Results 81 to 90 of about 595,845 (281)
Search for the decay $\chi_{c1}(3872)\to\pi^{+}\pi^{-}\chi_{c1}$
, 2023 Using a data sample corresponding to an integrated luminosity of 10.9
fb$^{-1}$ collected at center-of-mass energies from 4.16 to 4.34 GeV with the
BESIII detector, we search for the decay $\chi_{c1}(3872) \to
\pi^{+}\pi^{-}\chi_{c1}$ in the radiative ...Jaeger, S., Yao, Z. P., Yu, B. X., Li, J. W., Zeng, S. H., Shangguan, J. F., Chang, T. T., Li, H. N., Luo, M. X., Achasov, M. N., Zhu, J., Tian, Y., Wang, X. F., Yu, G., Luo, C. L., Duan, Z. H., Li, Xiaoyu, Hu, T., Guo, R. P., Liu, J. B., Ning, Z., Zhang, P., Lavezzi, L., Peng, Y. Y., Wen, S. P., Cai, H., Mezzadri, G., Shi, X., Garbolino, S., Hüsken, N, Wu, Y. J., Zhang, Z. Y., Kalantar-Nayestanaki, N., Sun, G. X., Qu, S. Q., Shan, X. Y., Yang, Y., Kolcu, O. B., Qi, M., Liu, Y. B., Li, P. R., Xu, X. P., Ma, M. M., Wang, Y. L., Song, Y. J., Zhao, Ling, Guskov, A., Zhang, H. H., Bianchi, F., Chen, T., Feng, J. H., Teng, J. X., Ai, X. C., Li, C., Nikolaev, I. B., Xiao, Z. J., Hou, X. T., Kliemt, R., Zhou, X., Zhao, R. P., Zhu, Z. A., Ye, M. H., Boyko, I., Gersabeck, E. M., Xu, G. F., Wu, Y. H., Hong, P. C., Wang, K., Huang, G. S., Lyu, Y. F., Zhou, L. P., Heng, Y. K., Ji, Q., Zhai, X. Y., Zhang, J. W., Amoroso, A., Rong, G., Qiao, C. F., Qi, F. Z., Zhang, Y. T., Song, J. J., Zhu, T. J., Li, H. J., Berlowski, M., Wang, Y. F., Shi, H. C., Nerling, F., Sun, Y. J., Sosio, S., Wang, L. L., Fritsch, M., Li, M. H., Bettoni, D., Shi, J. L., Zeng, F. R., Zheng, B., Denysenko, I., Khachatryan, V., Shi, B. A., Lu, Y., Maas, F. E., Ouyang, Q., Sun, J. F., Kang, X. S., Uman, I., Zhang, Lei, Wang, M., Xu, Z. S., Li, Cheng, Adlarson, P., Wang, Z. L., Liao, Y. P., Zhang, A. Q., Zhang, Shulei, Sun, W. Y., Ji, X. B., Yu, C. X., Mitchell, R. E., Shan, W., Zhang, J. Q., Qian, S., Dong, M. Y., Guo, Y. P., Prasad, V., Xu, W. L., Fischer, K, Fang, S. S., Chang, J. F., Larin, P., Li, Q. X., Li, Z. X., Liu, Z. A., Libby, J., Weidner, F., Ke, B. C., Ban, Y., Yan, X. Q., Ma, L. L., Kuessner, M., Lellmann, M., Xiang, T., Bai, Y., Han, T. T., Wu, J. F., Ren, K. J., Wu, X. H., Chen, Y. Q., Wolke, M., Liu, G. M., Wang, Yaqian, Liang, C., Wang, J. P., Zhai, Y. C., Jin, Y., Tao, L. Y, Rivetti, A., Tang, J., Xu, C. J., Sun, S. S., Ding, B., Fu, C. D., Zhang, Y., Denig, A., Lou, X. C., Lin, T., Liu, F. H., Zhao, S. J., Moses, B., Zhang, B. X., Hu, J. F., Yan, W. C., Redmer, C. F., Xing, T. Y., Hou, Y. R., Niu, Q. L., Schoenning, K., Cao, G. F., Dbeyssi, A., Bakina, O., Zhu, Y. C., Niu, W. D., Wang, B. L., Wu, L. H., Zhao, Y. B., An, Q., Fu, Y. W., Yang, H. J., Zheng, J. P., Liu, H. B., Liu, C., Jiang, X. S., Kiuchi, R., Leithoff, H., Irshad, M., Fang, Y. Q., Wang, T., Fan, Y. H., Gu, M. H., Wang, Y. D., Zhou, X. K., Lu, Y. P., Feng, C. Q., Ge, P. T., Zhang, Q. Y., Dong, L. Y., Shan, K. Y., Lenz, T., Wang, T. J., Zhang, H. Q., Zhao, G., Zhu, L. X., Wang, S., Gao, Yang, Guan, C. Y, Pelizaeus, M., Li, Hui, Wu, L. J., Zhu, S. H., Tian, Z. F., Bertani, M., Herold, C., Liu, B. X., Ma, Y. M., Gao, Y. N., Yang, Yifan, Yang, H. L., Yuan, Y., Lu, X. L., Wang, D. Y., Malik, Q. A., Wu, Z., Fang, Y., Yan, W. B., Luo, X. L., Liang, Y. F., Luo, T., Chelkov, G., Kopf, B., Ji, X. L., Sun, G. B., Zhang, X. M., Chen, X. R., De Mori, F., Sun, K., Tang, C. J., Li, L. K., Li, H. B., Maggiora, M., Zhang, J. X., K., X., Ge, Z. W., An, M. R., Wu, Y., Guo, A. Q., Liang, H., Gu, Y. T., Huang, Y. P., Wu, X., Liao, L. Z., Johansson, T., Zhang, J. Y., Yin, J. H., Yang, Y. F., Jin, S., Batozskaya, V., Xie, C., Liu, Huanhuan, Jia, X. Q., Liu, Huihui, Song, W. M., Wan, Y., Chen, X. T., Jiang, Y., Wang, S. J., Zhu, L., Heinz, C. H., Zhang, J. Z., He, K. L., Liu, H., Nisar, S., Wang, X., Chen, G., Mangoni, A., Ma, H., Xian, X. M., Wollenberg, L., Ablikim, M., Bortone, A., Liu, C. X., Jiang, T. J., Wang, N. Y., Sun, H., Chang, W. L., Xiao, Y. L., Kavatsyuk, M., Zhu, K., Farinelli, R., Qin, X. S., Zafar, A. A., Dong, X., He, K. K., Cossio, F., Plura, S., Wang, W., You, Z. Y., Peters, K., Jiang, S. S., Zhao, J. Z., Holtmann, T., Kupsc, A., Yang, Tao, Mao, Z. P., Huang, K. X., Xiao, S. Y., Fava, L., Lu, J. G., Liu, P. L., Jing, M. Q., Zhou, Y. Z., Sun, H. K., Chen, Y. B., Qin, L. Q., Zhang, Shuihan, Du, M. C., Salone, N., Xu, H. Y., Khoukaz, A., Zhao, M. G., Zhu, S. Q., Wang, Z., Zhang, L. M., Gao, H., Li, L. J, Liu, Fang, Zhao, J. Y., Dong, J., Liu, K., Shi, J. Y., Harris, F. A., Meng, Z. X., Guo, M. J., Zhang, D. H., Nefedov, Y., Liang, Y. T., Zhemchugov, A., Ding, Y., Li, C. H., Liu, W. K., Yuan, C. Z., Guan, Z. L., Wang, Y., Xu, Y. C., Tang, G. Y., Song, Y. X., Liu, L., Yuan, S. C., Zhang, H. Y., Wu, C., Janchiv, S., Marcello, S., Chen, M. L., Qi, H. R., Zheng, Y. H., Bao, H. -R., Zhang, Z. H., Bianco, E., Chen, C., Lyu, X. R., Jeong, J. H., Hou, G. Y., Jiao, J. B., Shen, H. F., Li, T., Li, D. M., Lane, J. J., Sun, L., Liu, Ke, Yu, T., Mao, Y. J., Shao, L. G., Wang, Yi, Destefanis, M., Ding, X. X., Li, Y. G., Tat, M., Ji, Q. P., Zhong, X., Hou, Z. L., Li, Lei, Sun, Y. Z., Ji, Y. Y., Liu, B. J., Chen, S. L., de Boer, R. E., Cui, J. J., Li, Ke, Zhao, Y. X., Min, T. J., Yu, X. D., Brueggemann, A., Zhu, K. J., Liu, H. M., Xu, C. F., Zhou, X. R., Ma, H. L., Shen, W. H., Sun, T., Chen, Chao, Shao, M., Li, Z. J., Wei, D. H., Liu, Lu, Dedovich, D., Ma, F. C., Chen, S. M., Ye, M., Xie, Y. G., Huang, X. T., Liu, K. Y., Gong, L., Greco, M., Spataro, S., Feldbauer, F., Yan, L., Ruan, S. N., Wang, C. W., Zhan, Y. H., Chen, H. S., Wiedner, U., Cao, N., Calcaterra, A., Wang, Ziyi, Cetin, S. A., Chen, S. J., Gradl, W., Deng, Z. Y., Ma, Q. M., Gramigna, S., Lu, F. X., Zhang, Z. L., Guo, L. B., Wang, Z. Y., Qin, J. J., Cai, X., Yuan, X. Q., Zeng, Y., Pan, X., Gilman, A, Tian, W. H., Cibinetto, G., Wang, H. J., Liu, Q., Liu, Z. Q., Rolo, M., BESIII Collaboration, Thoren, V., Zhao, Z. G., Wang, W. P., Wei, D., Zhang, Y. H., Shen, C. P., Zhang, G. Y., Ma, R. Q., Liao, G. R., Pei, Y. P., Zhang, X. D., Xia, L., Zeng, X., Jiang, P. C., Du, S. X., Pan, Y., Yuan, Z. Y., Aliberti, R., Shi, R. S., Zheng, W. J., Qian, W. B., Hao, X. Q., Yu, J. S., Zou, J. H., Zhang, J. L., Jiang, H. J., Liu, Feng, Zhang, Yao, Liu, J. Y., Zhang, Yan, Zhang, H., Xu, Z. P., Rosner, Ch., Scodeggio, M., Li, W. G., Wang, Y. Q., Mo, X. H., Xie, Y., Li, S. X., Zhao, Lei, Zhong, B., Muskalla, J., Fang, J., Song, T. Z., Garzia, I., Liu, M. H., Jackson, J., Shen, X. Y., Su, Y. J., Briere, R. A., Pacetti, S., Xie, Y. H., Shi, Q. Q., Sun, Z. T., Liu, T., Xu, Q. J., Kabana, S., Ma, X. Y., Tang, Y. A., Hu, H. M., Gong, W. X., Liu, S. B., Dai, J. P., Zhang, J., Xiao, G. Y., Egorov, P., Li, J. R., Lin, D. X., Liu, L. C., Xu, W., Wilkinson, G., Zu, J., Heinsius, F. H. H., Jia, Z. K., Muchnoi, N. Yu., Felici, G., Zhang, X. Y., Hu, Y., Hussain, T., Wang, B., Li, X. L., Zhang, B. L., Balossino, I., Wang, Y. N., Kang, X. L., Qi, H., Li, J. S., Wang, F., Ma, J. L., Wang, Meng, Berger, N., Lu, H. J., Stieler, F., Yang, Y. X., Yuan, L., Han, W. Y., Yue, C. X., Huang, L. Q., Zhang, L. Q., Zhang, Jianyu, Miao, H., Lavania, A., Messchendorp, J. G., Wang, X. J., Hu, B. Y., Che, G. R., Chen, Z. J., Qi, T. Y., Patteri, P., Zhou, H., Wang, Bo, Olsen, S. L., Li, F., Kühn, W., Malde, S., Zhou, X. Y., Niu, Y., Peng, H. P., Tan, Y. X., Pathak, A., Goetzen, K., Yang, Z. W., Lu, Z. H., Tao, Q. T., Liu, X., Xie, X. H., Geng, C., der Wiesche, N. in, Liu, W. M., Yang, H. X., Ma, Y., Qin, Z. H., Coen, S. C., Begzsuren, K., Lei, Z. H., Xiao, D., Yan, F., Li, G., Xu, Q. N., Choi, S. K., Ping, R. G., Xie, Z. P., Sarantsev, A., Wang, X. L., Qiu, J. F., Zhang, Z. D., Chu, X., Wenzel, C. W., Zhang, J. J., Schelhaas, Y., Zhu, W. J., Jiao, Z., Jing, X. M., Liu, Y., Fu, J. L., Zhang, H. C., Limphirat, A., Ping, J. L., Gutierrez, J., Lei, T. T., Dai, H. L., Li, X. H., Li, H., Li, W. D., Sun, Y., Fang, W. X., Zeng, Y. J. +621 morecore dynoGP: Deep Gaussian Processes for Dynamic System Identification
International Journal of Adaptive Control and Signal Processing, EarlyView.This work introduces a novel class of deep models for system identification, dynamical deep Gaussian processes, which combine the strengths of data‐driven methods, such as those based on neural network architectures, with the ability to output a probability distribution for uncertainty representation.Alessio Benavoli, Marco Forgione, Dario Piga, Marco Zaffalon +3 morewiley +1 more sourceC1-Galactopyranosyl Heterocycle Structure Guides Selectivity : Triazoles Prefer Galectin-1 and Oxazoles Prefer Galectin-3
, 2019 Galectins are carbohydrate-recognizing proteins involved in many different pathological processes, including cancer and immune-related disorders.Nilsson, Ulf J., Hakon Leffler, Alexander Dahlqvist, Ulf J. Nilsson, Hakon Leffler (200845), Ulf J. Nilsson (831832), Alexander Dahlqvist (6611585), Dahlqvist, Alexander, Leffler, Hakon, Nilsson, Ulf J.,, Dahlqvist, Alexander,, Lund University., Leffler, Hakon, +12 morecore +1 more sourceC1-cycling MAGs from Slate River, CO
Metagenome-assembled genomes (MAGs) assembled from riparian floodplain sediment (30 to 150 cm below surface height) for C1-cycling microorganisms discussed in the paper Diverse and unconventional methanogens, methanotrophs, and methylotrophs in ...Anna N. Rasmussen (16934442)core +1 more sourceImpact of Hydrogen Incorporation on Electronic and Magnetic Structure of X2CrNi18‐9 Stainless Steel
Advanced Engineering Materials, EarlyView.Hydrogen uptake in austenitic stainless steel alters both its electronic and magnetic structure. Seebeck measurements reveal hydrogen‐induced shifts in the electronic density of states, while neutron scattering uncovers nanoscale inhomogeneities that grow upon hydrogen incorporation, with the most pronounced effect observed in the PBF as‐built state ...Torben Tappe, Louis Becker, Gaurav Kanu, Thomas F. Headen, Dirk Honecker, Gabi Schierning, Santiago Benito, Sebastian Weber, Klara Lünser, Sabrina Disch +9 morewiley +1 more source