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World File Search System三胞胎
探索三胞胎状态的多功能用途
摘要：有机半导体中的三重态激发态通常是光学的黑暗和长寿的，因为它们具有自旋孔向单线基态的旋转过渡，因此在轻度收获的应用中阻碍了过程。此外，三胞胎通常会对系统造成损害，因为它们可以使反应性单线氧的形成敏感。尽管有这些不利的特征，但存在我们可以利用三胞胎状态的机制，这构成了本综述的范围。开始对三胞胎状态问题的简短探索，我们继续阐明有机材料中三重态利用的主要机制：1。磷光（pH），2。热活化的延迟荧光（TADF）和3。三重态 - 三胞胎歼灭（TTA）。在每个部分中，我们都会揭示其工作原则，强调其广泛的应用程序，并讨论其局限性和观点。我们特别注意在有机发光二极管（OLEDS）中使用这些机制，因为OLEDS是有机半导体的最繁荣的商业应用。本综述旨在为读者提供见解和机会，以与有机半导体的光物理特性和设备物理学进行研究，尤其是在利用三胞胎状态的潜力方面。关键字：磷光，TADF，TTA，三胞胎状态，交叉Intersystem cropsing■简介
表面掺杂促进三胞胎产生...
图4：用于700 nm泵以下的溶剂处理的双层膜的Ultrafast TA。a）ta表面，b）在选定延迟时间处的相应光谱。特征性的钙钛矿光漂白和光诱导的吸收特征分别标记为PB2，PB1和PIA1。底行中的光谱插图突出显示了rubrene在515 nm处的T 1→T N过渡，在550 nm处突出了rubrene和rubrene polaron。ta表面上的白色盒子和光谱中的灰色盒子表示激光散射过多。
三胞胎介导的光子上转换的统计概率因子：perylene
典型的TTA-UC发生在敏化剂和歼灭器发色团的集合中，在吸收低能光子后，激发敏化剂的激发三重态通过dexter Energy转移（DET）敏感，然后通过Dexter Energy Transfress（DET）启用TTTA，然后进行TTA产生高F能量能量发射的单元状态。在两个低能三重态耦合时形成较高能量单线状态的过程由统计概率因子（F）描述，如图1。然而，关于各种歼灭者的F及其对不同光che和能量参数的依赖性的F存在很大的歧义。在这项工作中，我们通过实验性地评估了pery灭灭液的F，并讨论了F对能量差距定律的依赖性，以优化对高F因子的歼灭者的合适能量设计。根据Glebsch – Gordan系列，三胞胎状态的强交换耦合可能会导致具有3个自旋多重性（1个单线，3个三重率和5个Quintets）的九个可能的三重旋转特征态。14三胞胎耦合可以简单地由海森伯格的旋转仅哈密顿式（1）来定义。15,16
通过分子构象动力学的有效自旋互转换在无定形固体
摘要：有机光伏和光电子中具有改进的光能转化的固态材料，预计将通过通过操纵向单元状态的自旋转换过程来实现高效的三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三胞胎 - 三胞胎（TTA）。在这项研究中，我们从分子构象的显微镜视图中阐明了TTA延迟荧光的自旋转换机制。我们使用时间分辨的电子顺磁共振通过使用时间分辨的电子磁共振，研究了三胞胎状态（TT状态）电子自旋极化（TT状态）的时间演变。我们澄清说，单线TT的自旋状态人群通过三胞胎和五重骨TT状态在激子扩散期间的自旋相互转换增加，并且在两个三重态之间进行了随机取向动力学，以调节交换相互作用，从而实现了高分转化发射的高量子量产率。这种理解为我们提供了用于开发利用TTA的有效光能转换设备的指南。
脑电图研究
在一个称为统计学习的过程中，人脑从周围环境中提取统计规律性。行为证据表明，发育阅读障碍会影响统计学习。然而，很少有研究评估发育阅读障碍如何影响这种类型的学习的神经加工。我们使用脑电图来探索发育阅读障碍患者的统计学习 - 对过渡概率的敏感性的重要方面的神经相关性。被诊断出患有发育阅读障碍的成年人（n = 17），对照（n = 19）暴露于连续的声音三胞胎流。经常，鉴于三胞胎的前两种声音（“统计偏差”），三胞胎结尾的过渡概率很低。此外，每隔一段时间都会从一个偏差的位置（“声学偏差”）出现三胞胎结尾。我们检查了统计变异者（SMMN）引起的不匹配负性，并通过位置偏差（即声学变化）引起的MMN。声学异常引起对照组中比发育迟钝组大的MMN。统计偏差在对照组中引起了一个小但很重要的SMMN，但在发育阅读障碍组中却没有。但是，两组之间的差异并不显着。我们的发现表明，在发育阅读障碍中，注意力障碍检测和隐性统计听觉学习都受到影响。
在生物序列中用于KNN搜索的神经嵌入
生物序列最近的邻居搜索在生物信息学中起有趣的作用。减轻二次复杂性对常规距离计算的痛苦，神经距离嵌入（将项目序列置于几何空间中）已被公认为是有希望的范式。为了维持序列之间的距离顺序，这些模型所有部署三重态损失并使用直观方法来选择三胞胎的子集，以从广阔的选择空间中进行训练。但是，我们观察到，这种训练通常使模型只能区分一小部分距离顺序，从而使其他人未被认可。此外，天真地选择了更多的三胞胎进行最新的网络下的培训，不仅增加了成本，而且还增加了模型性能。在本文中，我们介绍了Bio-KNN：KNN搜索框架 - 生物序列的工作。它包括一种系统的三重态选择方法和一个多头网络，增强了所有距离订单的识别而不增加培训费用。最初，我们提出了一种基于聚类的方法，将所有三重态分为具有相似支持的几个群集，然后使用创新策略从这些群集中选择三胞胎。同时，我们注意到同一网络中同时培训不同类型的三胞胎无法实现预期的性能，因此我们提出了一个多头网络来解决此问题。我们的网络采用卷积神经网络（CNN）来提取所有群集共享的本地效果，然后分别学习一个分别为每个群集学习多层启示（MLP）头。此外，我们将CNN视为特殊的头部，从而将以前模型中忽略的关键特征整合到我们的模型中以获得相似性识别。广泛的实验表明，我们的生物KNN在两个大规模数据集上的最先进方法显着优于而没有增加培训成本。
基于人群的匈牙利双胞胎注册表：更新
在2006年至2021年之间，匈牙利双胞胎注册表（HTR）经营着所有年龄段的志愿者双胞胎注册表（50％单粒[MZ]，50％Dizygotic [dz]，70％女性，平均年龄34±22岁），包括1044 twin Pairs，244 pairs，24 Triplets and One quadruplet。在2021年，HTR从志愿注册中心转变为基于人群的注册表，并在布达佩斯的Semmelweis大学的医学成像中心建立。semmelweis大学的创新基金支持信息技术的发展，电话库和语音邮件基础设施，行政材料以及一个新网站，在其中双胞胎及其亲戚（父母，寄养父母或照料者）可以注册。还建立了HTR的生物库：在2021年2月至3月之间，通过密封的信件，在匈牙利（77,042个双胞胎，1194个三胞胎，20个四倍体和1个Quintuplet）中，有157,751个可能居住在匈牙利的人（77,042个双胞胎，1194个三胞胎，20个四倍和1个Quintuplet）。直到2022年11月20日，有12,001个双胞胎个人及其父母或监护人（6724个成人双胞胎，3009个父母/监护人和5277个未成年人双胞胎）注册，主要是在线。基于简单的自我报告，注册成年人中有37.6％为MZ双胞胎，DZ为56.8％。三胞胎为1.12％，未身份为4.5％。在注册儿童中，MZ为22.3％，DZ为72.7％，三胞胎为1.93％，而3.05％的人则身份不明。是女性（包括成人和小双胞胎）的59.9％。注册问卷包括八个部分，包括社会人口统计学和人体测量数据，吸烟习惯和医疗问题（疾病，操作，治疗）。匈牙利的双注册中心已成为中欧中欧唯一，最大的基于人口的双胞胎注册表。这种新资源将有助于执行世界一流的现代遗传研究。
![arxiv：2403.14012v1 [cond-mat.supr-con] 2024年3月20日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4dc5d63d593bbe824d3083ba27d8233f1a7799b7.webp)
arxiv：2403.14012v1 [cond-mat.supr-con] 2024年3月20日
Kitaev超导链是一种无旋转费米的模型，具有三胞胎样超导体。自从其参数的某些值以来，它引起了人们的兴趣，它提出了一个非平凡的拓扑阶段。在实际物理系统中，三胞胎超导性的稀缺性使Kitaev链的物理实现变得复杂。已经提出了许多建议，以克服这一困难并捏造人工三胞胎超导链。在这项工作中，我们研究了一个形成Cooper对的拼写的超导链，以S = 1状态，但S Z =0。的动机是，可以通过与S波超导底物的抗对称杂交相对诱导的链条诱导这种配对。我们研究边缘状态的性质和这些链的拓扑特性。在存在磁场的情况下，链可以用成对的费米亚点维持无间隙的超导性。这些费米点的动量空间拓扑是非平凡的，因为它们只能通过互相消灭而消失。对于小磁场，我们发现具有有限Zeemann Energy的良好定义的简并边缘模式。这些模式并非受到对称的保护，并且在散装中突然衰减，因为它们的能量与激发的连续体融合在一起。
来自孤立结合状态的高旋转中产生
在弱外侧的极限中，极化是正弦的调节，导致著名的Mollow三重态。19到达外部场的强度与所谓的电子过渡相当的状态后，相应过渡的极化会以更复杂的方式进行调制，从而导致载波狂犬病扭转。20这些引起载体波形的三胞胎，或围绕更高级别（奇数）谐波的Mollow三胞胎。理论上对这一现象进行了研究，以两级系统（TLSS）21-24和涉及双孔电势的1D系统进行了研究。25 - 28虽然这些作品涵盖了许多基础物理学，但它们几乎没有证据表明实验性可行性，专注于理想的TLSS和无限的潜在井。一个例外是27，其中氢分子离子H 2 +的HHG通过模拟显示为HIG，尽管在有限的
田纳西州免疫信息系统 (TennIIS) 卫生部用户快速参考指南
• 语言 – 选择语言。 • 出生顺序 – 如果患者是双胞胎、三胞胎等，请在第一个下拉菜单中输入出生顺序。 • 停用患者 – 使用停用下拉菜单选择适当的状态。 • VFC 状态 – 从下拉框中选择患者的 VFC 状态。