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被动所有权份额是你想象的两倍*
我们估计，被动投资者在 2020 年持有至少 37.8% 的美国股市股份。这一估计是基于重组日指数增减的收盘量。37.8% 是之前被广泛接受的 15% 的两倍多，后者代表了所有指数基金的总持股量。此外，37.8% 是一个下限。美国股市真正的被动持股比例必须更高。这一结果表明，在为投资者的投资组合选择建模时，指数成员资格是最重要的考虑因素。此外，研究被动投资兴起的现有模型并没有暗示之前对被动持股比例的估计值太小了 50%。这种疏忽的规模限制了这些模型对政策制定者的用处。
封闭的爬行空间发挥双重作用
全通风爬行空间在北美各地的建筑施工中得到广泛应用。每年大约有 20 万套新房建在爬行空间上，估计已有 2600 万套这样的房屋。它们建造成本低；在为倾斜场地的地板提供水平基础方面很有用；并且作为放置管道、管道系统以及供暖和空调系统的空间而广受欢迎。不幸的是，墙壁通风的爬行空间也可能导致各种严重的潮湿问题。封闭式（也称为密封式或无通风式）爬行空间既是一个新的商机，也是建筑行业许多不同利益相关者的风险管理工具，从害虫管理公司到建筑性能承包商和地基专家。随着与房屋霉菌生长有关的投诉和法律诉讼不断增加，房主、租户和建筑行业越来越意识到控制房屋湿度的必要性。这种意识促使越来越多的业主和建筑商投入额外的时间和金钱，在新建和现有住宅中安装封闭式爬行空间。为了应对这些日益增长的担忧，Advanced Energy 进行了多年的努力，以记录各种不同的爬行空间如何
双重副本中的黑洞视界
1 简介 {sec:intro} 经典双重复制的最直接表述 [ 1 ] 是将杨-米尔斯理论阿贝尔部分的经典解和双伴生标量理论的经典解映射到广义相对论的经典解。引力解表示为规范理论解的两个副本，因此得名“双重复制”。相反，规范解通常被称为引力解的“单一副本”，而标量解被称为“第零个副本”。这种双重复制程序的基础在于规范和引力振幅之间的颜色运动学对偶性（有关最新评论，请参阅 [ 2 – 4 ]）。自从最初为 Kerr-Schild 时空提出双重复制公式 [ 1 ] 以来，经典双重复制关系的其他几个例子
熵、复式记账和量子纠缠
本专著使用克劳德·香农 (Claude Shannon) 等人开发的信息理论来分析会计。在以下两种情况下可以推导出三向框架等价性：(i) 当状态可观测时；(ii) 当状态不可观测且只有信号可观测时，信号报告的状态有误。该等价性建立了会计数字、公司回报率和公司可用信息量的相等性，其中香农熵是信息度量。推导状态可观测等价性的主要假设是恒定的相对风险规避偏好、无套利价格和几何平均会计估值。状态不可观测性使用量子公理建模，因此使用量子概率；状态不可观测的方式与量子对象不可观测的方式相同。状态可观测等价性被视为状态不可观测等价性的特例。
双接吻暗恋分叉支架 - 欧洲介入
简介临时支架是大多数冠状动脉分叉病变1,2的首选和建议支架策略；但是，在患有大的，患病的侧分支（SB）的病变中，通常需要两架技术。最常用的两层冠状动脉分叉支架支架策略是T-Stenting，T和突出（Tap），Culotte，Classic Crush，Mini Crush，Mini Crush和Double Kissing（DK）Crush。dk粉碎是最广泛研究的两层分叉技术（补充表1）3-9。dk粉碎优于经典粉碎（在DKCrush-I试验中）3和临时支架（在DKCrush-II试验中）4在真正的分叉病变中。dk压碎优于culotte（在DKCrush-III试验中）5,6和临时支架（在DKCrush-V试验中）8中的8次分支（LM）分叉。最近的一项荟萃分析表明，由于更频繁地执行最终接吻的能力（99％的速率vs 80-85％）10，DK压碎可能优于其他几种技术。dk迷恋在技术上可能具有挑战性，从而限制了其采用。我们回顾了DK压碎技术的每个步骤的潜在挑战和解决方案。
基于层状双氢氧化物的化疗纳米系统的研究进展
摘要：从全球来看，癌症治疗仍是一个主要问题。随着纳米技术的最新发展，基于层状双氢氧化物 (LDH) 的纳米系统因其 pH 依赖性生物降解性、优异的生物相容性、易于表面改性、阴离子交换容量和高化学稳定性而受到特别关注，为癌症治疗带来了巨大的潜力。通过将无机、有机或生物分子插入其层状晶格中，可以从层状双氢氧化物 (LDH) 开发出具有双重或多功能特征（包括抗癌能力）的新型混合材料。尽管已经发表了出色的研究，但很少有综述论文讨论这些重要且有希望的发现，以刺激基于 LDH 的纳米系统在癌症治疗领域的持续发展。因此，本文研究重点关注基于 LDH 的化疗纳米系统在癌症治疗方面的最新进展。本综述中使用的信息来自之前发表的研究，并从多个期刊渠道检索而来。这些报告讨论了基于层状双氢氧化物的化疗纳米系统在癌症治疗中的应用。研究表明，层状双氢氧化物可用于开发单一或复合纳米系统，以精确分配治疗成分，而不会对纳米医学领域造成累积损害。 DOI：https://dx.doi.org/10.4314/jasem.v27i4.24 开放获取政策：JASEM 发表的所有文章均为 AJOL 支持的 PKP 下的开放获取文章。文章发表后立即在全球范围内提供。无需特殊许可即可重新使用 JASEM 发表的文章的全部或部分内容，包括图版、图表和表格。版权政策：© 2022 作者。本文是根据知识共享署名 4.0 国际 (CC-BY-4.0) 许可条款和条件分发的开放获取文章。只要明确引用原始文章，即可在未经许可的情况下重新使用文章的任何部分。引用本文为：OMONMHENLE，S. I；IFIJEN，IH (2023)。基于层状双氢氧化物的化疗纳米系统在癌症治疗中的进展。应用科学杂志。环境。管理。27 (4) 815-821 日期：收到日期：2023 年 2 月 7 日；修订日期：2023 年 3 月 18 日；接受日期：2023 年 3 月 28 日出版日期：2023 年 3 月 31 日关键词：层状双氢氧化物；纳米系统；癌症治疗；耐药性由于定制或靶向治疗等替代疗法的出现，癌症的治疗方法已经发展（Maliki 等人，2022 年；Ifijen 等人，2022 年），但它们仍然有很多缺点。光疗法（Ifijen et al., 2023a; Ifijen et al., 2023b）由于其高度选择性，是最有前景的治疗方法之一，可相对容易地用于治疗甚至深层癌症，例如肝肿瘤。光疗中使用的两种主要治疗方法是光热疗法 (PTT) (Zhong et al ., 2021) 和光动力疗法 (PDT) (Perni et al ., 2021)，后者利用光产生治疗性活性氧 (ROS) (Algorri et al ., 2021)。这些治疗方法通常用于增加总
双重机器学习的因果混合建模
摘要。混合建模将机器学习与科学知识相结合，以增强对自然定律的解释性，概括和遵守。尽管如此，等于等待和正则化偏见在混合建模中构成挑战，以实现这些目的。本文介绍了一种通过因果推理框架估算混合模型的新方法，该方法专门采用双机器学习（DML）来估计因果关系。我们在两个与二氧化碳通量有关的问题上展示了它对地球科学的使用。在Q 10模型中，我们证明了基于DML的杂种建模在估计因果参数方面优于最终深度神经网络（DNN）方法，证明效率，正规化方法对偏见的稳健性以及稳固性。我们的方法应用于碳通量分配，在适应异质因果效应方面具有灵活性。这项研究强调了明确定义因果图和关系的必要性，并倡导这是一种一般的最佳实践。我们鼓励在混合模型中继续探索因果关系，以使知识指导的机器学习更加可解释和值得信赖。
反对AI伦理中的双重标准参数
此外，并非所有对AI透明度的担忧都是如此之高。有些担忧也更加脚踏实地。认为AI威胁要加剧当前歧视的人。担心，不透明的AI产生了促进种族主义，性别歧视和其他形式歧视的新方法，以及隐藏这种歧视的新方法。人类将继续以可预测的方式成为种族主义。这将部分归因于不透明的过程，这些过程指导了人类如何做出决定。，但是AI将创造新的种族主义方式。，它将创造新的方式来掩盖种族主义。这将是由于指导AI做出决定的不透明过程。AI可能与人类一样透明，理由是作出决定的原因。，但它的不透明性隐藏了支持和维持人类不透明度不存在的偏见的新方法。解决不透明人工智能中种族偏见的担忧，ZKMG（2019年，第673页）说：
产生热菲尔德双状态和关键地面...
多体量子系统的有限温度阶段是从凝结物理学到宇宙学的现象的基础，但是它们通常很难模拟。使用量子近似优化算法（QAOA）激发的离子陷阱量子计算机和协议，我们通过在多种温度下制备双重双状态来生成横向界面模型（TFIM）的非平凡热量子状态。我们还使用量子 - 古老的杂化型元素在零温度下制备TFIM的临界状态。热场双重和关键状态的纠缠结构在黑洞的研究中起着关键作用，我们的工作模拟了量子计算机上的这种非平凡结构。此外，我们发现变分量子电路表现出噪声阈值，高度最低的QAOA电路可提供最佳结果。
双倍数据速率 (DDR) 内存设备
首字母缩略词 定义 政府 GPU 图形处理单元 GRC NASA 格伦研究中心 GSFC 戈达德太空飞行中心 GSN 目标结构化表示法 GTH/GTY 收发器类型 HALT 高加速寿命试验 HAST 高加速压力试验 HBM 高带宽存储器 HDIO 高密度数字输入/输出 HDR 高动态范围 HiREV 高可靠性虚拟电子中心 HMC 混合存储立方体 HP 实验室 惠普实验室 HPIO 高性能输入/输出 HPS 高压钠 HUPTI 汉普顿大学质子治疗研究所 I/F 接口 I/O 输入/输出 I2C 集成电路间 i2MOS Microsemi 第二代抗辐射 MOSFET IC 集成电路 IC 集成电路 I-Cache 独立缓存 IUCF 印第安纳大学回旋加速器设施 JFAC 联合联邦保证中心 JPEG 联合图像专家组