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二维 ScB MBene 的带隙工程
MBenes 是二维 (2D) 材料中的一种新兴成员，因其独特的机械和电子特性以及多样化的晶体对称性和结构而备受关注，这些特性使其成为不同类型应用的有希望的候选材料 [1, 2]。然而，原始 MBenes 的固有金属性质可能会成为光学领域中涉及光子吸收、发射和电子学的多种应用的障碍。在半导体材料中，带隙是最重要的参数，人们投入了大量精力来寻找具有广泛带隙的新型纳米材料。虽然 MBenes 通常表现出金属行为，但可以通过能带工程将其调整为半导体。在这项工作中，ScB MBenes 的电子能带结构已利用表面功能化和应变电子学等能带工程技术进行了修改。我们研究了 ScB MBenes 的各种晶体对称性，并检查了它们的结构和动态稳定性。我们的结果表明，具有六方晶体对称性的 ScB 是最稳定的。我们已经研究了具有 O-、F-、OH- 和 H- 官能团的 ScB 的电子结构，并且能带结构计算表明，用 O 官能化的 ScB 在 DFT+U 和混合交换关联函数 HSE06 中分别具有约 0.1 eV 和 0.5 eV 的半导体带隙。除了用 O 官能化之外，施加的平面双轴应变还使带隙进一步增大了 0.8 eV。这可以使 ScBO MBene 充分利用电子、光学和其他多种应用。
西门子风力发电机组LCA及EDP认证...
1.1. 功能单元 本文件代表了经认证的环境产品声明 (EPD)，该声明适用于位于欧洲场景中并在高风速条件下运行的陆上风电场的 SG 5.0-132 风力涡轮发电机。西门子歌美飒致力于风力涡轮机的设计和制造，以及风电场最终产品的安装调试和维护。因此，该公司充分了解其产品的整个生命周期。 所有结果均参考的功能单元是： 总参考流量为 3,704,084.783 MWh，用于将系统的所有输入和输出参考为 1 kWh。该参考流量代表 8 台 SG 5.0-132 WTG 在高风速条件下在其使用寿命期间（已设定为 20 年）预计的全部净发电量。西门子歌美飒能够提供不同类型的塔架，以寻求转子在高度的正确位置，从而优化所收集的能量。基准情景包括 84 米高的塔。随着不可再生传统能源资源的可预见枯竭，风能是满足不断增长的电力需求 1 的最可靠、最有效的可再生能源。此外，风能还是竞争力的保证，因为在大多数国家，风能是降低能源价格的因素。尽管风能与其他可再生能源具有共同的特点 - 避免二氧化碳排放，是一种取之不尽的资源，并降低了各国的能源脆弱性 - 但其工业特性和成熟度，加上发达的技术学习曲线，使其能够实现非常有竞争力的市场价格。风能将成为转变全球电力供应结构走向真正可持续能源未来的主导技术，该技术基于本土、无污染和有竞争力的可再生技术。
公共养老金计划摊销政策概述
养老金计划的摊销政策是其资金政策 1 的一个核心特征，摊销政策的有效性会对养老金计划的长期成本产生重大影响。摊销政策是指确定系统地消除资金短缺（称为未拨备精算应计负债 (UAAL)）所需的时间长度和付款结构的规则和流程。UAAL 或未拨备负债是计划资产的精算价值与其负债之间的差额，负债是计划参与者获得的福利的累计价值。几乎每个公共养老金计划都有未拨备负债；一些计划有精算盈余，也称为负未拨备负债。作为财务义务，公共养老金未拨备负债有时被比作债务。与其他政府义务一样，未拨备负债通常在一段时间内以系统的方式摊销或支付。摊销政策的特点是本简报中描述的几个因素。 NASRA 汇编了 104 个州级和 20 个地方管理的公共养老金计划的公共养老金计划摊销政策要素数据，截至最新财政年度（通常为 2020 财年），该信息广泛可用。2 本样本中的计划总计约 4.0 万亿美元的资产和约 1.5 万亿美元的未付负债需要摊销。为了比较摊销政策，本文根据雇主缴款的基础对计划进行区分：可变或固定。
密度矩阵
密度矩阵在量子力学中用于给出量子系统的部分描述，其中省略了某些细节。例如，在由两个或多个子系统组成的复合量子系统中，人们可能会发现，只构造其中一个子系统的量子描述很有用，无论是在单个时间还是作为时间函数，而忽略其他子系统。或者，量子系统的确切初始状态未知，人们希望使用概率分布或预概率作为初始状态。概率分布用于经典统计力学以构造部分描述，密度矩阵在量子统计力学中起着类似的作用，这超出了本书的范围。在本章中，我们将提到密度矩阵在量子理论中的几种使用方式，并讨论它们的物理意义。正算子和密度矩阵在第 3.9 节中定义。概括地说，正算子是特征值非负的 Hermitian 算子，密度矩阵 ρ 是迹（特征值之和）为 1 的正算子。如果 R 是正算子但不是零算子，则其迹大于零，并且可以通过公式定义相应的密度矩阵
针对过度使用物质使用和物质使用障碍的数字干预措施：全面而系统的范围审查和文献计量学
上瘾的物质在世界范围内普遍存在，它们的使用带来了一个实质性持久的公共卫生问题。已经探索了多种数字干预措施，以减少使用和负面后果，方法不同，理论基础，特定技术的使用等等。当前的研究旨在以系统的方式全面地绘制现有的文献（2015-2022），并确定被忽视和新兴知识差距。使用数据库特异性搜索策略搜索了四个主要数据库（MEDLINE，WEB of SCOCHICE CORE COLLECT和PSYSINFO），结合了与临床表现（酒精，烟草或其他药物使用），技术和AIM相关的术语。重复数据删除后，剩余的N = 13,917个独特的研究在两个阶段进行了手动筛选，留下了最终的n = 3,056研究，其摘要进行了量身定制的编码方案。的发现显示，该领域的出版物率加速了，随机试验是最常见的研究类型。现已发表了有关该主题的几个荟萃分析，揭示了有希望和强大的效果。数字干预措施在许多层面上，从有针对性的预防到专业诊所。有时通过不一致的特定术语不一致地制作了详细的编码，这对未来的荟萃分析具有重要意义。此外，我们确定了现有文献中的几个差距 - 很少的健康经济评估，对干预措施的不清楚描述，对某些类型的干预措施的荟萃分析支持较弱，以及对许多目标群体，设置和新的视频呼吁，聊天机器人和人工智力等新的干预措施的研究有限 - 我们认为在未来的研究中可以解决重要的问题。
在具有LEAP的临床前癌模型中预测基因的本质和药物反应：自动编码器和
临床前扰动筛选，其中在疾病模型上系统地测试了遗传，化学或环境扰动的影响，由于其规模和因果性质，对机器学习增强的药物发现具有巨大的希望。预测模型可以根据分子特征来推断以前未经测试的疾病模型的扰动反应。这些在计算机标签中可以扩展数据库并指导实验优先级。但是，对扰动特异性效应进行建模并在各种生物环境中产生健壮的预测性能仍然难以捉摸。我们介绍了LEAP（自动编码器和预测变量的分层集合），这是一个新颖的集合框架，可改善稳健性和概括。LEAP利用多个Damae（数据增强蒙版的自动编码器）表示和套索回归器。通过结合从不同随机初始化中学到的多种基因表达表示模型，在预测未见细胞系，组织和疾病模型中基因本质或药物反应方面始终胜过最先进的方法。值得注意的是，我们的结果表明，结合表示模型而不是仅预测模型会产生出色的预测性能。超出其性能增长，LEAP在计算上是有效的，需要最小的高参数调整，因此很容易将其纳入药物发现管道中，以优先考虑有希望的目标并支持生物标志物驱动的分层。这项工作中使用的代码和数据集可公开使用。
综合草案pdf
通用设计是设计有利于所有人的环境的过程，无论其年龄，大小，能力或残疾如何。应以所有人均可使用的方式设计提供公众的运输设施和辅助基础设施。创建无障碍的环境是创建全包含公共设施的先决条件。印度政府（Morth）公路运输和高速公路部（Morth）在过去几年中采取了各种举措，使公共交通有效且可靠地对公众可靠。有关于通用可访问性的准则，但尝试开发公路运输的全面准则，以提高Divyangjan的可访问性，以提高公共汽车港口和公交车站的服务。These guidelines focus significantly on extending accessibility options to following people affected by barriers: • Wheelchair users • People with limited walking/ movement abilities • People with visual impairment or low vision • People with hearing impairment • Elderly and infirm persons • Pregnant ladies • Children 1.2 Need of these Guidelines
