XiaoMi-AI文件搜索系统
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类型的商业模型画布
业务模型画布（BMC）是一个视觉框架，可帮助企业定义其创建，交付和捕获价值的方式。它将复杂的业务功能简化为九个构件，涵盖客户，优惠，基础架构和财务可行性。这个概念已被GE，P＆G，NETTLEN，IBM，ERICSSON和DELOITTE等组织广泛采用。BMC充当描述，可视化，评估和不断变化的业务模型的共同语言。该框架由九个块组成：客户，优惠，基础架构和财务生存能力，涵盖了企业的四个主要领域。客户细分市场至关重要，因为它定义了企业旨在达到和服务的人员或组织群体。每个客户组都有不同的需求，行为或属性，代表单独的段。价值主张描述了为企业选择的特定客户段创造价值的产品和服务捆绑。它必须解决客户的问题或满足他们的需求，并且可以具有创新性或与现有的市场报价相似，并具有附加功能。要确定其客户群，企业必须回答诸如“我们要为谁创造价值？”之类的问题。和“谁是我们最重要的客户？”价值主张涉及通过特定渠道向客户提供价值。渠道在客户体验中起着至关重要的作用，帮助认识，评估，购买，交付和支持。有五个不同的通道阶段，包括直接，间接和混合选项。数据源2。成本驱动2。要建立有效的渠道，企业必须考虑如何达到目标受众，目前如何达到他们的目标受众以及哪些渠道最有效。公司必须找到正确的渠道组合，以满足客户需求。客户关系涉及与特定细分市场建立关系，从个人到自动化。这些关系可以推动客户获取，保留或提高销售。收入流代表每个客户细分市场的现金流。有两个主要类别：交易收入（一次性付款）和经常性收入（正在进行的付款）。企业必须考虑哪些客户的价值足以支付费用，他们当前的付款方式以及他们宁愿付费以确定理想的收入来源。企业可以通过多种方式产生收入，例如基于订阅的模型或分层定价。定价机制的选择极大地影响了产生的收入。业务模型的资源和关键要素对于企业成功至关重要。业务模型使企业能够创建和提供价值主张，到达市场，维持与客户群的关系并赚取收入。业务模型的类型需要不同的关键资源。例如，像TSMC这样的芯片制造业务需要价值数十亿美元的资本密集型设施，而像Nvidia这样的筹码设计师需要熟练的人力作为其关键资源。关键资源可以由企业拥有或租用，也可以从其主要合作伙伴那里获得。有四种类型的伙伴关系：1。可以通过回答问题来确定它们：我们的价值主张需要什么关键资源？维持我们的分销渠道，客户关系和收入来源需要哪些资源？关键资源可以分为三组：1。成本结构企业的关键活动描述了公司使其业务模型起作用所必须做的最重要的事情。他们必须创建和提供价值主张，到达市场，维持客户关系并赚取收入。关键活动取决于业务模型类型。例如，微软的关键活动是软件开发，而对于戴尔来说，是供应链管理。要确定关键活动，企业必须回答问题：我们的价值主张需要哪些关键活动？哪些活动直接有助于维护我们的分销渠道，客户关系和收入流？关键合作伙伴关系描述了制造业务模型的供应商和合作伙伴的网络。战略合作伙伴2。供应商合作伙伴3。协作合作伙伴4。间接合作伙伴在建立伙伴关系之前，企业必须提出问题：我们的主要合作伙伴是谁？谁是我们的主要供应商？我们从合作伙伴那里获得了哪些关键资源？合作伙伴执行哪些关键活动？建立伙伴关系时有三个企业的动机：1。降低成本2。提高效率3。改进的客户服务成本结构描述了经营业务模型所产生的所有费用。业务在创造和交付价值，维持客户关系和产生收入方面产生了成本。要达到最佳的成本结构，企业必须回答问题：我们的业务模型固有的最重要的成本是什么？哪些主要资源最昂贵？哪些关键活动最昂贵？成本结构可以分为两个广泛的类别：1。价值驱动的成本驱动的业务模型着重于尽可能最大程度地减少成本，使用低价价值主张，最大自动化和广泛的外包。示例包括Notrills Airlines，例如Southwest＆EasyJet，快餐店，例如McDonald's＆KFC。另一方面，价值驱动的业务模型通常以高级价值主张和高度的个性化服务来表征。例子包括豪华酒店，劳斯莱斯（Rolls-Royce）等昂贵的汽车。模型构建块是业务模型Canvas的基础，这是一种动手的工具，可以促进理解，讨论和分析。画布由九个块组成，允许创建新的或现有的业务模型。Nespresso从交易到经常性收入的战略转变是如何应用商业模型画布的一个例子。通过出售咖啡机并产生了对豆荚的反复需求，Nespresso消除了中间商并增加了利润。商业模型画布通过使不同的利益相关者保持一致，在启动前促进思想测试，并专注于以客户为中心的方法来鼓励合作。###它还为业务模型带来了更好的清晰度和结构。但是，画布缺乏定义任务陈述的部分，忽略了成本和收入超出成本和收入的利润机制，并且不描绘要素之间的互连或承认竞争和环境影响等外部因素。大规模定制正在改变我们所知道的计算世界。各种行业正在采用这一概念来彻底改变其战略。Moka Pot是一位传统的咖啡机，已经看到了NetJets和Tesla等企业研究其独特的大众生产方法。这些公司使用的分销渠道是如何在不同部门应用大规模定制的一个示例。在高功率充电网络上，宝马，戴姆勒，福特和大众汽车之间的合作是该概念在汽车行业中潜力的另一个例子。同样，本田和索尼建造电动汽车之间的伙伴关系展示了大规模定制如何导致新兴技术的创新解决方案。此外，像Uber和Spotify这样的公司正在探索通过合作将音乐整合到汽车播放列表中的方法。沃尔玛通过利用其规模和基础设施来创造积极收益的关注表明，适应业务模型以响应不断变化的市场状况的重要性。大型技术业务建模中需求端经济的概念也是大规模定制起着至关重要的作用的领域。随着像Uber，Spotify和其他公司这样的公司继续创新，他们必须在增长与可伸缩性和可持续性的需求之间取得平衡。通过分析诸如战略范围和思考设计普及的业务模型画布之类的业务模型，我们可以看到如何在各个行业中应用大众定制。Nespresso的案例研究演示了该概念如何成功地创建满足客户需求的独特产品。
在南大西洋的涡流边缘的某些海洋积雪类型的强烈和局部出口
摘要。生物碳泵（BCP）包括将有机碳从表面转移到深海的各种过程。这导致了长期的碳固执。没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。 这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。 我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。 要得出这些结论，采用了多方面的方法。 它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。 我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。 这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。 我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。 这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。 这可以改善我们的没有BCP，AT-MospherCO 2浓度将高约200 ppm。这项研究表明，中尺度和子尺度的海洋动力学可能会对颗粒有机物（POM）垂直分布产生重大影响。我们的结果表明，诸如中尺度涡流之间的强烈尺度额叶区域可能导致从混合层深度（MLD）（MLD）向中质区域的重要积累和POM转运。要得出这些结论，采用了多方面的方法。它进行了原位测量和来自配备有水下视觉效果器（UVP6），卫星高度学数据和Lagrangian diag-Nostics的BGC-Argo河口的海洋积雪图像。我们将研究重点放在非洲西南开普盆地17个月长的射流任务中观察到的三个强烈的雪分布特征。这些特征位于中尺度涡流之间的额叶区域。我们的研究表明，由额叶生成驱动的机制诱导的颗粒损伤泵具有通过增加将碳注入到水柱中的深度来增强生物泵的有效性。这项工作还强调了建立针对涡流之间接口区域的重复采样活动的重要性。这可以改善我们的
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。
疾病和健康类型I干扰素和大脑
I型干扰素（IFN-I）代表一组以抗病毒活性和免疫调节功能而闻名的多效性细胞因子。许多研究已经公布了IFN-I在大脑中的关键作用，从而影响了各种神经系统过程和疾病。在这次迷你审查中，我重点介绍了有关IFN-I对脑衰老，阿尔茨海默氏病（AD）进展和中枢神经系统（CNS）稳态的影响的最新发现。IFN-I对脑健康和疾病的多面影响阐明了免疫反应与神经系统过程之间的复杂相互作用。是CGAS-sting- IFN-I轴，它广泛参与了大脑衰老和各种形式的神经变性。了解IFN-I及其相关途径在中枢神经系统中的复杂作用不仅提高了我们对脑健康和疾病的理解，而且还为开发干预措施提供了改变神经变性过程并预防与年龄相关的认知能力下降的机会。
肠道微生物和免疫反应对不同类型的饮食纤维的功能分析：迈向个性化饮食干预的一步
和短链脂肪酸的产生。为了测试这一点，采用了纵向跨界研究设计，其中健康的成年女性消耗了三种不同的饮食纤维补充剂：inulin（果酸 - 寡糖），vitafiber（Isomalto-oligosacacachiely）和一周的介入时间为2周的洗手间。每种补充剂每天消耗总共15克可溶性纤维。样品，通过16S rRNA测序和使用核磁共振测量的短链脂肪酸的16S rRNA测序和粪便水平分析肠道菌群的组成。使用光流式细胞仪进行干预后SCFA水平较高的参与者的子集研究了外周血单核细胞中的表型变化。结果表明，整个肠道细菌群落对纤维引起的变化的实质稳定性和韧性。但是，每种补充剂对肠道细菌α和β多样性，SCFA产生和免疫变化都有特定的影响。inulin始终发挥了在个体中最明显的作用，并且某些分类单元被确定为响应二氨蛋白的潜在产生指标。对于其他纤维补充剂没有观察到这种区分特征。需要进一步的大规模研究来确认这些发现。总体而言，我们的研究意味着个性化的饮食纤维干预措施可以量身定制，以促进有益细菌的生长，以最大程度地提高SCFA生产和相关的健康益处。
石墨烯对15个免疫细胞类型2
合作。教授Emreİnak个人信息办公室电话：+90 312 596 1010扩展：1019电子邮件：einak@ankara.edu.tr网上：https：//avesis.ankara.edu.tr/einak International Researcher IDS IDS IDS IDS IDS IDS搜索：4LSSSSSSSSSSSSSS0WCAAAAJ ORCID：0000-0003-03-0411-438989898989898.57.57.57 scococous in Yoksis研究人员ID：204190教育信息信息博士学位，安卡拉大学，科学研究所（DR），植物保护（DR），土耳其2017 - 2022年研究生，安卡拉大学，植物学院，植物研究所（YL），论文，论文2014-2014-2014-2017 - 2017年，安卡拉大学，农业学院，农业工程，工程，2012年 - 安卡拉大学，安卡拉大学的研究生，植物保护研究所（YL），2017年研究区昆虫控制，昆虫学研究助理，安卡拉大学，农业学院，植物保护系，2013年至2022年，由Sci，ssci和ahcıI.AhcıI.Ahcıi.Ahcıi.Ahcıi.Ahcıi.AhcıI.Ahcıi.Ahcıi.Ahcıi.AhcıI.Ahcıi.Bateartrandia indect and Ahciaia tabiaia tage taby tabia in Karanfil A.，Idan A. Y.，Toprak U.，Inak E.，van Leeuwen T. Crop Protection，第190卷，第2025卷（SCI-Expaded）II。The Combined Effect of Subject of the Concentrations of Insectigatics and Local Entomopathogenic Nemmatode isolates on Larval and Pupal Stages of Agrotis IPsilon (Hufnagel) (Lepidoptera: Noctuidae) Ahmed F. S., inak E., Helmy W. S. ABO-SHADY N. M. CROP PROTECTION, VOL.184, 2024 (SCI-EXPANDED) III. nove的iDenification和crispr-cas9valïdationThe Combined Effect of Subject of the Concentrations of Insectigatics and Local Entomopathogenic Nemmatode isolates on Larval and Pupal Stages of Agrotis IPsilon (Hufnagel) (Lepidoptera: Noctuidae) Ahmed F. S., inak E., Helmy W. S. ABO-SHADY N. M. CROP PROTECTION, VOL.184, 2024 (SCI-EXPANDED) III.nove的iDenification和crispr-cas9valïdation
跨肿瘤类型的ROR1蛋白表达的异质概况
1美国德克萨斯州安德森癌症中心的转化分子病理学系，美国德克萨斯州77030，美国； enbarrientos@mdanderson.org（e.b.t.）; rnlazcano@mdanderson.org（r.l.）2美国德克萨斯州安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦市的安德森癌症中心研究癌症系； kwevans@mdanderson.org（K.E。）; yqrizvi@mdanderson.org（y.r。）; aakcakanat@mdanderson.org（a.a.）; fmeric@mdanderson.org（f.m.-b。）3 Boehringer Ingelheim RCV，奥地利维也纳1121； francesca.trapani@boehringer-igheim.com（f.t。）4 Boehringer Ingelheim，德国Biberach 88400； eva_johanna.madlener@boehringer-Ingelheim.com 5 Nbe-therapeutics AG，瑞士巴塞尔4057； lorenz.waldmeier@boehringer-Ingelheim.com 6病理学系，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； alazar@mdanderson.org *通信：graso@mdanderson.org†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。4 Boehringer Ingelheim，德国Biberach 88400； eva_johanna.madlener@boehringer-Ingelheim.com 5 Nbe-therapeutics AG，瑞士巴塞尔4057； lorenz.waldmeier@boehringer-Ingelheim.com 6病理学系，德克萨斯大学医学博士安德森癌症中心，美国德克萨斯州休斯敦，美国德克萨斯州77030； alazar@mdanderson.org *通信：graso@mdanderson.org†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
AsliUçar博士 - Avesís-Ankaraüniversitesi 石墨烯对15个免疫细胞类型2 的单细胞毒性 合作。 Emreİnak教授 lect。博士学位AlperDemïrhan个人信息
教授博士AslıUçar个人信息业务电话：+90 312 381 2350传真电话：+90 312 381 2355网络：https：//avesis.ankara.ankara.edu.tr/aucar International International Researcher IDSorcıd：000000-0001-0001-9724-9724-9571 Publons of Science of Science Science for Science for Science for Science for Science for Science fested：R-6642-201919 Scopusıd：23669782900 Yoksis研究人员ID：13840教育信息博士学位，安卡拉大学科学研究所，家庭经济学研究所（Nutrition）（Nutrition）（DRKEY），土耳其，2001年2006年，2006年，ANKARA大学，安卡拉大学，科学研究所（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）（营养）英语，C1他构成博士学位的论点，安卡拉大学吸烟状况对营养习惯和一些血液学参数的影响，安卡拉大学，科学研究所，家庭经济学研究所，家庭经济学（DR），2006年硕士，肥胖症（肥胖症），肥胖（肥胖症）的地位（肥胖症）的地位（肥胖症（OBESIS）状态（OBIS）状态（OBIS）状态（OBIS）的状态（OBIS）状态（OBI）。研究领域的健康科学，营养和饮食学术头衔 /职责营养与饮食学系的健康科学学院安卡拉大学博士教授，2020年 - 持续协会。，安卡拉大学，营养与饮食学系健康科学学院，2013年至2020年助理。合作。，安卡拉大学，营养与营养学系健康科学学院，2010年至2013年，安卡拉大学研究助理，安卡拉大学，健康科学系，营养与饮食学系，2008年 - 2010年 - 2010年 - 2010年 - 2010年，安卡拉大学，营养科学系安卡拉大学，营养科学系，2001年至2008年 - 2001 - 2008年，
![b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态，包括非常规的超导状态。但是，这种材料可以构成全新的物质状态吗？在这次演讲中，我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现，它们超出了BCS耦合范式。这些是由费米子四晶体形成的冷凝物，在电子对之间没有相干性，而是对之间的一对。通过在魔术角扭曲的低能有效模型上使用大型蒙特卡洛模拟[1]用于魔法扭曲的双层石墨烯，我们表明，取决于超导基态，费米昂四倍体置换率可能是遗传阶段。打破时间逆转对称性的四个电子通常出现在超导过渡上方[2]。相反，如果基态是列源超导体，我们的数值模拟表明，该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。](/simg/6/6d3cf3ed101c36f703d3ff583b37daeb7ee69d78.webp)
b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态，包括非常规的超导状态。但是，这种材料可以构成全新的物质状态吗？在这次演讲中，我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现，它们超出了BCS耦合范式。这些是由费米子四晶体形成的冷凝物，在电子对之间没有相干性，而是对之间的一对。通过在魔术角扭曲的低能有效模型上使用大型蒙特卡洛模拟[1]用于魔法扭曲的双层石墨烯，我们表明，取决于超导基态，费米昂四倍体置换率可能是遗传阶段。打破时间逆转对称性的四个电子通常出现在超导过渡上方[2]。相反，如果基态是列源超导体，我们的数值模拟表明，该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。
b'magic-角角扭曲的双层石墨烯可容纳各种有趣的物质状态，包括非常规的超导状态。但是，这种材料可以形成全新的物质状态吗？在本次演讲中，我将讨论两种不同类型的电子冷凝物的可能出现，它们超出了BCS耦合范式。这些是由典型的四元素形成的冷凝物，在电子对之间没有相干性，而是对成对对之间的相干性。通过使用大型蒙特卡洛模拟在魔术角扭曲的低能有效模型[1]中，我们表明，取决于超导地面状态，费米式四倍体置置供应量可以作为遗传相吻合。由四个破坏时间逆转对称性的电子形成，通常出现在超导过渡上方[2]。相反，如果基态是列明超导体，则我们的数值模拟表明，该系统在正常金属相中熔化之前表现出电荷4E相[3]。这表明扭曲的双层石墨烯是稳定和观察这些新型量子状态的理想平台。