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publikacja /在三角晶格上的Penson-Kolb模型中的出版物超导性，< / div>
Penson – Kolb模型[1]可以源自一般的微观紧密结合哈密顿式。在这种方法中，库仑的排斥会导致相互作用的相互作用j。然而，对跳跃积分也可以被视为具有正值和负值的效果模型参数[2-4]。在平方晶格的情况下，超导相机独立于j的符号。对于排斥对跳跃相互作用而发生的超导性通常称为η -type配对。在此阶段，配对电子的总动量为（π，π）。结果，原始的翻译不变性被损坏，超导顺序参数从一个站点变为相邻的参数。尽管，η -pairing对抗磁对破坏[5]，但量子量化和meissner效应出现在此状态[6]。在这里，我们证明了排斥对跳跃相互作用可能会导致在非双分部分三角晶格上稳定的超导阶段。
2490.pdf
至 PRIME-1：授予 Intuitive Machines 公司，他们的第二个任务 (IM-2) 计划使用他们的 Nova-C 着陆器降落在南极地区。极地资源冰矿开采实验-1 (PRIME-1) 是月球上的一次现场资源利用演示。PRIME-1 包括用于探索新地形的风化层和冰钻 (TRIDENT) 和用于观测月球操作的质谱仪 (MSOLO)，用于测量 1 米深度以下物质的挥发性含量。此次交付还将包括一个 LRA、一个用于测试无线网络的小型月球前哨探测车和一个 µ - 跳跃器演示，它将在进入（和离开）永久阴影区域 (PSR) 的途中跳跃到多个位置。跳跃器将拍摄图像并使用月球辐射计 (LRAD) 热红外测量表面亮温、毫米到厘米级的表面粗糙度和热惯性。
KHC & AHC 大脑增强剂
通过按下蜂鸣器、响铃或手机闹钟来宣布这项大脑增强活动。学生从椅子上跳起，完成“起床！”舞蹈。从四部分动作开始，例如向左跺脚、跳跃两次、转圈和与同学碰拳。再重复该动作两次。接着进行第二个四部分动作，例如向右跺脚、跳跃两次、触摸脚趾和与同学碰肘。再重复该动作两次，然后一起表演这两个动作。告诉学生，他们可能想在早上醒来时尝试一下这个舞蹈！
用CRISPR/CAS9_ELEVINSTRUCTION的基因疗法
为了减少镰状细胞贫血的症状，研究人员希望使人体的血液形成干细胞再次开始产生γ球蛋白。可以通过影响转录因子BCL11A来完成γ球蛋白的产生吗？发现通过在控制BCL11A表达的调节性DNA序列中切割患者的血液形成干细胞。如果调节DNA序列被切割和突变，则转录因子（激活剂）也无法结合，这对于要表达的基因BC11a所需。在调节转录因子的情况下，跳跃，细胞将再次开始产生γ球蛋白。跳跃，细胞将再次开始产生γ球蛋白。
mdx 小鼠中的 NAR 突破性文章
平台由与转铁蛋白受体 1 结合的抗原结合片段组成，该片段与寡核苷酸偶联。我们证明，单剂量的小鼠特异性 FORCE–M23D 偶联物可增强 mdx 小鼠中外显子跳跃 PMO (M23D) 的肌肉递送，实现剂量依赖性和稳健的外显子跳跃以及持久的肌营养不良蛋白恢复。FORCE–M23D 诱导的肌营养不良蛋白表达在单剂量 30 mg/kg PMO 等效剂量下分别达到股四头肌、胫骨前肌、腓肠肌、膈肌和心脏中野生型水平的 51%、72%、62%、90% 和 77% 的峰值。缩短的肌营养不良蛋白定位于肌膜，表明功能性蛋白质的表达。相反，单剂量 30 mg/kg 未结合 M23D 显示出较差的肌肉传递，导致外显子跳跃和肌营养不良蛋白表达处于边缘水平。重要的是，与 FORCE-M23D 相比，FORCE-M23D 治疗可改善功能结果
具有横向电场的反铁磁螺旋中多重重入局域化的批判性分析：无跳跃二聚化场景
可重入局域化 (RL) 是一种最近才出现的突出现象，传统上与交错关联无序和跳跃二聚化的相互作用有关，这一点先前的研究表明了这一点。与这种范式相反，我们目前的研究表明跳跃二聚化并不是实现 RL 的关键因素。考虑到具有反铁磁序的螺旋磁系统，我们发现在没有跳跃二聚化的情况下，多个能量区域的自旋相关 RL。这种现象即使在热力学极限下仍然存在。通过对螺旋系统施加横向电场，引入了 Aubry-André-Harper 模型形式的关联无序，从而避免使用传统的替代无序。我们对观察到的可重入相进行有限尺寸缩放分析，以确定临界点，确定相关的临界指数，并检查与局域化转变相关的缩放行为。此外，我们还探索了参数空间，以确定可重入相发生的条件。本研究在紧束缚框架内进行了描述，为 RL 提供了一种新颖的视角，强调了电场、反铁磁有序和几何螺旋性的关键作用。还探讨了 RL 现象的潜在应用和实验实现。
研究文章的一个混合LSTM-KNN检测市场微观结构异常的框架：信用DEFA中的高频跳跃行为的证据
本文提出了一个新型混合LSTM-KNN框架，用于检测高频信用违约互换（CDS）市场中市场微观结构异常。该框架将长期短期记忆网络的时间学习能力与K-Nearthert邻居分类的模式识别强度相结合，以识别价格上涨和市场异常。通过分析2020年至2023年的高频CD市场数据，包括来自五个主要CD指数的250万个数据点，该研究表明跳跃检测准确性有了显着提高。混合模型的准确率达到92.8％，与独立的深度学习方法相比，比传统统计方法提高了15.2％，增强了8.5％。该框架保持计算效率，平均处理延迟为48.2毫秒，从而实现了实时市场应用。经验分析揭示了检测到的跳跃与市场流动性状况之间的密切相关性，而投标差价和订购书籍失衡被确定为关键预测指标。该研究在风险管理和市场监视中对市场微观结构动态和实际应用有助于理论理解。
