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“简要回顾”量子点在治疗和诊断中的应用...
量子点是零维纳米材料，尺寸范围为 1 至 20 纳米，与激子的玻尔半径相当，并产生三维量子限制效应。限制电子在三维空间中的运动使量子点的电子结构与原子相似，这就是为什么一些专家称量子点为“人造原子” [1, 2]。量子点因其独特的电、光、电化学和物理化学特性而成为细胞生物成像中的造影剂和用于治疗目的的纳米载体 [2-4]。检测纳米载体进入细胞及其与细胞过程的相互作用是药物发现和开发新型药物输送系统的关键点 [2]。量子点的荧光特性使追踪纳米载体和分子机制成为可能，以便通过药物或基因治疗进行诊断和治疗应用[5]。量子点
用于工业控制系统入侵检测的机器学习：应用、挑战和建议
机器学习方法正被用于设计能够抵御网络攻击的工业控制系统。此类方法主要关注两个领域：使用通过网络数据包获取的信息在网络级别检测入侵，以及使用代表系统物理行为的数据在物理过程级别检测异常。本调查重点关注用于入侵和异常检测的四种机器学习方法，即监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。精心挑选、分析了公共领域中可用的文献，并将其放置在 7 维空间中，以便于比较。调查针对研究人员、学生和从业人员。确定了使用这些方法所面临的挑战和研究差距，并提出了填补这些差距的建议。
机器学习在工业控制系统中的入侵检测：应用、挑战和建议
机器学习方法正被用于设计能够抵御网络攻击的工业控制系统。此类方法主要关注两个领域：使用通过网络数据包获取的信息在网络级别检测入侵，以及使用代表系统物理行为的数据在物理过程级别检测异常。本调查重点关注用于入侵和异常检测的四种机器学习方法，即监督学习、半监督学习、无监督学习和强化学习。精心挑选、分析了公共领域中可用的文献，并将其放置在 7 维空间中，以便于比较。调查针对研究人员、学生和从业人员。确定了使用这些方法所面临的挑战和研究差距，并提出了填补这些差距的建议。
高维和置换不变异常检测
由于学习高维概率致密性的困难，用于新物理过程异常检测的方法通常仅限于低维空间。尤其是在组成级别上，在流行密度估计方法中，很难纳入理想的特性，例如突变不变性和可变长度输入。在这项工作中，我们基于扩散模型引入了粒子物理数据的置换不变的密度估计值，该模型是专门设计用于处理可变长度输入的。我们通过利用学习的密度作为置换式异常检测评分来证明我们的方法论的功效，从而有效地识别了仅背景假设下的可能性很小的JET。为了验证我们的密度估计方法，我们研究了学习密度的比率，并与受监督分类算法获得的密度相比。
空间物体的高分辨率雷达成像...
因此，除了理论工作之外，德国航空航天中心（DLR）微波与雷达研究所还开发并构建了一种名为 IoSiS（太空卫星成像）的实验雷达系统，用于对获取低地球轨道物体的先进高分辨率雷达图像产品的新概念进行基础研究。本文概述了使用地面 ISAR 对卫星进行高分辨率成像的原理。此外，还概述了实验雷达系统 IoSiS，并简要概述了计划中的 IoSiS-Next Generation 系统概念。最新的真实空间目标测量结果证明了该系统的能力以及使用厘米分辨率成像雷达进行未来基于雷达的空间监视的潜力。作为基于雷达的空间物体成像领域的新产品，全面的模拟结果表明，使用通过多静态成像几何实现的新预期成像概念，可以多么精确地在三维空间中对空间目标进行成像。
凝结物理学中的现场理论
在此类中，我将通过示例表明现场理论如何描述凝结物理学中的某些重要现象。在经典和量子力学中，用一维谐波链说明了从离散到连续描述的过渡。自发对称性破裂是用弱相互作用的玻色气体的超流体现象引入的。这是对经典非线性sigma模型的研究，以及如何使用重新归一化的方法来治疗。还详细讨论了kosterlitz-无尽的相位过渡。通过在随机相近似级别的电子模型中引入筛选概念。超导性在平均场和随机相近似中描述。在约瑟夫森交界处的背景下，用于耗散的Caldeira-Leggett模型用于说明Instantons在量子力学中所起的作用。如果时间允许，则琼脂化将以（1+1）维空间覆盖。
遗传，转录组，代谢和神经精神上的基础皮质功能梯度
图1：不同数据集中的遗传力（H 2）地图。a。显示低维空间，其颜色由功能网络编码34。b。显示了三个组织轴的本征图，该轴是根据人类连接组项目（HCP）35的函数连接模板22计算得出的。所有个人都与此组级模板保持一致。我们使用单个梯度和谱系/基因型信息来计算单核苷酸多态性（SNP）基于双核苷酸多态性（C），基于Twin的HCP（D）和基于TWIN的QTAB（E）的每个梯度的遗传力（H 2）。f。每两个遗传力图之间的空间相关性。空间自相关被认为使用测量距离变化函数图将图置入图，并且基于1000个排列获得了P变化图值。
沉浸式可视化技术对认知负载，动机，可用性和实施方案的影响
抽象虚拟现实（VR）是一种有前途的工具，可以在健康的用户和脑受伤的患者中促进运动（重新）学习。然而，在当前基于VR的电机训练中，通常在计算机屏幕，电视或投影系统中可视化在三维空间中执行的用户的运动，而这些运动缺乏深度提示（2D屏幕），因此仅使用单眼深度线索显示信息。从在三维空间中执行的运动到其在2D屏幕上的二维间接可视化的运动的深度线索和视觉空间转换可能会增加认知负载，从而降低VR可用性，尤其是在患有认知障碍的用户中。这些2D屏幕可能会进一步降低学习成果，如果它们限制了用户的动机和体现，即先前与更好的运动性能相关的因素。这项研究的目的是使用头部安装显示器（HMD）评估更多沉浸式技术的潜在好处。作为迈向潜在临床实施的第一步，我们与20名健康参与者进行了实验，他们同时执行了3D电动机到达和认知计数任务，使用：（1）（沉浸式）VR（IVR）HMD，（2）增强现实（AR）HMD（AR）HMD和（3）计算机屏幕（2D屏幕）。在先前的分析中，我们报告了使用IVR可视化的运动质量的提高，而不是在2D屏幕上。在这里，我们介绍了对问卷分析的结果，以评估可视化技术是否影响用户的认知负载，动机，技术可用性和实施方案。关于认知负荷的报告在可视化技术之间没有差异。但是，IVR比AR和2D屏幕更具激励性和可用性。IVR和AR REA的实施方案都比2D屏幕更高。我们的结果支持我们以前的发现，即IVR HMD似乎比训练3D运动时在基于VR的治疗中使用的常见2D屏幕更合适。对于AR，对于2D屏幕上缺乏福利仍然是由于可视化技术本身或设备特定的技术限制所致。
复杂网络中的拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * HAR
复杂网络中用于拓扑数据分析的几何算法Rajesh Kumar博士 * Rajesh Kumar博士 *哈里亚纳邦计算机科学系助理教授，哈里亚纳邦工程科学技术大学，印度哈里亚纳州哈里亚纳州希亚尔市，20024年9月10日获得，于2024年9月10日接受，在2024年9月30日在线获得，第5卷，第5卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，第2024卷，每隔2024年10月5日（台阶）。在机器学习，计算机图形和空间数据库等领域，高维空间越来越重要，在该领域中，大规模，动态数据很普遍。本研究探讨了能够支持动态操作（例如插入，删除和查询）的优化几何数据结构的开发，同时在高维设置中保持性能和可扩展性。通过解决诸如维度和计算复杂性的诅咒之类的挑战，该项目旨在提高高维几何计算中使用的算法的性能。此外，还将探索近似技术，并行计算和分布式算法的集成，以确保对大型数据集的可扩展性。研究的实际应用包括实时渲染，最近的邻居搜索以及在动态环境中的空间数据查询。关键字：计算几何，动态几何数据结构，高维空间，机器学习，近似算法，最近的邻居搜索，并行算法，实时查询处理，KD-TROOD简介拓扑数据分析（TDA）已成为从提取有意义的模式和结构的强大框架中，从而从中提取了有意义的模式和结构。本研究探讨了计算几何学和拓扑的交集，以开发用于分析复杂网络时针对TDA应用的几何算法。重点是创建有效且可扩展的算法，这些算法可以处理大规模网络的复杂拓扑特征，从而使他们对其结构和动态有了更深入的了解。关键研究领域持续的同源计算
![arxiv：2307.04700V2 [Physics.Soc-PH] 3 Jul 2024](/simg/d\d16bcf9abe5e2671c07b62620efa839dd7bfb24b.webp)
arxiv：2307.04700V2 [Physics.Soc-PH] 3 Jul 2024
当人口的一部分变得不受传染病的免疫力时，由于集体保护（称为牛群的免疫力），人口范围的感染风险会降低。基于平均场模型的研究表明，异质种群中的自然感染可能比均质免疫更有效地诱导群免疫。在这里，我们使用网络流行模型来表明情况也相反。我们确定了引起疾病引起的群体免疫力的两种相互竞争的机制：社会活性个体中的高度免疫力增强了牛群的免疫效应，而免疫Insividuals的拓扑定位却削弱了它。在嵌入低维空间中的网络中定位的效果更强，这可以使疾病诱导的免疫力比随机免疫效率降低。我们的结果突出了网络在塑造牛群免疫中的作用，并呼吁仔细检查为公共卫生政策提供信息的模型预测。