由于材料的同质玻璃状结构,Ceramir CAD/CAM块具有自然的tran luctens,带有光反射,经过很短的抛光时间,高光泽表面与天然牙齿的表面相似。这具有永久的自然外观。可以使用由可流动复合材料制成的染色套件来完成更自然的个性特征,该材料适用于修复的内部,从而可以随着时间的推移提供出色的美学结果。
语言技术的发展(例如拼写检查器,自动转录和Ma-Chine翻译)通常被认为是语言振兴项目的目标(Kor-Nai,2013; Zhang等人。,2022)。但是,这些LTS的研究和发展历史上充满了社会和道德问题。 nlp重新搜索这些语言的搜索不足(Joshi et al。) ,2020年; Blasi等。 ,2022),以及对所谓的“低资源”和濒危语言的研究通常将它们视为一种同质语言,与高资源和政治上的占主导地位相同,除了数据可用性以外(DOMgruöz和Sitaram,2022年))。 更糟糕的是,濒危语言的LTS发展经常采用殖民主义品质但是,这些LTS的研究和发展历史上充满了社会和道德问题。nlp重新搜索这些语言的搜索不足(Joshi et al。,2020年; Blasi等。,2022),以及对所谓的“低资源”和濒危语言的研究通常将它们视为一种同质语言,与高资源和政治上的占主导地位相同,除了数据可用性以外(DOMgruöz和Sitaram,2022年))。更糟糕的是,濒危语言的LTS发展经常采用殖民主义品质
必须承认,LGBTIQ+ 人群并非同质群体。缩写中的每个群体都有独特的健康需求和经历,每个人都需要得到认可和尊重。此外,群体之间并不相互排斥,例如,有人可能是跨性别者,也有人是同性恋者。然而,所有群体都会受到共同的健康影响,尤其是考虑到耻辱和歧视的影响时,本策略后面将对此进行探讨。
“从广义上讲,这项研究表明,干扰 iPS 细胞的先天特性可以调节它们对细胞外信号的敏感性,并改变它们的细胞命运轨迹,”Gladstone 前高级研究员、这项研究的资深作者 Todd McDevitt 博士说。“这一原理可能会改变游戏规则,释放 iPS 细胞的潜力,产生更多同质的分化细胞群,用于治疗应用。”
“健身是一个真正的全球行业,已经变得非常同质。在厄瓜多尔参加旋转课的人与伦敦,吉隆坡和纽约的体育家相同。这意味着全球特许经营希望使整个健身体验一致,包括付款。在不同国家拥有相同的健身内容并不难,但是当您进入高受监管的领域(例如付款)时,您确实可以看到市场之间的差异。”
4.1.6 可追溯性和同质性。除选项 D 外,所有设计谱系均有同质且可追溯至制造商单个晶圆的有源器件批次。扫描石英晶体可追溯至石英棒和高压釜批次的加工细节;但是,多个批次的未镀层晶体、底座和盖子可以组合成单个密封晶体制造批次。仅对于设计谱系 E 和 R,无源元件、晶体和材料可追溯至其制造批次。制造批次和日期代码信息应通过 TCXO 序列号记录每个组件和制造这些 TCXO 所用的所有材料。Microchip 定义的生产批次是所有已组装和制造为单个组的振荡器。具有单个批次日期代码的最大可交付数量为 100 个单位。超过 100 个单位的订单数量将以多个批次日期代码交付,交付间隔为 4 周。如果适用,每个生产批次将配备同质材料,然后将其分配到多个批次日期代码构建中以满足可交付订单数量。订购时,除非采购订单另有说明,否则将在生产批次中的第一个构建批次上执行 C 组检查、批次资格和/或 DPA。
可以称它们为原子、夸克、粒子流或物质能量。这种同质论断,这种暗示,即从内心深处来说,一切都是相连的,无法简化为一个简单的基质,这与生态感性产生了共鸣,这对我来说也很重要。但与某些版本的深层生态学不同,我的一元论既不假定各部分的平滑和谐,也不假定由共同精神统一的多样性。德勒兹写道,这里的公式是“本体论上是一,形式上是多样的。“• 这是,正如
图形神经网络(GNNS)学会通过汇总邻居的信息来表示节点。随着GNNS的深度增加,它们的接受场成倍增长,导致高度记忆成本。文献中提出的几件作品旨在解决通过抽样或使用历史嵌入来解决这一缺点。这些方法主要集中在同质图上的单标签节点分类的基准上,其中相邻的节点通常共享相同的标签。但是,这些方法中的大多数都依赖于可能不会在不同的图形或任务上概括的静态启发式方法。我们认为,采样方法应具有自适应,并适应每个图的复杂结构特性。为此,我们引入了葡萄,这是一种自适应抽样方法,该方法学会识别一组对于训练GNN至关重要的节点。葡萄通过优化下游任务目标来训练第二个GNN,以预测节点采样概率。我们评估涉及同质图和异地图的各种淋巴分类基准的葡萄。我们证明了葡萄在准确性和可伸缩性中的有效性,尤其是在多标签异质图中。此外,葡萄的使用数量级比基于历史嵌入的强基线要少。与其他采样方法不同,葡萄的精度也很高,即使样本量较小,因此可以扩展到大量图。我们的实施在线公开可用。1。
同质 FRET 过程依赖于供体发射和受体吸收之间的光谱重叠。只有当 QD 彼此足够接近时,才会发生这种情况。这就是我们添加 APTES 将它们聚集成簇的原因。因此,从小波长到大波长的相关能量转移导致 QD 群体的发射带红移。从现象学上讲,这种红移类似于我们在胶体悬浮液中增加 QD 浓度时观察到的红移。在这种情况下,QD 不会聚集且不会相互耦合,因此它们无法实现同质 FRET。然而,鉴于它们的高浓度,内滤波效应 (IFE) 开始发挥作用。每个 QD 仍然发光,但会显著吸收其他 QD 的光。这是一种纯粹的集体自吸收现象,在整个 QD 群体的规模上,依赖于吸收和发射之间的光谱重叠 [3]。给定等式。 (S13),同源 FRET 可以正式描述为一种统计现象,涉及整个 QD 群体的吸收 A (λ) 和发射光谱 I 0 (λ) 之间的有效重叠,方式与 IFE 类似,只要 ∆ S ≳ δλ ,即 A (λ) ≈ I 0 (λ + ∆ S) 在重叠的光谱范围内(见图 S2)。出于这些原因,我们在此建议,首先,计算由于内滤波效应(IFE)引起的红移,其次,将结果推断到形式上类似的同源 FRET 情况。
摘要 量子游动是量子系统中经典随机游动的类似物。在某些类型的图上,量子游动的命中时间比经典随机游动短,这导致基于量子游动的算法具有量子优势。量子游动的一个重要特征是它们伴随着从一个位置到另一个位置的激发转移,并且命中目标位置的时刻以在该位置观察到激发的最大概率幅度为特征。因此,将此类问题视为量子优势展示的候选问题是有前景的,因为门误差会抹去作为时间函数的转移概率的峰值,但仍然保持可区分性。我们研究了量子噪声对典型量子游动问题(即量子比特链上的完美状态转移 (PST))的命中时间和保真度的影响。我们在量子处理器的典型噪声(同质和非同质泡利噪声、串扰噪声、热弛豫和失相噪声)存在的情况下模拟了单个激发在量子比特链上的动态。我们发现泡利噪声主要抹去了激发传输保真度的峰值,而量子比特之间的串扰主要影响命中时间。了解这些噪声模式使我们能够提出一种错误缓解程序,我们使用该程序来优化在噪声量子处理器模拟器上运行 PST 的结果。