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World File Search System对称
模态majorana球体和结构化高斯光束的隐藏对称性
简介。- 一词“结构化光”是指具有非平凡且有趣的幅度，相位和/或极化分布的光场。大量工作已致力于生产结构化的光场，从而导致了新技术的发展和改进现有技术[1,2]。也许结构化光的最著名示例对应于携带轨道角动量的梁，广泛用于从量子光学到显微镜的应用中[3,4]。当前的工作着重于所谓的结构化高斯（SG）梁的结构梁的子类[5-8]。这些对近似波方程的解决方案具有自相似的特性，这意味着它们的强度曲线在传播到缩放因子时保持不变。sg梁包括众所周知的laguerre-gauss（lg）和雌雄同体 - 高斯（HG）梁[9]，它们一直是广泛研究的主题，用于许多应用中的模态分解，例如模式分类和分量额定定位[10-13]。lg和Hg梁属于更广泛的SG梁，称为广义的Hermite-Laguerre-Gauss（HLG）模式[14,15]，可以使用适当的圆柱形透镜（Attigmatic Translions）[16]来从HG或LG梁上获得。这些模式可以表示为模态Poincar´e球的表面上的点（MPS）[17-19]，如图1。这种表示形式导致了这样的见解：这些梁可以在一系列散光转换上获得几何阶段[7,20 - 23]。HLG模式的MPS表示揭示了其固有的组结构和转换属性。这种结构的概括是将模态结构和极化混合[24]。但是，没有为无限的
近似更高形式的对称性，拓扑缺陷和动态相变
摘要：基于流的架构最近被证明是用于在晶格上正规的有效字符串理论的数值模拟的有效工具，否则无法通过标准的Monte Carlo方法进行有效采样。在这项工作中，我们使用随机化流动，这是一种基于非平衡蒙特卡洛模拟的最先进的深度学习结构，以研究不同的有效弦模型。通过与Nambu-Goto模型的精确结果进行比较测试了这种方法的可靠性后，我们讨论了可观察到的结果，这些结果在分析方面具有挑战性，例如字符串的宽度和通量密度的形状。此外，我们对有效的弦乐理论进行了一项新的数值研究，其术语超出了Nambu-Got的作用，其中包括对它们对晶格量规理论的重要性的更广泛讨论。这些发现的组合可以定量描述不同晶格理论中限制机制的细节。这项工作中介绍的结果建立了基于流程的采样器对有效字符串理论的可靠性和可行性，并为更复杂模型的未来应用铺平了道路。
XLF/cernunnos损失通过改变神经祖细胞的对称增殖分裂
Amandine Bery, 1.2,8,9 Olivier Etienne, 1,2.9 Laura Mouton, 1.2 So Ane Mokrani, 1,2 Christine Granotier-Canaders, 1,2 Laurent R. Gauthier, 1.2 Justyne Feat-Vetel, 1.2 Thierry Kortulewski, 1.2 Elodie A. Chantal Desmaze, 1,2 Philippe Lestaveal, 4 Vilma Barroca, 1.2 Antony Laugeray, 5 Fawzi Boumezbeur, 3 Vincent Abramovski, 7 Ste´ Phane Mortaud, 5.6 Arnaud Menuet, 5.6 Denis Le Bihan, 3 Jean-Pierre de Villartay, 7 and Franc¸ Ois D. Paris CITE´, INSERM, CEA, stabilitis of stem and radiation cells/IRCM, 92265 FONTENAY-AUX-ROSES, France 2 Universite´ PARIS-SACLAY, INSERM, CEA, Stabilite Étique Stem and Radiation cells/IRCM, 92265 FONTENAY-AUS-ROSES, France 3 Neurospin, CEA, CEA, CEA, CEA CNRS, Universite´ PARIS-SACLAY, GIF-SUR-YVETTE, France 4 Institute of Radiation Protection and S ^输尿管核（IRSN），PSANTE/SERTEMED，92262 FONTENAY-AUX-ROSES，法国5 expersles和Mole dlars-umr7355 cnrs-3b的免疫学和神经偶像，3B，3B，3B，3B rue de la fe la fe´ roule of du o du o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o o。法国奥勒斯大学7大学，想象学院，实验室，“免疫系统中的基因组动态”，标记为ÉquipeTuipe -ligue，inserm umr 1163，75015 Paris，France 8 Presse 8 Presse de Strasbourg，Inci upr3212，strasbourg，france 9造成了撰稿人，撰写 * francois.boussin@cea.fr https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.112342
非对称自旋回波多回波平面成像（...
在血氧水平依赖性 (BOLD) 对比度的功能性磁共振成像 (fMRI) 中，梯度回忆回波 (GRE) 采集具有高灵敏度，但会遭受磁化引起的信号丢失，并且缺乏对微血管的特异性。相反，自旋回波 (SE) 采集以降低灵敏度为代价提供了更高的特异性。本研究引入了非对称自旋回波多回波平面成像 (ASEME-EPI)，该技术旨在结合 GRE 和 SE 的优点，用于高场临床前 fMRI。ASEME-EPI 采用自旋回波读数，然后是两个非对称自旋回波 (ASE) GRE 读数，提供初始 T2 加权 SE 图像和后续 T2 ∗ 加权 ASE 图像。在 9.4 T 临床前 MRI 系统上实施了该技术的可行性研究，并使用北方树鼩的视觉刺激进行了测试。将 ASEME-EPI 与传统 GRE 回波平面成像 (GRE-EPI) 和 SE 回波平面成像 (SE-EPI) 采集进行比较，结果表明，ASEME-EPI 实现了与 GRE-EPI 相当的 BOLD 对比噪声比 (CNR)，同时在激活图中提供了更高的特异性。ASEME-EPI 激活更多地局限于初级视觉皮层 (V1)，而 GRE-EPI 则显示激活超出了解剖边界。此外，ASEME-EPI 还展示了在 GRE-EPI 遭受信号丢失的严重场不均匀区域中恢复信号的能力。ASEME-EPI 的性能归因于其多回波特性，允许 SNR 优化的回波组合，从而有效地对数据进行去噪。初始 SE 的加入也有助于在易受敏感伪影影响的区域恢复信号。这项可行性研究证明了 ASEME-EPI 在高场临床前 fMRI 中的潜力，在解决高场强下 T2 ∗ 衰减的挑战的同时，在 GRE 敏感性和 SE 特异性之间提供了一种有希望的折衷方案。
量子信息理论中的不对称克隆
我的第一句话要感谢我的主管ClémentPellegrini和Ion Nechita，这给了我在他们的监督和建议下获得博士学位的机会。在这三年中，他们的友善和支持是本文成功的必不可少的。感谢您给我机会参加许多会议，讲习班和暑期学校。这些宝贵的经验极大地丰富了我的研究和学术网络，我深表感谢。我要感谢Guillaume Aubrun，Omar Fawzi和Michael Wolf，他们接受了审查此手稿并非常小心。我还要感谢Antonio Ancin，Fabrice Gamboa和Maria Jivulescu接受我的论文辩护陪审团的成员。我要对DeMathématiquesde Toulouse研究所的常任成员和概率团队表示深切的感谢，我有机会讨论数学和其他学科。我特别感谢Tristan Benoist和Reda Chhaibi，他们的建议和鼓励对我的进步至关重要。，我要感谢所有是图卢兹量子团队的一员，或者过去曾与我们一起参加论文，实习或只是访问。感谢Arnaud，Pierre，Khurshed，Jan-Luka，Linda，Satvik，Qing-Hua，Sang-Jun以及今年加入我们的所有新学生。感谢我们的第一个博士后安娜！当然要感谢Faedi，我与他一起度过了很多小时的黑板或饮料。当然，感谢您帮助我提高塔罗牌技能。。我要感谢我在Math-ématiquesde Toulouse学院的所有博士生和博士后，我很高兴见面，并且我在公园里度过了一个愉快的时光，在实验室里度过了一段美好的时光，或者在公园里的野餐或Bier-Garten的饮料。感谢您组织实验室中的所有学生活动，尤其是学生研讨会。There are so many of you, so to mention just a few, thank you to Nicolas , Sophia , Paola , Lucas , Perla , Alberto , Fanny , Michèle , Clément , Étienne , Viviana , Anthony , Virgile , Joachim , Corentin , Mahmoud , Alain , Fu-Hsuan , Javier , Axel , Louis , I would also like to thank all the PhD students and在过去三年中，在理论物理实验室中欢迎我在物理学家中欢迎我的博士后。感谢您的所有游泳池，餐厅和电影夜晚。。感谢最好的咖啡室和研讨会上的所有讨论。特别感谢Bhupen，
NSCLC中脑转移酶的机械建模提供了用于个性化预测结果的计算标记 I型糖尿病的自动胰岛素输送的安全加强学习 电池电动汽车长途移动性的模型：多人分析 使用脉冲测试提取电池的扩散阻力和动态 在利用对称性的量子能力上有效界限的层次结构 抗炎药候选者预防和治疗心血管疾病 植物中DNA g-/c Quadruplexes的OMICS研究 Grossberg代码：感知体验的通用神经网络签名 探索住宅部门的能源效率实施措施的成本效益 合并事件中肥料传播细菌侵袭肥料传播细菌的实验证据：抗生素磺胺甲烷的影响 航空航天科学与技术
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
破坏复制对称性和激活动力学
1.2. REM 的相图。获取 REM 相图的一个简单方法是使用微正则系综。对于给定的样本，即对于 2 N 能量 E ( C ) 的给定实现，让 N ( E ) 表示能量在区间 ( E, E + δE ) 内的配置数（我们选择 δE 小于 N ，但不小于 N 的指数级）。显然，样本中 N ( E ) 的平均值是 ⟨N ( E ) ⟩ = 2 NP ( E ) δE 。然后，由于能量是独立的，对于典型样本 N ( E ) ≃⟨N ( E ) ⟩，在 ⟨N ( E ) ⟩≫ 1 的能量范围内（即当 | E/N | < J √ log 2 时），有且有 N ( E ) = 0，在 ⟨N ( E ) ⟩≪ 1 的范围内。这立即告诉我们基态能量为 E GS /N = − J √ log 2，并且在 | E | /N < J √ log 2 范围内的熵由 S ( E ) = N log 2 − E 2 / ( NJ 2 ) 给出。在此范围之外，没有能级（对于典型样本），因此 S ( E ) = −∞ 。综上所述，
技术能力强度/不对称和供应链过程创新：中国制度环境的偶然作用
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利用图像处理中的多层对称技术进行脑肿瘤分类和诊断
准确及时地检测脑肿瘤区域对选择治疗类型、治疗成功率以及在治疗期间跟踪疾病进程具有非常重要的影响。现有的脑肿瘤诊断算法面临着在各种不同质量的脑图像上表现良好、结果对算法中引入的参数的低敏感性以及在形成早期可靠地诊断肿瘤等方面的问题。为此，数字图像处理方法以及机器学习有助于尽快诊断肿瘤以及治疗和手术类型。这些理解医学图像的综合技术是研究人员提高诊断准确性的重要工具。在本文中，我们打算执行与患有肿瘤的人脑 MRI 图像相关的分类方法，目的是检查含有星形细胞瘤的腺体。用于脑肿瘤分类的方法包括预处理步骤、窗口化和使用两种类型的 T1-w 和 Flair 脑 MRI 图像提取肿瘤的组织学和统计特征，以及降低提取特征的维度的方法以及如何训练它们进行分类。结果表明，通过使用对称性和多层聚类的组合技术，在提高准确率的同时，处理时间也减少了。关键词：脑肿瘤、MRI、分类、诊断、图像处理。提交日期：2023 年 10 月 14 日，修订日期：2023 年 11 月 16 日，接受日期：2023 年 11 月 28 日