XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System群间
计算和国家间传输的共享...
4.12如果任何DIC未能根据规定的时间范围内提交数据，则IA/ RLDC应通过从其他替代来源获取此类信息来准备基本网络。替代来源可以是NLDC SCADA/ SEM数据/最新更新的基本案例/最新的TTC-ATC基本案例，适用于相应的计费期。4.13如果缺少网络数据的一部分，则根据可用的数据和/或引用Power System研究中发布的标准，例如CEA传输计划标准。4.14 RLDCs shall furnish the prepared basic network to IA in order to further prepare all India basic network for computation of ISTS charges and losses for each billing period by 12 th day of each month following the billing period 4.15 IA shall prepare the all India basic network and shall be made available to all DICs on 15 th day of each month following the billing period for review and comment, if any, for 2 days, in order to finalize the all India basic network to be used for the计算期的计算。
分离和培养专门的细菌群（...
然而，在不太极端的环境中，自然选择压力不那么大，微生物群落的多样性使得使用标准的培养和生长条件很难分离和研究样本中的本土微生物种群。可以创建有利于特定微生物生长的培养条件。例如，Sulfolobus 和 Chloroflexis 被发现在热硫磺泉群落中占主导地位，而其他细菌则被环境条件杀死。这是通过使用富集培养技术实现的，这种技术创造了一种选择性环境，以促进特定微生物的最快生长率。
信息群：无人机群和信息战
1.Sebastien Roblin，“俄罗斯无人机群技术有望实现空中雷区能力”，国家利益 (网站)，2021 年 12 月 30 日，https://nationalinterest.org/blog/reboot/russian-drone-swarm-technology-promises-aerial-minefield-capabilities-198640。2.“ZALA Aero 公司成功测试 KUB-BLA 神风特攻队无人机”，Air Recognition (网站)，2021 年 11 月 12 日，https://www.airrecognition.com/index.php/news/defense-aviation-news/2021/november /7857-zala-aero-company-successfully-tests-kub-bla-kamikaze-drone.html；和 Will Knight，“俄罗斯在乌克兰的杀手无人机引发对战争中人工智能的担忧”，Wired（网站），2022 年 3 月 17 日，https://www.wired.com /story/ai-drones-russia-ukraine/。3.Zachary Kallenborn 和 Philipp C. Bleek，“蜂拥破坏：无人机蜂群和化学、生物、放射和核武器”，《不扩散评论》第 25 期，第5-6（2019 年）：523–43。
肠道菌群生成的代谢物
肠道微生物群是居住在胃肠道系统中的细菌的复杂社区，在各种生理过程中都具有关键作用。超出其在食物崩溃和营养吸收中的功能，肠道菌群通过产生多种肠道肠道菌群生成的代谢产物（GMGMS），对免疫和代谢调节产生了深远的影响。这些小分子通过多种多样性表现出显着的多样性来影响宿主健康，并在最近的研究中引起了人们的关注。在这里，我们阐明了四种特定代谢物A（UA）A（UA），Equol，三甲胺N-氧化物（TMAO）（TMAO）和丙酸咪唑酸酯对人类健康的复杂含义和显着影响。同时，我们还研究了对GMGM的先进研究，该研究证明了有希望的治愈作用，并具有进一步的临床疗法的巨大潜力。值得注意的是，以UA为代表的涉及GMGM的临床试验的积极结果的出现强调了他们在追求改善健康和寿命的前景。总的来说，GMGM的多方面影响为未来的研究和治疗干预提供了有趣的途径。[BMB报告2024; 57（5）：207-215]
人体的正常微生物菌群
婴儿出生后不久，嘴被周围环境中的微生物殖民。最初，微生物群主要属于链球菌，奈瑟氏菌，放线菌，Veillonella和乳酸杆菌以及一些酵母菌。大多数最初侵入口腔的微生物是动氧和厌食症。当第一颗牙齿爆发时，厌氧（斑岩，prevotella和fusobacterium spp。）由于牙齿和牙龈之间空间的缺氧性质而占主导地位。随着牙齿的生长，链球菌链球菌和链球菌附着在牙釉质表面上。牙齿疾病只有口腔中的一些共生细菌可以看作是真正的机会性牙科病原体或牙型病原体。这几种齿状病毒是人类中最常见的细菌疾病的原因：牙齿腐烂和牙周疾病。牙齿斑块人牙具有反对细菌定植的自然防御机制，可以补充唾液的保护作用。坚硬的牙釉质表面选择性地吸收唾液中的酸性糖蛋白（粘蛋白），形成了一种称为获得的搪瓷颗粒的膜层。
经济股权模块群的基本原理
经济遗产总是在国际事务中发生；各州不断使用对其他州的权力工具来确保其安全利益。该模块群集将为学生提供有关经济股权的各种定义，理论和组织概念的介绍。在模块1中，学生将批判性地检查经济遗ecraft的各种定义，并研究经济股权文献发展中的一些关键论点。模块2将专注于为学生提供对经济力量和经济遗产的理论理解，因为他们研究了经济遗产理论的开发中的开创性作品。在第三个也是最后一个模块中，学生将参与概念和框架，这些概念和框架将更好地理解如何识别，组织和分析在世界上发生的经济遗ecraft事件。在这个集群结束时，学生应该了解经济史克拉夫特的基本原理，以及如何将其经济权力工具作为其整体盛大战略的一部分。
量子态、群和单调度量张量
其中 ρ 是量子态，U ∈ U ( H ) ，φ U 表示每个单调度量张量 G 的等距同构，这是因为在完全正的、保迹映射下必须具有单调性，这代表了经典粗粒化量子版本 [ 35 , 40 ]。从无穷大的角度来看，作用量φ可以用 S + 上的基本矢量场来描述，从而提供了酉群李代数 u ( H ) 的反表示。这些矢量场用 X b 表示，其中 b 是 H 上的埃尔米特算子（有关更多信息，请参见第 2 节），对于所有单调度量张量来说，它们都是 Killing 矢量场，因为 U ( H ) 通过等距同构起作用。现在，李代数 u ( H ) 是 H 上有界线性算子空间 B ( H ) 的李子代数，具有由线性算子之间的交换子 [· , ·] 给出的李积。特别地，可以证明 B ( H )（具有 [· , ·] ）同构于 U ( H ) 复数化的李代数，即 H 上由可逆线性算子组成的李群 GL ( H ) 的李代数。此外，已知 [ 9 , 15 , 26 , 27 ] GL ( H ) 作用于流形 S + ，更一般地作用于整个量子态空间 S ，根据
群场论与全息张量网络
凝聚态理论中的张量网络算法 [1-5] 最近在量子引力领域产生了巨大影响，成为研究普朗克尺度时空性质及其全息特性的有力新工具。在 AdS/CFT 框架中，Ryu-Takayanagi 公式与几何/纠缠对应 [6-9] 相结合，导致了一种新的全息对偶构造方法，如今由 AdS/MERA 猜想 [10] 进一步捕获，该猜想建议将量子多体边界态的辅助张量网络分解的几何解释为对偶体几何的表示 [11,12]。张量网络在此意义上的使用产生了一种新的构造方法 [13]，其中某些全息理论的关键纠缠特征可以通过张量网络状态类来捕获。在量子引力的非微扰方法中，包括圈量子引力（LQG）和自旋泡沫模型[14-17]及其在群场论（GFT）方面的推广[18-20]，前几何量子自由度被编码在随机组合自旋网络结构中，用SU（2）的不可约表示标记，并在每个节点上赋予规范对称性。此类自旋网络态可理解为特殊的对称张量网络[21,22]，张量网络技术已在量子引力领域得到广泛应用[23-26]。在半经典层面上，离散时空和几何与此类结构自然相关，其量子动力学与（非交换的）离散引力路径积分相关[27-30]。悬而未决的问题是展示连续时空几何和广义相对论动力学如何从具有相同前几何自由度的全量子动力学中诞生，这实际上将量子时空描述为一种特殊的量子多体系统[31-33]。从这个意义上说，张量网络技术已广泛应用于圈量子引力背景下的自旋泡沫重正化问题[23-26]，以及用于分析自旋网络纠缠结构的定量工具，并寻找具有与半经典解释中的良好几何兼容的关联和纠缠特性的自旋网络态类。最近，张量网络表示方案已被用于提取自旋网络态非局域纠缠结构的信息，并在背景独立的情况下理解局域规范结构对全息纠缠的普适标度特性的影响[34]。沿着这条思路，一些作者在 [ 35 ] 中定义了随机张量网络和群场论 (GFT) 状态之间的精确词典，并以此为基础在非微扰量子引力背景下首次推导了 Ryu-Takayanagi 公式 [ 6 ]。该字典还在对 GFT 状态进行不同限制的情况下，暗示了 LQG 自旋网络状态与张量网络之间的对应关系，以及随机张量模型 [ 36 ] 与张量网络之间的对应关系。总结上述字典，GFT 状态定义了具有场论公式和量子动力学的（广义）规范对称张量网络。GFT 张量的场论性质提供了一种自然的随机解释，尽管它对应的概率测度通常与标准随机张量网络模型的概率测度不同。此外，GFT 网络的主要特征——晶格拓扑、张量序、键维数——不是固定的，而是由所考虑的特定 GFT 模型动态诱导的。从这个意义上说，GFT 定义了通常张量网络的广义。因此，GFT 定义的张量网络的关联函数将在很大程度上取决于模型的选择。如 [ 35 ] 所示，标准随机张量网络模型与 GFT 张量网络之间的相似性在非相互作用 GFT 理论的最简单情况下尤其明显，其中理论的传播子诱导最大纠缠