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实现Skyrmion动力学的定量准粒子建模
图1：测定实验中电流诱导的力。（a）KERR显微镜图像显示了一个限制在40μm×7μm的带有漏斗类的丝线中的单个Skyrmion（深色斑点）。左侧和右侧的金触点允许沿线施加电流。（b-d）我们的方法的逐步应用为2.14∙106 A/m 2的电流密度。（b）用于施加在左侧（蓝色）和右（红色）的电流的偏置的天空分布。（c）产生的偏置PMF。（d）推断的纯固定能量景观（蓝色）和推断的纯力偏置（红色）。力偏置的中央区域的线性拟合（虚线黑线）的斜率等于天空上的力。（e）电流诱导的力对施加电流密度的强度图。通过将天空轨迹分为三个部分，并使用力偏差斜率的平均值和标准误差来估计数据点的误差。测量已在名义上的两个不同的设备上进行了与数据点颜色所示的同一样品上相同几何形状进行的。这些点进行调整以纠正Skyrmion尺寸的偏差；原始点以灰色给出。交叉表示模拟结果。
宽发射线类星体的光谱能量分布建模：从X射线到无线电波长
目标。我们使用光学选择的无线电（RL）和射电Quiet Quasars样本（在Redshift范围0.15≤z≤1。9）我们已经与VLA-First Survey目录进一步交叉匹配。我们样品中的来源具有宽Hβ和Mg II发射线（1000 km / s 15 000 km / s）。，我们使用多波长档案数据和Astrosat望远镜的靶向观测来构建了我们宽线类星体的宽波光谱分布（SED）。方法。我们使用最先进的SED建模代码CIGALE V2022.0来对SED进行建模，并确定类星体宿主星系的最佳物理参数；也就是说，他们的恒星形成率（SFR），主要序列恒星质量，散发性，灰尘，电子折叠时间和恒星人口年龄所吸收的光度。结果。我们发现，我们来源的宿主星系的发射在总亮度的20％至35％之间，因为它们主要由中央类星体主导。使用最佳拟合估计值，我们重建了我们的类星体的光谱，这在复制相同来源的观察到的SDSS光谱方面表现出了显着的一致性。我们绘制了我们的类星体的主要序列关系，并注意它们与星形星系的主要顺序显着远离。此外，主要序列关系显示了我们的RL类星体的双峰性，表明Eddington比率隔离的种群。结论。我们得出的结论是，对于类似的恒星质量，Eddington比率较低的样本中的RL类星体往往降低了SFR。我们的分析为研究类星体的宿主星系并从宿主星系角度解决无线电二分法问题提供了完全独立的途径。
Gibbs三重连接过剩测定的方法专用于四销噪声噪声测量的低噪声和准理论直流电流源
已符合其他经典技术，例如电容 - 电压或深度瞬态光谱测量值，低频噪声测量是研究材料或设备质量和性能的最敏感工具之一[1]。例如，噪声测量值允许对传感器应用[2]或对半导体设备的深层光谱进行比较[3]，并确定某些技术步骤或技术对设备性能降解的影响[4-7]。尽管有所有这些优点，但该技术的一个局限性很难删除所有外部低频噪声源，以确保所测量的噪声仅来自测试的设备或材料。在材料表征的情况下，众所周知，四探针配置足以消除DC甚至白噪声测量中的接触贡献。由于电压或电流触点可能会造成噪声贡献，因此1/F噪声不是这种情况。
等离子准晶体中的四维保守拓扑载体
根据Noether定理，物理系统中的对称性与保守数量交织在一起。这些对称性通常决定系统拓扑，这会随着维度的增加而变得更加复杂。准晶体既没有翻译也不具有全局旋转对称性，但它们本质上居住在一个高维空间中，在该空间中，对称性浮出水面。在这里，我们发现了拓扑电荷向量，该拓扑载体在四个维度（4D）中，这些维度（4D）控制了2D准晶体的真实空间拓扑，并揭示了其固有的保护定律。我们证明了对五边形等离子体式准乳头中拓扑的控制，并由相分辨和时间域近场显微镜绘制，表明它们的时间进化不断地调节其独特的4D拓扑的2D投影。我们的工作提供了一种实验探测4D及以上拓扑物理学的热力学特性的途径。t
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。
2025 Yuasa电池Powersports申请指南
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激光驱动准静态 B 场用于磁化高...
1 波尔多大学-CNRS-CEA，激光强度与应用中心 (CELIA)，UMR 5107，F-33405 Talence，法国 2 等离子体物理与激光研究所，大学研究与创新中心，希腊地中海大学，74100 Rethymno，克里特岛，希腊 3 希腊地中海大学工程学院电子工程系，73133 Chania，克里特岛，希腊 4 CEA、DAM、DIF，F-91297 Arpajon，法国 5 萨拉曼卡大学基础物理系，37008 Salamanca，西班牙 6 巴黎萨克雷大学，CEA、LMCE，91690 Bruyères-le-Châtel，法国 7 约克大学物理、工程与技术学院约克等离子体研究所，YO10 5DD，英国 8 巴利亚多利德大学理论、原子和光学物理系，47011 巴利亚多利德，西班牙 9 脉冲激光中心，M5 号楼，科学园，37185 Villamayor，萨拉曼卡，西班牙 10 LULI - CNRS、CEA、索邦大学、巴黎综合理工学院、巴黎综合理工学院，F-91120 Palaiseau Cedex，法国 11 普林斯顿等离子体物理实验室，普林斯顿，新泽西州 08543，美国 12 阿尔伯塔大学电气与计算机工程系，埃德蒙顿，T6G1R1 阿尔伯塔，加拿大 13 加州大学圣地亚哥分校能源研究中心，拉霍亚，CA 92093，美国 14 劳伦斯利弗莫尔国家实验室，利弗莫尔，加利福尼亚州94550，美国 15 iUNAT–拉斯帕尔马斯大学物理系，35017 拉斯帕尔马斯，西班牙 16 伦敦帝国理工学院布莱克特实验室等离子体物理组，伦敦，SW7 2AZ，英国 17 通用原子公司，加利福尼亚州圣地亚哥 92121，美国。 18 等离子体物理与激光微聚变研究所，01-497，华沙，波兰 19 等离子体物理研究所，捷克科学院，182 00，布拉格，捷克共和国 20 艾克斯马赛大学，CNRS，PIIM，F-13013 马赛，法国 21 极端光基础设施 ERIC，ELI-Beamlines 设施，25241 Dolní Brezany，捷克共和国（日期：2024 年 2 月 6 日）
准晶体：前所未见的第三种固体
自 19 世纪以来，人们就开始对物质进行研究，并长期将其分为我们熟悉的固、液、气三相。固体分为具有有序原子结构的晶体材料或具有无序原子结构、没有明确顺序的非晶体（无定形）材料。钻石是晶体材料的典型例子。其碳原子的有序排列使其成为世界上最坚硬的物质。玻璃是无定形材料的典型例子，由硅酸等成分随机聚集而成。多年来，这种固体概念一直是科学界不容置疑的常识。然而，1984 年，一篇论文突然报道了一种既不是晶体也不是无定形的材料，它在 Al-Mn（铝锰）合金中被发现，震惊了科学界。1 这种发现的材料缺乏晶体的有序重复模式，但仍表现出固定的结构有序度，因此被称为准晶体。
平均平衡对流的冷池尺寸。第一部分
摘要：以降水为导向的冷池在组织热带对流中起着重要作用。先前在辐射对流平衡（RCE）设置中对热带对流的研究发现，冷池倾向于相互碰撞并触发新的对流。目前尚不清楚为什么大多数冷池没有足够的空间就可以消散而没有碰撞。，我们将其解释为较小的平均冷池半径Req，而最大电势半径r最大。后者表示冷池的浮力所需的半径是通过表面加热来消除的。应用能量平衡约束会导致其比率R Max / R EQ的分析解决方案，该解决方案取决于Bowen比率，表面降水量 - 蒸发比和雨水沉积效率。该理论预测，在海洋热带对流方面，鲍恩比率远小于一个，r eq不能达到最大，而冷池必须经常碰撞。使用不同的降雨蒸发率，大型模拟支持了这一预测。在第二部分中，我们将能量平衡约束与对流生命周期模型相结合，以获得平均冷池半径Req的理论。
不要问“为什么？”：一种新颖的疫苗说服力方法，而不是解决疫苗犹豫
最近关于疫苗的CMAJ第1条对影响疫苗接受的因素的总体局限性造成了损害，这是通过暗示认知多元化和一种知识缺陷方法之间的简单难题，从而减轻了犹豫。动机访谈强调了在患者疫苗顾问Ling中具有EMPA，以患者为中心的协作式通讯风格的重要性，并具有强大的加拿大结果数据，可以支持其有效解决疫苗犹豫并改善接受的有效性。2此外，第1条忽略了证据表明，疫苗接受性通常是多阶乘，并且比作者所建议的要复杂得多。3尽管我们不否认医疗保健提供指导在促进疫苗接受的关键作用，但许多其他接受的驱动因素是