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World File Search System超模
人类大脑中的超模态句子处理
本研究调查了两个问题。一是：除了单个单词之外的句子处理在多大程度上独立于输入模态（语音与阅读）？第二个问题是：两种模态所招募的网络的哪些部分对句法复杂性敏感？这些问题是通过让 200 多名参与者阅读或聆听格式良好的句子或一系列不相连的单词来调查的。发现一个主要位于左半球的额颞顶网络本质上是超模态的，即独立于输入模态。此外，左下额叶 (LIFG) 和左后中颞叶 (LpMTG) 与左分支复杂性最明显相关。左前颞叶对右分支复杂性不同的句子表现出最大的敏感性。此外，LIFG 和 LpMTG 中的活动从句子开始到结束增加，同时左分支复杂性也增加。虽然 LIFG、双侧前颞叶、后 MTG 和左下顶叶均对超模态统一过程有所贡献，但结果表明这些区域对句法复杂性相关处理的贡献各不相同。本文讨论了这些发现对语言处理的神经生物学模型的影响。
使用超模型微孔子驯服布里鲁因光学机械
电扭曲的布里渊散射提供了一种无处不在的机制，可以在光学上激发高频（> 10 GHz），散装声音子，这些声子对表面诱导的损失具有可靠性。在高Q微孔子中共同增强了这种光子 - 光子相互作用，已催生跨越微波炉的多种应用到光学结构域。然而，将泵和散射的波和散射的波调节通常带有光子限制或模态重叠的成本，从而导致光学机械耦合有限。在这里，我们引入了Bragg散射，以实现在微米大小的超级模式微波器的相同空间模式下实现强大的光学机械耦合。显示出高达12.5 kHz的单光机电耦合速率，比其他设备显示出10倍以上。低阈值声子激光和光力强耦合。我们的工作建立了一个紧凑而有效的范式，以光学地控制大量的声音声子，为单光器水平的光学机械耦合铺平了道路，并为量子网络的大规模集成提供了强大的发动机，其中量子网络大量传递和存储了量子状态。