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World File Search System相位信息
利用阿秒单周期脉冲进行相干电子位移进行量子信息处理
相干电子位移是处理量子信息的一种传统策略，因为它能够将原子网络中的不同位置互连。处理的效率依赖于对机制的精确控制，而这种机制尚未建立。在这里，我们从理论上展示了一种新方法，即利用阿秒单周期脉冲，在比电子波包动态扭曲更快的时间尺度上驱动电子位移。这些脉冲的特征依赖于向电子传递巨大的动量，导致其沿单向路径位移。通过揭示编码量子叠加态的位移波包的时空性质，说明了这一场景。我们绘制出相关的相位信息，并从原点远距离检索它。此外，我们表明，将一系列这样的脉冲应用于离子链，能够以阿秒为单位控制电子波包在相邻位置之间来回相干运动的方向性。扩展到双电子自旋态证明了这些脉冲的多功能性。我们的研究结果为使用阿秒单周期脉冲对量子态进行高级控制建立了一条有希望的途径，为超快速处理量子信息和成像铺平了道路。
量子望远镜时钟游戏 - NSF-PAR
我们考虑时钟游戏——一项在量子信息论框架下制定的任务——它可用于改进现有的量子增强望远镜方案。了解恒星光子何时到达望远镜的问题被转化为一个抽象的游戏，我们称之为时钟游戏。提供了一种制胜策略，即执行量子非拆除测量，以验证光子占据了哪些恒星时空模式而不干扰相位信息。我们证明了赢得时钟游戏所需纠缠成本的严格下限，其中所需纠缠比特的数量等于被区分的时间段数量。这个纠缠成本下限适用于任何旨在通过局部测量非破坏性地提取入射光子时间段信息的望远镜协议，我们的结果意味着 Khabiboulline 等人的协议 [Phys. Rev. Lett. 123, 070504 (2019) ] 在纠缠消耗方面是最佳的。我们还考虑了相位提取的全部任务，并表明恒星相位的量子 Fisher 信息可以通过局部测量和共享纠缠来实现，而无需非线性光学操作。随着辅助量子比特数量的增加，可以渐近地实现最佳相位测量，而如果允许非线性操作，则需要单个量子比特对。
使用小波变换和长期术语记忆网络
摘要：通常使用试验期产生的所需的血液动力学响应函数（DHRF）来识别功能近红外光谱的活化通道。但是，在未知的试验期内无法使用这种方法。在本文中，提出了一种不使用DHRF的创新方法，该方法使用最大重叠离散小波变换在静止状态下提取闪烁的信号，确定与生理噪声相对应的低频小波，并使用长期术语内存网络训练它们，并预测它们在训练它们，并预测他们在任务过程中进行训练。预测的动机是在任务开始时保持生理噪声的相位信息，这是可能的，因为信号从静止状态延伸到任务会话。该技术将静息状态数据分解为九个小波，并使用第五到第九波进行学习和预测。在第八波小波中，从15-S预测窗口中使用和没有DHRF之间的预测误差差似乎是最大的。考虑到激活周期在生理噪声附近时消除生理噪声的困难，当不适用常规方法时，提出的方法可以是一种替代解决方案。在被动脑计算机界面中，估计大脑信号启动时间是必要的。
走向脑机代码？
尽管人们普遍认为大脑是某种计算机，但至今无人知道计算机代码是什么（或者可能存在用于不同目的的不同代码）。记忆可能被编码在大分子化学亚基序列中，这一想法很自然——因为有那么多的记忆需要容纳——但几年前出现的最简单版本很难与大脑计算机神经元的互连性相协调，也很难与神经网络观点中关于大脑工作原理的观点相协调。但同样明显的是，这种代码不可能适用于信息从外围传输到中央处理区域的方式，现在似乎已经充分确定，神经元的活动（如沿神经元通道的信息传输）最好通过电压脉冲或尖峰在神经元内产生的速率来衡量。适当的时候，人们有必要问自己，这两个截然不同的编码原则是如何结合在一起的。事实上，目前大脑中唯一可以模糊测量的编码信息是来自外周感觉系统的神经元的信息，但即便如此，其含义也远非清晰。外周神经元“激发”的速率是刺激强度的简单衡量标准，还是更微妙的衡量标准？相位信息是如何体现在信号中的？如果不是，那么来自同一感觉系统中相邻神经元的信号如何相互组合以产生平均值以外的结果？感觉神经元输出的噪声只是一种麻烦，还是可能更为重要？这或多或少是洛斯阿拉莫斯国家实验室理论部门的 Andre Longtin、圣地亚哥海军系统中心的 Adi But-sara 和密苏里大学圣路易斯分校的 Frank Moss 就中枢神经系统感觉编码机制所作的有趣论述的起点。除了兴趣之外，引起人们对这篇文章关注的一个原因是，它出现在大多数神经生理学家认为是必然会出现的领域中。
![arxiv：2501.14290v1 [physics.optics] 2025年1月24日](/simg/g:\will\search\icon\source\4\4bc259017b9a8d879b83ffcfcf17b903cd7d057d.webp)
arxiv：2501.14290v1 [physics.optics] 2025年1月24日
相比显微镜（PCM），由1930年代的Frits Zernike发明[1]在生物学和医学研究中至关重要，特别是在观察其自然状态的活细胞而没有染色的情况下。在PCM中，样品衍射的光会干扰未改变的光，形成了对比图像，可以观察到有关样品的相位信息。然而，由于其内在的光环和阴影伪影[2]，这种成像过程没有定量。定量相成像（QPI）是可取的，因为它可以提供有关Sample的光学特性的更精确的信息。通常，QPI系统很复杂，需要专业知识才能实用。因此，有必要在保持其易于使用的同时提高PCM的定量性。改善PCM的一种方法是修改其硬件设置，尤其是照明和相位调节，以减少工件并改善定量准确性。Maurer等。[3]采用随机点相掩模来抑制光环和阴影效应。然后Gao等人扩展了这个想法。[4]，其中使用了具有三个相移位置的可旋转相板。通过相移，他们实现了定量相测量，但准确性受到限制。在空间光干扰显微镜（Slim）[5]中，实现了一种相似的相移技术，但通过具有空间光调制器（SLM）的附加模块实现了，从而实现了定量相成像。除了硬件修改外，还开发了纯粹的计算方法。Yin等。Yin等。这些方法对PCM的光学特性进行了建模，并且通过优化解决反向成像问题来实现相位重新。[6]开发了一个线性想象模型，该模型允许在弱相范围内进行相位检索。最近，我们提出了一种基于建模不相干照明的方法，其中在πrad的明确相位范围内的相位恢复
使用衍射型光学网络
定量相成像（QPI）是一种无标签的计算成像技术，用于各个领域，包括生物学和医学研究。现代QPI系统通常依靠使用迭代算法进行相位检索和图像重建的数字处理。在这里，我们报告了一个衍生光网络，该衍射光网训练，该网络训练了将随机扩散器后面的输入对象的相位信息转换为输出平面处的强度变化，从光学上执行相位恢复和对相位对象的定量成像，完全由未知的随机相位扩散器完全隐藏。此QPI衍射网络由连续的衍射层组成，轴向跨度延伸约70，其中照明波长；与现有的数字图像重建和相位检索方法不同，它形成了一个全光处理器，该处理器不需要超越照明光束的外部功率才能以光传播的速度完成其QPI重建。这个全光衍射的处理器可以通过随机的，未知的扩散器提供低功率，高框架速率和紧凑型替代方案，用于对相对的定量成像，并且可以在电磁频谱的不同部分进行生物医学成像和传感的各种应用。可以将所提供的QPI衍射设计集成到标准CCD/CMOS基于基于CMOS的图像传感器的活动区域，以将现有的光学显微镜转换为衍射QPI显微镜，在芯片上通过无线衍射层内的光衍射进行相位恢复和图像重建。
在基底神经节中使用ALS患者中的定量敏感性映射：病例报告和文献综述
神经变性（Ragagnin等，2019; Rojas等，2020; Reyes- Leiva等，2022）。ALS的神经病理机制涉及遗传，环境和细胞因子之间的复杂相互作用，从而导致运动神经元脆弱性和神经蛋白流量（Mejzini等，2019; Le Gall等，2020; Keon等，2021年，2021年）。积累的证据表明，铁失调和沉积在ALS的发病机理中起着至关重要的作用，这有助于氧化应激和神经元损伤（Kupershmidt和Youdim，2023; Long等，2023）。铁是细胞代谢的重要元素，但是过量铁可以产生活性氧（ROS），损害细胞成分（例如脂质，蛋白质和DNA）（Ying等，2021）。因此，铁稳态受到各种蛋白质（例如转铁蛋白，铁蛋白和肝素）在大脑中的严格调节（Singh等，2014）。铁失调和沉积对神经元功能和存活具有多种影响。例如，铁可以改变谷氨酸受体和转运蛋白的表达和活性，从而导致兴奋性毒性和突触功能障碍。铁可以触发线粒体功能障碍，从而减少能量产生并增加ROS的产生（Cheng等，2022）。除了将小胶质细胞和星形胶质细胞刺激，铁还可以刺激神经蛋白的炎症和细胞因子释放。此外，铁可以与其他金属（例如铜和锌）做出反应，从而影响它们的可用性和毒性。磁化敏感性可以测量组织在磁场中磁化的容易程度（Conte等，2021）。此外，错误折叠的蛋白质超氧化物歧化酶1（SOD1）和TAR DNA结合蛋白43（TDP-43）与家族性和零星ALS相关，可以通过铁（Basso等，2013; Ndayisaba et al。，2019年）汇总和清除。磁共振成像（MRI）是诊断各种疾病的强大工具，例如神经系统疾病（Kollewe等，2012; Bhattarai等，2022; Ghaderi，2023; Ghaderi et al。，2023b; Mohammammadi等，2023）。定量敏感性映射（QSM）是一种敏感的MRI技术，用于检测组织中的磁敏感性变化（Acosta-Cabronero等，2018）。QSM是一种可以与MRI结合使用的技术，以测量组织的磁敏感性，它反映了组织在磁场中磁化的容易程度（Ravanfar等，2021）。具有高磁化率的组织，例如富含铁的组织，会使MRI扫描中的磁场扭曲（Duyn，2013年）。QSM可以提供各种大脑区域中铁浓度的准确估计值，例如皮层，基底神经节和小脑和QSM，并且QSM在检测包括ALS在内的神经退行性疾病中的铁沉积方面表现出了令人鼓舞的结果（Ravanfar等，2021年）。易感加权成像（SWI）是另一种MRI技术，它可以可视化具有高磁化率的组织（Liu等，2021）。swi结合了定性显示组织磁场变化的幅度和相位信息，但它受到区域界面的影响和图像伪像的影响，这些效果随图像参数而变化（Haacke等，2009; Mittal等，2009; Haller等，20221）。SWI也已用于诊断和监测涉及铁沉积的疾病，例如神经退行性疾病和神经肌肉疾病（Schweitzer等，2015; Lee等，2017; Welton等，2019），但是