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使用神经网络探索和解释生物大脑中运动处理的特性
视觉运动感知是从导航到深度感知和抓住的行为的基础。我们对生物系统的有限访问限制了我们对大脑中运动如何处理的理解。在这里，我们通过训练神经网络来估计图像序列的速度来探索生物系统中运动感知的特性。网络概括了生物学大脑中运动处理的关键特征，我们利用对其结构的访问来探索和理解运动（MIS）感知。我们发现，网络以方向捕获了对反平运动的生物学反应。我们进一步发现，由于反向运动与时空的接收界之间的相关性，它分别高估并低估了慢速和快速反向运动的速度，该相关性在相反的方向上调整为运动。第二，我们发现网络的V1和中间（MT）层中时空调谐特性的分布与在生物系统中观察到的分布相似。然后，我们证明，与调谐到快速速度的MT单元相比，调整为缓慢速度的单元主要接收到调谐到高空间频率和低时间频率的V1单元的输入。接下来，我们发现MT单元的模式运动和速度选择性之间存在正相关。最后，我们表明网络捕获了人类低相干运动刺激的低估，这是由于噪声和信号运动的汇集所致。这些发现为众所周知的现象提供了生物学上合理的解释，并为未来的心理物理和神经生理实验提供了混凝土预测。
使用卫星技术进行通信的实用介绍指南
与地面网络一样，卫星容量可以在多个用户之间共享，也可以专用于个别客户。有几种能力增加的方法。在需求中分配了多个访问（Dama），呼叫者对“卫星总机”的需求确定频率的临时分配。频分多访问将可用频谱分为电台等通道，并调谐到不同的频率。时间划分多访问（TDMA）增加了插槽可以通过将其分为时间单位来处理的流量。通常共享的容量适用于使用技术支持的小批量电话应用程序，例如分配的多个访问（DAMA），频分部多访问（FDMA）或时间划分多重访问（TDMA）。
纳米线量子点的共振激发
纳米线中的 GaAs 量子点是可扩展量子光子学最有希望的候选者之一。它们具有出色的光学特性，可以频率调谐到原子跃迁，并为制造多量子比特设备提供了强大的平台，有望释放量子点的全部技术潜力。相干共振激发对于几乎任何实际应用都是必要的，因为它允许按需生成单个和纠缠光子、光子簇状态和电子自旋操纵。然而，这种激发方案下的纳米线结构的发射从未被证实过。在这里，我们首次展示了通过共振双光子激发和共振荧光从 AlGaAs 纳米线中外延生长的 GaAs 量子点实现双激子 - 激子级联发射。我们还报告说，共振激发方案与带隙以上激发相结合，可用于清洁和增强纳米线量子点的发射。
全息超流体的关键和近乎关键的放松
我们研究了淬灭后全息超流体的放松，当末端状态被调谐到临界点，或者非常接近它时。通过以数值方式求解运动的整体方程，我们证明了在前一种情况下，系统表现出功率定律的损失以及紧急的离散量表不变性。后一种情况是由临界放慢速度主导的政权，我们表明在延迟期限下降开始之前存在一个中间时间范围，该系统的行为与其功率定律下降的临界点相似。我们进一步假设一个现象学的毛pitaevskii样方程（对应于Hohenberg和Halperin的模型F），该方程能够对近临界淬灭到超级流体和正常阶段后的全息超氟中全息超流体的行为进行定量预测。有趣的是，描述非线性时间演化的现象学方程的所有参数，可以用静态平衡溶液和线性响应理论的信息固定。
中间层激子介导的BiLayer MOS2中的第二次谐波生成
第二次谐波生成（SHG）是一个非线性光学过程，其中两个光子连贯地组合成两个光子的能量的两倍。的效果SHG。在这里，我们显示了反转对称晶体中非线性光学过程的调整。这种可调节性基于双层MOS 2的独特性能，该特性显示出强烈的光学振荡器强度，但也显示了层间激子的共振。当我们通过改变激光能将SHG信号调谐到这些共振上时，SHG振幅通过几个数量级增强。在谐振情况下，双层SHG信号达到的幅度与单层的两个共振信号相当。在施加的电场中，可以通过鲜明的效应来调节层间激子能量。因此，取消了层间激子退化性，并通过我们的模型计算得出的良好再现了两个数量级，进一步增强了双层SHG响应。
doi：10.29026/oes.2023.220023深度学习辅助变异性希尔伯特定量阶段成像
DL-VHQPI的低载波频率边缘解调始终需要配对的训练数据，因为使用的DNN是一个有监督的学习模型。然而，由于自相关和跨性交术语中不可避免的频谱重叠和SFD中的互相关项，很难通过以略有轴状态获得地面真相。我们设置了光路结构，如图s1（a），将其调谐到高稳定状态，并通过以下三个步骤遵守地面真相（背景）S2：1）通过阻止对象波灯路径收集参考波强度（），如图s1（b）。2）阻止参考波光路径，以限制对象波强度（），如图s1（d）。3）通过根据等式将两者一起添加在一起，以获取完整的背景术语为地面真理。（s9），细节可在图中看到s1（ⅲ）。图S1（C，E，G）也分别展示了参考波，对象波和背景的频谱。
![arxiv：2209.09251v2 [hepth] 2024年7月23日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\051f03c7d0804eee5b93ff461e0175f6807a2a9d.webp)
arxiv：2209.09251v2 [hepth] 2024年7月23日
我们研究了淬灭后全息超流体的放松，当末端状态被调谐到临界点，或者非常接近它时。通过以数值方式求解运动的整体方程，我们证明了在前一种情况下，该系统表现出功率定律的损失以及紧急的离散量表不变性。后一种情况是由临界放慢速度主导的政权，我们表明，在较晚时间级别的衰减开始之前，有一个中间的时间范围，该系统的行为与其功率定律下降的临界点相似。我们进一步假设一个现象学的毛 - 皮塔维斯基样方程（对应于Hohenberg＆Halperin的模型F），该方程能够对近临界淬灭的全息超氟化后的全息超氟中全息超流体的行为进行定量预测。有趣的是，描述非线性时间演化的现象学方程的所有参数都可以用静态平衡溶液和线性响应理论的信息来固定。
磁对准控制涂覆氧化铁纳米粒子的金纳米棒的等离子体
新的光学特性在光热疗法、比色传感、生物成像和光电子学中具有潜在的应用。[1–8] 在过去二十年中，随着 GNR 合成方法的不断改进，[9,10] 人们开发出了许多用于排列和组装 GNR 的技术，从而获得了新的光学特性。[11] GNR 具有纵向和横向表面等离子体共振 (LSPR 和 TSPR)，当光的电场分别沿长度和直径方向取向时，会激发这些共振。LSPR 比 TSPR 更强烈，LSPR 的波长取决于纳米棒的长宽比，从而可以调谐到近红外光谱。 GNR 的取向可以选择性地激发 LSPR 或 TSPR，目前已通过拉伸聚合物薄膜[12–14] 静电纺丝聚合物纤维[15,16] 控制蒸发介导沉积[17,18] 模板沉积[19–23] 皱纹辅助组装[24] 机械刷[25] 和液晶分散[26–31] 等方法实现。尽管其中一些取向技术可以提供高度有序性，但利用施加的磁场或电场对分散在液体中的 GNR 进行动态取向的能力因其速度和可逆性而颇具吸引力。利用电场对 GNR 进行取向，
对野生动物无线电追踪及其在国家公园中的应用的批评
由于国家公园的自然性以及公众对公园的浓厚兴趣，国家公园管理局 (NPS) 必须收集尽可能多的信息，以帮助了解和保护其生态系统的自然功能，尤其是野生动物的自然功能。研究野生动物最有用的技术是无线电跟踪或野生动物遥测。无线电跟踪是通过使用来自或发送到动物携带的设备中的无线电信号来确定有关动物的信息的技术。传统无线电跟踪系统的基本组成部分是 (1) 由无线电发射器、电源和传播天线组成的发射子系统，以及 (2) 接收子系统，包括“拾音”天线、带有接收指示器（扬声器和/或显示器）的信号接收器和电源。大多数无线电跟踪系统涉及调谐到不同频率（类似于不同的 AM/FM 广播电台）的发射器，以便进行个体识别。目前，有三种不同类型的无线电跟踪方法：(1) 传统的甚高频 (VHF) 无线电跟踪，(2) 卫星跟踪，以及 (3) 全球定位系统 (GPS) 跟踪。甚高频无线电跟踪是自 1963 年以来一直使用的标准技术。然而，无线电跟踪可以被认为是侵入性的，因为它需要活捉动物并在它们身上系上项圈或其他装置。然后必须有人监控来自设备的信号，因此通常需要人
llara：增压机器人学习数据
视觉语言模型（VLM）最近被利用以生成机器人动作，形成视觉语言动作（VLA）模型。然而，直接适应验证的VLM来进行机器人控制仍然具有挑战性，尤其是当受到有限数量的机器人示范限制时。在这项工作中，我们介绍了llara：l arge l arguage and robotics a ssistant，该框架将机器人动作策略作为视觉文本对话制定，并通过视觉视觉视觉中的视觉音调调谐到计算机视觉中的成功激励到有效的VLA中，从而有效地将VLM转移到强大的VLA中。首先，我们提出了一条自动化管道，以生成来自外部行为克隆数据集的机器人的对话风格的指令调整数据，将机器人动作与图像像素辅助材料对齐。此外，我们通过定义六个辅助任务以自我监督的方式增强了此数据集，而无需任何其他操作注释。我们表明，使用有限数量的此类数据集进行的VLM FINETUNENET可以为机器人控制产生有意义的行动决策。通过跨模拟和现实世界的实验，我们证明了Llara在保留大语言模型的概括能力的同时，实现了状态的性能。代码，数据集和预处理的模型可在https://github.com/lostxine/llara上找到。