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World File Search System周期性
周期性超表面的综合多极理论
超表面应用数量的不断增长以及其制造和特性的快速发展[30]促使人们开发出精确分析和设计超表面的方法。虽然全波数值解始终是一种选择，但分析工具可能更具吸引力，因为它们有助于设计并提供有关超表面底层物理的宝贵见解。对于每个单位晶胞由单个散射体组成的周期性超表面，即我们在此重点讨论的超表面类型（图1），有几种用于此目的的技术。首先，开发了可理解的超表面和超材料电路模型[31–33]，这些模型易于在工业中使用，尤其是对于微波应用。第二种方法遵循均质化原理。它旨在用具有相同表面磁化率的表面替换有问题的超表面。[34–36]尽管这些方法对组件设计非常有帮助，但它们不足以描述所研究结构的内部物理特性，例如组成粒子的相互作用。此外，电路建模和均质化方法有时会涉及一些假设，这些假设会以牺牲准确性为代价来简化所研究的问题。第三种方法更多地来自“第一性原理”，旨在通过求和其组成粒子的响应，自下而上地构建二维阵列的响应。虽然这种自下而上的方法与最初提到的两种方法有一些共同之处，但它更通用、更灵活。它使大量设计更容易处理，包括毫米波和光学应用。[7,37–44] 在这种方法中，最好使用场的多极展开来讨论组成粒子的光学作用。[45–51] 在多极展开中，散射体的光学响应用一系列由外部照明和形成超表面的所有其他粒子的散射场引起的多极矩来表示。使用不断增加的
3D卷积神经网络中的位置 - 元素 - 周期性注意
摘要 - 认识到人类的感受在我们的日常交流中起着至关重要的作用。神经科学表明，不同的情绪状态在不同的大脑区域，EEG频带和时间邮票中表现出不同程度的激活。在本文中，我们提出了一种新颖的结构，以探索脑电图识别的内容丰富的脑电图特征。所提出的模块由PST注意表示，由位置，光谱和时间关注模块组成，以探索更具歧视性的EEG特征。特别是位置注意模块是为了捕获空间维度中不同情绪刺激的激活区域。频谱和时间注意模块分别分别分配了不同频带和时间切片的权重。我们的方法是自适应和有效的，可以作为模块中的插件插入3D卷积神经网络（3D-CNN）中。我们在两个现实世界数据集上进行实验。3D-CNN与我们的模块相结合实现了有希望的结果，并证明PST注意力能够捕获EEG的情感识别的稳定模式。索引术语：脑电图，注意力，情感识别，3D-CNN
人工智能的周期性系统
在这里，我们展示了一个现实世界的软件项目，以讨论三个抽象层次，以区分 AI 软件解决方案上不同粒度的信息交换。虽然最低级别的抽象过于复杂，无法创建标准化词汇表，但最高级别的抽象对于许多问题案例来说过于粗糙，无法设计合适的算法。尽管如此，正如我们将展示的那样，这个最高级别的抽象仍然很重要，因为它是军事操作员和 AI 专家之间信息交换的最佳级别。最高级别的抽象由平铺的 AI 方案表示，称为 AI 周期表 (PTA)。我们建议基于 PTA 的新型引导工作流程，以支持军事人员和 AI 专家之间的交流，以利用自动化工作的成果。我们将证明 PTA 非常适合作为军事操作员和 ML 专家之间的沟通手段。在未来的工作中，可以检查是否应特别针对安全部队的要求改进现有的 PTA。
EPSDT周期性时间表
路易斯安那州健康健康计划咨询咨询2020年12月11日至25日，EPSDT周期时间表医疗补助先前通过了美国儿科学院（AAP）/BRIGHT FUXERS颁布的“预防小儿保健建议”周期时间表。 立即生效，医疗补助将不再维护单独的路易斯安那州医疗补助，并定期筛查，诊断和治疗（EPSDT）周期时间表，并将介绍提供者访问此处可用的AAP周期时间表。路易斯安那州健康健康计划咨询咨询2020年12月11日至25日，EPSDT周期时间表医疗补助先前通过了美国儿科学院（AAP）/BRIGHT FUXERS颁布的“预防小儿保健建议”周期时间表。立即生效，医疗补助将不再维护单独的路易斯安那州医疗补助，并定期筛查，诊断和治疗（EPSDT）周期时间表，并将介绍提供者访问此处可用的AAP周期时间表。
基于gan的高周期性多量子井太阳能电池_光学和电应力下的降解
寻找化石燃料的绿色替代品可刺激光伏场中的搜索。硅是建造太阳能电池的最常用材料，这主要是因为其成本效果，但吸收光谱有限（尤其是在蓝色和紫外线区域），这是相对较低的冲击式标题极限（30％）。此外，硅太阳能电池的温度系数相当高，这意味着它们的效率随温度升高显示可测量的下降。多函数太阳能电池达到高达47％[1]的效率，但是很难构建，并且非常昂贵。氮化盐是一种有前途的材料，用于吸收多结太阳能电池中的高能光子或Si-GAN串联细胞中的高能光子[2]，具有多个量子井（MQW）结构，显示出最佳性能[3]。MQW细胞在简单的P-N或P-I-N结构结构上显示出各种优势，这主要是由于可以在不存在的位错和相位分离问题的情况下生长较薄的Ingan层，这是GAN上生长的厚Ingan层的典型情况[4]。Ingan-GAN MQW结构已被证明在恶劣的环境中，在高激发密度和高温下[5，6]中也是可靠的[5，6]，从而可以在无线电源传输系统和空间应用中使用[7]。这项工作的目的是了解在高温下将基于MQW INGAN的太阳能电池提交给高功率光和电应力时如何降解。
利用周期性和准轨道的地月转移设计...
本研究重点是在四体问题的背景下研究利用太阳引力进入月球区域的低能量传输轨迹。具体来说，我们探索了双圆限制四体问题 (BCR4BP) 中的动力学结构。BCR4BP 是一种有用的模型，可用于在地球-月球和太阳-地球系统的复杂动力学都很重要的情况下进行初步轨迹设计。该模型在一个模型中包含了太阳、地球和月球的引力，同时降低了星历表模型中增加的扰动带来的复杂性。我们研究了 BCR4BP 中周期和准周期轨道的存在性和稳定性。庞加莱图表示来自这些轨道的流形结构信息，并允许构建纯弹道低能量传输到月球区域。这项研究的结果表明，利用 BCR4BP 中的动态结构有助于在地月空间中构建复杂的低能量传输。将这三个物体的引力纳入一个模型中，可以在设计过程中提供直观的理解。此外，展示这种设计策略在构建多种类型的地月轨道传输方面的灵活性可能会为未来的设计提供参考。
脑电图上的前额叶高伽马标记感知和想象中的音乐节奏周期性
摘要 已知有节奏的听觉刺激能引发神经群体中匹配的活动模式。此外，最近的研究表明高伽马大脑活动在听觉处理中具有特殊重要性，因为它参与了听觉短语分割和包络跟踪。在这里，我们使用来自 8 名人类听众的皮层脑电图 (ECoG) 记录来查看在节奏感知和想象过程中高伽马活动的周期性是否跟踪音乐节奏包络中的周期性。通过指示参与者想象节奏在几次重复的停顿期间继续，可以引发节奏想象。为了确定高伽马活动周期跟踪音乐节奏周期的电极，我们计算了音乐节奏和神经信号的自相关 (ACC) 之间的相关性。参与者听白噪声的条件用于建立基线。颞上回听觉区和两个半球额叶区域的高伽马自相关与音乐节奏的自相关显著匹配。总体而言，在右半球观察到大量重要的电极。特别有趣的是右前额叶皮层中的一大群电极在节奏感知和想象时都处于活跃状态。这表明有意识地处理节奏的结构，而不仅仅是听觉现象。自相关方法清楚地表明，从皮层电极测量的高伽马活动既跟踪注意的节奏，也跟踪想象的节奏。
脑电图上的前额叶高伽马标记了音乐节奏在感知和想象中的周期性
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1 量子傅里叶变换和周期性
量子傅里叶变换 (QFT) 可视为 Hadamard 运算在 N > 2 维上的推广。稍后我们将特别关注 N = 2 n，即 n 量子比特空间上的 QFT。作为纯数学构造，它与广泛用于数字信号和图像处理的所谓离散傅里叶变换相同。它是一个在各种数学情况下自然出现的酉矩阵，因此非常适合量子形式主义，为量子操作和某些数学问题之间架起了一座桥梁。事实上，QFT 是大多数已知量子算法的核心，这些算法比传统计算具有显著的加速。