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![arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日](/simg/d\d0bf430e10cc6e82682ce4b975834a9490c69344.png)
arXiv:2302.00105v2 [quant-ph] 2024 年 2 月 26 日
傅里叶级数善于将复杂函数分解为更简单的三角分量，与量子计算的固有特性（如叠加和干涉）无缝契合。这种协同作用使量子信息得到更有效、更精确的表示，大大增强了数据处理、分析和探索量子数据中的周期模式的能力。这项工作深入探讨了傅里叶级数在量子机器学习 (QML) 中应用的巨大优势，并将其与量子计算的独特契合与传统方法进行了对比。傅里叶级数是一种数学工具，它允许我们用正弦和余弦的组合来建模任意周期信号。它的主要优点是从一个域转换到另一个域时需要更多的信号信息。事实上，这个级数并不适用于所有信号（狄利克雷条件 [1]）；然而，在各个领域和部门，傅里叶级数是将信号从时域转换到频域的工具，将其分解为谐波相关的正弦函数。在量子计算中，特别是在量子机器学习 (QML) 分支中，量子模型由参数函数 f (x, θ) 描述，该函数受一些独立变量 x（可能是我们的输入数据）和一些参数 θ 的影响，这些参数帮助我们的函数尝试在输入数据中推广自身。考虑到这一点，并了解傅里叶级数对信号处理的巨大影响，因此，分析和实验傅里叶级数如何影响量子模型是非常有趣的，因此，如果它可以帮助我们
从儿童到青少年时期静息状态功能连接的年龄相关差异
人脑在静息时处于活动状态，功能性 MRI BOLD 信号的自发波动揭示了大脑的内在功能结构。在儿童期和青少年期，功能网络会经历不同的成熟模式，网络内和网络间功能连接的测量值会随着年龄的增长而不同。然而，这些发展模式的许多方面（例如轨迹形状和方向性）仍未解决。在本研究中，我们从一个大型横断面样本中描述了网络内和网络间静息态功能连接（rsFC）和整合（即参与系数，PC）的年龄相关差异，该样本来自正在开发的生命周期人类连接组项目（Lifespan Human Connectome Project）。我们发现证据表明，皮质、皮质下和小脑 rsFC 以及整合存在线性和非线性差异，并且随年龄而变化。此外，我们发现性别调节年龄和壳核整合之间的关系，其中与女性相比，男性的壳核 PC 表现出与年龄相关的显着增加。综上所述，这些结果为发育过程中某些大脑系统存在复杂、非线性的差异提供了证据。
氟奋乃静及其代谢物在大鼠脑区和其他组织中的分布
来自加州大学洛杉矶分校精神健康临床研究中心、西洛杉矶退伍军人医疗中心精神药理学部（MA、SRM、KKM）、加利福尼亚州洛杉矶威尔希尔和索特尔大道 BVMC-210；加州大学洛杉矶分校精神病学系神经生物化学实验室 (AY)，加利福尼亚州洛杉矶；萨斯喀彻温大学药学与营养学院 (KKM)，加拿大萨斯喀彻温省萨斯卡通；哈佛医学院精神病学和神经科学项目系 (NSK、RJB)，波士顿；以及马萨诸塞州贝尔蒙特马萨诸塞州总医院麦克莱恩分部梅尔曼研究中心双相情感障碍和精神障碍项目和精神病学研究实验室 (NSK、RJB)。通信地址：Manickam Aravagiri，博士，精神药理学部，西洛杉矶 V AMC，210 RM 4 号楼，11301-Wilshire 大道，洛杉矶，CA 90073。1994 年 12 月 20 日收到；1995 年 3 月 28 日修订；1995 年 4 月 5 日接受。
使用静息态 fMRI 绘制人类大脑中的多巴胺能投射
1 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心 Donders 大脑、认知和行为研究所；2 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心认知神经科学系；3 澳大利亚克莱顿莫纳什大学心理科学学院特纳大脑与心理健康研究所和莫纳什生物医学成像研究所；4 荷兰蒂尔堡大学蒂尔堡认知与交流中心交流与认知系；5 西班牙塞维利亚塞维利亚生物医学研究所 (IBiS)；6 荷兰奈梅亨拉德堡德大学医学中心神经病学系和帕金森与运动障碍专业中心；7 英国伦敦伦敦国王学院精神病学研究所神经影像科学中心；8 英国牛津大学 Wellcome 综合神经影像中心 (WIN FMRIB)
远北昆士兰农业社区的连通性和数字包容性。一份以政策为重点的报告。
Allan Dale Allan Dale 教授对澳大利亚北部的综合自然资源政策和管理有着浓厚的兴趣。他在治理体系和综合自然资源管理方面拥有广泛的研究和政策专业知识。他是澳大利亚远北昆士兰和托雷斯海峡地区发展主席。他过去的研究为国家区域自然资源管理系统的政策和投资基础提供了信息，他还负责昆士兰州政府的自然资源政策。在重返国际研究岗位之前，Allan 还曾担任湿热带地区自然资源管理机构的首席执行官。作为詹姆斯库克大学凯恩斯研究所热带区域发展负责人，他还接触到了治理领域的国际研究专家网络，与查尔斯达尔文大学、格里菲斯大学和澳大利亚联邦科学与工业研究组织有着密切的联系。
人类大脑神经元-神经胶质细胞-突触组成在形成静息
Sayan Kahali a、Marcus E. Raichle a,b 和 Dmitriy A. Yablonskiy a* a 华盛顿大学医学院放射学系，美国密苏里州圣路易斯 63110 b 华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯 63110 *通讯作者：Dmitriy A. Yablonskiy，博士 华盛顿大学 Mallinckrodt 放射学研究所，4525 Scott Ave. 3216 室，密苏里州圣路易斯，63110 电子邮件：yablonskiyd@wustl.edu https：BMRL-DmitriyYablonskiy 电话：+1(314)362-1815；传真：+1(314)362-0526 关键词：功能连接、功能网络层次、脑细胞回路、定量梯度回忆回波 MRI、神经元、神经胶质细胞、突触 摘要 虽然在研究健康人脑和各种临床条件下的静息状态功能网络方面已经取得了重大进展，但有关它们与脑细胞成分关系的许多问题仍未得到解决。在本文中，我们使用定量梯度回忆回波 (qGRE) MRI 对人脑细胞组成进行体内定量映射，并使用来自人类连接组计划的 BOLD（血氧水平依赖性）MRI 静息状态数据来探索脑细胞成分与静息状态功能网络的关系。我们的结果表明，网络定义的单个功能单元中细胞回路之间连接的 BOLD 信号定义同步性主要与区域神经元密度有关，而功能单元之间的功能连接强度不仅受神经元的影响，还受脑组织细胞成分的神经胶质细胞和突触成分的影响。数据显示，这些细胞功能关系在脑活动的超慢频率范围 (0.01-0.16 Hz) 中最为明显，已知这与 BOLD 信号的波动有关。这些机制导致静息状态功能网络特性分布相当广泛。我们发现，神经元密度最高（但神经胶质细胞和突触密度最低）的视觉网络在单个功能单元中表现出最强的 BOLD 信号一致性，以及最强的网络内连接性。默认模式网络 (DMN) 位于频谱的相反部分附近，其 BOLD 信号的相干性相对较低，但细胞内容非常平衡，这使得 DMN 在大脑的整体组织以及健康和疾病中的功能网络层次结构中发挥重要作用。
研究论文 通过静息态闭眼脑电图检测中度创伤性脑损伤
创伤性脑损伤 (TBI) 是如果医疗救治延误，可能带来严重后果的损伤之一。通常，需要分析计算机断层扫描 (CT) 或磁共振成像 (MRI) 来确定中度 TBI 患者的严重程度。然而，由于如今 TBI 患者的数量不断增加，对每位潜在患者进行 CT 扫描或 MRI 扫描不仅成本高昂，而且耗时。因此，在本文中，我们研究了使用具有计算智能的脑电图 (EEG) 作为替代方法来检测中度 TBI 患者严重程度的可能性。EEG 程序比 CT 或 MRI 便宜得多。虽然与 CT 和 MRI 相比，EEG 的空间分辨率不高，但它的时间分辨率很高。使用传统的计算智能方法从 EEG 分析和预测中度 TBI 非常繁琐，因为它们通常涉及复杂的信号预处理、特征提取或特征选择。因此，我们提出了一种使用卷积神经网络 (CNN) 自动对健康受试者和中度 TBI 患者进行分类的方法。该计算智能系统的输入是静息状态下的闭眼脑电图，未经预处理和特征选择。使用的脑电图数据集包括 15 名健康志愿者和 15 名中度 TBI 患者，这些数据来自马来西亚吉兰丹马来西亚理科大学医院。将所提出方法的性能与其他四种现有方法进行了比较。所提出方法的平均分类准确率为 72.46%，优于其他四种方法。结果表明，所提出的方法有可能用作中度 TBI 的初步筛查，以选择患者进行进一步诊断和治疗计划。
Alpha 波段静息态脑电图连接与非语言智力相关
本研究的目的是调查脑电图静息状态连接是否与智力相关。165 名参与者参加了这项研究。记录了每位参与者 6 分钟的闭眼脑电图静息状态。分别计算了两个完善的同步测量 [加权相位滞后指数 (wPLI) 和虚相干性 (iMCOH)] 以及传感器和源脑电图空间的图论连接指标。使用瑞文渐进矩阵测量非语言智力。根据神经效率假设，alpha 波段范围内的大脑网络路径长度特征（平均和特征路径长度、直径和接近中心性）与传感器空间的非语言智力显着相关，但与源空间无关。根据我们的结果，非语言智力测量的差异主要可以通过从包含节点之间弱连接和强连接的网络构建的图形指标来解释。
4 年制 B.Tech（电气和计算机）课程大纲...
详细课程大纲 第一单元：变换微积分拉普拉斯变换：拉普拉斯变换、性质、逆、卷积、用拉普拉斯变换求某些特殊积分、初值问题的解。傅里叶级数：周期函数、函数的傅里叶级数表示、半程级数、正弦和余弦级数、傅里叶积分公式、帕塞瓦尔恒等式。傅里叶变换：傅里叶变换、傅里叶正弦和余弦变换。线性、缩放、频移和时移性质。傅里叶变换的自互易性、卷积定理。应用于边界值问题。第二单元：数值方法近似和舍入误差、截断误差和泰勒级数。插值 - 牛顿前向、后向、拉格朗日除差。数值积分 - 梯形、辛普森 1/3。通过二分法、迭代法、牛顿-拉夫森法、雷古拉-法尔西法确定多项式和超越方程的根。通过高斯消元法和高斯-西德尔迭代法求解线性联立线性代数方程。曲线拟合-线性和非线性回归分析。通过欧拉法、修正欧拉法、龙格-库塔法和预测-校正法求解初值问题。
