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单个约瑟夫森（Josephson）中的超导体 - 绝缘体过渡...
对于超大的约瑟夫森连接，当量子效应变得重要时，已经预测了异常相变（DPT）[1]。这种过渡的物理起源是通过与耗散量子力学环境的相互作用来抑制该相的宏观量子隧穿。宏观量子隧道破坏了连接的超导性，而隧道的抑制会恢复超导性。因此，这种过渡通常称为超导体 - 绝缘体过渡（SIT）。sit是针对各种系统的，但是在单个约瑟夫森交界处的检测至关重要，因为它是预期这种过渡的最简单系统，而没有任何其他物理过程掩盖的风险，而在常规或随机的Josephson Junction阵列（如常规或随机的）系统中可能是可能的。在这封信中，我们介绍了我们对R = DV / DL与 /曲线的测量结果，对于各种单个小型隔离的Josephson连接，分流和未分离，具有不同的电容C和正常状态隧道阻力RT的值，我们已经检测到了两种类型的RL-Curves之间的跨界频率，这些RL-Curves具有与本质上的小型cortents syly Cortersents sybles conterents sybles conterents。根据此交叉，我们能够为约瑟夫森连接的整个相图映射[2]。观察到的相边界的位置与原始理论的预期不一致。但是，该理论要考虑到我们的电压测量值的有限准确性（即我们能够检测到的最小电压），很好地解释了观察到的相图。因此，任何DPT都是坐的，但反之亦然。我们的重要结论是，耗散相变（DPT）和超导体 - 绝缘体转变（SIT）的概念并不完全与以前相同。两者都伴随着热度的符号变化，传统上被认为是SIT的签名。我们认为，DPT的真实特征是我们实验中观察到的VI曲线的修改。我们的工作是在约瑟夫森相位临界的单一约瑟夫森（Josephson）中的量子效应的强烈证明和相位运动的带图。
2024 Medicare D Part D STAND -ORON prescrip on Frug ... -NJ.Gov
许多双重资格被自动招募成一个随机的D部分“基准”计划，该计划具有基本的好处（未增强），并且每年建立的Medicare建立的“基准”水平低于“基准”水平。双重资格参加的基准计划支付每月0美元的保费，但是，NJ在2024年只有2个基准计划。因此，如果您由HMO拒绝您今年必须支付每月的保费，那么您的PDP可能不再是2024年的基准计划。有关更多信息，请参阅下面发布的事实表，或者由2023年11月13日的网络研讨会录制，由新泽西家庭弧弧高级主任丽莎·福特（Lisa Ford）和船长玛丽·麦格里（Mary McGeary）提出。
结核病和肺癌共存患者的治疗策略
很多研究对合并肺结核和肺癌患者的治疗结果并不一致。在这篇荟萃分析中，我们回顾了他们的三种治疗结果：合并结核病的肺癌患者的 PFS 和 OS 长于非结核病患者；合并结核病的肺癌患者的 PFS 和 OS 短于非结核病患者；两组之间的 OS 和 TTF 无统计学差异。这与肺癌和结核病共存的三种主要理论相一致：抗癌治疗可导致结核病复发；结核病是肺癌的诱发因素；或者，它是随机的[30-32]。先前的一些研究表明，合并活动性结核病的 NSCLC 患者显示出更好的生存结果；尤其是在鳞状细胞癌中[32-34]。早期文献揭示的可能机制是
不同策略对赢得6个NIMMT的影响！
德国卡游戏“ 6 Nimmt！”是玩家从10张牌开始的游戏，每轮打一张牌，直到没有卡片。104张卡的编号为1-104，并具有特定数量的“牛头”或点值。游戏的目标是完成最少的牛头人。在本文中，我们研究了参与者开发的不同策略，以获取每场比赛最少的牛头人，以及该策略在6个NIMMT！的多个回合中的有效性。该实验是作为一项随机的，盲目的研究，以控制参与者对多种策略的了解。每个玩家独立发展并实施了自己的策略。最终，我们发现最好的策略是首先播放低编号卡的最佳策略，而高数字卡则持续了。这与针对其他表现良好的球员的目标是最有效的策略。简介
基于多毛毛和脑膜腹化模式的MRI，胎儿自动定量正常脑的变化
结果：在对照胎儿中，所有参数随着胎龄的显着变化（p，.05）。与对照组相比，胎儿的胎儿在所有旋转参数中都显着减少（p＃.02）。同样，在多个参数中检测到多粒孕妇的胎儿（p＃.001）检测到显着降低。3个怀疑的胎儿表现出正常的回旋拟合瓣膜，支持MR成像诊断。XGBoost线性算法在脑脑和对照胎儿（n¼32）之间获得了分类的最佳结果（n¼32），曲线下的面积为0.90，召回0.83。同样，随机的森林分类显示了胎儿分类的多毛和对照胎儿（n¼33）的最佳性能，曲线下的面积为0.84，回忆为0.62。
复杂性研讨会2022-2023
信息处理的关键原则之一是它是独立的，即可以通过遵守不同物理定律的多个系统来实施相同的计算。在本演讲中，我将说明信息分解原理（尤其是协同和冗余的指标）如何通过连接生物学和人造大脑来提供复杂系统中底物无关的计算描述。首先，我将显示从fMRI数据获得的结果，显示负责高级认知过程的大脑区域是协同富含协同作用的，而负责感觉输入和运动输出的区域则富含冗余。然后，我将展示人造神经网络的研究结果，表明随着神经网络学习新任务，协同作用会增加，这可能会在概括学说的表述过程中；尽管冗余有助于网络维持随机的扰动。一起，这些结果表明协同和冗余在复杂系统中的计算作用不同。