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在在线耦合校正中应用加固学习的存储环
在现代同步加速器的光源中，保持光束稳定性对于确保高质量合成子辐射性能至关重要。光源稳定性受电流，梁位置和光束尺寸的稳定性的控制。梁的尺寸稳定性在几微米的顺序上需要改进，以进行将来的实验。增强学习（RL）为实时梁大小反馈系统提供了有希望的方法。RL框架由一个智能代理组成，该智能代理与环境相互作用，以最大程度地基于状态观察和行动来最大化累积重组。在一个点上的梁尺寸测量和垂直分散是RL环境的观察，可以沿存储环呈现光束尺寸分布。通过模拟和实际实验设置，我们证明了PPO算法的功效，该算法适应了控制光束稳定性和校正耦合方面的离散作用空间。在实际操作中应用了模拟环境中的超参数的进一步优化。该方法可在在线，实时校正耦合错误方面有了显着改进，与传统方法相比，提供了更快，更适应性的解决方案。
全身麻醉期间正中神经刺激后大脑运动活动的检测 (STIM-MOTANA)：前瞻性干预研究方案
背景：全身麻醉期间意外知晓 (AAGA) 是指患者在全身麻醉过程中意外知晓。这种现象发生在 1%-2% 的高危实践患者中，可能导致身体痛苦和心理后遗症，称为创伤后应激障碍。事实上，没有任何监测技术足以有效预防 AAGA；因此，需要新的替代方案。由于患者在 AAGA 期间的第一个反射是移动，但由于神经肌肉阻滞剂而无法移动，我们认为可以设计一个基于运动意图检测的脑机接口 (BCI) 来警告麻醉师。为此，我们建议描述和检测在进行正中神经刺激的同时使用丙泊酚进行全身麻醉期间运动皮层振荡的变化。我们相信我们的结果可以设计基于正中神经刺激的 BCI，从而可以预防 AAGA。目的：据我们所知，目前还没有发表的研究调查全身麻醉期间感觉运动皮层周围神经刺激与脑电图 (EEG) 模式的检测。本研究的主要目的是描述在丙泊酚全身麻醉期间进行正中神经刺激时运动皮层 EEG 信号在事件相关去同步化和事件相关同步化调制方面的变化。方法：STIM-MOTANA 是一项干预性和前瞻性研究，研究对象为计划在全身麻醉下进行手术的患者，涉及在两个不同时间进行 EEG 测量和正中神经刺激：(1) 患者在手术前清醒时 (2) 和全身麻醉下。共有 30 名患者将在完全静脉麻醉下接受手术，使用丙泊酚靶控输注泵。结果：将分析 30 名患者在正中神经刺激过程中根据不同丙泊酚浓度发生的事件相关去同步化和事件相关同步化的变化。此外，我们将应用 4 种不同的离线机器学习算法来检测大脑层面的正中神经刺激。招募于 2022 年 12 月开始。数据收集预计将于 2024 年 6 月结束。结论：STIM-MOTANA 将成为第一个研究全身麻醉期间正中神经刺激大脑运动效应以检测术中意识的方案。基于我们之前研究的强大实践和理论科学推理，我们创新的基于正中神经刺激的 BCI 将提供一种在全身麻醉期间检测术中意识的方法。试验注册：Clinicaltrials.gov NCT05272202；https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT05272202 国际注册报告标识符 (IRRID)：PRR1-10.2196/43870
克服量子错误校正中的泄漏
量子信息从量子的两个计算状态中泄漏到其他能量状态是量子误差校正的主要挑战。在操作错误校正算法期间，泄漏会随着时间的推移而构建，并通过多数相互作用扩散。这会导致相关的误差，从而降低了逻辑误差的指数抑制，从而挑战了量子误差校正的可行性，这是通往耐故障量子计算的路径。在这里，我们在一个量子处理器上演示了一个距离3的表面代码和距离-21位 - 翼型式代码，该量子处理器为每个循环中的所有量子机删除泄漏。这缩短了泄漏的寿命，并削弱了其传播和引起相关错误的能力。我们报告了编码逻辑状态的数据量量量量的稳态泄漏人群的降低，整个设备的平均泄漏群体低于1×10 -3。我们的泄漏清除过程有效地将系统返回到计算基础上。将其添加到代码电路中会防止泄漏诱导跨周期的相关误差。通过这种证明可以包含泄漏的证明，我们已经解决了在大规模上进行实用量子误差校正的关键挑战。
正中神经刺激的贡献
最重要的是，我要感谢 Laurent Bougrain，我的主管、我的同事、我近六年来的异国跋涉伙伴，首先是他给了我机会从事我所关心的课题，但高于一切。这一切都归功于在日常工作中为我提供了极大的主动性自由。感谢您招募我参加辅导项目，感谢您为我提供自愿实习机会，没有它整个论文就不会完成！感谢您为我提供研究实习机会，让我继续冒险！感谢你们对我如此珍视的这个论文项目的信任和支持，我们对此进行了热烈的辩护，甚至还设立了实验室助理们至今还记得的“开箱即用”的资助。我不会忘记您在教我研究的所有方面时表现出的耐心，包括与科学方面有关的方面以及与实验室的政治和管理有关的方面！花了多少时间讨论新协议、新假设、简单想法，而今天，对于大多数人来说，这些想法已经实现了！感谢您对我的信任，每次我到您的办公室见您时都会说“劳伦特，我有一个新想法！”。你本可以约束我，叫我停下来（尤其是在写作期前几个月），但不，你总是知道如何保持正确的措施来引导我溢出的能量！这个
社区矫正中心快速参考...
一般资格标准包括：目标犯罪定罪、没有因暴力或性犯罪而被拘留的重罪、没有因暴力或性犯罪而被定罪的重罪、在惩教机构中没有因暴力或性行为不端而受到过纪律处分、没有表明暴力的精神健康问题记录，并且罪犯不会对社会构成威胁。
小脑旁正中小叶多单元活动的感觉运动内容
Esma Cetinkaya Mesut Sahin 博士，论文导师 日期 新泽西理工学院生物医学工程教授 Bryan J. Pfister 博士，委员会成员 日期 新泽西理工学院生物医学工程系主任兼教授 Stella Elkabes 博士，委员会成员 日期 罗格斯大学神经内分泌学教授，新泽西州纽瓦克 Eric Lang 博士，委员会成员 日期 纽约大学神经科学和生理学系副教授，纽约州纽约市 Ozlem Gunal 博士，委员会成员 日期 罗格斯大学精神病学系助理教授，新泽西州纽瓦克市
可以通过量子误差校正中的综合征测量来估计泡利通道
如果可以获得有关噪声的详细信息，则可以显著提高量子纠错的性能，从而优化代码和解码器。有人提出，在量子纠错过程中，无论如何都要根据已完成的综合征测量来估计错误率。虽然这些测量保留了编码的量子态，但目前尚不清楚可以通过这种方式提取多少有关噪声的信息。到目前为止，除了消失错误率的极限外，只为某些特定代码建立了严格的结果。在这项工作中，我们严格解决了任意稳定器代码的问题。主要结果是，稳定器代码可用于估计由纯距离给出的量子比特数之间的相关性泡利信道。该结果不依赖于消失错误率的极限，即使高权重错误频繁发生也适用。此外，它还允许在量子数据综合征代码框架内测量误差。我们的证明结合了布尔傅立叶分析、组合学和初等代数几何。我们希望这项工作能够开辟有趣的应用，例如解码器对时变噪声的在线适应。