XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System二分
使用圆形二分法光谱法上蒽环类抗生素的药物加载
摘要：使用纳米颗粒的药物输送系统目前在纳米医学研究的全景中。在肿瘤学中，使用蒽环类抗生素的化学治疗方案依赖于治疗的剂量来最大程度地减少对患者的副作用的严重性。因此，即使在有针对性的输送系统中，量化用于治疗的剂量和质量控制的药物水平也非常重要。在本文中，作为改善纳米药物量化程序的可行途径，我们提出了一种简单的分析方案，以量化用循环二色谱（CD）量化在非手壳硝酸碳核点（CNDS）上的蒽环类药物（CNDS）。使用了邻苯二甲药药物之间的线性关系，然后对CNDS共轭物进行测量，用于实现量化技术，该技术显示了每种邻苯二甲酸酯的不同药物负荷，例如使用的每种蒽环类药物，例如使用，例如daunorububibicin，daunorbubibicin，daunorubibicin，doxorububibicin，doxorububibicin和epirubibicin。
通过脱位攀爬机制在2D过渡金属二分法中形成高度掺杂的纳米条
这种方法倾向于创建不良的缺陷，然后将其去除需要其他退火步骤。最近，大量的研究注意力集中在2D材料上，[1,2]，因为它们不仅具有从绝缘子到金属的电子特性，而且具有与降低尺寸相关的独特特性。虽然2D材料可以用与散装系统相同的方法掺杂，但它们的方法是独特的。由于仅表面几何形状，也可以通过以下方式获得2D材料中的掺杂； 1）物理/化学吸附； 2）离子液体门控； 3）直接原子构造。[3,4]表面吸附和离子 - 液体门基本上与环境与2D材料之间的电荷转移的实现相同，这两个材料都非常有效，这两个材料都非常有效。但是，系统集成的困难限制了这些方法的实际应用。可以通过硫化/硒化来完成2D材料中的直接原子替代。[5]或者，可以通过辐射[6,7]或退火过程中的热蒸发产生空缺，然后进行掺杂物种的沉积。直接替代也可以通过离子植入来实现，但是在技术上很难，因为它需要非常低的离子能量（低于100 eV），或者需要额外的缓冲层和通量后的涂层[9]，否则离子会通过原子上的较薄靶标。[10,11]至于2D过渡金属
使用计算机软件研究循环二分图中的纠缠熵
纠缠在量子信息处理中起着至关重要的作用，包括量子通信[1,2]和量子计算[3–5]。它是量子力学和经典力学的显著区别之一。几十年来，纠缠一直是量子力学基础研究的焦点，尤其与量子不可分性和违反贝尔不等式有关[6]。纠缠已被视为如此重要的资源，因此需要一种对其进行量化的方法。对于二分纠缠，Horodecki 家族[7]最近撰写了一篇详尽的综述，Plenio 和 Virmani[8]对纠缠测度进行了详细的综述。纠缠的操作标准之一是施密特分解[9–11]。施密特分解是研究二分纯态纠缠的一个很好的工具。施密特数提供了一个重要的变量来对纠缠进行分类。部分纠缠纯态的纠缠可以自然地通过其纠缠熵来参数化，定义为冯·诺依曼熵，或等效地定义为施密特系数平方的香农熵 [ 9 , 11 ]。如果只有所谓的“高斯态”，情况就会变得简单
站不住脚的二分法：衰落的政治经济学
摘要：政治经济学被基础二分法所淹没，这构成了其理论上的核心概念。女权主义奖学金使这些二分法的性别潜台词和由此产生的盲点（包括妇女劳动的定位，繁殖过程和私人家庭的位置）的性别潜台式问题。该论文提供了有关女权主义政治经济学中当代著作的阅读，这些著作被调整为破坏二进制文件。首先询问，今天如何通过发展护理经济以及通过新的社会复制理论来质疑生产和繁殖之间的对立。第二，我质疑公共与私人，国家和家庭之间的空间反对，这是一种长期以来一直是私人空间收入的人的问题，这是女权主义文学越来越难以使家庭治理历史悠久的。通过破坏生产/繁殖的性别二进制份额以及公共/私人女权主义政治经济学，使现有奖学金中的盲点视为盲点，包括积累和公共目的的逻辑，自我利益和护理，私人家庭治理以及国家和国家，从而为替代方案提供了新的思维空间。这是泰勒和弗朗西斯在2020年10月20日在国际政治经济学审查中发表的一篇文章的公认手稿。在线访问https://doi.org/10.1080/09692290.2020.1830834
相基团过渡金属二分法晶体
Lai，Z V.，Hu，Z。，... Welsh，H。（2021）。 混乱的1T'-相元组VIB传输晶体。 物质性质，20，1113-1120。 https://dx.do.org/10Lai，Z V.，Hu，Z。，... Welsh，H。（2021）。混乱的1T'-相元组VIB传输晶体。物质性质，20，1113-1120。https://dx.do.org/10https://dx.do.org/10
针对战略买家的重复关联拍卖的二分法定价
我们对学习算法感兴趣，该算法可在单个卖家面对单个策略性买家的重复情境标价拍卖中优化收益。在我们的设定中，买家最大化其预期累积折现盈余，并且假设他对商品的估价是 ad 维情境（特征）向量的固定函数。我们引入了一种新颖的确定性学习算法，该算法基于二分法的思想，策略遗憾上界为 O（log 2 T）。与之前的研究不同，我们的算法不需要对情境信息的分布做出任何假设，并且遗憾保证适用于任何特征向量的实现（对抗性上界）。为了构建我们的算法，我们非平凡地采用了积分几何技术来对抗买家策略性，并改进了惩罚技巧以在情境拍卖中发挥作用。