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真空和不均匀的Abelian Higgs模型
对Bogomolny-Prasad-Sommerfield（BPS）限制的不均匀的Abelian Higgs模型均针对相对论和非遗体主义制度研究了。尽管空间翻译的对称性因不均匀性而破坏，但延伸到N¼1超对称理论。四分之一的标量电势具有最小值，具体取决于杂质的强度，但在空间渐近线下具有破碎的相位。破碎相的真空构型既不是常数也不是标量电势的最小值，而是被发现是bogomolny方程的非平凡解。虽然其能量密度和磁场是由空间坐标的功能给出的，但能量和磁通量保持为零。磁杂质项的符号允许BPS扇区或抗BPS扇区，但不能同时进行。因此，所获得的溶液被确定为最小零能量的新型不均匀损坏的真空。在存在旋转对称的高斯类型不均匀性的情况下，还获得了拓扑涡流溶液，并且对杂质对涡流的影响进行了数值分析。
Terahertz Josephson Echo Spectroscopicy探测了不均匀的铜酸盐超导性
不均匀性对量子材料的特性至关重要，但是可以测量它们的方法仍然有限，并且只能访问相关可观察的一小部分。例如，诸如扫描隧道显微镜之类的局部探针已经证明，在纳米长度尺度上，丘比特超导体的电子特性是不均匀的。但是，需要解决高阶相关性的互补技术以阐明这些不均匀性的性质。此外，局部隧道探针通常仅远低于临界温度。在这里，我们开发了一种二维的Terahertz光谱法，以测量来自近乎掺杂的丘陵中层间间的隧道共振的Josephson等离子体回声。这项技术使我们能够研究材料中层偶联的多维光学响应，并从外部无均匀的无均匀宽扩展中拓宽了材料中的固有寿命扩大，以实现中间层间隧道隧道。我们发现，不均匀的扩展持续到临界温度的很大一部分，而这在高于热量增加的寿命拓宽之上可以克服。
使用不均匀的神经元 - 突触动力学用于神经形态处理器中的时空模式识别
在本论文中，灵感是从板球中的时间特征检测电路中汲取的，用于设计双突触延迟元素（基于兴奋性 - 抑制性平衡），从而诱导了基于资源的基于基于资源的基于基于资源的基于基于资源的兴奋性。由于不均匀的动力学，这种双突触元素在混合信号硬件中实现时会产生时间延迟的分布，无论是在单个神经元之间还是在单个神经元之间。在这里，这被用作时空信息表示和学习所需的可变性的来源（作为专用的轴突或神经元延迟或模仿DEN-DENITIC动态的资源 - 有效替代方案。
不均匀的布里鲁因区取样对于晶体固体中激子结合能的伯特 - 盐盐方程
1 KBR，Inc，NASA AMES研究中心，加利福尼亚州莫菲特菲尔德，美国2材料科学部，劳伦斯·伯克利国家实验室，加利福尼亚州伯克利，加利福尼亚州94720，美国3美国3号物理学系美国伯克利，94720，美国5材料科学与工程系，斯坦福大学，斯坦福大学，加利福尼亚州斯坦福大学94305，美国6斯坦福大学材料与能源科学研究所，SLAC国家加速器实验室，加利福尼亚州Menlo Park，加利福尼亚州Menlo Park，94025，美国7机械工程和材料科学系，纽约大学，纽约大学，纽约市765111111111。 OX1 3PJ，英国9 Kavli Energy Nanoscience Institute，位于伯克利，伯克利94720，美国
JHEP11（2024）156
这项工作调查了可符合性（3Þ1） - 二维nambu - Jona-Lasinio（NJL）模型的相结构，特别关注不均匀阶段（IPS），在该阶段（IPS）中，手掌凝结物在空间上是不均匀的，在空间上是不均匀的，密切相关的Moat Moat Companimes，在这里，在这里，有偏见的不合情对离的偏爱不合适的人类关系。我们使用平均场近似值，并考虑五个不同的正则化方案，包括三个晶格离散化。为了研究IP对正则化方案和调节剂价值的选择的依赖性，对不同正则化方案内的结果进行了系统的分析。IP对所选的正则化方案表现出极大的依赖性，该方案在该模型中对不均匀阶段的结果进行了任何物理解释。相比之下，我们发现护城河制度的一个温和的方案依赖性表明其存在是NJL模型及其对称性的作用的结果，因此它也可能存在于QCD中。
拉曼光谱 - uspcase
每份表格最多可提交 3 个样品 不完整的表格将被取消 粉末状样品需放在密封的透明聚乙烯袋中 液体状样品需放在透明玻璃瓶中 指定时间后送达的样品将不予受理 不均匀的样品将不予受理 签名和盖章
测量安大略省的COVID-19疫苗资产
1）在全省分发了多么不均匀的疫苗接种？2）累积的1900率和疫苗接种率在邻里水平上有多少差异？3）哪些人口统计学与邻里水平的疫苗接种相关，这些人口统计学是否与COVID-19率相互作用以预测疫苗接种率？方法数据和测量用于此分析的数据是从2021年4月7日的临床和评估科学研究所（ICES）COVID-19仪表板下载的。他们涵盖了2020年12月14日至2021年3月27日的期间。1个ICE数据给出了居住在社区中的人的比例（不包括长期护理），这些人对COVID-19的呈阳性，以及至少接受过任何Covid-19疫苗的人口的比例。使用加拿大邮政编码的前三个字符（向前分配区域）定义了每个社区。有关社区人口统计数据的数据来自2016年加拿大人口普查。分析方法本文使用差异5-8的指数来衡量如何在社区中分布不均匀的疫苗接种。它产生的数字范围为0到1，这表明必须重新定位以创建一个完全均匀分布的人口比例（得分为0.50意味着一半的人口必须重新定位）。也就是说，它表明必须四处移动多少人口才能获得均匀度。本文首先使用差异性指数来显示如何在多伦多社区中分布不均匀的疫苗（问题1），然后研究疫苗接种率的累积量如何与累积的COVID-19负担相匹配（问题2）。广义线性模型用于分析哪些人口统计数据与邻里级别的疫苗接种相关，以及这些人口统计是否与COVID-19的负担相互作用以预测
