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材料表征中Attosend激光脉冲的前景和局限性
在许多领域学习材料的能力至关重要。随着技术的进步，现在可以详细研究原子化。本文在检查不同的反应时研究了两个因素，包括带宽和选择性。具体来说，它探讨了激光脉冲的持续时间如何影响研究过渡时能量和选择性的宽度。这是使用由Morlet小波建模的FEMTO-和ATTSOND脉冲的模拟完成的。然后将这些脉冲转换为傅立叶，以根据海森伯格的不确定性原理来分析该脉冲中所含能量的宽度。费米的黄金法则和电子结合能的表用于定性评估选择性。结果表明，1 FS脉冲对应于FWHM能量中的约1 eV，而A为脉冲对应于FWHM能量中约1000 eV。选择性在多个跃迁耦合时随着带宽的增加而，但是当特定过渡的耦合是dom-Inant时，会改善。 状态的密度也会影响选择性；较高的密度降低了选择性，而较低的密度可以增强它。，但是当特定过渡的耦合是dom-Inant时，会改善。状态的密度也会影响选择性；较高的密度降低了选择性，而较低的密度可以增强它。
第一个Wendelstein 7-X长脉冲运动的概述，带有完全水冷的等离子体面向组件
O. Grulke 1，25，，∗，C.Albert 2，J.A。K. Aleynikova 1 , AL Alonnikova 3 , G. Anda 4 , T. Andreeva 1 , M. Arvanitou 1 1 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 0 1 1 0 1 1 1 0 1 1 0 1 1，E。Ascasibar3 3 5 5，48 4，J.-P。是Bähner6，S.-G。 Baek 6，M。Balden7，JBosch 1，10，H。Bouvain 1，St. Bride 1，T。错误1，H。Braune 1，C。 Büschel1，R。Bussiahn1，A。Bus4，B。12，D。Casta Coenen 11，G。Conway7，M。Cornelissen1，27，Y。Corre14，P。 这座城堡7，G。Csymic11，H。Grandfather1，R.J。 Davies 1，C。第16天，S。Discover 1，R。of Wolf 17，W。Decker 17，A。Despontin 9，P。Despontin 15，C.P。 Dhard 1，A。Dinkle 1，18，F.A。 ISA 19，T。 首先22，F.J。Escot 3，M.S。 特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。 Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Bosch 1，10，H。Bouvain 1，St. Bride 1，T。错误1，H。Braune 1，C。Büschel1，R。Bussiahn1，A。Bus4，B。12，D。CastaCoenen 11，G。Conway7，M。Cornelissen1，27，Y。Corre14，P。 这座城堡7，G。Csymic11，H。Grandfather1，R.J。 Davies 1，C。第16天，S。Discover 1，R。of Wolf 17，W。Decker 17，A。Despontin 9，P。Despontin 15，C.P。 Dhard 1，A。Dinkle 1，18，F.A。 ISA 19，T。 首先22，F.J。Escot 3，M.S。 特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。 Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Coenen 11，G。Conway7，M。Cornelissen1，27，Y。Corre14，P。这座城堡7，G。Csymic11，H。Grandfather1，R.J。 Davies 1，C。第16天，S。Discover 1，R。of Wolf 17，W。Decker 17，A。Despontin 9，P。Despontin 15，C.P。Dhard 1，A。Dinkle 1，18，F.A。ISA 19，T。首先22，F.J。Escot 3，M.S。 特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。 Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。首先22，F.J。Escot 3，M.S。特殊1，10，T。Strawberry 3，D。Fehling 8，L。Feuerstein 16，J。Fellinger 1，Y。Felg 1，D.L.C。Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。 O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Fernand 7，St.Fisher 1，E.R。O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。O. Kazakov 15，N。Essice 28，W。Kernbichler 2，A.K。Flom 9，O。Ford1，T。Fornal 23，J。Frank 1，10，9，G。García-Rega Grahl 1，H。Green 7，E。Grigore 50，M。Cruise 23，J.F。García-Rega Grahl 1，H。Green 7，E。Grigore 50，M。Cruise 23，J.F。战争Arnaiz 1，V。Haak1，L。VanHam 1，K。Hammond26，B。Momstra27，X。Han 9，S.K。 Hansen 6，Harris 8，D。Hartmann 1，D，K。Hophler 7，St.Hoermann 7，42，K.-P。所有第51，A。Holtz 1，D。应该11，M。Houry 14，J。Huang 11，M。Hubeny 11，K。Hunger 7，D。Hwangbo 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45，K。Ida，Z Jouna，Z Jouna 15，St.-Stair 30，J.-P。 Kamionka 1，W。Caspare49，C。Cawan11，Ye。 Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，C Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，战争Arnaiz 1，V。Haak1，L。VanHam 1，K。Hammond26，B。Momstra27，X。Han 9，S.K。Hansen 6，Harris 8，D。Hartmann 1，D，K。Hophler 7，St.Hoermann 7，42，K.-P。所有第51，A。Holtz 1，D。应该11，M。Houry 14，J。Huang 11，M。Hubeny 11，K。Hunger 7，D。Hwangbo 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45，K。Ida，Z Jouna，Z Jouna 15，St.-Stair 30，J.-P。 Kamionka 1，W。Caspare49，C。Cawan11，Ye。 Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，C Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Hansen 6，Harris 8，D。Hartmann 1，D，K。Hophler 7，St.Hoermann 7，42，K.-P。所有第51，A。Holtz 1，D。应该11，M。Houry 14，J。Huang 11，M。Hubeny 11，K。Hunger 7，D。Hwangbo 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45 45，K。Ida，Z Jouna，Z Jouna 15，St.-Stair 30，J.-P。 Kamionka 1，W。Caspare49，C。Cawan11，Ye。Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，C Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Kharwandikar 1，M。Khokhlov1，CKlepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，J CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Klepper 8，T。Klinger1，18，J.Knauer 1，A。Knieps 11，M Cortual 27，J。Koschinsky 1，JCRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。 Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，CRUTD 22，M。Krychowiak1，I。Kubkowska23，M.D。Laqua 1，18，M.R。 Larsen 25，Laqua 1，18，M.R。Larsen 25，Larsen 25，Cuczy 1，D。Klalla1，A。Kumar34，T。Kurki-Suonio 32，I。Kawk35，S。Kwak1，V。Lancetti15，A。Langenberg1，H。Laqua1，H.P。
脉冲＃33 |哈克学院新闻| 2023年2月
下午6点3月2日，星期四，宾夕法尼亚州立大学的微生物组中心将展示“无形的灭绝”，这部电影聚焦了开拓性的工作和著名科学家的魅力人物，他们旨在挽救对我们生存至关重要的消失的微生物。这部90分钟的电影将与杰出科学家小组进行问答环节。
脉冲＃49 |哈克学院新闻| 2024年6月
宾夕法尼亚州立大学的一个健康微生物组中心已开放其第五届年度微生物组KITERSTART研讨会，于8月9日至12日至15日，在大学公园校园的动物，兽医和生物医学科学大楼中。这个免费，全面的研讨会是新兴研究人员在宾夕法尼亚州立大学启动其微生物组研究和网络的基石培训活动。
一种具有脉冲减少和位置特征的全自动多通道神经脉冲分类算法
摘要 目的：对 Neuropixels 等多通道和高通道神经探针记录的神经尖峰数据进行分类，尤其是实时分类，仍然是一项重大的技术挑战。大多数神经尖峰分类算法侧重于事后对神经尖峰进行高分类精度——但这些算法通常无法减少处理延迟以实现快速分类，甚至可能是实时分类。 方法：我们在此报告我们的图形网络多通道排序 (GEMsort) 算法，该算法主要基于图形网络，可以对多个神经记录通道进行快速神经尖峰分类。这是通过两项创新实现的：在 GEMsort 中，通过仅选择任何通道中幅度最高的神经尖峰进行后续处理，从多个通道记录的重复神经尖峰被从重复通道中消除。此外，记录代表性神经尖峰的通道被用作附加特征，以区分从具有相似时间特征的不同神经元记录的神经尖峰。 主要结果：合成和实验记录的多通道神经记录用于评估 GEMsort 的分类性能。 GEMsort 的排序结果还与其他两种最先进的排序算法（Kilosort 和 Mountainsort）在排序时间和排序一致性方面进行了比较。意义：GEMsort 可以快速对神经脉冲进行排序，非常适合用数字电路实现，以实现高处理速度和通道可扩展性。
直接训练高性能深度脉冲神经网络：理论与方法综述
脉冲神经网络 (SNN) 具有高度的生物合理性、丰富的时空动态和事件驱动计算，是一种有前途的节能人工神经网络 (ANN) 替代方案。基于替代梯度法的直接训练算法提供了足够的灵活性来设计新颖的 SNN 架构并探索 SNN 的时空动态。根据以前的研究，模型的性能高度依赖于其大小。最近，直接训练深度 SNN 在神经形态数据集和大规模静态数据集上都取得了巨大进展。值得注意的是，基于 Transformer 的 SNN 表现出与 ANN 相当的性能。在本文中，我们提供了一个新的视角，系统而全面地总结了训练高性能深度 SNN 的理论和方法，包括理论基础、脉冲神经元模型、高级 SNN 模型和残差架构、软件框架和神经形态硬件、应用和未来趋势。
审查脉冲波速度：方法，临床应用和与心率变异性的相互作用
脉冲波速度（PWV）已被确定为心血管诊断中有希望的生物标志物，为血管健康和心血管风险提供了深刻的见解。定义为机械波沿动脉壁传播的速度，PWV代表了动脉血管刚度的有用替代标记。PWV引起了临床关注，特别是在监测患有高血压和糖尿病等血管疾病的患者时。其效用扩展到预防性心脏病学，有助于鉴定和分层心血管风险。尽管开发了各种测量技术，直接或间接的沟通能力，多普勒超声，振荡分析和磁共振成像（MRI），方法论变异性和缺乏标准化导致PWV评估中的不一致。此外，可以通过替代参数（例如脉冲到达或脉冲运输时间）来估计PWV，尽管这种异质性限制了标准化，因此可以估算其临床用途。此外，混淆因素，例如交感神经的变化，强烈影响PWV读数，从而在评估过程中需要仔细控制。心率变异性（HRV）和PWV之间的双向关系强调了心脏自主功能与血管健康之间的相互作用，这表明一个人的变化可能直接影响另一种。未来的研究应优先考虑标准率并提高PWV测量技术的可比性，并探索影响PWV的复杂生理变量。基于人工智能将多个生理参数（例如PWV和HRV）整合到算法中，这对推进个性化的血管健康评估和心血管护理有很大的希望。
CLIF：用于脉冲神经网络的互补泄漏积分激发神经元
脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的受大脑启发的节能模型。与传统的深度人工神经网络 (ANN) 相比，SNN 表现出卓越的效率和处理时间信息的能力。然而，由于其不可微的脉冲机制，训练 SNN 仍然是一个挑战。替代梯度法通常用于训练 SNN，但与 ANN 相比，其准确性往往较差。我们通过对基于泄漏积分和激发 (LIF) 神经元的 SNN 的训练过程进行分析和实验研究，将准确性的下降与时间维度上梯度的消失联系起来。此外，我们提出了互补泄漏积分和激发 (CLIF) 神经元。CLIF 创建了额外的路径来促进计算时间梯度的反向传播，同时保持二进制输出。CLIF 是无超参数的，具有广泛的适用性。在各种数据集上进行的大量实验表明，CLIF 比其他神经元模型具有明显的性能优势。此外，CLIF 的性能甚至略优于具有相同网络结构和训练条件的优秀 ANN。代码可在 https://github.com/HuuYuLong/Complementary-LIF 获得。
直接训练高性能深度脉冲神经网络：理论与方法综述
脉冲神经网络 (SNN) 具有高度的生物合理性、丰富的时空动态和事件驱动计算，是人工神经网络 (ANN) 的一种有前途的节能替代方案。基于替代梯度法的直接训练算法提供了足够的灵活性来设计新颖的 SNN 架构并探索 SNN 的时空动态。根据以前的研究，模型的性能高度依赖于其大小。最近，直接训练深度 SNN 在神经形态数据集和大规模静态数据集上都取得了巨大进展。值得注意的是，基于变压器的 SNN 表现出与 ANN 同类产品相当的性能。在本文中，我们提供了一个新的视角，以系统而全面的方式总结了训练高性能深度 SNN 的理论和方法，包括理论基础、脉冲神经元模型、高级 SNN 模型和残差架构、软件框架和神经形态硬件、应用和未来趋势。评论的论文收集在 Awesome-Spiking-Neural-Networks 中。