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World File Search System双重性
电气工程教学大纲
工程场理论和电路田间理论的基础知识：模块1：矢量分析 - 坐标系统，矢量，梯度，发散，curl，laplacian，Divergence定理，Stoke定理。模块2：电场和磁场 - 由于电荷配置线，电荷，均匀平面表面和球形体积电荷分布引起的电场；导体和电介质在静电场，边界条件，安培定律的应用和生物萨瓦特定律中的应用；简单配置的电容和电感计算；时间变化的字段 - 位移电流，麦克斯韦的方程式；拉普拉斯和泊松的方程式。电路理论：模块3：电路，源和信号的分类，标准信号，源转换。网络拓扑，图形矩阵，基于图理论的电路方程的公式和解决方案，使用不同的分析技术 - 电路，切割和混合。双重性的概念。模块4：网络定理及其应用程序，互惠，Thevenin，Norton，最大功率传递，米尔曼，替代，补偿和Tellegan定理。使用傅立叶级数和拉普拉斯变换进行定期和非周期性激发的电路分析。模块5：电路的自由和强迫响应的概念。时间常数和d下的瞬态响应。 c。和c。励磁。磁耦合电路的分析。分析具有依赖源的电路。
从全息图到量子模拟器
二元性的另一侧是重力和黑洞。双重性也有助于我们通过边界量子系统中的量子信息处理来理解黑洞的量子性质[58]。近年来，Sachdev – Ye-Kitaev（Syk）模型与几乎反DE的保姆时空之间的二元性的简单性和分析性[59 - 64]是我们对黑洞的理解中许多发展的指导灯笼。这是指黑洞的量子混沌特性[65-69]，以及最近向黑洞信息悖论[70，71]朝着黑洞的量子混沌特性。朝着霍金辐射的信息含量，海顿和普雷斯基尔[72]提出了一个引人入胜的思想实验，其中只能观察到几个量子的鹰辐射，就可以迅速恢复到旧的黑洞中。此提案后来通过提供用于解码预期信息的机制来使通用量子系统混凝土[73]。在第一个思想中，人们可以将信息在Quanth Ciced中可视化，以作为从输入到输出的信息传送的一种形式。上述内容是正确的，是本次评论的某些部分。最近有人争辩说，Hayden-Preskill启发的信息解码通用量子通道的解码实际上与受虫洞传送启发的电路相似（在某些限制中相同）[74 - 76]。
JHEP08（2021）156
近年来，有人提出量子信息理论和重力理论具有深厚的联系。量规/重力二元性在一个较高的维度中显示出强耦合量子场理论（QFTS）和弱耦合重力理论之间的等效性[1-3]，为我们提供了一种强大的工具。因此，量子信息理论考虑在量规/重力双重性和量子重力的研究中提供了各种有用的观点。一个例子是ryu-takayanagi（RT）公式[4-6]，它连接了双时空中的Codimension-2最小表面的面积和边界QFT的纠缠熵。RT公式已被推广到Rényi熵[7，8]，高阶重力理论[9-11]和具有量子校正的病例[12，13]。名为“复杂性”的量子信息中的其他数量，该信息根据将一个状态转换为另一种状态的量子电路的大小来测量两个状态的差异，在重力和黑洞物理学方面也得到了广泛的研究[14-19]。从一般的角度来看，复杂性是量子状态之间的一种“距离” [20]。除了复杂性外，状态之间距离之间还有其他几种不同的度量，这些度量被广泛用于量子信息[21，22]。例如，给定两个密度矩阵ρ和σ在同一希尔伯特空间中，两个距离家族在量子信息理论中广泛使用。第一个是基于实现的
在番茄中应用CRISPR/CAS9介导的基因编辑
crispr-/cas9介导的基因编辑已在包括番茄在内的许多食品作物中证明。番茄（Solanum lycopersicum）既是重要的粮食作物，又是一种模型植物物种，已广泛用于研究基因功能，尤其是与水果生物学有关的植物。这种双重性在目的中与随时可用的资源（突变种群，基因组序列，转化方法）相结合，使番茄成为基因编辑的理想候选者。我们实验室通常使用的CRISPR/CAS9系统已应用于各种番茄基因型和野生物种solanum pimpinellium。矢量系统基于金门克隆技术。盒，该基因既赋予对卡纳米霉素的抗性，Kanamycin是由CAMV 35S启动子驱动的人类密码子驱动的Cas9，并在控制拟南芥U6 Polymerase促进剂的控制下引导RNA（GRNA）是组装成T-Dna的casss cass9。通常，我们设计了每个基因靶标的两个GRNA的CRISPR/CAS9构建体。但是，我们已经成功地包括多达八个grnas，以同时针对多个基因和区域。将CRISPR-/CAS9设计的构建体引入番茄中是通过基于基于NPTII基因的存在的培养基的培养基的培养基感染的转化方法来实现的。本章详细介绍了CRISPR/CAS9构建体和基因型分析（基于PCR的扩增子测序和T7核酸内切酶）的方法。
量子纠缠：基本面和应用
*通讯作者：nk.swamy@isbmuniversity.edu.edu。本文对量子纠缠进行了全面的审查，涵盖了其基本面，实验演示和应用。本文始于量子力学的介绍和纠缠的定义，强调了其在现代物理学中的重要性。然后，它探讨了纠缠状态，贝尔国家和纠缠措施的基本面，重点是数学描述和实验演示。本文还讨论了量子纠缠在量子计算，量子通信和量子传感中的应用，从而突出了纠缠在启用量子技术中的作用。最后，本文研究了该领域的挑战和未来方向，包括可伸缩性问题，噪声，变形以及与经典系统的集成。总体而言，本文概述了量子纠缠及其在推进量子技术方面的意义。关键字：量子纠缠，量子力学，纠缠状态，钟状状态，量子计算，量子通信，量子传感，可伸缩性，噪声，谐波，谐波，集成。doi编号：10.48047/nq.2021.19.1.nq21041 NeuroueQuantology2021; 19（1）：309-315 I.简介A.量子力学量子力学的背景是物理学的基本理论，描述了最小尺度上粒子的行为。它是在20世纪初期开发的，目的是解释古典物理无法的现象，例如原子和亚原子颗粒的行为。量子力学的关键原理之一是波颗粒双重性，它指出像电子这样的粒子可以表现出波浪状和类似粒子的特性。这个概念是路易斯·布罗格利（Louis de Broglie）于1924年提出的，后来通过著名的双缝实验对实验证实。（Albert，2013）
价值导向的大数据战略：分析与案例研究
进化现象。因此，许多由数据驱动的新概念和商业模式应运而生。我们在本研究中的目的是研究大数据的价值方面。我们研究了 CAC40 公司的财务报表，以发现股票表现与公司数据参与深度之间的关系。我们的结果令人惊讶地具有双重性。有些公司拥有强大的数据能力，在股市上取得了成功。也有一些公司没有太多的数据深度，但也表现良好。此外，结果并没有显示表现不佳的公司与缺乏数据能力之间的联系。为了解读这个令人惊讶的结果，我们重新审视了现有的战略大数据文献，并发现了缺失的拼图。因此，我们提出了一个同时考虑供应链决策动态和数据能力的新战略模型。我们根据航空业的案例研究解释了这个模型。我们得出了管理意义来结束本文。 1. 简介 大数据一词始于 20 世纪末，如今它代表了广泛的应用范围和巨大的潜力，可以改善和创造新的商业机会（Chen 等人，2012 年）。它通常与实时数据收集数量的增加有关，这主要归功于社交媒体（Facebook、Twitter、Instagram 等）和物联网应用（RFID、NFC、智能支付等）的蓬勃发展。这些新的数据来源为未来的公司带来了巨大的潜力。然而，当我们看看实际使用大数据的公司数量时，目前这个数字相对有限。到目前为止，大数据还没有一个普遍接受的定义。根据 IBM 领导的一项研究，几个常用术语已被用于大数据家族：更大的信息范围，
主题：Onasemnogene Abeparvovec（Zolgensma）
第一种FDA批准的SMA治疗疗法是反义寡核苷酸的Nusinersen（Sprinraza）。它每4个月被用作鞘内输注。Zolgensma（Onasengene Abeparvovec-XIOI）是一种基于腺相关病毒载体的基因疗法，于2019年5月被批准用于治疗SMN1基因中具有双重性突变的SMA年龄小于2岁的儿科患者。它是通过诱导运动神经元和周围组织中SMN表达的单个一次性输注来给药。尚未评估重复给药的安全性和功效，也没有用于晚期SMA患者（例如，四肢完全麻痹，永久性呼吸机依赖性）。通过基因检测证实的1型SMA的个体（n = 15）证实的1型患者的1阶段开放标签研究（NCT02122952）评估了Zolgensma的安全性和功效。如果参与者年龄少于9个月，则包括参与者，有2份SMN2副本，并在6个月之前出现了症状（通过临床评估，运动技能延迟，头部控制效果不佳，头部控制效果不佳，肩部姿势和关节的过度运动）。那些需要侵入性呼吸机支撑或可以在不创侵入性呼吸机支持（BIPAP）上进行不到16个小时的人被排除在外。参与者根据Zogensma的剂量入学了两个人群。队列1（低剂量，n = 3）接受了6.7 x 10 13 vg/kg剂量，而队列2（高剂量，n = 12）接受了2.0 x 10 14 Vg/kg剂量。
双重RPE65变异相关视网膜营养不良症的基因检测
一种基因治疗（voretigene nenparvovec）针对双重RPE65变异性视网膜营养不良症患者的患者具有RCT证据。VoreTigene Neparvovec的Pivotal RCT（NCT00999609）是一项开放标签试验，对三岁或以上的患者患有双重性RPE65型号，VA较差，VA差于20/60，并且在任何合并中都有足够的Meridian，具有足够可行的无效的重新录像细胞[13，14]。那些符合这些标准的患者被随机2：1进行干预（n = 21）或对照（n = 10）。该试验是在儿童医院和大学医学中心进行的。患者在2012年至2013年之间被招募。干预治疗组接受了1.5E11 VG AAV2-HRPE65V2（Voretrigene Neparvovec）的顺序注射，每只眼睛相距不超过18天（目标，12天；标准偏差[SD]，6天）。在全身麻醉下，注射量的全视网膜下体积为0.3 mL。对照治疗组在基线评估后一年接受了Voretigene Neparvovec。患者接受了泼尼松1 mg/kg/d（最大，40 mg/d）的泼尼松，在第一只眼前注射前三天开始七天，直到注射第二只眼前三天，然后重复了类固醇方案。在第一年，随访发生在30、90、180天和一年。计划进行15年的扩展随访。比较了1年的功效结果。主要结果是平均双侧MLMT分数变化的差异。MLMT的毕业生被掩盖到治疗组。尚未验证VFQ。该试验的功率大于90％的功率，以检测MLMT分数中一个光水平的差异，其双面I型错误率为5％。次要结果在层次上排名：（1）两只眼睛在两只眼睛上平均的全场光灵敏度阈值（FST）测试的变化差异； （2）单眼（第一眼）MLMT评分变化的变化差异； （3）两只眼睛上平均VA变化的差异。还报道了使用视觉功能问卷（VFQ）和VF测试（Humphrey和Goldmann）的日常生活（ADL）（ADL）（ADL）与患者报告的视力相关的活动（Humphrey和Goldmann）。
免疫疗法和癌症：多摩学观点
免疫疗法（IT）代表了癌症治疗方面的显着成就[1]。肿瘤免疫疗法通过重新启动肿瘤免疫周期并恢复人体的天然抗肿瘤免疫反应来起作用[2]。目前，至少有四种主要的免疫疗法策略，其中包括免疫检查点抑制剂（ICIS），例如程序性细胞死亡蛋白1（PD-1）和细胞毒性T淋巴细胞抗原4（CTLA-4），嵌合抗原受体T-Cell受体T-Cell Therof actapy，Tumory pacocine and Tumory pacocines，thmory和Peripications and Peripatications和Peripaticationcation。尽管这些疗法已广泛成功，但增强了临床肿瘤结局[2]，但并非所有患者都从中受益[1]。因此，对于从免疫疗法中获得最多的筛查至关重要[2]。肿瘤异质性可能是由于遗传，表观遗传和转录修饰等多种因素而产生较低治疗疗效的原因。蛋白质表达变化；以及代谢谱的变化[3]。最近，人们非常关注翻译后修饰（PTMS），这些变化是对单个氨基酸的小变化，例如糖基化，乙酰化，乙酰化，磷酸化，棕榈酰化和泛素化或泛素化或去泛素化。已经发现这些PTM具有改变蛋白质与其他分子的功能，形状，平衡和相互作用的能力。此外，最近的研究表明，PD-1和程序性细胞死亡配体1（PD-L1）的表达水平可以受到表观遗传，转录和转录后系统的调节，从而影响肿瘤免疫[4，5]。在这种情况下，多词的方法结合了基因组学，转录组学，蛋白质组学，代谢组学，放射组学和免疫学，有助于揭示肿瘤中存在的各种层次，并探索蛋白质内的双重性，并探索蛋白质丰富的蛋白质，代表性地表现出跨性别的细胞表达，摩尔纳的形式和基因型的摩擦性，基因构图，基因构想，基因构图，基因范围，基因范围，莫尔纳（MRNA）的概述，莫尔纳（MRNA）的概述，莫尔娜癌症以及肿瘤 - 免疫间隔机制，鉴定出新的潜在生物标志物和免疫疗法靶标，并促进与免疫疗法相关的独特分子特征的鉴定
M.Tech（PT）电源电子学教学大纲2021.pdf
CO1: Develop mathematical model and analyse engineering problems CO2: Apply linear programming concepts to solve real life problems CO3 : Formulate and solve complex engineering problems using non programming techniques CO4 : Analyse and solve stochastic engineering problems Module 1: Vector spaces, subspaces, Linear dependence, Basis and Dimension, Linear transformations, Kernels and Images , Matrix representation of linear transformation, Change of basis, Eigen线性运算符模块的值和特征向量2线性编程问题的数学公式，单纯形方法，线性编程中的双重性，双单纯形方法。模块3非线性编程初步，不受约束的问题，搜索方法，斐波那契搜索，金段搜索，搜索，约束问题，拉格朗日方法，库恩 - 塔克条件4随机变量，分布和密度和密度功能，矩和矩和瞬间的功能，自动变量和状态分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，条件分布，构图，构成，构造，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了序列，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图，构成了构图过程。教科书和参考文献1。J.C. PANT：优化概论，Ja那教兄弟，新德里，2014年2。S.S. Rao：优化理论与应用，新时代，新德里，2012年3月3日肯尼斯·霍夫曼（Kenneth Hoffman）和雷·库兹（Ray Kunze），线性代数，第2版，皮尔逊，2015年2。Erwin Kreyszig，使用应用的入门功能分析，John Wiley＆Sons，2004。3。Irwin Miller和Marylees Miller，John E. Freund的数学统计，第6 Edn，Phi，2002年。4。约翰·B·托马斯（John B Thomas），《应用概率和随机过程简介》，约翰·威利（John Wiley），2000Roy D Yates，David J Goodman，“概率和随机过程”，第2版，Wiley India，2011年5。爸爸，概率，随机变量和随机过程，第三版，麦格劳山，2002 6。