公司认为，他们的数据仅对金融服务具有略有价值，而不是对有效竞争的威胁。
大气非线性对ENSO不对称性和极端El Nino事件的主要贡献
极端的厄尔尼诺事件产生了巨大的影响，并促成了厄尔尼诺南部振荡（ENSO）温暖/冷相不对称。目前尚无对海洋和大气非线性对这些不对称性的重要性的重要性的共识。在这里，我们使用大气和海洋的一般循环模型，可以很好地再现ENSO不对称的方式来量化大气中的非线性贡献。使用集合大气实验分离了风应力对海面温度（SST）异常的线性和非线性成分，并用于迫使海洋实验。风应力-SST非线性由对SST的深度大气对流响应主导。这种风压力非线性占极端厄尔尼诺事件的峰值幅度的约40％，〜55％的东部太平洋变暖的55％，直到第二个夏天。出现这种巨大的贡献是因为非线性始终驱动赤道西风异常，而在秋季和冬季，西太平洋的东太平洋异常效率较小，使较大的线性成分的效率降低了。总体而言，风压力非线性完全解释了东太平洋正偏度。我们的发现强调了大气非线性在塑造极端厄尔尼诺事件以及更普遍的ENSO不对称性中的关键作用。
非线性不对称成像与藻类元表 - 虹膜
摘要：如今，电介质元面是一个有前途的平台，在许多不同的研究领域，例如传感，激光，全光调制和非线性光学器件。在所有不同类型的薄结构中，不对称的几何形状最近引起了人们的兴趣越来越高。尤其是，跨膜中的非线性光 - 物质相互作用构成了实现对光的微型控制的有效方法。在这里，我们通过第二次谐波生成在介电上表面上展示了非线性不对称产生。通过反转泵的照明方向，非线性发射功率由多个数量级调节。此外，我们演示了正确设计的元表面如何在逆转照明方向时在第二个谐波上产生两个完全不同的图像。我们的结果可能会为实现紧凑型纳米光量设备的重要机会铺平道路，以通过密集整合众多非线性谐振器来对应用进行成像。
根据SOC 2 II型Oleh Deineka 1，Oleh Harasymchuk 1，Andrii Partyka 1，Anatoliy OB
摘要本文讨论了SOC 2 II型合规性数据分类策略的设计。SOC 2 II类型是一项重要的认证，证明了服务组织满足信托服务标准的能力，该标准包括安全性，可用性，处理完整性，保密性和隐私性。数据分类是建立强大的数据安全策略的关键第一步，因为它可以帮助组织了解他们拥有的数据并分配对该数据的敏感性，从而告知应应用的安全控制。数据分类的主要目标是以增强其保护并与组织的整体数据安全策略保持一致的方式组织和管理数据。数据安全性在数据分类过程中起关键作用，因为它直接影响了分类数据的保护和管理方式。为SOC 2 II类合规性设计数据分类策略涉及一些挑战和考虑因素，即组织必须导航以有效保护敏感信息并保持其服务提供的完整性。这些挑战和考虑因素包括了解数据范围，与信任服务标准保持一致，将安全性与可用性，培训和意识，培训，定期更新和评论保持平衡，定义分类级别，确保一致性，自动化，自动化分类，与其他策略和控制，与其他策略和控制，与第三部分销售者，监视和执行和执行和法规和法规和法规和规定。关键字1 SOC 2 II类，数据分类，数据安全，访问管理，存储。1。简介
分析 - 摩尔蒂 - 循环化学化学 -
摘要：动力学不对称是描述非平衡化学系统的关键参数：它表明在稳态，非平衡条件下化学反应网络的方向性。到目前为止，仅在具有单个周期的网络中评估了动力学不对称性。在这里，我们使用了合并的理论和数值方法研究了多周期系统中的动力学不对称性。受到最新实验发展的启发，我们选择了一个隔间化的氧化还原控制网络作为模型系统。我们报告了多周期网络动力学不对称性的一般分析表达，并为当前系统指定它，该系统允许预测关键参数如何影响方向性。我们确定隔室化可以实现自主能量棘轮机制，并由系统的热力学决定。动力学模拟证实了分析结果，并说明了扩散，化学和电化学过程之间的相互作用。提出的治疗是一般的，因为相同的程序可用于评估其他多周期网络中的动力学不对称，从而促进了跨域的终极过程的实现。
内部文化学习代理是不对称的信念更新者
我们使用改编自认知性能的三个乐器学习任务来研究大语言模型（LLMS）的内在学习动力学（LLMS）。我们发现，LLMS以不对称的方式更新他们的信念，并且从比预期的比预期的比预期的更好的结果中学习更多。此外，我们表明，在学习反事实反馈时，这种效果会逆转，并且在没有暗示代理时消失。我们通过对理想化的内在学习剂进行了构成通过元强化学习来证实这些发现，在那里我们观察到相似的模式。综上所述，我们的结果有助于我们理解上下文学习如何通过强调问题的框架显着影响学习的发生方式，这是人类认知中也观察到的现象。
通过量化对称和不对称分裂的平衡
1干细胞生物学，干细胞生物学和再生医学中心，东京大学医学科学研究所，日本东京大学，2个跨学科生物学实验室（IBLAB），自然科学生物科学学院，科学研究生院，纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本纳戈亚大学，日本，日本研究生委员会，3个研究生委员格里森大楼，网球法院，剑桥大学，剑桥大学，英国，英国，5干细胞生物学和再生医学研究所，斯坦福大学医学院，美国加利福尼亚州斯坦福大学，美国，美国6号工业数学研究所，日本福克索，日本福克索大学，日本福克索大学，日本高级研究所，kyushu University for Human Gialogy for Human Giology for Human Giology of Human Biy Biy Biy Libul Bioguard Oligan Iligy of Human Biy Biy Biy Liver Iligure（Ashbo）跨学科的理论和数学科学计划（ITHEMS），瑞肯，西塔玛，日本，日本9个下一个卫生计划，日本癌症研究基金会（JFCR），日本东京，日本，10 Science Groove Inc.，福冈，日本，日本福库卡