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RAW / MS 2020 年 4 月 3 日 粮农组织协议战略小组主席 对支持研究人员职业发展的协议的承诺信 我谨代表赫瑞瓦特大学,高兴地确认我们对支持研究人员职业发展的协议的承诺。 赫瑞瓦特大学完全支持修订后的协议中的原则,我们打算履行作为签署方的义务和责任。 在赫瑞瓦特大学,研究人员对我们组织的成功至关重要,也是赫瑞瓦特社区不可或缺的一部分。 我们的 2025 战略将利用机会在整个大学发展研究和企业。 为了扩大我们的研究组合,我们将创造一个充满活力和支持性的环境,创造实现卓越的机会,并将我们各地的国际研究社区和我们领先的研究伙伴网络联系起来。我们将继续招募、留住和培养高素质的研究领导者,并通过我们以价值观为主导的方法和我们最先进的基础设施和设施为他们提供支持,使他们能够在各自的专业领域取得世界级的成功。此外,我们同意共同努力并参与应对系统性挑战的举措,以逐步实现英国研究体系,让研究人员在健康和支持性的环境中工作。我们同意,研究人员应该因其在研究和其他领域的贡献而得到认可和重视,支持他们的专业和职业发展,并为他们提供装备和授权,使他们能够在自己选择的职业中取得成功。您忠实的
摘要。核自旋能级在理解镧系元素单分子磁体中的磁化动力学以及量子比特的实现和控制方面起着重要作用。我们使用包括自旋轨道相互作用在内的多配置从头算方法(超越密度泛函理论)研究了阴离子 DyPc 2(Pc=酞菁)单分子磁体中 161 Dy 和 163 Dy 核的超精细和核四极相互作用。之所以选择 Dy 的两种同位素,是因为其他同位素的核自旋为零。这两种同位素的核自旋 I = 5 / 2,尽管核磁矩的大小和符号彼此不同。电子基态和第一激发的 Kramers 双线之间的巨大能隙使我们能够将微观超精细和四极相互作用汉密尔顿量映射到电子伪自旋 S eeff = 1 / 2 的有效汉密尔顿量上,这对应于基态 Kramers 双线。我们的从头算表明,核自旋和电子轨道角动量之间的耦合对超精细相互作用贡献最大,并且 161 Dy 和 163 Dy 核的超精细和核四极子相互作用都比 TbPc 2 单分子磁体中的 159 Tb 核的要小得多。计算出的电子-核能级分离与 163 DyPc 2 的实验数据相当。我们证明 Dy Kramers 离子的超精细相互作用会导致零场下的隧道分裂(或磁化的量子隧穿)。这种效应不会发生在 TbPc 2 单分子磁体中。发现 161 DyPc 2 和 163 DyPc 2 避免的能级交叉的磁场值明显不同,这可以从实验中观察到。
随机量子电路和随机电路采样 (RCS) 最近引起了量子信息界所有子领域的极大关注,尤其是在谷歌于 2019 年宣布量子霸权之后。虽然 RCS 科学吸收了从纯数学到电子工程等不同学科的思想,但本论文从理论计算机科学的角度探讨了这一主题。我们首先对随机量子电路的 t 设计和反集中特性进行严格处理,以便各种中间引理将在后续讨论中找到进一步的应用。具体而言,我们证明了形式为 EV ⟨ 0 n | V σ p V † | 0 n ⟩ 2 的表达式的新上限,其中 1D 随机量子电路 V 和 n 量子比特泡利算子 σ p 。接下来,我们将从高层次讨论 RCS 至上猜想,该猜想构成了复杂性理论的主要基础,支持了以下观点:深度随机量子电路可能与任意量子电路一样难以进行经典模拟。最后,我们研究了量子和经典欺骗算法在线性交叉熵基准 (XEB) 上的性能,这是 Google 为验证 RCS 实验而提出的统计测试。我们考虑了 Barak、Chou 和 Gao 最近提出的经典算法的扩展,并尝试证明扩展算法可以获得更高的 XEB 分数 [BCG20]。虽然我们无法证明具有 Haar 随机 2 量子比特门的随机量子电路的关键猜想,但我们确实在其他相关设置中建立了结果,包括 Haar 随机幺正、随机 Cliūford 电路和随机费米子高斯幺正。
简介 . 抗菌素耐药性是一个全球公共卫生问题,可导致治疗失败、死亡率和与泌尿道感染相关的发病率增加。目的 . 评估 T. Mosneaga 临床医院收集的尿液培养结果,重点确定微生物谱和抗生素耐药性的演变。材料和方法 . 进行了一项回顾性研究,分析了 2018 年至 2021 年期间住院患者收集的尿液培养结果。共纳入 22,076 次尿液培养。尿液培养是在住院后的前 48 小时内收集的。结果 . 在总共 22,076 个尿液样本中,5,500 个对病原体呈阳性(24.9%)。革兰氏阴性微生物(肠杆菌科 - 60%)
在核反应实验中,测量的衰变能谱可以洞悉衰变系统的壳结构。然而,由于探测器分辨率和接受效应,从测量中提取底层物理信息具有挑战性。Richardson-Lucy (RL) 算法是一种常用于光学的去模糊方法,已被证明是一种成功的图像恢复技术,该算法被应用于我们的实验核物理数据。该方法的唯一输入是观察到的能谱和探测器的响应矩阵(也称为传输矩阵)。我们证明该技术可以帮助从测量的衰变能谱中获取有关粒子非结合系统壳结构的信息,而这些信息无法通过卡方拟合等传统方法立即获取。出于类似的目的,我们开发了一个机器学习模型,该模型使用深度神经网络 (DNN) 分类器从测量的衰变能谱中识别共振状态。我们在模拟数据和实验测量中测试了这两种方法的性能。然后,我们将这两种算法应用于通过不变质谱测量的 26 O → 24 O + n + n 衰变能谱。使用 RL 算法对测量的衰变能谱进行去模糊处理后恢复的共振状态与 DNN 分类器发现的状态一致。去模糊处理和 DNN 方法均表明 26 O 的原始衰变能谱在约 0.15 MeV、1.50 MeV 和 5.00 MeV 处出现三个峰,半宽分别为 0.29 MeV、0.80 MeV 和 1.85 MeV。
• LC-MS 和 GC-MS 用于极性和非极性小分子分析(低分辨率) • LC-MS/MS 用于肽/蛋白质表征;测序;PTM;(高分辨率 ± 3ppm) • LC-MS/MS 用于非靶向代谢组学/脂质组学 • LC-MS/MS 用于定量靶向代谢组学(例如定制分析、PK/PD 研究) • MALDI 用于蛋白质组学和聚合物 • MALDI IMS 用于空间代谢组学/脂质组学
在研究(电)化学反应时,电化学和光谱技术的组合会产生互补信息。电化学技术提供了精确的定量,并具有以较低零件(ppm,mg/l)浓度范围或涉及亚单层覆盖率的表面过程分析解决方案的可能性。电化学方法的缺点是它们为目标反应提供了有限的特异性。信息是一维的,因为研究人员可以在给定的潜力下监视电子的流量,但是很难将当前信号归因于单个过程。光谱法(如拉曼光谱法)提供了分子信息,并有可能监测化学过程的发生。
临床实验室”代表IFCC科学部和希腊临床化学学会 - 临床生物化学,我们很高兴宣布共同的临床质谱大会大会出于诊断目的。该活动的国会标题是“质谱符合临床实验室”。该会议将作为混合(实物和虚拟)举行,促进不能亲自参加的同事。本事件旨在强调,自动化和稳健的质谱法正在成为医疗实验室中的宝贵资产和可行技术,这不仅是针对小分子,而且对于代谢物和蛋白质/蛋白质/蛋白质成型型测试,以满足必要精度药物应用的临床需求。国会组织者的目标是向实验室专业人员,学员和临床医生告知医疗实验室中质谱的优势和挑战,并特别强调了测试结果的标准化和质量。除了传统的实验室开发应用外,还将讨论新的商业应用和技术开发。IFCC SD和GSCC-CB的科学和组织委员会创建了一个综合科学计划,该计划侧重于临床质谱。它包括基本,中间和高级应用程序。专家和最终用户将分享他们的知识和经验,特别关注最新的发展质谱法进行医学测试。该活动定于2024年11月8日至10日在希腊雅典举行,由GSCC -CB主持。这次互动会议将使参与者能够为自己的想法做出贡献,并帮助使用质谱法塑造临床测试的未来。会议将为与该领域的专家和最终用户建立联系,并开发新的和进步的现有知识和技能。注册是开放的:质谱符合临床实验室(https://eekx-kb.gr/22pskx/)Christa Cobbaert,IFCC SD主席Hubert Vesper,IFCC SD Konstantinos Makris成员,IFCC SD