XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System态下
静息状态下创意大脑的社区结构 - CDN
最近的研究深入了解了个体间创造性思维的差异，重点关注分布式大规模大脑网络的特征，包括大脑区域的局部层面及其成对相互作用以及整个大脑的整体层面。然而，创造性思维与中观网络特征（如群落和枢纽组织）的关系仍不清楚。我们采用数据驱动的方法来检查来自大量参与者的静息态功能成像数据中的群落和枢纽结构，以及它们与创造性思维的个体差异之间的关系。首先，我们计算了每个参与者的大脑区域被分配到同一个群落的概率。我们发现，创造性思维能力的提高分别与内侧颞叶和皮层下区域被分配到同一个群落的增加和减少有关，这表明创造力能力可能反映在大脑网络中观组织的个体间差异中。然后，我们使用参与者特定的社区来识别网络枢纽（其连接形成跨越不同社区边界的桥梁的节点），并根据其参与系数进行量化。我们发现 DMN 和内侧颞叶区域的枢纽增加分别与创造能力呈正相关和负相关。这些发现表明，创造能力可能反映在 DMN 和内侧颞叶结构的社区互动中的个体间差异中。总的来说，这些结果证明了研究中尺度大脑网络特征与创造性思维的关系的成果。
弱耦合状态下的里德伯原子纠缠
量子纠缠是量子力学最奇特、最有趣的性质之一 [1]，它在理解量子多体系统的物理[2-4]以及支持各种量子应用（如量子计算[5]、量子传感[6]和量子通信[7]）方面发挥着重要作用。目前，人们对量子纠缠的产生、操纵和检测有着浓厚的兴趣，正在许多物理系统中进行研究，包括光子[8]、原子[9-12]、离子[13]，以及超导电路[14]和缺陷钻石[15]等固态系统。然而，在大多数系统中，即使是操作小型量子计算机，纠缠技巧也需要进一步改进。任意量子比特对的纠缠，尤其是不在附近的量子比特对的纠缠，对于具有良好连通性的可扩展量子系统尤为重要。尽管已经通过共模运动在囚禁离子中 [16,17] 和通过腔总线在超导电路中 [18] 实现了纠缠，但在大多数其他系统中还未能实现，包括与本文特别相关的里德堡原子系统。广泛使用的里德堡原子系统纠缠方案 [9-12] 是基于里德堡阻塞效应 [19] ，该效应禁止在阻塞半径 rb = ðC6 =ΩÞ1 =6 (由拉比频率Ω 和范德华相互作用强度 C6 定义) 内的原子之间发生双激发到里德堡能态。因此，在该方案 (参考文献 [19] 的模型 B) 中，所有且只有 rb 内的原子对同时纠缠，使这些纠缠成为短程纠缠 (d < rb)。在本文中，我们通过实验证明了弱耦合状态下的原子对纠缠（d>rb），这与文献 [19] 中的模型 A 密切相关。借助该模型，即使在存在较近的原子而不必纠缠的情况下，也可以在里德堡阻塞距离之外实现长距离原子纠缠。在弱耦合状态下，两个原子的双激发里德堡态相隔一个
联合战备状态下的决定性行动训练环境...
徒步侦察理论以陆军战术、技术和程序 (ATTP) 3-20.97、徒步侦察部队、2010 年 11 月 16 日为基础。（编者注：该出版物已被陆军技术出版物 [ATP] 3-20.97、骑兵部队、2016 年 9 月 1 日取代。）在 JRTC 轮换期间听指挥官讲话时，很少听到提到它，更不用说引用了。该出版物需要成为一份活文件，为所有参与 DRT 使用和任务指挥的人理解和使用。JRTC 在制定该文件方面发挥了不可或缺的作用，必须继续发挥这一作用，验证最佳实践并根据轮换观察建议变更。只有通过受支持和理解的理论，才能解决共同担忧的根本原因，即缺乏 DRT 身份。
不同情绪状态下脑电信号的特征提取 1 ASHISH PANAT, 2 ANITA PATIL, 3 GAYATRI DESHMUKH 1 研究指导，Priyadarshini Co
摘要-本文旨在分析受试者在不同情绪状态下的真实生活（脑电图）EEG信号，并阐明情绪的影响如何反映在统计参数中。在适当的环境中捕获真实生活数据并进行处理。使用小波变换计算平均值、方差、标准差（STD）、偏度、功率、熵和均方根（RMS）值等统计特征。关键词-熵；功率；RMS值；小波变换。一、引言如今，由于人类生活方式的改变和忙碌的日程安排，会发生各种各样的后果，影响人类的整体健康以及心理健康和情绪稳定。各种情绪的发生反映在大脑各个点诱发的电位上。有多种技术可以观察大脑状态的变化，例如 CT 扫描 (计算机断层扫描)、脑磁图 (脑磁图)、磁共振成像 (磁共振成像)、功能磁共振成像 (功能磁共振成像) 和脑电图 (EEG)。每种技术都有自己的优点和局限性，因此也有各自的应用领域。脑电图是所有这些技术中最便宜的，但仍然可以提供更好的信息内容。脑电图是头皮上的电活动记录，可测量由大脑神经元内的离子电流流动引起的电压波动 [1]。对脑电图信号进行分类和降低数据维度对于降低时间复杂度和提高系统性能非常重要。有多种方法可以从脑电图信号中提取特征，但有效的特征选择是分析的关键因素。为了捕捉不同受试者的脑电图信号 (脑机接口)，脑机接口使用 3 个电极：双耳各 2 个电极，头皮上的“CZ”位置（即头部正中央）第 3 个电极。受试者处于合适的环境中，引发不同的情绪，如快乐、愤怒和悲伤，并在每种情绪状态下收集数据。这些数据被采样并用于提取各种特征。EEG 信号的分析可以了解各种情绪状态。因此，这种分析可用于分析不同的情绪问题。但是，当从 EEG 信号中提取的特征数量过多时，EEG 信号的分析会变得耗时且复杂。因此需要减少这些特征。
失速状态下旋翼性能和载荷计算...
使用 1/10 比例 CH-47B/C 型转子的风洞试验数据研究失速条件下的转子行为，该风洞试验提供了一组测试条件，从未失速到轻度失速到一些深度失速条件，涵盖了很宽的前进比范围。在风洞中测量的转子性能与 NASA/Army UH-60A 空气载荷计划期间测量的主转子性能相似，尽管这两个转子完全不同。分析 CAMRAD II 已用于预测转子性能和载荷。全尺寸翼型试验数据针对雷诺数效应进行了校正，以便与模型比例转子试验进行比较。计算出的功率系数与雷诺数校正翼型表的失速以下测量值显示出良好的相关性。计算中使用了各种动态失速模型。波音模型显示升力在低推进比时增加，而 Leishman-Beddoes 模型在 µ = 0.2 时显示扭矩相关性优于其他模型。然而，动态失速模型通常对转子功率和扭矩预测的影响很小，尤其是在较高的推进比下。