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航空发动机多变量滑模控制设计
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可扩展的技术经济模拟与评估……
摘要 ERA-Net SES 项目区域可再生能源电池 (R2EC) [ 1 ] 旨在开发一个可扩展的系统，用于分散、交互的“能源电池”，其中高度集中于本地产生的可再生能源。在欧洲背景下，“能源电池”本质上是可再生能源社区 (EC)。该系统旨在通过电力存储 (ES) 以及电子加热、热泵 (HP) 和电动汽车 (EV) 等高电力应用最大限度地利用本地产生的可再生能源。该系统还设计为与其他能源电池在本地交互，从而提高本地发电能源的利用率。分析了奥地利 (AT)、比利时 (BE) 和挪威 (NO) 三个国家的各种不同的相邻能源电池，并将结果用于开发区域和可再生能源电池系统。这种方法旨在开发定制的解决方案，以满足不同的当地和区域要求以及观察到的能源电池的电能需求。这三个国家在能源社区领域处于不同的区域发展水平，区域要求和条件也存在很大差异，因此这创造了一个独特的机会。在模拟层面上对这三个地区的 EC 的技术和经济可行性进行了全面调查。技术模拟结果显示，个人用户的自用量增加，整体电池
脑成像数据的多模融合
摘要：神经影像数据通常包括多种模态，例如结构或功能磁共振成像、扩散张量成像和正电子发射断层扫描，它们为观察和分析大脑提供了多种视角。为了利用不同模态的互补表示，需要进行多模态融合以挖掘模态间和模态内信息。随着丰富信息的利用，结合多模态数据来探索健康和疾病状态下大脑的结构和功能特征正变得越来越流行。在本文中，我们首先回顾了用于融合多模态脑成像数据的广泛先进机器学习方法，大致分为无监督和监督学习策略。随后，讨论了一些代表性应用，包括它们如何帮助理解大脑区域化，如何改善行为表型和大脑衰老的预测，以及如何加速脑疾病的生物标志物探索。最后，我们讨论了一些令人兴奋的新兴趋势和重要的未来方向。总的来说，我们旨在全面概述脑成像融合方法及其成功应用，以及多尺度和大数据带来的挑战，这对开发新模型和平台提出了迫切的需求。
1个多频率和多模拓扑波导
( K( ) ( ) High VPC1 VPC2 K K K ( K K ) 4 C C C = − = ).VPC1和VPC2的Valley Chern数量相等
利用人工智能在 CT 中自动诊断胆脂瘤和乳突腔扩展
尽管对于 AI 研究来说病例数非常少，但我们能够创建一个仅使用轴向 CT 扫描的 AI，其 AUC 为 0.837，准确度为 0.811。
设计高协同性光学腔的进化算法
量子发射体（例如离子、原子、 NV 中心或量子点）与谐振器光学模式的强耦合和较长的腔光子寿命对于量子光学在基础研究和实用量子技术的众多应用中至关重要。有望满足这些要求的系统是光纤微腔 [1-4]、离子束蚀刻介质谐振器 [5] 或微组装结构 [6]。发射体和腔光子之间的强耦合可以通过很小的腔体体积和非常短的光学腔来实现。然而，对于许多现实的量子装置，由于技术困难，腔镜不能放置得太近：对于囚禁离子系统，短腔会导致介质镜带电并导致射频离子囚禁场畸变 [7]；对于中性原子，由于需要将原子输送到腔内以及需要从光学侧面进入腔体进行冷却和捕获[8,9]，短腔长受到限制。因此，用于量子光学装置应用的光学腔需要结合强耦合率和低损耗，同时保持镜子足够远。实现强耦合的一种方法是使腔体处于（近）同心配置中 [10]。这使腔中心的光模场腰部最小化，从而使发射极-光子耦合最大化，但是由于镜子上的模场直径较大，会增加削波损耗，从而限制了由腔协同性所能实现的最大腔性能。增加腔中心场振幅的另一种方法是通过调制镜子轮廓来创建某种干涉图案 [11]。我们假设我们不受球形腔的限制，即我们可以使用例如聚焦离子束铣削或激光烧蚀来创建任意形状的镜子，如第 6 节中更详细讨论的那样。在这里，我们用数字方式探索了腔镜的调制球面轮廓，这些轮廓会产生高度局部化的腔模式，同时保持较低的损耗。通过这种方法，我们发现了一种镜子轮廓的流形，它可以提供比同心腔更低的损耗率，从而实现更高的协同性。与我们之前的工作 [ 11 ] 相比，在这里我们不需要先验地了解我们想要生成的确切模式形状（特别是特定的