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从振动镜和多光子纠缠产生的双侧光子发射
量子自旋液体是量子物质的外来阶段，尤其与许多现代冷凝物质系统有关。dirac自旋液体（DSL）是一类无间隙的自旋液体，它们没有准粒子描述，并有可能在2 d晶格上的各种自旋1/2磁系统中实现。尤其是，在低能量下，（2 + 1）d量子型动力动力学在低能量上描述了平方晶格旋转1 /2磁体中的DSL，N f = 4 f = 4个无质量的dirac fermions的风格，最少耦合到出现的u（1）球场。存在相关的，对称性允许的单极扰动使得正方形晶格上的DSL本质上不稳定。我们认为，DSL描述了熟悉的Neel相（或价键固体（VBS）相）内的稳定连续相变。换句话说，DSL是物质单阶段内的“不必要”量子关键点。我们的结果提供了方形晶格DSL的新型视图，即临界旋转液体可以存在于Neel或VBS状态本身内，并且不需要离开这些常规状态。
双重加权的普通最小二乘技术的最新进展用于动态治疗方案
摘要。动态治疗方案（DTR）是一种提供精确药物的方法，该方法使用患者特征来指导治疗方法以实现最佳健康结果。已经提出了许多用于DTR估计的方法，包括动态加权的普通最小二乘（DWOLS），这是一种基于回归的方法，在易于实现的分析框架内具有双重鲁棒性来模拟模型错误指定。最初，DWOL方法是在连续结果和二元治疗决策的假设下开发的。是在临床研究的激励下，随后的理论进步扩大了DWOLS框架，以解决各种结果类型的二元，连续和多酸性处理，包括二进制，连续和生存类型。但是，某些方案仍未开发。本文总结了DWOLS方法的扩展和应用的最后十年，对原始DWOLS方法及其扩展进行了全面而详细的审查，并突出了其多样化的实际应用。我们还探讨了已经解决了与DWOL实施相关的挑战的研究，例如模型验证，可变选择和处理测量错误。使用模拟数据，我们提出了数值插图以及在R环境中的分步实现，以促进对基于DWOL的DTR估计方法的更深入的了解。
顶平纳秒激光烧蚀制备柔性透明银方形网状电极
我们报道了一种简便的顶平方形纳秒 (ns) 激光直写 (LDW) 烧蚀技术，在薄银膜基底上制备柔性透明电极的方形银蜂窝结构。方形银蜂窝结构具有表面光滑、边缘清晰、机械稳定性、与基底的强附着力以及良好的电阻和透明度。由于通过一步顶平方形纳秒 LDW 烧蚀银膜进行简便的冷加工，可以制备不同厚度的银网电极 (20 nm、50 nm、160 nm)，这些电极具有光滑的金属蜂窝表面和优异的边缘清晰度。特别是，该策略能够制备高方形蜂窝面密度（烧蚀方形蜂窝占总面积的比例）的银网，从而显着提高透明度 (>85%)，而不会显著牺牲电导率（<23.2 Ω sq−1 电阻单位）。因此，所提出的金属蜂窝结构显示出与聚萘二甲酸乙二酯（PEN）柔性基板的兼容性，适用于银基可穿戴电子设备，且电极上没有任何保护层。
使用近方面的RSA Primes
摘要 - 通过加密数据和确保信息完整性来固定数字通信至关重要。rivest-Shamir-Adleman（RSA）Crypsystem被广泛使用，其安全性主要依赖于整数分解问题的复杂性，尤其是模量N = PQ。试图考虑主要因素P和Q的对手已经做出了特定的假设，例如针对场景，其中P和Q表现出诸如Pollard弱质量结构中的脆弱性，或者当有关这些prime量最低的位置（LSB）中的部分知识时，可以使用这些漏洞。这些弱点使对手可以在多项式时间中有效地考虑模量n，从而损害了RSA加密安全性。本文通过引入另外三种形式的近方数量来扩大对这种漏洞的理解。这些新形式通过以下方式表示为p×q：（a m -r a）（b m -r b）和（a m±r a）（a m±r a）（b m r b），其中a和b是正整数，m是正偶数。假定攻击者已知与P和Q的LSB相对应的R A和R B。本研究证明了在这些假设下N的有效分解，并量化了此攻击对素数数量的影响。这些发现强调了RSA用户的重大风险，并强调需要对此进行对策来减轻此攻击的潜在影响。
卡方和p值与机器学习功能选择
相反，应使用卡方检验和p值来确保真正的关联，而不是依靠套索和RF方法。5-7因此，它们的结果可能有所不同。机器学习中的特征选择可能无法提供真正的关联，原因有几个原因。一个主要问题是过度插入，其中模型，尤其是复杂的模型，捕获噪声而不是训练数据中的真正基础模式。此外，机器学习算法通常会鉴于特征与目标变量之间的相关性，但是这些相关性可能并不意味着因果关系。这种区别至关重要，因为相关并不意味着一个变量会导致另一个变量。另一个挑战是特征选择方法固有的偏差和差异。这些方法可能对使用的特定数据敏感，从而导致偏见或高变化的恢复，这些偏差并不能很好地推广到新数据。此外，不同的算法具有不同的优势和劣势。例如，拉索可能会收缩一些系数为零，可能缺少重要的重要特征，而RF由于其固有的结构而可能会过度强调某些特征。卡方检验和p值是统计方法，可在目标和特征之间提供真正关联。卡方检验和p值测量特征与目标变量之间关联的统计意义，有助于将真实关联与随机噪声区分开。这些方法基于假设检验，提供了一个框架，以测试观察到的关联是否可能是由于偶然的原因。另外，统计方法可以控制混杂变量，以确保确定的关联不是虚假的。最后，统计测试的结果通常可重现，可以在不同数据集中验证。
差分射线跟踪，以有效地计算抑制最小二乘算法中的雅各布
多年来，抑制最小二乘（DLS）算法一直是优化操作系统的选择方法。dls需要评估雅各布的优化操作数，这通常由fi-nite di ff herences进行。尽管有限差异方法的简单性具有一些主要的缺点，即对许多功能评估的需求及其有限的稳定性和精度。作为一种替代算法二元（AD）[1]，已在包括镜头设计在内的许多学科中使用[2]，通常被称为Di ff构成射线跟踪，主要用于端到端设计的上下文[3]。AD的基本思想是用链条规则来描述可以通过链条来划分的优化操作数的组合。取决于应用链条规则的方向，该方法称为AD向前模式或AD反向模式。在此贡献中，我们提出了一种方法，可以在前和重复模式下使用AD稳定地计算Jacobian。这使我们可以使用伪牛顿方法，例如DLS，而不是基于一阶梯度的甲基ODS进行优化。用于射线表面相交的分化的数学分析可以实现性能。对于具有许多优化参数的自由式设计，这证明了这一点，因为已知这些系统特别具有挑战性[4]。
数据分析 - 使用 - 最高方案 - 结构...
摘要在当代研究中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已成为一种关键的统计工具，特别对于分析涉及多个构造和指标的复杂结构模型特别有效。本文旨在阐明PLS-SEM在定量研究中的应用，并强调其在扩展理论和同时估算测量和结构模型方面的优势。方法论方法分为三个主要阶段：数据筛选和诊断测试，测量模型评估以及结构模型评估。数据筛选通过解决丢失的数据和异常值来确保数据集的适用性，而诊断测试满足正态性，线性性和多重共线性假设。测量模型评估通过复合可靠性和提取的平均方差（AVE）指标来验证结构。结构模型评估评估构建体之间关系的重要性和相关性，确定确定系数（R²和调整后的R²），评估中介效应并分析适度变量。通过详细说明这些方法论步骤，本文为旨在在其研究中使用PLS-SEM的研究人员提供了一份综合指南，强调其严格和实用性在处理复杂的理论模型中。关键字：部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM），数据筛选，测量模型，结构模型。介绍当代研究，数据分析技术对于从复杂数据集获得有意义的见解至关重要。在这些技术中，部分最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）已获得突出，特别是在涉及多个构造和指标的复杂结构模型中。本文旨在阐明PLS-SEM在研究中的应用，强调其在扩展现有理论并同时估算测量和结构模型方面的相关性和优势。
天文学俱乐部讲座 - IsquareIT
地点：PPCRC 协调员：Adesh Patwardhan 参与人数：25 活动描述概要：这位著名科学家讨论的几个主题包括空间技术简介、天文学职业道路、观星、望远镜、大爆炸理论。
Centersquare 绿色融资框架
1 Centersquare，“Centersquare 绿色融资框架”，（2024 年）。 2 Centersquare 已将数据传达给 Sustainalytics。 3 Centersquare，“Centersquare”，网址：https://centersquaredc.com/ 4 Centersquare 已向 Sustainalytics 确认私募将不包括股票发行。 5 Sustainalytics 指出，证券化将包括有担保的绿色抵押债券和有担保的绿色标准债券，如 ICMA 在 GBP 附录 1（2022 年 6 月）中定义的那样。对于作为有担保绿色抵押债券发行的任何证券化，证券化的抵押品将符合发行时框架中概述的资格标准。对于作为有担保绿色标准债券发行的任何证券化，发行的净收益将专门用于融资或再融资符合条件的项目。 Sustainalytics 进一步指出，Centersquare 将在发行文件中明确说明证券化类型并概述其他细节，并且不会将有担保绿色债券下的合格项目与任何其他类型的未偿还绿色融资工具（包括任何特殊目的机构发行的任何债券）重复计算。6 Sustainalytics 仅审查了框架中明确提到的那些工具。7 绿色债券原则由国际资本市场协会管理，可在 https://www.icmagroup.org/green-social-and-sustainability-bonds/green-bond-principles-gbp/ 上查阅。 8 绿色贷款原则由贷款市场协会、亚太贷款市场协会和贷款银团和交易协会管理，网址为 https://www.lsta.org/content/green-loan-principles/ 9 Centersquare 绿色融资框架网址为：https://centersquaredc.com 10 在运营服务于各种客户类型的多种业务线时，客观研究是 Sustainalytics 的基石，确保分析师独立性对于进行客观、可操作的研究至关重要。因此，Sustainalytics 建立了一个强大的冲突管理框架，专门解决分析师独立性、流程一致性、商业和研究（和参与）团队的结构分离、数据保护和系统分离的需求。最后但并非最不重要的一点是，分析师薪酬与特定的商业结果没有直接关系。Sustainalytics 的标志之一是诚信，另一个是透明。
自我学习报告 - IsquareIT
学院实行权力下放，由多个委员会做出适当决定。学院设有顾问委员会，由国内外享有盛誉的学者和行业专家组成。顾问委员会就教育研究和推广的新领域提出建议，帮助维持和提高学院的声誉。理事会 (BoG) 由顶级行业专家、基金会主席、基金会其他成员、校长和学术专家组成。理事会 (BoG) 和学院发展委员会 (CDC) 结合学院的愿景、使命和发展及其远景规划提供指导。学院设有完善的内部质量保证小组 (IQAC)，由高级教职员工、外部学术专家、行业代表和行政人员组成。