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开发光学散射测量的不确定性分析
本文介绍了如何对散射测量进行不确定性分析。概述了一种通过最小二乘回归传播不确定性的方法。该方法包括测量噪声的传播以及测量中系统效应的估计。由于测量确定的各种参数之间可能存在相关性，因此描述了一种可视化提取轮廓中不确定性的方法。分析针对 120 nm 间距光栅进行，该光栅由 120 nm 高、45 nm 临界尺寸和 88 ◦ 侧壁角的光刻胶线组成，使用光谱旋转补偿器椭偏仪测量。结果表明，虽然散射测量非常精确，但有许多系统误差源限制了其绝对精度。解决这些系统误差可能会显著改善未来的散射测量。
使用X射线散射干涉法
摘要：使用吸附的单链DNA（ssDNA）的单壁碳纳米管（SWCNT）作为传感器进行研究，以研究生物系统，其潜在应用从临床诊断到农业生物技术。唯一的ssDNA序列使SWCNT有选择地响应靶向分析物，例如识别神经调节剂多巴胺等（GT）N -SWCNT。尚不清楚SWCNT表面上的ssDNA构象如何有助于功能，因为观察结果仅限于脱水条件下的计算模型或实验，这与应用纳米传感器的水性生物环境有很大不同。我们通过X射线散射干涉测量法（XSI）来展示一种直接测量SSDNA几何形状的模式，该模式利用了AuNP标签产生的干扰模式，该模式由AuNP标记在SWCNT表面上与SSDNA结合在一起。我们使用XSI来量化两个（GT）N ssDNA低聚物长度（n = 6，15）的不同表面吸附的形态（n = 6，15），它们在多巴胺感应的背景下用于SWCNT，并测量SSDNA构象变化作为离子强度和多巴胺相互作用的功能。我们表明，与更长的（GT）15低聚物相比，较短的低聚物（GT）6沿SWCNT轴（SSDNA间距离为8.6±0.3 nm）采用更周期性的有序环结构（SSDNA间距离为8.6±0.3 nm）（最有可能的5'-5'-5'至14.3±1.1 nm）。在分子识别期间，XSI揭示了多巴胺在SWCNT表面同时引起吸附ssDNA的轴向伸长和径向收缩。■简介我们使用XSI探测聚合物功能化SWCNT的溶液 - 相形态的方法可以应用于感应机制的见解，并为基于纳米粒子的传感器提供了未来的设计策略。
量子散射过程和信息从黑洞转移
经常说，黑洞没有什么可以出现的（参见sec。33.1参考。[1]）。但是，正如我们先前所说的那样[2]，此陈述可能并不完全正确。信息不是通过粒子来驱动的，而是通过量子散射过程中的动量转移。实际上，信息传输过程不是基于更快的信号交换，而是基于虚拟光子交换。这导致了两个最初未进入的带电粒子之间的动态纠缠，这些粒子位于黑洞地平线的不同侧面。依靠这种动量转移的Gedanken-实验[2]，没有量子散射），原则上可以从黑洞内部到黑孔地平线外部的元素消息（位值“ 1”或“ 0”）的传输。
格子 Schwinger 模型中的实时散射
散射实验是探索基础物理的成熟工具。特别是，碰撞实验可以产生高能和稀有粒子，从而研究它们的相互作用。对此类过程的解释需要精确的理论预测，而这往往涉及无法从图解微扰论中提取的贡献。例如，对于强子碰撞就是这种情况，量子色动力学 (QCD) 的非微扰效应可能发挥重要作用 [1]。解决此类非微扰区域的最有力工具是格点规范理论 (LGT)，即规范场论的离散形式 [2]。使用量子蒙特卡罗 [3,4] 等先进的数值方法，LGT 已经能够成功探索强耦合现象，例如 QCD 中的强子谱，但实时动态是一个挑战。尽管最近取得了进展 [5]，但目前还无法精确计算散射过程，这也是促使人们寻找替代技术的原因之一 [6]。近年来，量子方法揭示了探索基础物理的潜在替代方法（参见 [7 – 13] 的评论）。他们的核心重点是 LGT，它似乎也是对
使用相干的多脉冲X射线散射
胰腺癌是一种高度侵略性的恶性肿瘤，近年来变得越来越普遍。尽管在包括手术，放射疗法，生物疗法和靶向治疗在内的强化治疗方式方面取得了进步，但胰腺癌患者的总生存率并没有明显改善。这可能归因于阴险的发作，未知的病理生理学和疾病预后不良。因此，必须识别和开发对胰腺癌的更有效和更安全的治疗方法。肿瘤免疫疗法是手术，放疗和化学疗法后的新的和第四个抗肿瘤疗法的支柱。近年来对各种恶性肿瘤的免疫疗法的使用取得了显着进步。在治疗胰腺癌方面，也取得了突破。本综述描述了免疫检查点抑制剂，癌症疫苗，收养细胞疗法，溶瘤病毒和基质止血疗法的进展，用于治疗胰腺癌。同时讨论了一些新的潜在生物标志物和胰腺癌的潜在免疫疗法组合。也已经阐明了各种免疫疗法的分子机制，并突出了它们的临床应用。还讨论了与免疫疗法和提议克服这些局限性有望的拟议策略相关的挑战，目的是为胰腺癌的免疫疗法提供新的见解。
一般散射过程的螺旋状态的量子断层扫描
量子断层扫描已成为计算物理学中量子系统密度矩阵 ρ 的必不可少的工具。最近，它作为测试高能粒子物理学中纠缠和违反贝尔不等式的基本步骤，变得越来越重要。在这项工作中，我们提出了重建一般散射过程的螺旋量子初始状态的理论框架。具体而言，我们对不可约张量算子 f TLM g 执行 ρ 的展开，并通过在适当选择的 Wigner D 矩阵权重下对最终粒子的角度分布数据进行平均来唯一计算相应的系数。此外，我们还提供了生产矩阵 Γ 的新广义和散射的归一化微分截面的显式角度依赖性。最后，我们使用 Weyl-Wigner-Moyal 形式从量子信息的角度重新推导了我们之前的所有结果，此外，我们还获得了 Wigner P 和 Q 符号的简单解析表达式。
综述文章 散射搜索综合综述
近年来，人们已经见证了使用元启发式算法来解决通常需要大量计算和时间的优化问题。其中，散射搜索是广泛使用的进化元启发式算法。它使用全局最优信息，该信息存储在不同的唯一解决方案集中。本文对散射搜索 (SS) 进行了更新的回顾。SS 已成功应用于各种研究问题，即数据挖掘、生物信息学和工程设计。本文介绍了 SS 的修改版和混合版及其应用。讨论了控制策略以展示它们对 SS 性能的影响。还讨论了与 SS 相关的各种问题和未来方向。它激励创新研究人员将该算法用于他们的研究领域。
具有激发正常模式的涡流散射
Abelian-Higgs模型[1]是一种相对论场理论，其在（2Þ1）维度中的激发采用拓扑稳定的孤子的形式，称为涡旋。该场理论由一个复杂的标量场φ组成，该场φ耦合到u - 1Þ量规场Aμ。静态理论等同于有效的金茨堡 - 兰道理论[2]，它描述了一个通过涡旋数量量化的超导体的磁场。涡流解决方案的动力学是这两种理论不同的地方。 Abelian-Higgs模型具有Lorentz不变性[3-5]的二阶动力学[3-5]，而依赖时间的Ginzburg-Landau模型则表现出一级动力学[6,7]。这是我们将在本文中重点关注的前二阶动力。请注意，在（3þ1）中的尺寸涡流显示为像弦类似的物体，所产生的宇宙字符串，如果存在，则可以通过对早期宇宙宇宙学的重力贡献来检测到它们[8]。涡流散射已经对单个参数λ的所有值进行了很好的研究[3 - 5,9,10]。此参数将模型分为两种类型； I型I（λ<1）其中涡流表现出长距离吸引力，而II型（λ> 1），其中涡旋在远距离排列。相比之下，在临界耦合（λ¼1）处，
用于患者的局部不变散射变压器......
基于连续脑电图 (cEEG) 的视觉频谱表示的患者独立癫痫活动检测已广泛用于诊断癫痫。然而，由于不同受试者、通道和时间点的细微变化，精确检测仍然是一项相当大的挑战。因此，捕获与高频纹理信息相关的脑电图模式的细粒度、判别性特征尚未解决。在这项工作中，我们提出了散射变压器 (ScatterFormer)，这是一种基于不变散射变换的分层变压器，它特别关注细微特征。特别是，解缠结的频率感知注意力 (FAA) 使变压器能够捕获具有临床信息的高频成分，基于多通道脑电图信号的视觉编码提供了一种新的临床可解释性。在两个不同的癫痫样检测任务上的评估证明了我们方法的有效性。我们提出的模型在 Rolandic 癫痫患者中实现了 98.14% 和 96.39% 的中位 AUCROC 和准确率。在新生儿癫痫发作检测基准上，其平均 AUCROC 比最先进的方法高出 9%。
