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![arxiv：2405.06746v1 [physics.optics] 2024年5月10日](/simg/e\ed8af50b12a4f33b2af41248f9c6022fe922b043.webp)
arxiv：2405.06746v1 [physics.optics] 2024年5月10日
激光器的许多用途对访问特定波长频段的最大重要性。为了表现出来，动员光原子时钟以进行飞跃，需要以频率散布在可见的和近红外的频率下。集成的光子学使高性能，可扩展的激光平台自定义激光培养基以支持全新的频段很具有挑战性，并且通常在可扩展性到早期基于量子的感应和信息系统方面非常不匹配。在这里，我们演示了微孔子光学参数振荡器（OPO），该振荡器（OPO）将泵激光转换为超过八度的频率内的输出波。，我们通过纳米图案在泵激光器模式下打开光子晶体带隙，实现振荡的相位匹配。通过调整纳米光模式并因此，带隙，输出波波频率跨度与所需泵激光调谐的比率超过10,000。我们还演示了以自由光谱范围的步骤调整振荡器，更细化温度，以及激光转换过程的最小添加频率噪声。我们的工作表明，纳米光子可以控制微孔子中激光转换，桥接非线性光学器件的相匹配以及激光设计的应用要求。
基于 28nm FDSOI CMOS 中新型紧凑型可调谐传输线 (CTTL) 谐振器的 3.1-51GHz、低于 8mW、单核 LC VCO
摘要 — 5G 标准的采用要求新的无线设备不仅支持传统的 RF 频段，还支持高达 40GHz 及以上的 mmW 频率。这种 mmW 硬件通常需要窄带 LC 谐振电路才能实现高效、低噪声运行。对于宽调谐的软件定义系统，由于缺乏实用的固态可调电感元件，无法实现多倍频程 LC 调谐，从而限制了软件定义无线电的 mmW 性能。在本文中，我们首次在未经修改的 28nm FDSOI CMOS 中提出了一种新型、紧凑、集中/分布式 LC 等效谐振器，该谐振器能够在超过四个倍频程的频率上进行连续调谐，同时保持实用的品质因数。该谐振器用于实现可从 3.1 GHz 调谐至 51GHz 以上的交叉耦合 LC VCO，所需面积小于 0.208mm 2，功率小于 8mW，并实现多倍频程可调 mmW VCO 的 -198.2dBc/Hz 的峰值 FOM T 最先进的水平。关键词 — 可调电路、数控振荡器、压控振荡器、毫米波、宽带、可调滤波器、5G、FMCW 雷达
Sirius：具有纳秒光交换的扁平数据中心网络
由于摩尔定律的放缓，数据中心流量增长与电气交换机容量之间日益扩大的差距预计会进一步扩大，这促使人们需要一种新的交换技术来满足后摩尔定律时代日益严格的硬件驱动型云工作负载要求。我们提出了 Sirius，这是一种用于数据中心的光交换网络，它提供了一个单一的高基数交换机的抽象，可以连接数据中心中的数千个节点（机架或服务器），同时实现纳秒级的重新配置。在其核心，Sirius 使用可调激光器和简单的无源光栅的组合，可根据波长路由光。Sirius 的交换技术和拓扑与其路由和调度以及新颖的拥塞控制和时间同步机制紧密结合，以实现可扩展但平坦的网络，可提供高带宽和非常低的端到端延迟。通过使用可在 912 ps 内完成调谐的定制可调激光芯片的小型原型，我们展示了 50 Gbps 信道上 3.84 ns 的端到端重构。通过大规模模拟，我们表明 Sirius 的性能接近理想的电交换无阻塞网络，且功耗降低高达 74-77%。
人类额叶皮层中的神经互动分离奖励和惩罚学习
抽象的感觉系统基于传达准确信息的可靠性优先加强对刺激的响应。先前的报告表明，大脑会根据可靠性的动态变化来重新获得线索，但大脑如何学习和维持对预期会随着时间稳定的感觉统计数据的神经反应是未知的。谷仓猫头鹰的中脑具有听觉空间的地图，神经元在其中计算从室内时间差（ITD）计算水平声音位置。中脑图神经元的频率调整与神经元首选ITD的最可靠频率相关（Cazettes等，2014）。去除面荷兰，导致高频从额叶空间的可靠性降低。直接测试ITD可靠性驱动频率调整是否永久变化，从成年猫头鹰记录了中脑图神经元，在发育过程中除去了面部荷兰和幼体猫头鹰，在面部ruff发育之前，掉了幼体猫头鹰。在两组中，将正面调谐的神经元调整为低于正常成年猫头鹰的频率，这与ITD可靠性的变化一致。此外，少年猫头鹰表现出更异质的频率调整，这表明正常的发育过程优化调整以匹配ITD的可靠性。这些结果表明，空间线索的长期统计数据在中脑频率调整属性的发展中，实施概率编码声音定位。
同时使用机器人臂实时控制...
开创性的研究表明，通过广泛调谐的神经元的大量人群的综合作用，而不是通过少量的高度调节神经元1来编码。几个系统为大脑功能中的“分布式编码”提供了进一步的证据2,3。然而，这种投资使用了反复试验的单个神经元的串行记录，因此无法以单次试验来证明对大脑信息编码的神经元种群。同时（平行）神经元种群记录的技术可以使用随机抽样的神经元种群对大脑中的信息进行出人意料的编码，尤其是在体感4-6和边缘系统中的7。，我们通过从慢性植入的电动机（MI）皮层（MI）皮层和腹侧（VL）Thalamus中的慢性植入电极阵列中记录来解决这些问题，以前肢移动任务进行训练的大鼠。我们问了三个问题。首先，在Mi Cortex和/或Vl Thala-Mus编码前肢运动轨迹中，神经元种群活性的线性或非线性数学转化如何？第二，这些“电机代码”是否可以用于生成在线“神经元群体功能”，以实时控制机器人手臂，以足够的精度代替受过训练的运动任务中的动物前肢运动？第三，可以以这种神经生物的模式训练（奖励神经活动本身）会改变或消除先前条件的运动？
键合类型碲-氮相互作用
摘要：我们回复 J.-M. Mewes、A. Hansen 和 S. Grimme (MHG) 的评论，他们对我们通过气体电子衍射 (GED) 确定的 (C 6 F 5 )Te(CH 2 ) 3 NMe 2 中 N···Te 距离的 re 值的准确性提出质疑。我们最终证明，MHG 引用的参考计算结果不如他们声称的固态和气相准确。我们通过更高级别的计算表明，我们并未遗漏开链构象异构体的重大贡献。对模拟散射数据的细化表明，此类贡献对 re (N···Te) 的影响几乎可以忽略不计。MHG 建议使用 H0 调谐的 GFN 方法来计算振动校正 rare ，但这并没有显著改变这些值。使用更高级别的解析谐波和数值立方力场 (PBE0-D3BJ/def2-TZVP) 进行替代振幅计算，得出 re (N···Te) = 2.852(25) 的 GED 值，该值完全在原始值 2.918(31) 的实验误差范围内，但远低于 MHG 预测的 2.67(8)。现在改进的误差估计解释了计算辅助值的不准确性。与其他涉及弱化学相互作用的系统相比，弱 N···Te 相互作用的气固差异处于现实范围内。Mewes、Hansen 和 Grimme 最近的评论 [1]
在多种细胞和疾病状态中基因表达的解码序列决定因素
序列功能模型可预测基因组DNA序列的基因表达，已证明对许多生物学任务有价值，包括了解顺式调节语法和解释非编码遗传变异。然而，当前的最新模型已在很大程度上接受了来自健康组织或细胞系的散装表达谱的培训，并且还没有学会在大型单细胞转录组数据集中捕获的精确细胞类型和状态的特性。因此，他们缺乏在各种组织和疾病环境中的特定细胞类型或状态下执行这些任务的能力。为了解决这一差距，我们提出了Decima，该模型可以从其周围的DNA序列中预测基因的细胞类型和条件 - 特异性表达。decima在超过2200万个细胞的单细胞或单核RNA测序数据上进行了训练，并成功地基于其序列成功预测了看不见基因的细胞类型特异性表达。在这里，我们证明了Decima揭示驱动细胞类型特异性基因表达的顺式调节机制及其在疾病中的变化，以预测细胞类型分辨率下的非编码变异效应，并使用精确调谐的，情境特异性功能设计调节性DNA元件。
乳腺癌中的酪氨酸激酶抑制剂（审查）...通过...
灵感呼吸技术（DIBH）在减少左侧BC患者的平均心脏剂量（MHD）方面变得越来越普遍。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。 此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。 本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。 总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。 使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。 具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。 使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。 RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。但是，RT的治疗计划和DIBH艰辛，耗时且昂贵，对于患者和RT员工来说。此外，亚洲妇女中MHD左BC患者的比例要高得多，这主要是由于与西方国家相比，其乳房量较小。本研究旨在确定用于预测RT后MHD的最佳机器学习模型（ML）模型，以预先选择低MHD患者，在RT计划之前不需要DIBH。总共将接受术后RT的562例BC患者随机分为TrainVal（n = 449），外部（n = 113）测试数据集使用Python（版本3.8）。使用高斯噪声的合成少数民族过采样校正了不平衡的数据。具体来说，右左，肿瘤部位，胸壁厚度，辐照方法，体重指数和分离是用于ML的六个解释变量，并使用了四种监督的ML算法。使用使用均方根误差（RMSE）的高参数调谐的最佳值作为内部测试数据的指标，使用外部测试数据选择了最终的F2得分评估的模型。RT后MHD对真实MHD的预测能力是深神经网络的所有算法中最高的，RMSE为77.4，F2得分为0.80，曲线接收器操作特性下的面积为0.88，cgy cgy cgy的cgy值为0.88。
钢：奇异性感知强化学习
批处理增强学习（RL）旨在利用预收取的数据找到最大化动态环境中预期总奖励的最佳策略。现有方法需要对目标策略在状态或行动上或两者兼有的数据分布引起的分布所引起的分布上绝对连续的假设（例如，不存在非重叠区域）。我们提供了一种新的批次RL算法，该算法允许在离线数据分布和目标策略引起的分布之间的状态和动作空间（例如，在无限 - 休养者马尔可夫决策过程中都具有连续状态和动作之间的奇异性）。我们称我们的算法钢：奇异性吸引的增强学习。我们的算法是由对销售评估进行的新错误分析的动机，在该评估中，我们使用最大的平均差异以及分布强劲的优化，以表征由可能的奇异性引起的非政策评估的误差，并启用模型外额外的模型。通过利用悲观的思想，在某些技术条件下，我们为我们提出的算法提供了第一个有限样本的遗憾保证。与现有算法相比，只需仅需最少的数据覆盖假设即可提高批量RL的适用性和鲁棒性。另外，提出了一种几乎没有调谐的两步自适应钢。广泛的仿真研究和一个（半真实的实验实验）对我们方法在处理批处理RL中可能的奇异性方面的出色表现。
挑战者 300 飞行机组操作手册... - SmartCockpit
1.如果另一个菜单/列表处于活动状态，请按 DCP 上的 RADIO 按钮显示 MFD 收音机菜单。2.如果需要，请按 1/2 按钮交替选择 1 侧收音机和 2 侧收音机。3.转动 DCP 上的 MENU 旋钮，将收音机菜单上的选择框移动到收音机（COM、NAV、ATC/TCAS 等）要调谐的频率或频道。4.转动 DCP 上的 TUNE 旋钮，调谐所需的频率或频道。- 较大的（外部旋钮）调整小数点左侧的数字。- 较小的（内部旋钮）调整小数点右侧的数字。5.要激活新频率/频道： - 按下调谐旋钮中央的传输按钮。6.要更改模式、调整静噪和收音机的其他非调谐功能： - 转动 MENU 旋钮将选择框移动到适当的收音机（COM1、NAV2、ATC/TCAS 等）- 按下 DCP 上的 RADIO 按钮选择子菜单。- 转动 MENU 旋钮将选择框移动到子菜单上。- 转动 DATA 旋钮更改模式或选择选项（例如调谐模式、静噪级别、交通模式等）- 按下 PUSH SELECT 按钮浏览可用选项。（PUSH SELECT 按钮在选择选项时的作用与 DATA 旋钮相同）- 要退出子菜单，请按下 RADIO 按钮。显示屏返回到广播菜单。