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Bodipy-硝酸二元组中增强系统交叉的距离依赖性
在过去的几年中，在光激发的发色团中，增强的跨系统交叉（EISC）1-3的过程经常被利用，这些传播的发色团经常被用作进入有机彩色团的高旋转状态的一种手段。示例包括二酰亚胺（PDI）4的三胞胎状态或各种发色团 - 自由基化合物的四重奏或五重状态。5 - 10，除了具有基本兴趣之外，后者在新兴的分子旋转基质中的应用也可能具有有希望的特性。例如，已经表明，PDI - 自由基化合物的分子四重奏状态可以用作多级别自旋Qubits，即qudits，用于量子信息科学中的应用。11,12共价连接的发色团中的三重态产量增加 - 稳定的自由基系统对于像沉重的无原子无原子感官感官的应用也有吸引力 - 三胞胎 - 三重三元光子上转化或光动力疗法。13 - 16
人工智能作为员工敬业度和绩效的跨界对象
该研究提出以人工智能工具和应用程序作为跨界对象，以研究人工智能性能如何影响员工的工作投入、服务和工作绩效。工作保障被视为跨界过程中的调节因素。人们借鉴了跨界、目标设定和自我调节等几种理论来建立这些关系。这项研究的对象是澳大利亚的全职员工，他们在工作中有过使用人工智能工具的经验。结果表明，人工智能性能对工作投入和员工服务绩效有显著影响，而这些与工作绩效评估显著相关。工作投入和服务绩效在人工智能和工作绩效之间表现出显著的中介作用。工作保障的调节作用对提高员工的工作投入和服务绩效有显著影响。该研究为服务研究和人力资源管理文献做出了贡献。研究结果对服务营销人员和人力资源从业者具有启示意义。
雪佛兰蔡斯交叉口初步规划编号 120220130 & ...
第一个请求是将初步规划和场地规划审查期从 2022 年 9 月 15 日延长至 2022 年 12 月 15 日。该项目提议创建最多可容纳 156,500 平方英尺住宅开发的地块和地块，最多可容纳 147 个单户联排别墅单元。
多提取器耗竭的神经网络中的噪声激活屏障交叉
抑制性神经元在生物节奏的起源中起重要作用。他们夹带大脑中的远程电活动[1]，并产生控制运动动作的时空信号[2，3]。抑制网络的显着特性是它们支持共同振荡共存模式的能力[4-8]，这引起了感觉刺激[9-11]。然而，理论上预测的振荡数量与实验观察到的相对缺乏[13-15]之间存在很大差异。这种差异可能来自吸引子之间对噪音的不同公差[16]。对中央模式发生的实验表明，所有极限周期吸引子在轻度噪声水平和异质性中都能生存[11]；但是，它们在大噪声水平上的稳定性尚不清楚。对甲壳类中央模式发生器的实验表明，生物节奏仅存在于有限的温度范围内[17]和pH水平[18]。在此范围之外的振荡之外，振荡变成了心律不振。因此，需要一个客观的度量来预测生物节奏的稳定性范围。在保守的系统中（Hop Field Networks [19]，Boltzmann机器[20]），吸引子的鲁棒性是通过代表位配置的潜在景观中的激活能来定义的。我们在这里关注的耗散系统（中央模式发生器，大脑）没有等效的潜在景观，因为该州是时间的定位。Graham和Tél[21，22]引入了伪电势； Stankovski等。已经进行了理论尝试来描述与时间无关的功能的相互作用。但是，统一的理论描述尚未出现。[23，24]多变量耦合函数；而其他
自旋量子比特跨越表面代码阈值的量子逻辑
量子比特的高保真控制对于量子算法的可靠执行和实现容错（即在错误发生前更快地纠正错误的能力）至关重要 1 。容错的核心要求用错误阈值来表示。虽然实际阈值取决于许多细节，但一个共同的目标是众所周知的表面码的约 1% 的错误阈值 2,3 。达到 99% 以上的双量子比特门保真度一直是半导体自旋量子比特的长期主要目标。这些量子比特有望实现扩展，因为它们可以利用先进的半导体技术 4 。这里我们报告了一种基于自旋的硅量子处理器，具有从门集断层扫描中提取的单量子比特和双量子比特门保真度，所有保真度均超过 99.5%。当包括相邻量子比特上的串扰和空闲错误时，平均单量子比特门保真度仍保持在 99% 以上。利用这组高保真门，我们利用变分量子特征值求解算法 5 执行了计算分子基态能量的艰巨任务。半导体量子比特已经突破了双量子比特门保真度 99% 的障碍，在实现容错以及在嘈杂的中型量子设备时代可能的应用方面处于有利地位。
药品和住院费用线交叉
基因疗法是一种通过修改人体基因来治疗或治愈疾病的技术。基因疗法可以通过用健康基因替换致病基因、使功能不正常的致病基因失活或将新的/修改过的基因引入体内来帮助治疗疾病。转移的遗传物质会改变细胞产生蛋白质的方式，并通过载体（通常是病毒）输送到细胞中。基因疗法通过静脉注射进行。基因疗法可以使用基因编辑技术（例如成簇的、规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR)）来开发。嵌合抗原受体 (CAR) T 细胞疗法是一种使用患者自身基因改造的免疫细胞对抗疾病的癌症治疗方法，是第一种获得 FDA 批准的基因疗法。
根据平交道口预测疲劳寿命... - WIT Press
疲劳寿命预测中常用的模型基于以不同方式计数的循环。最常用的方法是基于雨流计数，它以非常特殊的方式处理应力历史。这种方法有三个主要缺点。这是一种从连续变化的应力曲线产生循环的临时方法。它以非常严格的方式在循环计数中引入记忆，并且算法相当复杂。另一方面，基于平交点的模型易于应用，但平交点谱不包含足够的应力历史信息。这里提出了一个模型，其中损伤累积取决于实际的平交点和压缩在状态变量中的应力历史。提出的模型具有以下属性。当总损伤超过给定值时，就会发生故障。每次应力变化都会导致非负损伤，这种损伤仅取决于实际应力、其变化和应力状态变量。在特定应用中，状态变量可以解释为裂纹的张开应力。该模型是时不变的，即如果时间尺度发生变化，损伤不会改变。因此，寿命由应力的最大值和最小值序列决定。通常，状态变量的动态必须是时不变的和稳定的，即平稳和遍历的随机应力函数应生成平稳和遍历的状态变量。在这种情况下，可以根据损伤强度来预测疲劳寿命，损伤强度是单位时间的预期损伤。
根据平交道口预测疲劳寿命... - WIT Press
疲劳寿命预测中常用的模型基于以不同方式计数的循环。最常用的方法是基于雨流计数，它以非常特殊的方式处理应力历史。这种方法有三个主要缺点。这是一种从连续变化的应力曲线产生循环的临时方法。它以非常严格的方式在循环计数中引入记忆，并且算法相当复杂。另一方面，基于平交点的模型易于应用，但平交点谱不包含足够的应力历史信息。这里提出了一个模型，其中损伤累积取决于实际的平交点和压缩在状态变量中的应力历史。提出的模型具有以下属性。当总损伤超过给定值时，就会发生故障。每次应力变化都会导致非负损伤，这种损伤仅取决于实际应力、其变化和应力状态变量。在特定应用中，状态变量可以解释为裂纹的张开应力。该模型是时不变的，即如果时间尺度发生变化，损伤不会改变。因此，寿命由应力的最大值和最小值序列决定。通常，状态变量的动态必须是时不变的和稳定的，即平稳和遍历的随机应力函数应生成平稳和遍历的状态变量。在这种情况下，可以根据损伤强度来预测疲劳寿命，损伤强度是单位时间的预期损伤。