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World File Search System演化
建模嵌入式原球磁盘的世俗演化
上下文。原月经磁盘由于角动量保护而在其母体分子云周围形成新生恒星。随着它们逐渐发展和消散，它们也形成行星。尽管许多建模效果都专门用于它们的形成，但它们的世俗进化问题，从所谓的0类嵌入阶段到II类阶段，据信被认为是隔离的II级阶段，但仍然很熟悉。目标。我们旨在探索嵌入式阶段与II类阶段之间的演变。我们着重于磁场演化以及磁盘与包膜之间的长期相互作用。方法。我们使用GPU加速IDEFIX进行3D，正常，非理想的磁性水力动力学（MHD）世俗核心崩溃模拟，该模拟涵盖了赛车前核心的系统进化，直到第一次降低了液压核心和脉冲定位后，直到100 kyr的100 kyr降低，同时又垂直地定位了垂直的垂直和垂直的效果。 au）正确解决磁盘内部动力学和非轴对称扰动。结果。磁盘的演化导致开普勒旋转中的幂律气体表面密度，该旋转延伸至几个10 au。在初始塌陷期间，磁盘被困在磁盘中的磁性弹力从磁盘形成下的100 mg降低到1 mg，到1 mg。在第一个静水压核形成后，系统分为三个阶段。结论。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。 初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。 一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。 虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。 这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。 在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。 这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。第一阶段，具有较小的（〜10 au），不稳定，强烈积聚（〜10-5m⊙yr -1）磁盘，在第一阶段中失去了磁性弹力，第二阶段，第二阶段，磁性磁盘通过平稳的磁盘呈圆形，并通过囊罩的速度呈粒料，并具有感知的动量，并具有感知的动量，并具有一定的感光性，并具有一定的感光性，并具有一定的固定磁盘。 Au磁盘在几个10-7 m⊙yr -1处积聚。初始各向同性包膜最终会进食大规模扩展的吸积流液，其吸积速与原恒星相似（〜10-6 m yr-1）。一些流媒体材料与磁盘的外边缘碰撞并产生吸积冲击，但材料的一小部分土地在磁盘表面上没有产生任何明显的不连续性。虽然初始磁盘尺寸和磁化是通过磁制动设定的，但自我实现最终会驱动吸积，因此磁盘最终以重力调节状态。这种从磁制动到自我重力的演变是由于磁盘沉降后气体和磁场之间的弱耦合所致。在I类阶段末端（B z〜1 mg）的弱磁场是磁盘中磁性频率稀释的结果，因为它从其初始相对较小的尺寸膨胀。这种膨胀不应将其解释为粘性膨胀，因为它是由具有较大特定角度动量的大规模彩流人的新吸收材料驱动的。
理解行为策略：《管理决策》的历史演化视角
摘要 目的——本文旨在追溯行为策略 (BS) 领域的历史发展，该领域将心理学应用于战略管理。主要目的是提供对这一研究流派的历史演变以及相关未来轨迹的背景理解。这项工作是“半个多世纪的管理决策”庆祝和非正式期刊部分的一部分。 设计/方法/方法——我们将管理决策 (MD) 中产生的 BS 文献视为管理思想演变的代表，MD 是管理领域最古老、运行时间最长的学术出版物。通过系统文献综述 (SLR) 流程，我们通过 MD 网站和 Scopus 收集了 97 篇 BS 文章样本，这些文章自 MD 成立 (1967 年) 至今 (2024 年)。在分析方面，我们采用了反身主题分析方法来综合主要的 BS 主题，然后从历史角度阅读文献发展的三个“时代”。期刊范围之外的选定国际文献被视为对这一历史分析的补充。发现 – 从历史上看，在 BS 领域，人们的兴趣从规则转移到合理管理战略决策过程，研究导致认知错误的原因，了解如何避免偏见以及为剧烈变化做好准备。本文还确定了未来研究可以研究的六个未来研究轨迹，即“积极启发法”、“情境嵌入的心理过程”、“非传统思维”、“认知进化触发因素”、“去偏见策略”和“应对新战略挑战的行为理论”。研究局限性/含义 – 本研究的局限性在于它只关注 MD 来研究 BS 的历史演变，从而忽略了其他期刊的重要贡献。因此，MD 的编辑偏好影响了结果。仍然需要对 BS 领域进行全面的 SLR，需要更广泛的期刊覆盖范围来减轻选择偏差并加强领域评估。原创性/价值 – 这篇文章是第一个提供 BS 领域历史演变观点的文章，补充了关于这一研究流的其他几篇评论。这填补了管理思想演进研究的空白。关键词 行为策略 管理史 策略 决策 偏见 理性 认知 论文类型 文献综述
解决量子标志结构的神经网络演化策略
馈送前向神经网络是相关多体量子系统的新型变异波函数。在这里，我们提出了一个适用于具有实值波函数的系统的特定神经网络ANSATZ。它的特征是编码具有离散输出的卷积神经网络中量子波函数的最重要的坚固符号结构。通过进化算法实现其训练。我们在两个Spin-1 /2 Heisenberg型号上测试了我们的变异ANSATZ和训练策略，一种在二维方形晶格上，一个在三维的Pyrochlore晶格上。在前者中，我们的安萨兹（Ansatz）以高精度收敛到有序相的分析符号结构。在后者中，这种符号结构是未知的，我们获得的变异能量比其他神经网络状态更好。我们的结果证明了离散神经网络解决量子多体问题的实用性。
1 辐解驱动的金纳米结构的演化
辐射分解驱动的金纳米结构演变——通过尺度桥接原位液相透射电子显微镜和 X 射线衍射进行模型验证 Birk Fritsch*、Tobias Zech、Mark Bruns、Andreas Körner、Saba Khadivianazar、Mingjian Wu、Neda Zargar Talebi、Sannakaisa Virtanen、Tobias Unruh、Michael PM Jank、Erdmann Spiecker、Andreas Hutzler* B. Fritsch、S. Khadivianazar、N. Zargar Talebi、Dr. MPM Jank，Andreas Hutzler 埃尔朗根-纽伦堡弗里德里希亚历山大大学 电气、电子和通信工程系 电子设备 (LEB) Cauerstraße 6, 91058 Erlangen，德国 电子邮件：birk.fritsch@fau.de B. Fritsch，博士M. Wu，E。Spiecker教授弗里德里希 - 艾克萨德·纳克斯蒂特·恩兰根 - 尼尔伯格材料科学与工程研究所微型和纳米结构研究所（IMN）和纳米分析和电子显微镜和电子显微镜（cenem）Cauerstraße3，cauerstraße3，91058 Erlangen，zech T ERLANGEN-Nürnberg物理学部凝结物理学与结构性物理学研究所（ICSP），微观和纳米结构研究所（IMN），纳米分析和电子显微镜（Cenem）3，91058 Erlangernany，caunany，staudtstraßeBrun，纳米分析和电子显微镜（CENEM） ，S。Virtanen Friedrich-Alexander-Universität教授Erlangen-Nürnberg材料科学与工程学系科学与腐蚀（LKO） Martensstraße 7, 91058 埃尔朗根，德国 A. Körner，博士A. Hutzler，Forschungszentrum Jülich GmbH，亥姆霍兹埃尔朗根-纽伦堡可再生能源研究所（IEK-11），Cauerstraße 1，91058 Erlangen，德国电子邮件：a.hutzler@fz-juelich.de 博士MPM Jank 弗劳恩霍夫集成系统与设备技术研究所 IISB Schottkystraße 10, 91058 Erlangen, 德国 关键词：动力学建模、辐解、金纳米粒子、粒子生长、氧化蚀刻、临界半径、液体细胞透射电子显微镜
通过物理量的演化估计量子计算机上的能级
计算汉密尔顿量的能谱是量子力学中的一个重要问题。量子计算机的最新发展使人们认识到它们是解决这一问题的有力工具。量子相位估计 (QPE) 算法是确定汉密尔顿量特征值的算法之一 [1, 2, 3, 4, 5, 6]。该算法最初由 Kitaev、Lloyd 和 Abrams [1, 2, 3] 提出。该算法基于寻找特征值 λ = e iφ 或幺正算子的相位 φ。当幺正算子是量子系统演化的算子时，相位 φ 与汉密尔顿量的特征值相关。关于这个问题的简短综述可以在 [7] 中找到。在 [8] 中，提出了一种基于稳健相位估计算法估计跃迁能量的方法。此外，还已知可以检查能级的混合经典量子算法。其中包括量子近似优化算法（它识别出基态能量并用于解决优化问题 [9, 10, 11, 12]），变分量子特征值求解器（它识别出获得跃迁能量 [13, 14, 15, 16]）。在 [17] 中，作者提出了一种有效的方法，用于根据演化算子期望值的时间依赖性来估计汉密尔顿函数的特征值。最初这个想法是在 [18] 中提出的。在 [19] 中，变分量子特征值求解器采用了量子比特有效的电路架构，并介绍了在量子计算机上研究量子多体系统基态特性的量子比特有效方案。在 [20] 中，描述了量子算法（量子 Lanczos，最小纠缠典型热态的量子类似物，最小纠缠典型热态的量子类似物），这些算法使得在量子计算机上检测基态、激发态和热态成为可能。在本文中，我们表明，研究物理量平均值的时间依赖性可以提取量子系统的跃迁能量。在物理量的算符与
酵母中的合成RNA介导的演化系统
肝细胞癌（HCC）是第六个最常见的原发性癌症，长期生存不足。PIK3CA功能突变的增益发生在人类HCC的子集中。Alpelisib是一种选择性PIK3CA抑制剂，已获得FDA批准治疗PIK3CA突变乳腺癌。在本手稿中，我们评估了单独或联合使用Alpelisib的治疗性效果，用于治疗HCC。我们通过流体动力注射C-MET/PIK3CA（H1047R）（C-MET/H1047R），C-MET/PIK3CA（E545K）（C-MET/E545K）和C-MET/SGPTEN GENE GENE组合测试了小鼠HCC中的Alpelisib。alpelisib减慢了C-MET/H1047R和C-MET/E545K HCC的生长，但在C-MET/SGPTEN HCC中无效。从机械上讲，Alpelisib在C-MET/H1047R和C-MET/E545K HCC进展中抑制P-ERK和P-AKT，但不影响与细胞增殖有关的MTOR途径或基因。在用PIK3CA（H1047R）转染的人类HCC细胞系中，Alpelisib与MTOR抑制剂MLN0128或CDK4/6抑制剂palbociclib抑制HCC细胞生长。在C-MET/H1047R小鼠中，Alpelisib/MLN0128或Alpelisib/palbociclib组合疗法导致肿瘤退化。我们的研究表明，Alpelisib可以通过抑制MAPK和AKT Cascades来治疗PIK3CA突变的HCC。此外，将Alpelisib与MTOR或CDK4/6抑制剂相结合，具有针对PIK3CA渗透的HCC的协同效率，为针对HCC的精确医学提供了新的机会。
Li -ion可充电电池中的气体演化
在日常新闻中经常看到吸烟，射击或设备级失败等事件。在这里强调，这种危害对于精心制作的细胞而言是最小的，但重要的是，由于引入了新的细胞化学，几何形状和制造工艺，因此这些新电池必须至少与当今行业一样安全。开发了各种方法来减轻这些不可预测的事件的风险，即概率和后果。例如，在具有刚性钢壳的圆柱形细胞中，套管的排气设计被整合为防止内部压力不受限制地积累，从而降低了细胞故障的风险。随着技术的强大性和日益普及，预计未来的可充电电池将变得更聪明，更安全，以便更好地利用可持续的能源。因此，Huang等人的观点。有充分的基础，因为感应是电池寿命和可持续性的关键。[1]
Bapoped Bifeo 3薄膜的结构演化和能带调制
bi 1 -x ba x feo 3（bbfo，x = 0，0.03，0.1）薄膜是通过脉冲激光沉积在srruo 3-固定srtio 3（001）底物上外上脚部生长的。随着BA含量的增加，BBFO薄膜显示出显着降低的泄漏电流，但抑制了铁电偏振。X射线衍射互惠空间映射和拉曼光谱表明在BBFO薄膜中，从菱形的类似隆隆巴德中的到四方样相的结构进化。光吸收和光电子光谱测量表明，BBFO薄膜中能量带结构的调节。BBFO薄膜带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。 已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。 受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。 这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。带有A位点BA受体掺杂，表现出光切的蓝移膜和工作函数的增加。已调制了BBFO薄膜的传导和价带的能量位置，而费米水平向下转移到了禁带的中心，但是受体掺杂的BFO薄膜仍显示N型传导。受体掺杂存在额外的氧气空位应该为传导行为做出贡献。这项研究提供了一种操纵功能特性的方法，并洞悉BFO薄膜中BA掺杂物理学的洞察力。
通过自监督学习捕捉时间节点演化：动态图学习的新视角
由于动态图会随着时间的推移而演变，因此在社会关系分析、推荐系统和医学等许多领域发挥着重要作用。捕捉动态图的演变模式是至关重要的。现有的研究大多集中于限制邻居快照之间的时间平滑度，而未能捕捉到有利于图动态嵌入的急剧变化。为了解决这个问题，我们假设动态图节点的演化可以分为时间移位嵌入和时间一致性嵌入。因此，我们提出了自监督时间感知动态图表示学习框架（STDGL），通过精心设计的辅助任务从节点局部和全局连接建模的角度以自监督的方式将时间移位嵌入与时间一致性嵌入分离，进一步增强可解释图表示的学习并提高各种下游任务的性能。在链接预测、边缘分类和节点分类任务上进行的大量实验表明，STDGL 成功学习了解开的时间偏移和一致性表示。此外，结果表明，我们的 STDGL 比最先进的方法有显著的改进，并且由于解开的节点表示而具有吸引人的可解释性和可迁移性。
通过非局域量子态演化实现高精度哈密顿量学习
随着在制造和控制由越来越多的量子比特组成的量子设备方面取得的巨大进步，我们现在进入了嘈杂中型量子技术的时代[1]。在控制不同平台上的量子自由度方面已经取得了相关进展[2-4]。然而，在某种程度上，控制这些系统动力学的真正汉密尔顿量往往（至少）部分未知。在这种情况下，最大的挑战是在物理直觉的指导下，推断出一个能够与实验数据相匹配的量子系统的真实汉密尔顿模型。通过查询设备（假设为一个黑匣子），可以测量几个可观测量的时间演变，以学习系统汉密尔顿量。这个过程被称为汉密尔顿学习，多年来一直是量子计算的基础。