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Kurv 收益溢价策略特斯拉 ETF - 现金分配（资本收益）期权代码：TSLP
期权调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 VI 条第 11 和 11A 节做出。期货调整的决定和任何调整的性质由 OCC 根据 OCC 章程第 XII 条第 3、4 或 4A 节（视情况而定）做出。对于期权和期货，每个调整决定都是根据具体情况做出的。调整决定基于当时可用的信息，并且可能会随着更多信息的出现或导致调整的公司事件条款发生重大变化而发生变化。
一项关于未来气候变化对大豆产量和对策的影响的案例研究
全球气候变化对农作物的生长，发育和产量产生了重大影响。中国东北部的大豆生产是中国传统的大豆生产地区之一，对于发展国内大豆工业并减少对进口大豆的依赖而言，具有很大的意义。因此，评估未来气候变化对中国东北大豆产量的影响至关重要，并提出合理的适应措施。在这项研究中，我们以中国东北部的富吉恩市为例，并使用了DSSAT中的Cropgro-Soybean模型（农业技术转移的决策支持系统）模拟未来气候变化对2020年代四个时期（2021-2030）的四个时期的大豆产量的影响（2041-2050）和2050S（2051-2060）在两个代表性浓度途径（RCP）方案（RCP4.5和RCP8.5）下，进一步确定最佳的农艺管理实践。结果表明，校准和经过验证的模型适合在研究区域模拟大豆。通过分析未来气候场景RCP4.5和RCP8.5在Precis区域气候模型中的气象数据，我们发现，在海伦吉安吉安吉省富士城的生长季节，平均温度，累积降水量和累积太阳辐射将主要增加。与模型仿真结果结合在一起，表明在CO 2受精的效果下，未来的气候变化将对大豆产量产生积极影响。与基线（1986-2005）相比，大豆产量将增加0.6％（7.4％），3.3％（5.1％），6.0％（16.8％）和12.3％（20.6％）和2020年代，2030年代，2040年代，2040年代和2050年度的rcp4.5（RCP4.5）（rcp8.5）。 RCP4.5（RCP8.5）分别为5月10日（5月5日）和50 mm（40mm）。在未来的气候条件下，农艺管理实践，例如在大豆增长的关键阶段推进播种日期和补充灌溉，将增加大豆产量，并使大豆增长更适合未来的气候变化。
凝结物理学中的现场理论
在此类中，我将通过示例表明现场理论如何描述凝结物理学中的某些重要现象。在经典和量子力学中，用一维谐波链说明了从离散到连续描述的过渡。自发对称性破裂是用弱相互作用的玻色气体的超流体现象引入的。这是对经典非线性sigma模型的研究，以及如何使用重新归一化的方法来治疗。还详细讨论了kosterlitz-无尽的相位过渡。通过在随机相近似级别的电子模型中引入筛选概念。超导性在平均场和随机相近似中描述。在约瑟夫森交界处的背景下，用于耗散的Caldeira-Leggett模型用于说明Instantons在量子力学中所起的作用。如果时间允许，则琼脂化将以（1+1）维空间覆盖。
外泌体PD-L1在癌症和其他领域
PD-1/PD-L1信号是肿瘤微环境局部免疫抑制的关键因素。针对PD-1/PD-L1信号的免疫检查点抑制剂在临床上取得了巨大的成功。然而，有几种癌症对抗PD-1/PD-L1治疗特别具有抵抗力。最近，一系列研究报道，IFN-γ可以刺激癌细胞释放外泌体PD-L1（exoPD-L1），其具有抑制抗癌免疫反应的能力并与抗PD-1反应相关。在本综述中，我们介绍了PD-1/PD-L1信号，包括所谓的“反向信号”。此外，我们总结了癌症的免疫治疗，并更加关注针对PD-1/PD-L1信号的免疫检查点抑制剂。此外，我们回顾了exoPD-L1的作用机制和调控。我们还介绍了exoPD-L1作为生物标志物的功能。最后，我们回顾了分析和量化 exoPD-L1 的方法、针对 exoPD-L1 增强免疫治疗的治疗策略以及 exoPD-L1 在癌症之外的作用。这篇全面的综述深入探讨了 exoPD-L1 的最新进展，所有这些发现都表明 exoPD-L1 在癌症和其他领域都发挥着重要作用。
公路成熟度和拉出测试现场手册...
4 .1 在楼板拱腹中测试拉拔力 ...................................................... 17 4.2 拉拔试验示意图 .............................................................. 17 4.3 拉拔试验模具 .............................................................. 19 4.4 标准固化圆柱体的拉拔力和抗压强度之间的典型关系 ........................ 20 4.5 在带有可拆卸检修塞的木模板中安装拉拔插件 ........................................ 22 4.6 在垂直表面上安装钢模板 ............................................................. 23 4.7 使用圆锯钻头在拱腹模板中切割检修孔 ............................................. 24 4.8 使用圆锯获得的圆形塞子 ............................................................. 24 4.9 用螺栓、拉拔插件和圆形金属板将圆形塞子固定在胶合板上 ............................................................................. 24 4.10 木模板的反面 ............................................................................. 25 4.11 将拉拔组件连接到反面模板的 .................................. 25 4.12 将拉出式组件拧入到位 .................................. 25 4.13 涂抹油脂以填充拉出式组件和木模板之间的间隙 ............................................................................. 26 4.14 已从间隙中清除多余的油脂 ........................................ 26 4.15 将混凝土浇筑在已安装的拉出式组件上 ........................ 27 4.16 在进行拉出式评估之前，需要拆除模板的拉出式组件安装 ............................................................................. 27
深度表格学习的现代 Hopfield 模型
在本文中，我们从现代 Hopfield 模型的角度研究表格学习。具体来说，我们使用广义稀疏的现代 Hopfield 模型来学习表格数据表示和预测。在这项工作中，引入了 BiSHop（双向 S 分析 Hop 场模型）作为端到端表格学习的创新框架，解决了深度表格学习中的两个挑战：非旋转不变数据结构和特征稀疏性。受到联想记忆和注意力机制之间新建立的联系的启发，BiSHop 采用了双组分策略。它通过双向学习模块按列和按行顺序处理数据，每个模块都配备广义稀疏 Hopfield 层。这些层通过引入可学习的稀疏性扩展了传统的 Hopfield 模型。从方法论上讲，BiSHop 支持多尺度表示学习，能够有效地捕捉特征内和特征间的交互，并在各种尺度上具有自适应稀疏性。在各种真实世界数据集上进行的经验验证表明，BiSHop 以更少的超参数优化 (HPO) 运行超越了当前最先进的方法的性能，标志着深度表格学习的重大进步。
磁场中石墨烯纳米板的方向
使用外部田地对齐各向异性纳米颗粒是释放其巨大潜力的新型应用潜力的主要障碍之一。最著名的例子是石墨烯，这是一个2D纳米材料家族，自发现以来就受到了极大的关注。使用石墨烯增强机械，热，电或气势屏障特性，赋予抗菌特性等，在很大程度上取决于控制其在基质材料（即聚合物）内的方向的能力。在这里，我们总结了使用磁场的石墨烯取向的最新进展。审查涵盖了与磁场相互作用的基础物理学，理论连续性力学框架诱导取向，典型的磁场方向设置以及用来增强材料的穿孔量的最新进展的摘要。当前的趋势，当前对齐技术的局限性被突出显示，并确定了该领域的主要挑战。
库存，起源和未来的轨迹隐藏土壤有机碳在高山高山地区的块状田野中
多年冻土由于全球温度的升高而变暖，从而改变了这些环境中的碳循环。研究主要集中于北极冻土，但我们缺乏有关高山冻土区潜在C积累和释放的时间和幅度的数据。这些环境在带有和没有图案的地面上包含山顶（> 2900 m）上的块状场，这些地面主要不含植被，因此被认为不含土壤有机碳（SOC）。以冰冻和融化的粗糙和细材料分离的事实，我们的目的是测试没有植被的高山区域是否确实不含SoC，或者它们是否含有隐藏的碳，这可能代表气候变暖后可能代表CO 2来源。通过在相同或稍低的海拔地区采样植被土壤，我们想测试在不久的将来，在气候变暖下，Blockfields中的SOC股票将如何发展。
在枯竭的油田中建立绿色氢气地下储存设施。
技术发展与创新 (CDTI) 项目是西班牙科学与创新部支持的科学与创新任务计划 2021 年提案征集的一部分。该项目的拨款由欧盟通过下一代欧盟基金提供。
Zignerf：带有可逆生成神经辐射场
生成的神经辐射场（NERF）通过学习一组未经未介绍的图像的分布来综合多视图图像，表现出非常熟练的熟练程度。尽管现有的生成nerf具有在数据分布中生成3D一致的高质量随机样本的才能，但创建单数输入图像的3D表示仍然是一个巨大的挑战。在此手稿中，我们介绍了Zignerf，这是一种创新的模型，该模型执行零击生成的对抗网（GAN）倒置，以从单个脱离分布图像中生成多视图。该模型的基础是一个新型逆变器的基础，该逆变器映射到了发电机歧管的潜在代码中。毫无意义，Zignerf能够将对象从背景中解散并执行3D操作，例如360度旋转或深度和水平翻译。使用多个实数数据集对我们的模型的效率进行验证：猫，AFHQ，Celeba，Celeba-HQ和Compcars。