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使用阻抗和非线性频率响应
这项研究通过将其动态行为系统地与两个其他实验性细胞设置进行比较，对18650锂电池的阴极和阳极进行了深入分析：（i）在三电极设置和（ii）对称性阴极和ANODODE和ANODODE和ANODE细胞中进行全细胞。该分析涉及将细胞进行电化学阻抗光谱，放松时间的分布以及不同电荷处的非线性频率响应分析。我们的发现突出了分析所有三个设置中电极的重要性。在电极分辨细胞中还观察到了全细胞的阻抗和非线性频率响应特征。对称细胞表现出更强的阻抗和非线性响应，但它们允许识别单个细胞的贡献，而没有由参考电极引起的电感回路的伪像。可以清楚地识别通过不同细胞设置，阴极和阳极过程及其各自的特征频率之间的非线性信号和特征峰。©2024作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。[doi：10.1149/1945-7111/ad5ef9]
基于扩散概率模型的医学图像分割
扩散概率模型 (DPM) 近期成为计算机视觉领域最热门的话题之一。其图像生成应用（如 Imagen、潜在扩散模型和稳定扩散）已展示出令人印象深刻的生成能力，引发了社区的广泛讨论。此外，许多近期研究发现 DPM 可用于多种其他视觉任务，包括图像去模糊、超分辨率和异常检测。受 DPM 成功的启发，我们提出了 MedSegDiff，这是第一个基于 DPM 的用于一般医学图像分割任务的模型。为了增强用于医学图像分割的 DPM 中的逐步区域注意力，我们提出了动态条件编码，它为每个采样步骤建立状态自适应条件。此外，我们提出了特征频率解析器 (FF-Parser) 来消除此过程中高频噪声成分的负面影响。我们在三种不同图像模态的医学分割任务上验证了 MedSegDiff 的有效性，包括眼底图像上的视杯分割、MRI 图像上的脑肿瘤分割和超声图像上的甲状腺结节分割。我们的实验结果表明，MedSegDiff 的表现比最先进的 (SOTA) 方法有相当大的性能差距，证明了所提模型的泛化和有效性。关键词：扩散概率模型、医学图像分割、脑肿瘤、视杯、甲状腺结节
变形镜的建模与状态空间识别
摘要：要开发用于自适应光学 (AO) 系统的高性能控制器，首先必须推导出足够精确的可变形镜 (DM) 状态空间模型。然而，开发考虑系统阻尼、执行器动力学、边界条件和影响系统动力学的多物理现象的逼真的大规模有限元 (FE) 状态空间模型通常具有挑战性。此外，建立一个能够自动快速推导出不同执行器配置和系统几何形状的状态空间模型的建模框架也具有挑战性。另一方面，为了实现精确的基于模型的控制和系统监控，通常需要从实验数据中估计状态空间模型。然而，这是一个具有挑战性的问题，因为 DM 动力学本质上是无限维的，并且具有大量的特征模态和特征频率。在本文中，我们提供了解决这些挑战的建模和估计框架。我们开发了一个面板 DM 的 FE 状态空间模型，该模型结合了阻尼和执行器动力学。我们研究了不同模型参数的频域和时域响应。使用 COMSOL Multiphysics 软件包中包含的 LiveLink for MATLAB 工具箱，状态空间建模过程完全自动化。开发的状态空间模型用于生成估计数据。该数据与子空间识别算法一起用于估计降阶 DM 模型。我们解决了模型阶数选择和模型验证问题。本文的结果为广大 AO 和机电一体化科学界提供了必要的建模和估计工具。开发的 Python、MATLAB 和 COMSOL Multiphysics 代码可在线获取。
量子参量振荡器中共振力引起的对称性破缺
参量振子的量子动力学越来越受到理论和实验界的关注 [1-16]。在一定程度上，这种兴趣来自于参量振子的新应用，特别是在量子信息领域的应用。在更广泛的背景下，此类振子为研究远离热平衡的量子动力学和揭示其迄今未知的方面提供了一个多功能平台，隧穿新特征和新的集体现象就是例子。动力学特征之一是多态量子系统中详细平衡的出现和特征，这也是本文的动机之一。在很大程度上，参量振子的重要性在于其对称性。此类振子是具有周期性调制参数（如特征频率）的振动系统，其振动频率为调制频率 ω p 的一半。经典上，振动态具有相等的振幅和相反的相位 [17]，这是周期倍增的一个基本例子。量子力学上，振动态可被认为是符号相反的广义相干态 [18]。弗洛凯本征态是频率为 ω p / 2 的振动态的对称和反对称组合。一般来说，在量子信息中使用参量振子需要进行破坏其对称性的操作，参见文献 [19]。对称性破坏可以通过在频率为 ω p / 2 处施加额外的力来实现。从经典角度来看，这种力的作用可以从图 1(a) 中理解。由于振动态具有相反的相位，因此力可以与两个状态中的其中一个同相，从而增加其
用于分段线性降维的自适应潜在特征共享
线性高斯探索性工具（例如主成分分析 (PCA) 和因子分析 (FA)）广泛用于探索性分析、预处理、数据可视化和相关任务。由于线性高斯假设具有限制性，因此对于非常高维的问题，它们已被稳健、稀疏扩展或更灵活的离散-连续潜在特征模型所取代。离散-连续潜在特征模型指定依赖于数据子集的特征词典，然后推断每个数据点共享这些特征的可能性。这通常是使用关于特征分配过程的“富者得富”假设来实现的，其中词典试图将特征频率与其解释的总方差部分结合起来。在这项工作中，我们提出了一种替代方法，可以更好地控制特征到数据点的分配。这种新方法基于双参数离散分布模型，该模型将特征稀疏性和词典大小分离，从而以简约的方式捕获常见和罕见特征。新框架用于推导一种新型自适应因子分析变体 (aFA) 以及自适应概率主成分分析 (aPPCA)，能够在各种场景中灵活地发现结构和降低维度。我们推导出标准吉布斯采样以及有效的期望最大化推理近似，这些近似以更快的数量级收敛到合理的点估计解。所提出的 aPPCA 和 aFA 模型的实用性在特征学习、数据可视化和数据白化等标准任务上得到了证明。我们表明，aPPCA 和 aFA 可以为原始 MNIST 或 COLI-20 图像提取可解释的高级特征，或者在应用于自动编码器分析时
银河轴激光干涉仪利用电 -
现代物理学中暗物质（DM）的性质仍然难以捉摸。良好动机的DM候选者是光玻色粒颗粒。QCD轴是DM [1-5]的可行候选者，除了解决了强大的CP问题[6-8]。轴突样伪级颗粒[4,5]（QCD轴的广义形式）和矢量颗粒（例如，暗或隐藏的光子）[9,10]是同样动机的DM候选者。这样的新粒子通常抑制了与标准模型的相互作用，但是可以将其用于在实验室中搜索它们[10-15]。Light DM也称为波浪状，与较重的尤其型DM候选相反。由于银河尺度上此类颗粒的占用人数很高，因此光DM表现为经典波。这样的DM背景可以建模为经典的随机场A 0cosðΩTÞK·xÞd[16]，其中一个0¼的效果ρDMP = m DM是由DM密度ρDM和质量M DM给出的场振幅； j kj≃mdm v是波数； ϕ是一个随机阶段。随机场的振荡的特征频率主要由DM质量给出，并以动力学的校正为ω≃Mdm m m dm v 2 = 2，其中v〜10-3是银河系中的病毒速度。因此，光DM场在空间分离上是连贯的λc〜ðm dmvÞ -1和在天然planck单元中表达的时间尺度τc〜ðm dm v 2 - 1 [17]。正在进行几个实验程序，或提出了用于探测光DM的参数空间，并使用