摘要:扭曲的石墨烯单和双层系统的超晶格产生了按需多体状态,例如Mott绝缘子和非常规的超导体。这些现象归因于平坦带和强库仑相互作用的组合。然而,缺乏全面的理解,因为当电场应用以改变电子填充时,低能带的结构会发生强烈的变化。在这里,我们通过应用微型注重角度分辨的光发射光谱光谱光谱光谱光谱传递到位于原位门配,我们可以直接访问扭曲的双层石墨烯(TBG)和扭曲的双重双层石墨烯(TDBG)的填充相关的低能带。我们对这两个系统的发现处于鲜明的对比:可以在简单模型中描述掺杂的TBG的掺杂依赖性分散体,将依赖于填充的刚性带转移与多体相关的带宽变化相结合。在TDBG中,我们发现了低能带的复杂行为,结合了非单调带宽变化和可调间隙开口,这取决于栅极诱导的位移场。我们的工作确立了在扭曲的石墨烯超晶格中低能电子状态的电场可调节性的程度,并且可以支持对所得现象的理论理解。关键字:扭曲的双层石墨烯,Moire ́超级晶格,扁平带,微摩尔,原位门控,带宽重归于
摘要近年来对结构化标量涡流束的光学手性和自旋角动量进行了深入研究。这些梁的伪内拓扑电荷ℓ造成其独特特性的原因。是由带有拓扑电荷的标量涡流梁的叠加构建的,圆柱矢量涡流梁是具有空间上不均匀极化分布的高阶庞加尔模式。在这里,我们强调了这些高阶结构梁在偏尾(弱焦点)和非顺式(紧密的聚焦)条件下的光自旋和手性密度的高度可调节和异国情调的空间分布。我们的分析理论可以在任何高阶或杂种庞加莱球体上产生每个点的自旋角动量和光学手性。表明,可调的pancharatnam拓扑电荷ℓp =(ℓa +ℓb) / 2和偏振指数m =(vector涡流梁的vortex beam的ℓb - ℓa) / 2在自定义其旋转和chir式空间分布方面起着决定性的作用。我们还提供了正确的分析方程式,以描述集中的非顺式标量贝塞尔束。
摘要。本研究解决了域级逐步学习问题,这是一种现实但具有挑战性的持续学习场景,在该方案中,域分布和目标类别跨任务各不相同。为处理这些不同的任务,引入了预训练的视力语言模型(VLM),以实现其强大的推广性。但是,这会引起一个新问题:在适应新任务时,预先训练的VLMS中编码的知识可能会受到干扰,从而损害了它们固有的零射击能力。现有方法通过在额外的数据集上使用知识蒸馏来调整VLM来解决它,这需要大量计算。为了有效地解决此问题,我们提出了无知的无干扰知识集成(DIKI)框架,从避免避免信息干扰的角度来保留对VLM的预训练的知识。具体来说,我们设计了一种完全残留的机制,可以将新学习的知识注入冷冻的骨干中,同时引发对预训练的知识的不利影响最小。此外,此残差属性可以使我们的分布感知的集成校准方案明确控制来自看不见的分布的测试数据的信息植入过程。实验表明,我们的二基仅使用训练有素的参数超过了当前的最新方法,并且需要较少的训练时间。代码可在以下网址找到:https://github.com/lloongx/diki。
摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础,也是现代收获系统的算法基础。但是,推荐系统通常依赖于用户敏感的数据,从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私(DP),尤其是确保零集中差异隐私(ZCDP)的含义。首先,我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后,我们提出了三种私人算法,即ADAC-UCB,ADAC-GOPE和ADAC-OFUL,用于三个土匪设置,即有限的武装匪徒,线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图,即高斯机制和自适应发作,以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明,在所有这些环境中,与遗憾的遗憾相比,强加了ZCDP的价格(渐近)可以忽略不计。接下来,我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限,我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私,多军匪徒,重新分析,下限
抽象目的:深脑刺激(DB)的风险/益处比率取决于将电场聚焦到焦油的体积上,不包括副作用引起结构。指导导线限制径向电流扩散可以靶向刺激,但增加了空间自由度,需要控制多模式成像数据集和解剖刺激的解释。已经报道了不可预测的术后铅旋转。从外科手术预期的比对的旋转程度和时机仍然不确定,可以安全地启动方向刺激的时间点,而不会冒着刺激体积意外变化的风险。我们对有方向性DBS系统的患者进行了临床指示的,重复的神经成像对照的回顾性分析,这允许估计术后铅旋转的量和时间。方法:来自67例指导铅和多个颅内计算机断层扫描(CCT)的患者和/或旋转荧光镜的数据