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1个样本 - 静脉 - 生物群
海狸是纽约州的官方哺乳动物。这种动物具有许多独特的结构，可为生长和生存提供各种功能。海狸的眼睛最适合短距离，但它们包含第二组由薄透明（透明）膜制成的眼睑。额外的盖子被拉到眼球上，使海狸在水下看到。海狸的厚，油性外套/皮草使动物保持温暖，并帮助它漂浮在水中。他们的四个前牙（门牙）是自我交接的。这些大牙齿不断生长。如果牙齿变得太长，海狸的嘴将无法闭合，磨牙将无法相遇，从而导致饥饿。在木质材料上的gnawaws牙齿戴着牙齿，并保持其长度，使海狸能够生存并获得食物。海狸还拥有超大的肺部，可帮助他们在水下停留长达15分钟。
连续变量量子密钥分发的可组合安全性：有线和无线网络中的信任级别和实际密钥率
连续变量 (CV) 量子密钥分发 (QKD) 为安全量子通信提供了强大的环境，这要归功于使用室温现成的光学设备并且有可能达到比标准离散变量对应物高得多的速率。在本文中，我们提供了一个通用框架，用于研究在各方经历的损失和噪声的不同信任级别下，使用高斯调制相干态协议的 CV-QKD 的可组合有限尺寸安全性。我们的论文考虑了有线（即基于光纤）和无线（即自由空间）量子通信。在后一种情况下，我们表明在具有固定和移动设备的安全量子网络中，短距离光学无线 (LiFi) 可以实现高密钥速率。最后，我们将研究扩展到微波无线 (WiFi)，讨论 CV-QKD 在极短距离应用中的安全性和可行性。
量子多体的物理几何方法...
在本文中，我们讨论了以下主题：第2节：Hunziker-Van Winter-Zhislin（HVZ）定理（热身）。第3节：本征functions的指数下降。第4节：约束状态的数量。短距离系统和负离子。第5节：非常负离子的不存在。在教派中。2-4，我们提供了已知结果的简化证明，而宗教的结果。5是新的。请注意，Ruskai [r]较早，独立地获得了相似但稍弱的结果（即负离子的基态能量从下方界定为1）。所有必要的定义均在各宗派中给出。1，其中一些技术结果被纳入附录。对相关结果和扩展的讨论在本文末尾的标题“备注”下进行。最后，我们承认，据估计，无论价格如何，我们总是赞成捷径。可能会改进我们使用的许多估计值以给出身体上有趣的结果。该论文的公告出现在[S3]中。
有效场论
我们并不了解所有能量无限高（或距离无限小）内的物理学。因此，我们所有的理论都是有效的低能（或大距离）理论（万物理论除外，如果这样的东西存在的话）。在高能量尺度 M（和短距离尺度 1 / M ）下，有效理论不成立。我们想要描述光粒子（质量 mi ≪ M ）及其在低能量下的相互作用，即特征动量 pi ≪ M（或等效地，在大距离 ≫ 1 / M ）。为此，我们构造了一个包含光场的有效拉格朗日量。小距离 ≲ 1 / M 下的物理学会产生这些场的局部相互作用。拉格朗日量包含所有可能的算子（我们的理论的对称性允许）。维度 n + 4 的算子的系数与 1 / M n 成比例。如果 M 远大于我们感兴趣的能量，我们只能保留可重整化项（维度 4），也许还要进行一两次幂校正。有关有效场论的更多信息，请参阅教科书 [ 1 ]。
排斥卡西米尔力和范德华力
材料表面之间电磁场的约束会导致后者之间产生力，这是由于前者的量子涨落造成的，这种力有许多有趣的特点。首先，这种力代表了真空量子性质的宏观表现，可以用当前的实验技术测量。其次，对自然界中的几种现象进行仔细研究后，有强有力的证据表明，粘附、摩擦、润湿和粘滞从根本上说是这些量子涨落的结果。第三，随着设备不断向纳米级小型化，设计物体间真空涨落的能力可能为改进设备架构、组装方法或功能铺平道路。在本文中，我们将简要讨论最近对长距离和短距离排斥力的测量、未来实验的测量方案，以及利用修改真空涨落约束产生的这些力的能力的技术机会。
钛酸钡纳米晶体中应变条纹网络的行为越过其铁电相变
八面体外壳。它具有最低温度的菱形晶格（三角形晶体系统，r3m），在-70°C时在-70°C下的正交晶格（B2mm），在5°C下以5°C的四方晶格（P4mm），并在120°C [30°C [3，4 4°C [3，4 4°C [3，4 c [3，4）。它也显示出滞后，在加热和冷却之间的过渡温度存在差距。在眼镜中也可以看到这样的过渡延迟，这意味着系统的一阶转变，其中系统需要时间和激活能才能完成过渡。在BTO中，据信激活来自与自发极化的不同比对相关的差异[5-7]。BTO中的铁电性来自晶格中的对称性破裂，在远距离库仑力和短距离排斥之间存在微妙的平衡
原始和rb- ...
图S1。 RBV 3 SB 5的退火实验。 （a）退火循环的示意图。 （b）样品的退火过程。 时间轴的数字表示单个周期的退火时间。 退火实验的代表性STM地形显示在（D-G）中。 （C1，C2）原始RB表面的STM构图。 设定点：（C1）1 UM×1 UM，偏置电压V s = -300 mV，隧道电流i t = 20 pa; （C2）20 nm×20 nm，V s = -200 mV，i t = 0.1 Na。 （D1 -G1）Rb表面的地形（1 UM×1 UM，V s = -300 mV，I T = 20 pa）在退火循环D -G下标记为（b）。 （d2-g2）（d1-g1）（v s = -300 mV，i t = 20 pa）的相应的缩放形状图像，可以清楚地观察到RB的解吸：更多的RB效率出现在（D2）中； （E2）和（F2）中的短距离RB-√3×1重建形式；最后，RB-√3×√3重建显示在（G2）中。图S1。RBV 3 SB 5的退火实验。 （a）退火循环的示意图。 （b）样品的退火过程。 时间轴的数字表示单个周期的退火时间。 退火实验的代表性STM地形显示在（D-G）中。 （C1，C2）原始RB表面的STM构图。 设定点：（C1）1 UM×1 UM，偏置电压V s = -300 mV，隧道电流i t = 20 pa; （C2）20 nm×20 nm，V s = -200 mV，i t = 0.1 Na。 （D1 -G1）Rb表面的地形（1 UM×1 UM，V s = -300 mV，I T = 20 pa）在退火循环D -G下标记为（b）。 （d2-g2）（d1-g1）（v s = -300 mV，i t = 20 pa）的相应的缩放形状图像，可以清楚地观察到RB的解吸：更多的RB效率出现在（D2）中； （E2）和（F2）中的短距离RB-√3×1重建形式；最后，RB-√3×√3重建显示在（G2）中。RBV 3 SB 5的退火实验。（a）退火循环的示意图。（b）样品的退火过程。时间轴的数字表示单个周期的退火时间。退火实验的代表性STM地形显示在（D-G）中。（C1，C2）原始RB表面的STM构图。设定点：（C1）1 UM×1 UM，偏置电压V s = -300 mV，隧道电流i t = 20 pa; （C2）20 nm×20 nm，V s = -200 mV，i t = 0.1 Na。（D1 -G1）Rb表面的地形（1 UM×1 UM，V s = -300 mV，I T = 20 pa）在退火循环D -G下标记为（b）。（d2-g2）（d1-g1）（v s = -300 mV，i t = 20 pa）的相应的缩放形状图像，可以清楚地观察到RB的解吸：更多的RB效率出现在（D2）中； （E2）和（F2）中的短距离RB-√3×1重建形式；最后，RB-√3×√3重建显示在（G2）中。
利用量子剪刀实现长距离连续变量量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) [1–3] 解决了两个用户之间共享密钥的问题。此类密钥可用于安全通信。尽管原始 QKD 协议 [2–5] 依赖于在离散量子态（如单光子的偏振）中对经典信息比特进行编码，但人们也可以利用连续变量 QKD (CV QKD) 协议，其中比特在光的正交相位上进行编码 [6–9]。尤其是，CV QKD 系统的最新进展使其与传统的离散变量系统 [10, 11] 处于竞争地位。例如，与需要单光子探测器的离散变量 QKD 协议相反，CV QKD 使用相干测量方案（如同差和/或异差检测）来测量光正交相位，与高速率相干电信系统兼容 [12–14]。此外，与大都市区域相比，CV QKD 协议在短距离内是更好的选择 [11]。然而，一旦涉及长距离，CV QKD 就有其自身的挑战来与离散变量 QKD 竞争 [15]。本文研究了如何通过使用现实的非确定性放大来增强 CV QKD 系统中的安全距离 [16]。提出的提高 CV QKD 协议速率与距离性能的解决方案之一是使用无噪声线性放大器 (NLA) [16，17]。众所周知，确定性放大不可能无噪声 [18]。NLA 只能以概率方式工作。这不可避免地会将密钥速率降低一个与 NLA 成功率相对应的倍数，这意味着，在短距离内，使用 NLA 可能没有好处。然而，由于信噪比的提高，密钥率可能会在长距离上增加。也就是说，虽然我们可用于密钥提取的数据点数量较少，但其余点的质量也可能很高，这样就可以提取出更多的密钥位。这已在理论上得到证明，方法是将 NLA 视为一个概率性的、但无噪声的黑匣子，其中成功概率的上限为 1 /g 2，其中 g 是放大增益 [16]。当我们将上述理想的 NLA 替换为提供类似 NLA 功能的现实系统时，情况可能会大不相同。
从机组人员到单人飞行员操作 - CORE 学者
更高水平的自动化已经取代了驾驶舱中的人类角色。因此，将机组人员规模从两名飞行员进一步减少到一名已成为一种选择。这种单飞行员操作 (SPO) 需要提供至少与当今的双机组操作 (TCO) 相同的安全标准。本研究旨在确定 SPO 期间而非 TCO 期间飞行员表现和工作量中的潜在问题。 14 名飞行员在固定基地的 A320 飞行模拟器中飞行了短距离 ILS 进近和着陆场景。采用 2x3 因子设计，考虑机组配置（TCO 和 SPO）和场景（基线、湍流和异常）。收集了绩效数据和主观工作量评级。结果表明，工作量可能主要在异常情况下出现问题。为此类情况设计适当的支持解决方案将是实施 SPO 的主要挑战。
带有新型交叉和...
在这项研究中，遗传算法（GA）是一种围绕自然选择的随机直接，迭代搜索方法，用于发现用于优化和搜索问题的溶液的近似值。ga雇用了操作员，包括选择，交叉和突变来应对。在出现NP硬性问题的情况下，特别是对于旅行推销员问题（TSP），气体是有益的。为了降低整体距离，我们提出了一个新型的跨界运算符，其Python代码用于TSP。与Python伪编码一起，我们还引入了一个突变算子，以增强GA在确定TSP中最短距离时的完整性。强调提出的跨界和突变操作员，我们还使用示例说明了不同的步骤。我们将路径表示形式与开发的跨界和突变操作员集成在一起，因为它是代表旅行的明显方法。