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韦尔半金属中网络拓扑界面的量子振荡
层状过渡金属硫族化物是电子 Weyl 节点和拓扑超导的有希望的宿主。MoTe 2 是一个引人注目的例子，它同时包含非中心对称 T d 和中心对称 T ' 相，这两种相都被认为是拓扑上非平凡的。施加的压力会将这些相分离的结构转变调整到零温度，从而稳定混合的 T d – T ' 矩阵，该矩阵包含两个非平凡拓扑相之间的界面网络。本文中，我们表明，这一临界压力范围以不同的相干量子振荡为特征，表明拓扑非平凡 T d 和 T ' 相之间的拓扑差异产生了一种新兴的电子结构：拓扑界面网络。拓扑非平凡电子结构和锁定变换势垒的罕见组合导致了这种违反直觉的情况，其中可以在结构不均匀的材料中观察到量子振荡。这些结果进一步开启了稳定多种拓扑相与超导共存的可能性。
阿尔茨海默病功能性脑网络拓扑结构破坏趋势
阿尔茨海默病 (AD) 是一种与认知功能障碍相关的进行性疾病，会改变大脑的功能连接。评估这些改变已成为一个日益受关注的话题。然而，一些研究从复杂网络的角度研究了 AD 的不同阶段，涵盖了不同的拓扑尺度。本研究分析了从认知正常 (CN) 状态到早期和晚期轻度认知障碍 (EMCI 和 LMCI) 以及阿尔茨海默病的功能连接改变趋势。分析是在局部（枢纽和激活的链接和区域）、中观（聚类、分类和富人俱乐部）和全局（小世界、小世界性和效率）拓扑尺度上进行的。结果表明，功能性大脑网络拓扑结构的变化趋势并不完全与 AD 进展成正比，并且这些趋势在疾病的最早阶段即 EMCI 表现不同。此外，研究表明，与 CN 组相比，患病组参与了躯体运动、额顶叶和默认模式模块。患病组还将功能网络转向更随机的架构。最后，本文介绍的方法使我们能够广泛了解 AD 过程的病理变化。
基于 AI 的网络拓扑优化系统
摘要 – 现有的网络拓扑规划没有充分考虑日益增长的网络流量和链路容量利用不均衡的问题，导致资源利用率较低，也增加了网络建设的不必要投入。本文介绍的基于人工智能的网络拓扑优化系统，构建了用于时间序列流量预测的长短期记忆（LSTM）模型，利用Python库NetworkX进行图分析，根据节点流量动态地通过删边或增边来优化网络拓扑，并在节点流量增加时保证网络负载均衡，主要详细介绍了LSTM预测模型的构建过程、参数优化策略以及网络拓扑优化等内容。该系统能够有效提升资源利用率，对复杂网络拓扑的优化具有重要意义。本文最后对人工智能未来的发展进行了展望，并提出了与运营商网络合作、建立跨界生态发展的可能性。