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![arXiv:2111.05042v1 [nucl-ex] 2021 年 11 月 9 日](/simg/g:\will\search\icon\source\d\d40a0dd504343fa1cf48b1dcc93296ab388e8e5d.webp)
arXiv:2111.05042v1 [nucl-ex] 2021 年 11 月 9 日
通过产生的粒子之间的相互作用，碰撞相对论核重叠区域初始能量密度的空间不对称性转化为最终状态下粒子动量分布的不对称性。 由此产生的不对称性携带着有关碰撞过程中产生的 QCD 物质的传输特性的信息。 在对产生的粒子相对于反应平面的方位分布进行傅里叶分解时，不对称通常用 vn 系数来量化。 NA61/SHINE 有一种独特的方法可以通过弹丸观众探测器估算反应平面（详情见参考文献 [ 3 , 4 ]）。 流动系数的能量依赖性尤为重要。在 RHIC 的 SPS 和束流能量扫描程序的能量下，预计中速质子定向流的斜率 dv 1 / dy 会改变其符号 [ 5 , 6 , 7 ] 。图 2 显示了 13 A 和 30 A GeV/ c 的 Pb+Pb 碰撞中 π − 和 p 的定向流以及 dv 1 / dy（中心性依赖性）。质子和带负电的介子的 v 1 ( p T ) 的形状（图 2 左）不同。质子的 v 1 ( p T ) 在整个 p T 范围内为正。带负电的介子的定向流从负值开始
半导体供应链中的跨网络武器
国家在多个和相互联系的经济网络中的立场如何影响其权力？武器化的互动（WI）奖学金强调，位于全球经济网络中心的州可以使用新的胁迫来源。在本文中，我们研究了它们跨多个网络的位置如何相互交互以创造新的机会和漏洞。我们使用网络分析来映射半导体供应链，并表明它可以看作是四个相互关联的网络：（1）设计，（2）原材料，（3）制造设备和（4）组装芯片。然后，我们强调了各州的中心性如何在这些网络中变化，以及它如何塑造其各自的凝聚机会。特定地看美国时，我们强调了其在设计网络中的中心地位如何使其能够在组装芯片的贸易网络中进行武器化扼流圈。因此，在做论文中做出了三项贡献。首先，它强调了多个经济网络之间的相互作用如何为各州提供武器化相互依赖的新机会。第二，它有助于最近尝试使用网络分析来分析全球阶段的结构功率。最后，它演示了网络方法论如何帮助检测WI的潜力（AB）使用以及武器化的潜力如何随着时间的流逝而发展。
PDF - 工程经济学
随着通用航空企业数量的增多、飞行时间的延长以及通用航空事故引发的公共安全事件频发，通用航空飞行员不安全行为防控成为通用航空安全管理的重点。如何识别影响通用航空飞行员不安全行为的因素并明确因素间的演变机理是通用航空领域的热点问题。为准确识别影响通用航空飞行员不安全行为的关键因素并明确因素间的相互作用机制，利用2015—2019年全球200起通用航空事故中飞行员的不安全行为，利用关联规则方法对人为因素分析与分类系统（HFACS）模型的底层因素进行分析，并计算HFACS模型中影响因素的影响度、影响度、中心性和因果关系，基于综合决策试验与评估实验室（DEMATEL）和模糊理论确定各层风险转移路径。研究发现，个体准备状态不佳与技能错误、决策错误、习惯性违规行为存在较强的相关性，而物理环境不佳、体能/智力限制、技术环境不佳等11个因素构成飞行员失控原因群的因素
网上外卖的共享经济
研究目的：本研究旨在揭示在线食品配送（OFD）共享经济中客户体验的根本属性。设计/方法/方法：从 Google Play 商店收集 45,116 条评论后，进行了语义网络分析。使用 Python 编程语言和文本挖掘从在线评论中提取关键字，进行频率分析，并使用 Ucinet 6.0 进行迭代相关关系的收敛 (CONCOR) 分析。研究结果：关键字“食物”、“订单”、“司机”和“应用程序”的频率和中心性最高。客户体验属性分为四个集群：“交付程序”、“OFD 平台”、“支付流程”和“金钱价值”。理论贡献/原创性：本研究使用语义网络分析对客户体验进行了相关且新颖的评估，应该在学术研究中得到更广泛的应用。东南亚背景下的管理意义：鉴于东南亚在线食品配送的预期增长以及与印度尼西亚的共同文化价值观，本研究的结果可能对制定在线食品配送企业共享经济的可持续发展战略具有重要意义。研究的局限性和意义：本研究仅收集了来自 Google Play 商店的在线客户评论，并且由于该方法侧重于词频，因此缺乏对单词附加含义的理解。
光罩
在半导体器件制造过程中，EUV 光刻技术必不可少，而光化学 EUV 掩模计量技术必不可少。在 PSI，我们正在开发 RESCAN，这是一种基于相干衍射成像 (CDI) 的平台，可以满足当前和未来的掩模检查分辨率要求。在 CDI 中，用相干光照射样品获得的衍射图案由像素检测器记录，这些衍射图案用于通过迭代相位检索算法重建物体的复振幅图像。虽然在传统光学系统中，像差会影响最终图像的分辨率，但 CDI 方法本质上是无像差的。尽管如此，仍需要仔细预处理衍射信号以避免重建图像中出现伪影。特别是，由于我们的系统以 6° 的入射角在反射模式下工作并使用平面检测器，因此有必要校正由于非远心性而导致圆锥失真的记录衍射图案。本文讨论了衍射数据预处理对重建图像质量的影响，并通过在 RESCAN 显微镜中应用优化的数据预处理流程展示了缺陷灵敏度的提高。结果，我们在光掩模上实现了低至 20 nm 的缺陷灵敏度，并在大视场中实现了均匀的图像质量。
iCône在交货之前完全放在请访问：巴黎中央商务区的新地标交易
金融议程2024收入新闻稿：2025年2月13日，在市场上关闭Gecina，作为中心性和用途的专家，Gecina经营着创新且可持续的生活空间。一家房地产投资公司，Gecina拥有，管理和开发在巴黎地区中部地区核心的独特投资组合，拥有超过120万平方米的办公室和9,000多个住房单元，其中几乎四分之三位于巴黎市或Neuilly-Sur-Ser-Ser-Ser-Ser-Seine。这些投资组合的价值为2024年6月底的171亿欧元。gecina已牢固地确立了其创新和人类方法的关注，其核心是创造价值并以其目的交付的核心：“在我们可持续空间的核心上赋予共同的人类经验”。对于我们的100,000个客户，这个野心得到了我们以客户为中心的品牌YouFirst的支持。它也位于filitesensemble的核心，我们的计划阐明了我们对环境，对人们和城市生活质量的基于团结的承诺。Gecina是在巴黎Euronext上列出的法国房地产投资信托基金（SIIC），是SBF 120，CAC Next 20，CAC大型60和CAC 40 ESG指数的一部分。gecina也被领先的可持续性基准和排名（GRESB，Sustainalytics，MSCI，ISS-ESG和CDP）被公认为其行业中最优秀的公司之一。www.gecina.fr gecina联系人
湖泊建筑，用于简化数据科学管道
数据管理和预处理通常会消耗数据科学家所花费的大部分时间。数据架构和数据管道的配置显着影响这项工作的效率。一个新兴的“湖泊”建筑结合了数据湖和数据仓库的特征，消除了管理两层系统的需求。这允许在统一平台上存储和处理原始，结构化和半结构化数据，从而提供更高的性能和将计算与存储相关。在Trase中探索了这种体系结构的能力。Earth，这是商品供应链透明度领域的领先倡议，重点是推动森林砍伐的农产品。本文表明，湖泊架构可以简化复杂的数据管道，同时启用新功能。还表明，这种过渡可以向后兼容，依靠开放标准并降低成本。分析的增强功能包括来自异质来源的数据摄入，数据可发现性，元数据管理，数据共享和管道管理以及数据质量期望的整合。作为另一项案例研究，使用动物运输的卫生记录数据集将图形数据挖掘技术应用于巴西帕拉州的牛肉供应链。采用了用于得出和分析间接采购路径的各种方法，促进了最常见的旅行路线，贸易社区和节点中心性的识别和表征。
在准备运动过程中，Alpha和Beta带中皮质功率和连通性的调节
摘要：针对不同目标的计划指导的运动是基于常见的日常活动（例如，到达），涉及视觉，视觉运动和感觉运动大脑区域。alpha（8-13 Hz）和β（13–30 Hz）振荡在运动准备过程中进行调节，并与正确的运动功能有关。然而，在达到任务期间，大脑区域如何激活和相互作用以及如何在功能上与这些相互作用有关的脑部节奏如何受到探索。在这里，考虑到与任务相关的皮质区域网络，在EEG源水平上研究了Alpha和Beta脑活动以及到达制备过程中的连通性。在延迟的中心完成任务中，从20位健康参与者中记录了60个通道的EEG，并预测到皮层以提取每个半球8个皮层区域的活性（2个枕骨，2个壁板，2个壁板，3个Peri-Central中央，1个额叶）。然后，我们通过光谱Granger因果关系分析了与事件相关的光谱扰动和定向连接性，并使用图理论中心性指数（在程度，超出程度上）进行了汇总。的结果表明，α和β振荡在功能上与以不同方式触及的准备工作，前者介导了同侧感觉运动区域的抑制作用和对视觉区域的抑制作用，而后者则协调对相对侧的感觉运动和视觉运动区域的抑制。
代谢综合征的病因、病理生理学及预防和管理治疗策略
代谢综合征 (MetS) 是一组复杂的代谢异常，可显著增加罹患高血压、2 型糖尿病、心血管疾病和其他相关疾病等慢性疾病的风险。本综述旨在全面概述目前对 MetS 的理解、其病因和潜在发病机制以及治疗策略。MetS 的特征是中心性肥胖、高血压、胰岛素抵抗、高血糖、高甘油三酯血症和低高密度脂蛋白胆固醇水平。MetS 的患病率非常高，影响全球约 25% 的人口，尤其是在生活方式不活跃和高热量饮食的发达国家。MetS 的发展涉及遗传和后天因素，导致炎症状态，从而增加患心血管疾病的风险。在 MetS 中观察到的生化变化建立了 MetS、糖尿病和心血管和神经退行性疾病之间的病理联系。尽管 MetS 具有临床重要性，但关于 MetS 元素之间的确切成分和病理生理关联仍存在争议。然而，治疗措施（包括药物疗法、手术选择和实验方法）的进步为管理和逆转 MetS 提供了有希望的途径。进一步研究 MetS 至关重要，因为它对公共卫生具有重大影响，并且与其他临床疾病和严重健康后果有关，给医疗保健系统和社会带来沉重负担。
在基于目标的药物相似性网络中发现新的药物特性
尽管生物信息学、系统生物学和机器学习最近取得了进展，但准确预测药物特性仍然是一个悬而未决的问题。事实上，由于生物环境是一个复杂的系统，传统的基于化学结构知识的方法无法完全解释药物与生物靶标之间相互作用的性质。因此，在本文中，我们提出了一种无监督机器学习方法，该方法使用我们了解的有关药物-靶标相互作用的信息来推断药物特性。为此，我们根据药物-靶标相互作用定义药物相似性，并根据药物-药物相似性关系构建加权药物-药物相似性网络。使用能量模型网络布局，我们生成与特定、主要药物特性相关的药物社区。然而，这些社区中 13.59% 的药物似乎与主要药理特性不匹配。因此，我们将它们视为药物重新利用的提示。测试所有这些重新利用提示所需的资源相当可观。因此，我们引入了一种基于中介性/度节点中心性的优先级机制。通过使用介数/度作为药物再利用潜力的指标，我们确定药物甲丙氨酯可能是一种抗真菌药物。最后，我们使用基于分子对接的稳健测试程序进一步确认甲丙氨酯的再利用能力。