在半填充的最低兰道水平上,Halperin-Lee-Lee读的复合材料式费米斯是一个引人入胜的金属相,它是从电子的角度出发的强烈相关的“非Fermi液体”。值得注意的是,实验发现,随着量子井的宽度增加,该状态将过渡到分数量子霍尔状态,自从三十多年前发现以来,其起源一直是一个重要的难题。我们使用系统的变分框架进行详细而准确的定量计算,以配合复合费米子的配对,这些框架紧密模仿了Bardeen-Cooper-Schrieffer超导性的理论。我们的计算表明(i)随着量子 - 孔宽度的增加,占据量子的最低对称子带的单个成分复合材料费米式海洋井口将不稳定置于单一组件p-波配对的复合材料材料状态; (ii)量子孔宽度 - 电子密度平面中的理论相图与实验非常吻合; (iii)量子井的电荷分布中有足够数量的不对称性破坏了分数量子霍尔的效应,如实验性观察到的; (iv)两个组件331状态在能量上比单个组件配对状态的好处。在四分之一填充的最低兰道水平的宽量子井中已经看到了分数量子厅效应的证据;在这里,我们的计算表明复合费米子的F波配对状态。提到了各种实验意义。我们进一步研究了等于一个的填充因子的最低兰道水平的玻色子,并表明复合费米子的p波配对不稳定性,它们是携带单个通量量子的玻色子,对于短范围以及库仑的相互作用,都与精确的直径研究一致。通过实验的复合 - 弗里米亚 - schrieffer方法的一般一致性为偶数量指填充因子的分数量子霍尔效应的机制提供了支持的概念。
塔尼亚P马尔可维奇1,约瑟夫·普罗埃特2,约翰·B·迪克森3,乔治亚·里加斯4,加里·迪德5,杰夫弗里·M·哈姆多夫6,埃里卡·巴塞尔7,纳塔莉·基伊西安7
F.I.S.D.为学生提供在初中校园选修某些高中学分课程的机会。这些不是高级课程,而是真正的高中学分课程。高中学分课程应非常谨慎地选择,学生应充分了解该课程的工作量会增加,并且与常规学术课程不同。高中学分课程包括数学、世界语言、社会研究和选修课。请参阅本手册中的相应部分。如果学期成绩为“F”,则需要家长/老师联系以确定学生下一学期的安排。如果学生没有以 70 或更高的成绩通过两个学期的课程,他们可能有资格获得平均学期成绩。要获得平均成绩,必须满足以下条件:1.第一学期没有最低成绩要求 2.第二学期成绩不能低于 60 分。
T.R.马尔萨斯的《人口原理》第一版于 1798 年出版,是最早系统研究人口与资源关系的著作之一。意大利的 Boterro、英国的 Robert Wallace 和美国的 Benjamin Franklin 都曾发表过关于这一问题的早期讨论。然而,马尔萨斯的《人口原理》首次强调了这样一个事实:一般来说,强有力的制约因素会持续发挥作用,防止人类人口增长超过其可利用的食物供应量。在 1803 年出版的后续版本中,他通过精心收集来自不同历史时期的许多社会的人口统计和社会学数据来支持这一论断。马尔萨斯《人口原理》的出版恰逢启蒙运动乐观主义之后的幻灭浪潮。启蒙运动哲学家们预言的乌托邦社会与罗伯斯庇尔统治下的法国的恐怖统治和英国工业工人的苦难相比较,这种差异需要解释。法国大革命前的乐观情绪和几年后的失望情绪与我们这个世纪的乐观预期非常相似,在第二次世界大战后的时期,人们认为将技术转移到世界欠发达地区将消除贫困,而当贫困持续存在时,人们又感到失望。科学技术在二十世纪下半叶发展迅速,但它们带来的好处也同样迅速地被全球人口所消耗,而如今,全球人口正以每十四年十亿的速度增长。由于马尔萨斯时代的乐观与失望与我们当今的乐观与失望非常相似,通过重读马尔萨斯与他同时代人之间的辩论,我们可以对当前的处境有更多的了解。
地热能作为可持续和清洁能源取决于储层温度的准确估计。理解含水层温度对于优化低率地地热系统开发至关重要。预测算法的进步可以提高地热效率,而间接温度测量的常规方法和地球化学分析中的假设会导致不确定性。作为一种措施,本研究对六种机器学习算法进行了全面评估,包括极端梯度提升(XGBoost),决策树,广义回归神经网络,极端的随机树,径向基础功能和弹性网。我们采用了基本绩效指标,包括确定系数(R 2)得分,均方根误差(RMSE),平均绝对误差(MAE),平均绝对百分比误差(MAPE)和差异(VAF)来阐明其预测精度和较低的Friulian Plain(Northerian Plain(Northerian Plain)(Northerev)(easterth)的预测准确性和普遍性作用。在经过审查的Al Gorithm中,XGBoost成为一个预测的示例,在测试数据集中取得了0.9930的显着r 2分数,始终为0.788,MAE为0.587,MAE为0.587,MAPE,MAPE为1.909,MAPE为1.909,高VAF为99.30,其出色的精确度和强大的精确度和强大的精确度。值得注意的是,其他四个模型的性能比XGBoost稍弱,而弹性网显示中等的预测能力,这说明了数据库的复杂性。进行了灵敏度分析,以确定影响温度预测的主要因素。与其他算法相比,Wilcoxon签名的秩检验证实了XGBoost在估计地热温度方面的出色性能,统计证据支持其精度和可靠性。用于不确定性分析的蒙特卡洛模拟强调了模型选择,准确性和不确定性管理在较低弗里利亚平原的地热项目计划中的重要性。在考虑的参数中,碳酸氢盐在0.51时的最高显着性,这对于准确的温度预测至关重要,因为它的缓冲能力直接影响水的热特性。镁和电导率每种都有0.11的贡献,也起着重要作用,因为它们对水的保留和分布能力的影响。水深为0.08,对预测模型中的温度曲线也有很大的影响。总而言之,在下部弗里利亚平原中,碳酸盐储层中XGBoost对含水层温度的准确预测强调了其优化地热资源的价值,并突出了对温度的最重要影响。
进行了一项研究,以评估各种农林业系统对2022年Telangana以前Warangal区土壤物理化学和化学参数的影响。从0-20厘米和20-40厘米深度收集土壤样品的不同农产品陆地使用系统(Eucalyptus,Malabar Neem,Sandal Wood,Red Sanders,Red Sanders,Subabul,Subabul,Mango + Teak + Teak + Teak(Border Plantation),Malabar Neem + Malabar neem + Sandalwood,红砂光厂 + Sandalwood + Sindalwood Plantations和Barrennestations和Barren landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations和Barren Landations)。对数据的统计分析表明,在表面土壤深度(0-20 cm)中,土壤有机碳和可用养分明显高于较低深度(20-40 cm)中的土壤,而不论农业饲养系统如何。与在两个深度的贫瘠土地相比,在所有农林业系统下,有机碳和可用养分的含量明显更高。那里
January 2025 ACADEMIC APPOINTMENTS 2025 Associate Professor of International Relations, Johns Hopkins School of Advanced International Studies 2017 – 2024 Assistant Professor of International Relations, Johns Hopkins School of Advanced International Studies 2021 – Faculty Affiliate at SNF Agora Institute, Johns Hopkins University 2021 – 2022 Research Associate at Center for Strategic Studies, Victoria University of Wellington, New Zealand 2021 Senior Fellow at the Weizenbaum网络社会研究所,柏林2017年至2019年赫尔蒂治理学院,柏林2015 - 2017年柏林赫尔蒂治理学院的讲师。2013 - 2015年赫尔蒂治理学院博士后研究员,牛津大学全球经济治理计划,2014年 - 2015年 - 2015年,新西兰维多利亚大学惠灵顿大学维多利亚大学 - 2013年惠灵顿大学 - 2013年韦德汉姆学院和圣希尔达大学教育的国际关系的访问研究所 - 2013年新西兰大学 - 2013年国际关系 - 2013年ph. 2007 - 2008年艺术硕士(政治研究)一流的荣誉学士学位,大学
1Genética系,格拉纳尔,西班牙,里诺,里诺大学,里诺,里诺,里诺大学,里诺大学,里诺,里诺,里诺,里诺,里诺,里诺,北V89557- 0314,美国美国,西班牙西班牙生态部4号葡萄牙,14853年,美国14853,美国 。1Genética系,格拉纳尔,西班牙,里诺,里诺大学,里诺,里诺,里诺大学,里诺大学,里诺,里诺,里诺,里诺,里诺,里诺,北V89557- 0314,美国美国,西班牙西班牙生态部4号葡萄牙,14853年,美国14853,美国。