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World File Search System滴铸
在高温下掉落的液滴的表面张力
表面张力是材料的重要嗜热特性。它在激光材料加工过程中有助于许多效果，例如激光束悬挂期间的润湿，在深度穿透焊接过程中激光束焊接过程中的Marangoni流动或蒸气毛细管稳定性。由于这些过程需要高温，因此在金属熔化温度以上的温度下也知道材料特性。尽管理论模型可以预测依赖温度的表面张力效应的几个方面，但预测可能显示出高的不确定性。因此，通常使用理论或实验数据中的近似值或线性外推来估计表面张力[1]。缺乏表面张力数据的主要原因是与暴露于高温的测量设备有关的困难。温度测量和表面张力测量方法对于液体金属来说都是挑战性的。
新西兰数据表-Ganfort®-眼滴
•过敏反应：在服用β受体阻滞剂，具有特应特应史的患者或对多种过敏原的严重过敏反应史上可能对反复的意外，诊断或治疗性挑战更具反应性。此类患者可能对用于治疗过敏反应的常规肾上腺素剂量无反应。•心脏疾病：尽管很少有心脏反应，包括由于心脏衰竭而死亡。应在治疗严重或不稳定和不受控制的心血管疾病（例如冠心病，prinzmetal的心绞痛和心脏衰竭）和低血压。在开始Ganfort®0.3/5治疗之前，应对心脏衰竭进行充分控制。患有严重心脏病病史的患者应注意心脏衰竭迹象并检查其脉搏率。
组合合同的（in）近似性 - 滴
我们研究了两个最近的组合合同设计模型，该模型突出了合同设计中可能出现的不同复杂性的不同来源，在此校长将代价高昂的项目执行给他人。在这两种设置中，本金都无法观察代理人的选择，只有项目的结果（成功或失败），并使用合同来激励代理商，该合同是在项目成功时指定向代理商指定付款的付款计划。我们提出了解决开放问题并提高我们对两种设置计算复杂性的理解的结果。在多代理设置中，该项目被委派给了一个代理团队，每个代理商都选择是否付出努力。成功概率函数映射了施加努力为项目成功概率的任何子集。对于supporular成功概率函数的家族，Dütting等人。[2023]建立了与最佳合同的多时间常数因子近似，并且是否打开该问题是否允许PTA。我们通过表明没有多个算法可以保证比0更好的情况下回答这个问题。7-最佳合同。对于XOS函数，它们给出了带有值和需求查询的多时间常数近似值。我们仅使用值查询，就无法获得任何常数近似。在多进取设置中，该项目被委派给单个代理，后者可以采取一组措施的任何子集。在这里，成功概率函数将任何子集映射到了项目成功的概率。Dütting等。[2021a]显示了一种用于计算总替代替代概率函数的最佳合同的多时间算法，并表明该问题对于下函数函数是NP-HARD。我们通过表明该问题不承认任何恒定因子近似来进一步增强这种硬度结果。此外，对于更广泛的XOS函数，我们建立了获得任何ε> 0的n -1/2+ε-approximation的硬度。< / div>
N 型互补半导体聚合物混合物
NDI-C5 12.6/1.4 428 71 / 54 520 518 2.08 − 5.86 − 3.77 NDI-C6 18.0/1.3 425 55 520 518 2.08 − 5.86 − 3.78 NDI-C7 28.6/2.0 425 48 521 520 2.08 − 5.86 − 3.78 P(NDI2OD-T2) 157.5/2.0 i 448 312 701 705 1.55 − 6.22 − 4.69 a) 四氢呋喃 (THF) 作为洗脱液，40 °C。 b) 分解温度。 c) 熔化温度。 d) 氯仿溶液 e) 滴铸薄膜在玻璃基板上，在 50°C 下退火。f) 根据起始吸收 𝐸 𝑔 计算
评估SARS-COV-2中和抗体滴度的康复和接种母亲的母乳中和抗体滴度
摘要母乳中含有可以保护母乳喂养婴儿免受感染的抗体。在这项工作中，我们检查了母乳中的抗体是否可以中和来自疫苗接种的女性的84个母乳样本中的SARS-COV-2（Comirnaty，mRNA-1273或Chadox1），并感染了SARS-COV-2，或者均受到侵蚀和疫苗接种。使用携带wuhan-hu-1，delta或ba.1 Omicron Spike蛋白的拟型囊泡口腔炎病毒测试了这些血清的中和能力。我们发现自然感染导致更高的中和滴度，中和与母乳中的免疫球蛋白A水平正相关。此外，在基于mRNA的疫苗和腺病毒载体的Chadox1 Covid-19疫苗之间观察到产生中和抗体的能力的显着差异。过度，我们的结果表明，来自自然感染的妇女或以mRNA基疫苗接种的妇女的母乳中包含SARS-COV-2中和抗体，可以为母乳喂养的婴儿提供免受感染的保护。
使用液滴数字聚合酶链反应
重组腺相关病毒（RAAV）是通常用于基因治疗的病毒载体。残留的宿主细胞DNA是一种与感染和致癌性风险有关的杂质。因此，需要对其进行监控以进行质量控制。我们旨在开发针对18S核糖体RNA（RRNA）基因的液滴数字聚合酶链反应（DDPCR）方法，以定量残留宿主细胞DNA。使用两组共享C-末端的启动对确定18S rRNA基因的拷贝数。对于将18S rRNA基因的拷贝数转化为基因组DNA的质量浓度，HEK293基因组DNA中18S rRNA基因的准确拷贝数通过与三个参考基因的拷贝数（EIF5B，DCK和HBB的拷贝数进行比较）确定。结果表明，回收了88.6–97.9.9％的HEK293基因组DNA，被回收到RAAV制剂中。将基于DDPCR的分析应用于RAAV制剂，以定量残留的宿主细胞DNA作为杂质。我们的发现表明该测定可用于RAAV产品中残留宿主细胞DNA的定量和尺寸分布。
双曲线通过图切割的多边形聚集 - 滴
我们提供了一种新方法，用于在给定的地理数据集中检测多边形组并为每个组计算代表性多边形。此任务与MAP概括相关，其目的是从给定的地图中得出较少详细的地图。按照经典的方法，我们通过将输入多边形与一组三角形合并，从一个约束的Delaunay三角剖分中选择输入多边形，来定义输出多边形。我们方法的创新是通过解决双晶格优化问题来计算三角形的选择。一方面，我们旨在最大程度地减少输出多边形的总面积，但另一方面，我们的目的是最大程度地减少其总周长。我们将这两个目标结合在一起，并研究自然出现的两个计算问题。在第一个问题中，平衡两个目标的参数是固定的，目的是计算单个最佳解决方案。在第二个问题中，目的是为参数的每个可能值计算包含最佳解决方案的集合。我们基于计算适当定义的图表的最小切割而提出了这些问题的有效算法。此外，我们展示了如何使用几乎没有解决方案近似第二个问题的结果集。在实验评估中，我们最终表明该方法能够从与参考解决方案相似的足迹中得出结算区域。
带有预测的战略防止调度 - 滴
在发起算法机理设计领域的开创性论文中，Nisan and Ronen [27]研究了设计策略性防止机制以在无关机器上安排工作的问题，旨在最小化Makepan。他们提供了一种策略性的机制，可以实现n个应用，并大胆地猜想这是任何确定性的策略性计划调度机制都可以实现的最佳近似值。经过二十多年的努力，N仍然是Christodoulou等人最著名的近似和最近的工作。[11]能够证明所有确定性策略性机制的近似结合。但是，这种强烈的负面结果在很大程度上取决于以下事实：这些机制的性能是使用最坏情况分析评估的。要克服这种过于悲观的，通常是不信息的，最差的界限，最近的工作集中在“学习增强的框架”上，其目标是利用机器学习的预测来获得改善的近似值，同时近距离固定时，即使在近距离近似近似情况下，这些预测也是如此，即在这项工作中，我们使用学习扬声器的框架研究了Nisan和Ronen [27]的经典战略调度问题，并提供了一种确定性的多项式策略性防止机制，该机制是6一致和2 N-brobust。因此，我们实现了“两全其美的最佳”：O（1）的一致性和O（n）鲁棒性，渐近地与最著名的近似值匹配。然后，我们扩展此结果，以提供更一般的最差近似值保证，作为预测误差的函数。最后，我们通过表明任何1一致的确定性策略防抗机制具有无限稳定性来补充积极的结果。
ZX -DIAGRAM的相互作用的几何形状 - 滴
量子计算是一种计算模型，其中数据存储在受量子物理定律控制的粒子状态下。该理论已经足够确定，可以设计其应用程序从公共和私人参与者那里收集利益的量子算法[29，31，17]。量子对象的基本属性之一是具有双重解释。在第一个中，量子对象被理解为粒子：空间中的确定，局部点，与其他粒子不同。光可以被视为一组光子。在另一种解释中，该对象被理解为波浪：它在空间中“扩散”，可能具有干扰。这是将光解释为电磁波的解释。计算的标准模型使用量子位（Qubits）来存储信息和量子电路[30]，以描述带有量子门的量子操作，这是布尔门的量子版本。尽管用于量子计算的普遍模型，但仅以直观的方式给出了量子电路的操作语义。量子电路被理解为某种顺序的低级装配语言，其中量子门是不透明的黑盒。特别是，量子电路本身并不具有任何形式的操作语义，从而引起抽象的推理，方程理论或有充分的重写系统。从表示的角度来看，量子电路是线性操作员的张量和应用的字面描述。这些可以用历史矩阵解释[30]或更近期的总计语义[1，6]来描述这些 - 这可以是
idris 2：实践中的定量类型理论 - 滴
依赖类型允许我们精确地表达函数打算做的事情。定量类型理论（QTT）的最新工作以线性性扩展了相关类型系统，也可以精确表达何时运行函数。这是很有希望的，因为它建议对资源使用协议进行设计和推理的能力，例如我们在分布式和并发编程中可能会发现的，其中通信渠道的状态在整个程序执行过程中会发生变化。到目前为止，还没有使用这些想法来实验的完整编程语言。idris 2是依赖类型的语言IDRI的新版本，具有基于QTT的新核心语言，支持线性和依赖类型。在本文中，我们介绍了IDRIS 2，并描述了QTT如何影响其设计。我们在实践中举例说明了QTT的好处，包括：在运行时，类型级别删除哪些数据；并且，在类型系统中进行资源跟踪，从而导致类型和会话类型的类型安全程序编程。