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由于大耀斑而导致的太阳能电晕调节
目标。我们旨在更好地表征太阳能电晕的条件，尤其是在发生构成和喷发性浮游的情况下。在这项工作中，我们对冠状动脉进化进行了建模，围绕在太阳周期期间观察到的231个大型植物。方法。使用每个事件周围的热震和磁成像矢量磁场数据，我们采用非线性的无线弹力外推来近似太阳能源区域的冠状能和螺旋性预算。应用于选定的光平量和冠状量的时间序列的超级时期分析和动态时间扭曲用于固定前和后的时间演化的特征，并评估与浮动相关的变化。结果。在延伸到主要频率之前的24小时内，总磁能和未签名的磁性频率被认为相对于彼此而言紧密发展，而不论频率是类型的。在构建浮游之前，自由能以一种与未签名的漏斗表现出更相似性的方式，而不是当前携带的场的螺旋性，而在喷发浮游之前则可以看到相反的趋势。此外，在组合活性区域非电位性和局部稳定性的测量时，可以正确预测超过90％的主要浮力的植物类型。冠状能量和螺旋性预算在爆发大型M级别浮游后的6至12小时内恢复到前水平，而爆发X伏的影响持续更长的时间。最后，爆发性X级浅水片的补充时间为12小时，可以作为在几个小时的时间范围内罕见地观察到喷发X级流动的部分解释。
Colleen Delaney -Purdue Math
某些量子3个manifold不变的经典*经典算法2024•量子符号对称团聚计划 @ slmath•中西部拓扑研讨会•AMS西部部分张量量张量类别和非社交代数•拓扑和质量<量学<量子<量子学范围•
肝脏SMLR1的丧失会导致肝病，并预防肝VLDL分泌减少而预防动脉粥样硬化
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SIC MOSFET微型探索是由于单个事件倦怠
此材料的间隙允许减少设备尺寸，权重和切换损耗[2]。此外，SIC的高温导热率促进了其在恶劣环境中的使用，例如用于核应用的电源开关（空间，航空，核反应堆和军事）。然而，尽管刚刚设计了第四代SIC MOSFET，但其对空间应用的采用却很少见[3]，[4]。尽管SIC材料具有稳健性，但仍证明了由于空间环境辐射引起的灾难性影响[2-3]。SIC设备对单事件倦怠（SEB）[7] - [10]，单事件门破裂（SEGR）[11]，[12]和单个事件泄漏电流（SELC）[13]敏感。在SIC MOSFET中，由于极端的内部漏极到通过SIC源电场，不合适的电流会诱发热失控。这种现象可以导致功率设备的故障和设备功能的损失。对于破坏性SEB，主要粒子（作为中子，质子或离子）会对设备产生影响，因此可以在内部产生电离二级粒子。沿着该二次粒子，电子和孔对的轨迹。由于对SIC的电场比SI MOSFET中的电场高10倍，因此SIC中的功率密度高100倍，并触发冲击电离。强烈的局部局部，因此高密度电流会产生热瞬态和失控，从而导致灾难性失败。在本文中，对质子辐射引起的SEB诱导的COTS包装的SIC MOSFET的失败分析在设备和死亡水平上呈现。在辐射期间和电辐射应力期间的粒子性质[14]，[15]，[15]，[15]，[15]，能量转移（LET）[8]，设备技术[7]，偏置电压（V DS和V GS）[16]，[17]的影响。先前的研究表明，由于MOSFET漂移层中电场的增加，SEB灵敏度随施加的漏气偏置（V DS）而增加[16]，[17]。在[18]中，作者提出了损害类型（氧化物潜在损害，降解，晶体潜在损害和SEB）类型的地图，作为V DS和LET的函数。在灾难性失败的顶部，对于未表现出SEB的质子辐照的设备，在辐射后应激测试中观察到了辐照诱导的氧化氧化物降解[19]。和重型离子，在SIC MOSFET裸露的SIC Seb区域进行了辐射后v ds扫描后，SiC晶格的分解被揭示[18]。建立了一个故障分析流程图，在每个步骤中介绍了结果，分析和风险评估（用于成功分析）。在分析电I-V特性后，用能量分散性X-射线光谱法（EDX）进行了扫描电子显微镜（SEM）研究，揭示了SIC模具中的局部微探索现象。基于对热爆炸的痕迹的分析，制定了微探索的解释。
由于近场辐射热传递而导致相变纳米颗粒链中的多体有效导热率
a School of Energy Science and Engineering, Harbin Institute of Technology, 92 West Street, Harbin 150001, China b Laboratoire Charles Coulomb (L2C) UMR 5221 CNRS-Université de Montpellier, F- 34095 Montpellier, France c Key Laboratory of Aerospace Thermophysics, Ministry of Industry and Information Technology, Harbin 150001, China d School of Energy and山东大学的动力工程，Qingdao 266237，中国E Institut Universitaire de France，1 Rue Descartes，F-75231 Paris Cedex 05，法国
Purdue AG经济晴雨表生产者调查指数
Farm Capital Investment Index October 2015 116 118 116 67 November 2015 97 98 97 51 December 2015 107 125 98 75 January 2016 98 99 98 52 February 2016 96 82 102 56 March 2016 85 77 89 43 April 2016 106 107 105 63 May 2016 97 83 104 52 June 2016 104 98 107 56 July 2016 112 93 121 61 August 2016 95 80 102 57 September 2016 101 83 109 52 October 2016 92 85 95 49 November 2016 116 87 130 57 December 2016 132 102 146 58 January 2017 153 118 169 67 February 2017 134 105 148 66 March 2017 124 120 126 66 April 2017 130 127 132 63 May 2017 130 117 136 52 June 2017 131 132 131 66 July 2017 139 142 138 68 August 2017 132 122 137 56 September 2017 132 135 130 68 October 2017 135 129 137 64 November 2017 128 129 127 63 December 2017 126 139 120 70 January 2018 135 144 131 74 February 2018 140 143 139 72 March 2018 135 134 135 61 April 2018 125 123 126 59 2018年5月141 132 145 60 2018年6月143 143 138 146 66 7月2018年7月117 99 126 126 47 8月2018年8月129 121 132 61
由于人类而导致的甲烷排放的生长加速...
甲烷是一种“超污染物”，在20年内，全球变暖潜力是CO 2的80倍，并且还充当对流层臭氧形成的前体。大气中甲烷分子的寿命约为11年（与CO 2的100-1000年相比），这意味着减少CH 4排放的气候作用将迅速减轻未来的变暖。
由于MAPT突变引起的额颞痴呆症的异常症状
Arabella Bouzigues 1 · Lucy L. Russell 1 · Georgia Peakman 1 · Martina Bocchetta 1 · Caroline V. Greaves 1 · Rhian S. Convery 1 · Emily Todd 1 · James B. Rowe 2 · Barbara Borroni 3 · Daniela Galimberti 4.5 · Pietro Tiraboschi 6 · Mario Masellis 7 Maria Carmela Tartaglia 8·Elizabeth Finger 9·John C. Van Swieten 10·Harro Seelaar 10·Lize Jiskoot 10·Sandro Sorbi 11.12·Chris R. Chris R. Butler 13.14·Caroline Graff 15.16·Caroline Graff 15.16·亚历山大·盖尔哈德（Alexander Gerhard）17,18·tob tob tob tob tob lobers langheinrich。拉奎尔·桑切斯（Raquel Sanchez）-Valle 21·Alexandre deMendonça22·Fermin Moreno 23.24·MATTHIS SANOFZIK 25.26·Rik Vandenberghe 27,28.29·Simon Ducharmor 30.31 ·Markus Otto 38·佛罗伦萨Pasquier 39,40.41·Isabel Santana 42.43·Jonathan D. Rohrer 1·遗传FTD倡议，Genfi
3DPROTDTA：基于残基级蛋白图的药物目标亲和力预测的深度学习模型
准确预测硅中的药物目标亲和力（DTA）对于现代药物发现至关重要。在药物开发的早期阶段应用的DTA预测的计算方法，能够大大降低其成本。最近提出了基于机器学习的广泛方法进行DTA评估。它们最有前途的是基于深度学习技术和图形神经网络来编码分子结构。Alphafold做出的蛋白质结构预测的最新突破使得无前前数量的蛋白质，而没有实验定义的结构可用于计算DTA预测。在这项工作中，我们提出了一种新的深度学习DTA模型3DPROTDTA，该模型与蛋白质的图表结合使用了Alphafold结构预测。该模型优于其在通用基准数据集上的竞争对手，并且具有进一步改进的潜力。
Xiaoqian（Joy）Wang-普渡大学工程学院Xiaoqian（Joy）Wang-普渡大学工程学院
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