能量转移可以三种形式进行:传导,对流和辐射[1]。辐射是特殊的,因为我们不需要转移的材料介质。能量可以在真空中传输。从过去半个世纪的工作开始,已经确定,当物体处于接近范围内时,能量传输会增强[2-4]。许多实验[5-10]和理论计算[11-15]已经验证了这一点。这种接近领域的影响也发现了许多应用[16]。相关的运输现象是术的转移。这是范德华(Van der Waals)或伦敦有吸引力的力量[17]的起源[17],而卡西米尔(Casimir)[18-21]或Casimir-Polder力量[22,23]在考虑到有限的光速时。介电表面上方的原子是一个经典的问题,已被广泛构成[22,24,25]。对身体温度的微妙影响取得了进展[26-30]。到目前为止,即使对于全球非平衡情况,大多数理论发展都基于局部热平衡的含量[4,19],在该平衡中,每个对象仍然满足了流动性分解定理。系统可以通过逻辑上的平衡电导率现象的多普勒移位来建模[31 - 34]。最近仅研究了物体温度梯度的影响[35 - 37]。另一种非平衡转运的方法是用化学偏置修改玻璃功能[38]。这些研究将热辐射与扩散方程式或玻尔兹曼传输理论息息,但仍处于宏观或介绍水平。我们在这里的动机是在微观层面上工作,从物质模型开始,当时电子在某些(晶格)位点跳跃。因此,使用Keldysh非平衡绿色功能(NEGF)形式主义[39 - 42],可以从第一个原理中处理非平衡的AS-pect。
•800-MA电动路径线性电池充电器 - 3.0-V至5.9V输入电压操作范围优化了电池到电池充电和USB适配器的优化 - 25-V耐受的输入电压 - 可配置的电池调节电压,可配置的电池调节电压,0.5%的精度为3.6 V至4.65 V到4.65 V toce-55 mV toce-55 ma tody-5-ma至800-ma至800-ma to – 800-ma to – 800-ma to – 800-ma to – 800-ma to – 800 ma to – 800-ma, 2.5-A discharge current to support high system loads – Configurable termination current down to 0.5 mA – Configurable NTC charging profile thresholds including JEITA support – Power cycle and advanced reset mechanisms to recover system • Power path management for powering the system and charging the battery – Regulated system voltage (SYS) ranging from 4.4 V to 4.9 V in addition to battery voltage tracking and input pass-though options – Configurable input current limit – Selectable adapter or battery power for system – Dynamic power path management optimizes charging from weak adapters • Ultra low quiescent current modes – 30-nA Shutdown mode – 3.2-μA Ship mode with button press wake – 4 μA in Battery Only mode – 45-μA input adapter Iq in Sleep mode • One push-button wake-up and reset input • Integrated fault protection – Input overvoltage protection (V IN_OVP ) – Battery undervoltage protection (V BUVLO ) – Battery short protection (BATSC) – Battery overcurrent protection (BATOCP) – Input current limit protection (ILIM) – Thermal regulation (TREG) and thermal shutdown (TSHUT) – Battery thermal fault protection (TS) – Watchdog and safety timer fault – System short protection – System overvoltage protection
在这里吸引了有关投票,最佳所得税,实施和纯公共物品的文献,以解决对所得税进行投票的问题,以确定公共利益。与以前的文章有关,一般的非线性所得税会影响允许工作和投票的消费者的劳动力决策。不确定性起着重要的作用,因为政府不知道从已知分布中吸引的消费者能力的真实实现,但必须符合依赖于实现的预算;税制必须坚固。即使替代方案的空间是有限的维度,也发现原始条件可以确保大多数规则均衡。JEL数字:D72,D82,H21,H41关键字:投票;所得税;公共利益;鲁棒性
上下文。高度不饱和的碳链,包括波利尼斯。随着金牛座分子云-1(TMC-1)的Quijote调查的成功,该社区在检测到的碳链数量中看到了“繁荣”。另一方面,罗塞塔(Rosetta)任务揭示了完全饱和的碳氢化合物,C 3 H 8,C 4 H 10,C 5 H 12,(在特定条件下)C 6 H 14与C 7 H 16的C 6 H 14,从Comet 67p/Churyumov-Gerasimenko中。后两者的检测归因于尘埃泛滥的事件。同样,Hayabusa2 Mission从小行星Ryugu返回的样品的分析表明,Ryugu有机物中存在长期饱和脂肪族链。目标。在类似于分子云的条件下,不饱和碳链的表面化学性质可以在这些独立观察结果之间提供可观的联系。但是,仍缺乏基于实验室的研究来验证这种化学反应。在本研究中,我们的目标是通过在10 K.方法下超高真空条件下的C 2 N H 2(N> 1)Polyynes的表面氢化来验证完全饱和的烃的形成。我们进行了两步实验技术。首先,紫外线(≥121nm)辐照C 2 H 2冰的薄层,以将C 2 H 2的部分转化为较大的Polyynes:C 4 H 2和C 6 H 2。之后,将获得的光处理冰暴露于H原子中,以验证各种饱和烃的形成。结果。除了先前研究的C 2 H 6外,我们的研究证实了较大的烷烃的形成,包括C 4 H 10和(暂时)C 6 H 14。对获得的动力学数据的定性分析表明,鉴于表面温度为10 K,HCCH和HCCCCH三键的氢化以可比的速率进行。这可能发生在乌云阶段的典型时间表上。还提出了通过N-和O-O-bearenty Polyynes的表面氢化形成其他各种脂肪族有机化合物的一般途径。我们还讨论了天文学的含义以及与JWST鉴定烷烃的可能性。
决定:对网络的分散合作控制,国家弹性和恢复计划的AI设计,组件C9,Investment I8,2023-2026,Pi Constantin Morarescu https://decide.utcluj.utcluj.ro/ seaClear2.0 2023-2026,pi lucian busoniu,https://www.seaclear2.eu,另请参见该项目的第一次迭代,请参见https://seaclear-project.eu/。Vineye:CartografiereacolaborativĂviilor cu Roboți自动座,Ped Grant,Ped Grant,2022-2024,Pi Levente Tamas,http://rocon.utcluj.ro/ forteral for Tames gripation gripators for Temors grialors grialors grialites griality grialors griality grialors( 2021-2022,Pi Zsofia Lendek,http://lendek.net/te185/针对的机器人上Upper-Arm Rehabilitation(true-Rehab)。年轻团队Grant,2020-2022,Pi Tassos Natsakis,http://rocon.utcluj.ro/true-hearab
磁共振成像 (MRI) 是一种多功能医学成像方式,可在软组织之间提供出色的对比度。可以调整采集参数,以使这种对比度对各种组织特性敏感,例如质子密度以及纵向和横向弛豫时间(分别为 T 1 和 T 2 )。MRI 采集包括使用各种电磁脉冲反复激发人体内质子,并从图像中获取少量傅里叶样本。然后通过逆傅里叶变换运算将频域中的观测值重铸到空间域。典型的 MRI 数据包括任意方向的 2D 或 3D 图像。后者具有两个平面内空间维度和切片方向的第三个空间维度,因此它们可以看作张量。然而,MRI 的采集时间相对较慢,通常需要几分钟的时间。这种技术限制会阻碍 3D 高分辨率图像的采集。为了避免这个缺点,超分辨率技术已被证明在许多情况下是有效的 [1],[2],[3]。它们包括从一个或多个低分辨率观测中恢复 3D 高分辨率图像。最近,有人提出使用深度学习从单个低分辨率观测中恢复高分辨率图像 [4],[5]。然而,对于小病变,最好考虑多个观测以用于图像的诊断。这些观测可以合并到融合模型中,从而提供比单独处理更多的信息 [6]。使用融合范式避免了依赖外部患者数据库来获取先验信息。因此,在剩下的文章中,我们将重点关注从多个观测中进行超分辨率重建的问题,也称为多帧超分辨率。
摘要 — 未来的量子互联网旨在通过共享端到端纠缠来实现任意远距离节点对之间的量子通信,端到端纠缠是许多量子应用的通用资源。与传统网络一样,量子网络也必须解决与路由和以足够速率满足服务相关的问题。我们在这里处理当必须通过基于第一代量子中继器或量子交换机的量子网络提供多种商品时的调度问题。为此,我们引入了一种新颖的离散时间代数模型,适用于任意网络拓扑,包括传输和内存丢失,并适应动态调度决策。我们的代数模型允许调度程序使用临时中间链路的存储来优化性能,具体取决于信息可用性,范围从集中式调度程序的完整全局信息到分布式调度程序的部分本地信息。作为一个说明性示例,我们将一个简单的贪婪调度策略与几个最大权重启发的调度策略进行比较,并说明通过网络为两对竞争客户端产生的可实现速率区域。
使用 Takens 定理评估 EEG 轨迹:大脑动力学的区域变化 Arturo Tozzi(通讯作者) 美国德克萨斯州登顿市北德克萨斯大学物理系非线性科学中心 1155 Union Circle, #311427 Denton, TX 76203-5017 USA tozziarturo@libero.it Ksenija Jaušovec 马里博尔大学心理学系 ksenijamarijausovec@gmail.com 摘要 Takens 定理 (TT) 证明动态系统的行为可以在多维相空间内有效重建。这为检查时间序列数据的时间依赖性、维度复杂性和可预测性提供了一个全面的框架。我们应用 TT 来研究健康受试者 EEG 大脑动力学的生理区域差异,重点关注三个关键通道:FP1(额叶区域)、C3(感觉运动区域)和 O1(枕叶区域)。我们使用时间延迟嵌入为每个 EEG 通道提供了详细的相空间重建。重建的轨迹通过测量轨迹扩展和平均距离进行量化,从而深入了解传统线性方法难以捕捉的大脑活动的时间结构。发现三个区域的变异性和复杂性不同,显示出明显的区域差异。FP1 轨迹表现出更广泛的扩展,反映了与高级认知功能相关的额叶大脑活动的动态复杂性。参与感觉运动整合的 C3 表现出中等变异性,反映了其在协调感觉输入和运动输出方面的功能作用。负责视觉处理的 O1 显示出受限且稳定的轨迹,与重复和结构化的视觉动态一致。这些发现与不同皮质区域的功能特化相一致,表明额叶、感觉运动和枕叶区域具有自主的时间结构和非线性特性。这种区别可能对增进我们对正常大脑功能的理解和促进脑机接口的发展具有重要意义。总之,我们证明了 TT 在揭示脑电图轨迹区域变化方面的实用性,强调了非线性动力学的价值。关键词:脑电图分析;脑动力学;相空间重建;区域变化。引言人类大脑是一个复杂的非线性系统,善于通过动态交互处理大量信息(Khoshnoud 等人,2018 年;Zhao 等人,2020 年;Dai 等人,2022 年;Biloborodova 等人,2024 年)。脑电图 (EEG) 是一种非侵入性、高分辨率的脑活动研究方法。尽管如此,传统的线性分析技术往往无法表示脑电图信号复杂的非线性特征(Alturki 等人,2020 年)。为了解决这一限制,非线性动力学和混沌理论已成为理解大脑活动的有力框架,其中 Takens 定理(以下简称 TT)奠定了基础。TT 确定了动态系统的行为可以在多维相空间中使用来自观测数据的单个时间序列的时间延迟版本重建(Takens 1981)。在 EEG 分析中,TT 提供了一种强大的数学工具来研究时间演变,揭示了线性方法无法发现的特性(Rohrbacker 2009)。通过重建相空间,研究人员可以分析关键的 EEG 动态特性,例如时间依赖性、维度复杂性和可预测性(Kwessi 和 Edwards,2021)。这种方法已被证明可用于识别与各种认知和病理状况相关的神经动力学变化(Fell 等人,2000 年)。先前的研究强调了 TT 在分析脑电信号方面的有效性,尤其是在识别癫痫、阿尔茨海默病和精神分裂症等病理状况方面(Kannathal 等人,2005 年;Altındi ş 等人,2021 年;Cai 等人,2024 年;Al Fahoum 和 Zyout,2024 年)。然而,人们较少关注这种方法在正常条件下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式,反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如,额叶区域 (FP1) 与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层 (C3) 控制运动并整合感觉输入,而枕叶区域 (O1) 处理视觉信息。尽管这些区域的作用独特,但它们之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而,人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式,反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如,额叶区域(FP1)与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层(C3)控制运动并整合感觉输入,而枕叶区域(O1)处理视觉信息。尽管它们的作用独特,但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。2024)。然而,人们较少关注这种方法在正常情况下评估大脑动态区域变化的应用。不同的大脑区域表现出不同的电活动模式,反映了它们在认知、感觉和运动功能中的特殊作用。例如,额叶区域(FP1)与决策和工作记忆等高级认知过程有关。感觉运动皮层(C3)控制运动并整合感觉输入,而枕叶区域(O1)处理视觉信息。尽管它们的作用独特,但这些区域之间的相互作用有助于大脑的整体动态。
描述一组模型和(稳健)协方差矩阵的估计量,以及面板数据计量经济学的检验,包括内/固定效应、随机效应、间效应、一阶差分、嵌套随机效应以及工具变量(IV)和豪斯曼-泰勒式模型、面板广义矩法(GMM)和一般 FGLS 模型、均值组(MG)、平均 MG、共同相关效应(CCEMG)和具有共同因子、变量系数和有限因变量模型的合并(CCEP)估计量。测试函数包括模型规范、序列相关、横截面相关性、面板单位根和面板 Granger(非)因果关系。典型的参考文献是一般计量经济学教科书,例如 Baltagi (2021),《面板数据的计量经济学分析》(< doi:10.1007/978-3-030-53953-5 >)、Hsiao (2014),《面板数据分析》(< doi:10.1017/CBO9781139839327 >) 以及 Croisant 和 Millo (2018),《使用 R 的面板数据计量经济学》(< doi:10.1002/9781119504641 >)。
©作者2025。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的,该许可允许以任何媒介或格式使用,共享,适应,分发和复制,只要您对原始作者和来源提供适当的信誉,请提供与创意共享许可证的链接,并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中,除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料,并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途,则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本,请访问http://创建ivecommons。org/licen ses/by/4。0/。