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World File Search System局部扰动
ORIGINALA RT ICLE 皮质兴奋性的局部扰动通过大规模功能网络以差异方式传播
1 华盛顿大学医学院医学科学家培训计划，美国密苏里州圣路易斯 63110，2 华盛顿大学医学院神经科学研究生课程，美国密苏里州圣路易斯 63110，3 华盛顿大学医学院神经病学系，美国密苏里州圣路易斯 63110，4 华盛顿大学医学院放射学系，美国密苏里州圣路易斯 63110，5 华盛顿大学医学院神经科学系，美国密苏里州圣路易斯 63110，6 华盛顿大学医学院生物医学工程系，美国密苏里州圣路易斯 63110，7 华盛顿大学医学院物理系，美国密苏里州圣路易斯 63110，8 哈佛医学院布莱根妇女医院医学系，美国马萨诸塞州波士顿 02115
近表面量子阱处理的优化
近表面量子阱的另一个有趣应用是拓扑量子器件。一种使用近表面量子阱的令人兴奋的固态方法是基于马约拉纳粒子的量子比特，其中量子信息被编码在非局域费米子态中。与其他建议的平台相比，这种编码量子比特的方式具有很大的优势，因为其他平台通常存在相干时间短的问题。由于量子信息被编码在非局域状态中，它将受到保护而不会受到局部扰动，因此具有非常长的相干时间的潜力。[2] 然而，即使状态受到保护而不会受到局部扰动，也可以通过马约拉纳粒子的物理交换（编织）来操纵状态，这是由于它们的非阿贝尔统计特性。[3] 理论上已经证明，如果将由夹在两个超导体之间的一维半导体组成的约瑟夫森结放置在垂直于自旋轨道相互作用的磁场中，就会出现马约拉纳准粒子。 [4,5] 达到拓扑相的必要条件之一是超导间隙的关闭和重新打开。超导间隙由磁场关闭，磁场通过对齐电子自旋来破坏库珀对，然后重新打开需要强大的自旋轨道相互作用来阻止电子自旋的对齐。[6]
文章 无线磁传感器在城市环境中的应用及其准确性验证
摘要：在智慧城市中，传感器是必不可少的元素，是最新交通信息的来源。本文介绍了连接到无线传感器网络 (WSN) 的磁传感器。它们投资成本低、使用寿命长、安装方便。然而，在安装过程中仍需要对路面进行局部扰动。往返于日利纳市中心的所有车道都配有传感器，每隔五分钟发送一次数据。它们发送有关交通流强度、速度和成分的最新信息。LoRa 网络确保数据传输，但如果发生故障，4G/LTE 调制解调器可实现备用传输。这种传感器应用的缺点是其准确性。研究任务是将 WSN 的输出与交通调查进行比较。在选定的道路轮廓上进行交通调查的适当方法是使用 Sierzega 雷达进行视频录制和速度测量。结果显示值失真，主要是在短间隔内。磁传感器最准确的输出是车辆数量。另一方面，交通流量组成和速度测量相对不准确，因为基于动态长度识别车辆并不容易。传感器的另一个问题是频繁的通信中断，这会导致中断结束后值的累积。本文的第二个目标是描述交通传感器网络及其可公开访问的数据库。最后，有几种数据使用建议。
无线磁传感器在城市环境中的应用及其准确性验证
摘要：在智慧城市中，传感器是必不可少的元素——最新交通信息的来源。本文讨论连接到无线传感器网络 (WSN) 的磁传感器。它们投资成本低、使用寿命长且易于安装。但是，在安装过程中仍需要局部扰动路面。往返日利纳市中心的所有车道都配有传感器，每五分钟发送一次数据。它们发送有关交通流强度、速度和成分的最新信息。LoRa 网络确保数据传输，但在发生故障时，4G/LTE 调制解调器可实现备用传输。这种传感器应用的缺点是其准确性。研究任务是将 WSN 的输出与交通调查进行比较。在选定的道路剖面上进行交通调查的适当方法是使用 Sierzega 雷达进行视频录制和速度测量。结果显示值失真，主要是在短时间间隔内。磁传感器最准确的输出是车辆数量。另一方面，交通流组成和速度测量相对不准确，因为不容易根据动态长度识别车辆。传感器的另一个问题是频繁的通信中断，这会导致中断结束后值的累积。本文的第二个目标是描述交通传感器网络及其可公开访问的数据库。最后，有几种数据使用建议。
结构可控性预测功能模式和大脑刺激益处与工作记忆
大脑是一个固有的动态系统，许多工作都集中在通过局部扰动和全局网络集合功能变化来修饰神经活动的能力上。网络可控性是网络神经科学中的最新概念，该概念旨在预测单个皮质位点对全球网络状态和状态变化的影响，从而对局部对全球脑动力学的影响产生统一的说明。尽管该概念在工程科学中被接受，但在神经科学中的持续辩论中，将网络可控性与大脑活动和人类行为联系起来的经验证据仍然很少。在这里，我们提出了一组源自fMRI，扩散张量成像和在线重复的经颅磁刺激（RTMS）的多模式的大脑 - 行为关系 - 在由两个男女个人执行的单独校准的工作记忆任务中应用的。描述结构网络系统动力学的模式显示了与任务难度相关的大脑活动的直接关系，并且在硬任务条件下有助于功能性脑状态的难度到范围的模式。模态可控性（量化难以到达模式的贡献的措施）在受刺激的站点上预测了与任务难度增加和RTMS对任务绩效的益处相关的fMRI激活。此外，fMRI解释了模态可控性和与5 Hz在线RTMS相关的工作记忆益处之间64％的差异。因此，这些结果为网络控制理论的功能有效性提供了证明，并概述了整合结构网络拓扑和功能活动的清晰技术，以预测刺激对后续行为的影响。
结构可控性预测功能模式和大脑刺激益处与工作记忆
大脑是一个固有的动态系统，许多工作都集中在通过局部扰动和全局网络集合功能变化来修饰神经活动的能力上。网络可控性是网络神经科学中的最新概念，该概念旨在预测单个皮质位点对全球网络状态和状态变化的影响，从而对局部对全球脑动力学的影响产生统一的说明。尽管该概念在工程科学中被接受，但在神经科学中的持续辩论中，将网络可控性与大脑活动和人类行为联系起来的经验证据仍然很少。在这里，我们提出了一组源自fMRI，扩散张量成像和在线重复的经颅磁刺激（RTMS）的多模式的大脑 - 行为关系 - 在由两个男女个人执行的单独校准的工作记忆任务中应用的。描述结构网络系统动力学的模式显示了与任务难度相关的大脑活动的直接关系，并且在硬任务条件下有助于功能性脑状态的难度到范围的模式。模态可控性（量化难以到达模式的贡献的措施）在受刺激的站点上预测了与任务难度增加和RTMS对任务绩效的益处相关的fMRI激活。此外，fMRI解释了模态可控性和与5 Hz在线RTMS相关的工作记忆益处之间64％的差异。因此，这些结果为网络控制理论的功能有效性提供了证明，并概述了整合结构网络拓扑和功能活动的清晰技术，以预测刺激对后续行为的影响。
量子1
量子状态之间最突出的可区分性指标是痕量距离，量子填充性和量子相对熵，并且它们都具有单位不变的特性[1-3]。该特性的基本结果是，具有正交支撑的任何两个量子状态之间的距离始终是最大的。但是，此属性并不总是可取的。对于某些应用，自然可以使用状态| 0⟩n更接近| 1 | 0⟩（n -1）比| 1⟩n。某些理想的特性可以恢复规范基础向量的锤距，以及对输入状态上局部扰动的更一般性。这样的距离可能会为von Neumann熵提供更好的连续性边界，因为von Neumann熵在局部扰动上也很强。尤其是，一个量子器上的任何操作最多都可以通过LN 4更改状态的熵，这不取决于量子数的数量。因此，在此操作后，具有初始熵o（n）的N量状状态的熵保持O（n）。但是，这种连续性属性无法通过任何单位不变的可区分性措施来捕获，因为单位操作可以将初始状态带入正交状态，从而导致单位不变的度量的最大可能更改。在度量空间上的经典概率分布的设置中，源自最佳质量运输理论的距离已成为上面特性的突出距离。他们的探索导致在数学分析中创造了极其富有成果的领域，其应用范围从不同的几何形状和部分差异方程式到机器学习[4-6]。给定两个质量或概率分布在度量空间上，并且给定指标空间的每个点之间移动单位质量的成本，最佳的质量传输理论为每个计划分配了将第一个分布运送到第二个分布的计划。在所有可能的运输计划中，最低成本定义了分布之间的最佳运输距离[4]。成本函数最突出的选择之一是公制空间上的距离，从而导致订单1的Wasserstein距离或W 1距离。