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自发分裂D波面状态
D波超导体的d -Wave超导体的成对边缘在费米能量处具有Andreev绑定的状态。 由于这些状态在能量上是高度不利的，因此它们容易受到将它们转移到有限能量的影响。 我们研究了两种不同机制的自由能：超导顺序参数和表面铁磁性的自发相位梯度是由费米液体相互作用效应引起的。 我们发现，表面磁化在较低的温度下比相结晶状态的自发电流流出现。 但是，磁性在较低的温度下可以在较低的温度下能够有利，从而获得足够强的费米液体效应。 因此，可能是系统温度的功能，两种状态之间的第一阶转变是可能的，这表明在D波超导体中具有丰富的低温相图。D波超导体的d -Wave超导体的成对边缘在费米能量处具有Andreev绑定的状态。由于这些状态在能量上是高度不利的，因此它们容易受到将它们转移到有限能量的影响。我们研究了两种不同机制的自由能：超导顺序参数和表面铁磁性的自发相位梯度是由费米液体相互作用效应引起的。我们发现，表面磁化在较低的温度下比相结晶状态的自发电流流出现。但是，磁性在较低的温度下可以在较低的温度下能够有利，从而获得足够强的费米液体效应。因此，可能是系统温度的功能，两种状态之间的第一阶转变是可能的，这表明在D波超导体中具有丰富的低温相图。
欧洲政治经济与公共政策
本课程有两个前提。首先，欧洲政治经济学既是比较经济学又是国际政治经济学，即它借鉴了两者的见解，并将它们结合起来，这对 CPE 和 IPE 也有启发意义。它与 CPE 的亲和力超越了对不同成员国如何塑造和应对欧盟市场一体化的有价值的研究。欧洲一体化需要政体形成，即二阶政治体系的演变，以补充成员国的一阶政体。它与 IPE 的亲和力源于这样一个事实，即欧洲一体化是一个影响欧盟以外司法管辖区和机构的过程。此外，欧盟组织是国际体系的参与者，例如气候变化谈判和国际金融监管。
INFS 3003 人工智能
1. 阐明人工智能和知识系统的主要概念及其历史背景。 2. 有效地开发用于解决经典和复杂人工智能问题的基本和高级搜索算法。 3. 解释和开发用于特定游戏任务的经典和非经典游戏程序。 4. 构建合理有效的一阶推理程序，并使其适应解决各个领域的复杂推理问题。 5. 分析和评估关键人工智能技术，包括智能代理规划系统和决策树学习算法。 6. 集成人工智能搜索算法和逻辑推理机制来解决智能代理领域的复杂问题。
TDA1305T 立体声 1fs 数据输入上采样滤波器，带有...
TDA1305T CMOS 数模比特流转换器集成了上采样滤波器和噪声整形器，在正常速度模式下，可将 1f s 输入数据的过采样率提高到 96f s（f sys = 192f s）或 128f s（f sys = 256f s）。在双倍速度模式下，1f s 输入数据的过采样率提高到 48f s（f sys = 384f s）或 64f s（f sys = 256f s）。此过采样与 5 位 DAC 一起，通过简单的一阶模拟后置滤波即可实现波形平滑和带外降噪所需的滤波。
摘要 本文提出了一种基于开关电容的CMOS带隙基准源，采用温度补偿的方法，实现了较好的温度稳定性。
本文提出了一种基于开关电容的CMOS带隙基准源。利用开关电容，可以将两个一阶补偿基准电压组合起来，从而实现具有较低温度系数的新型基准电压。所提出的设计电路采用0.18μm CMOS工艺实现。在-40℃至120℃范围内，1.8V电源电压下基准输出电压的TC为14.5ppm/℃。所提出的基准电压为0.235V，开关电容操作引起的纹波电压为700μV。结果表明，本文描述的带隙基准源实现了比其他工作更好的TC，适用于
相对论粘性流体动力学
我们使用最普遍的因果和稳定的粘性能量动量张量（在时空导数中以一阶形式定义）研究了空间平坦的弗里德曼-勒梅特-罗伯逊-沃克宇宙学中粘性流体的非平衡动力学。在这个新框架中，具有平衡能量密度 ρ 的无压粘性流体可以演化为渐近未来解，其中哈勃参数在 ρ → 0 时趋近于常数，即使在没有宇宙常数（即 Λ = 0）的情况下也是如此。因此，虽然该模型中的粘性效应推动了宇宙的加速膨胀，但平衡能量密度本身却消失了，只留下加速度。这种行为是相对论流体动力学一阶理论中因果关系的结果，与爱因斯坦方程完全一致。
CAP5605/CAP4601：人工智能 2024 年秋季
我们首先概述人工智能现代发展的历史和哲学考量。然后，我们将学习一些形式逻辑和推理系统，特别是命题演算和一阶谓词逻辑的语法和语义。接下来，我们将深入研究搜索算法，直至启发式搜索和著名的 A* 算法，该算法在机器人和计算机游戏等许多领域都有应用。然后，我们将逻辑与搜索结合起来，研究专家推理系统背后的算法。最后，我们将学习 Prolog 编程语言，并使用它来实现一个简单的专家系统、各种搜索算法和一个简单的机器人运动规划系统。接下来，我们将研究 Prolog 以及其他自动推理系统的基础——解析定理证明。我们还将介绍使用自动推理的自动规划。
量子克尔学习 - 知识 UChicago
摘要 量子机器学习是一个快速发展的研究领域，它可以促进量子计算的重要应用，并对数据驱动科学产生重大影响。在我们的工作中，基于复杂性理论和物理学的各种论点，我们证明单个克尔模式在处理基于核的方法时可以提供一些“量子增强”。利用核属性、神经正切核理论、克尔非线性的一阶扰动理论和非扰动数值模拟，我们表明量子增强可以在收敛时间和泛化误差方面发生。此外，我们明确指出了如何考虑高维输入数据。最后，我们提出了一种基于电路 QED 的实验协议，我们称之为量子克尔学习。
工作文件 31465
我们提供了恒定弹性经济地理模型中名义和实际工资对生产力冲击暴露的充分统计数据。这些暴露指标总结了每个地点名义和实际工资对所有地点生产力冲击的一阶一般均衡弹性。它们可以使用常见的贸易数据以及贸易和移民弹性值轻松计算。它们在底层经济机制方面具有直观的解释。计算所有双边地点对的这些指标涉及单个矩阵求逆，因此即使在极高维状态空间中也能保持计算效率。这些充分的统计数据提供了与理论一致的地点对生产力冲击暴露的指标，可用于进一步的经济和统计分析。
西塞罗简单气候模型（cicero-scm v1.1.1）
图1：核心模型结构。浓度_EMISSIONS_HANDLER.PY模块使用大气CO 2的碳循环模型和其他组件的一阶衰减方程来计算排放中的浓度。然后使用（Etminan等人。2016）CO 2，CH 4和N 2 O的方案，以及其他气体的更新比例关系。简化的表达式直接从气溶胶，O 3和平流层水蒸气的排放中计算出强迫。75有效的辐射强迫将其传递给Upwerning_diffusion_model.py，在那里它用作海洋能量平衡模型的输入（Schlesinger，Jiang和Charlson 1992），以计算温度和海洋热含量。每个时间步骤都重复此过程，并且循环和信息传递由ciceroscm.py控制模块处理。