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通过非线性语音>在HGTE中光引起的理想Weyl半学
热带降水极端及其随着表面变暖的变化，使用全球风暴解析模拟和高分辨率观察结果进行了研究。模拟表明，对流的中尺度组织是不能以常规的全球气候模型来物理代表的过程，对于热带每日累积降水极端的变化很重要。在模拟和观察结果中，每日降水极端在更有条理的状态下增加，与较大但频繁的风暴有关。重复模拟以使气候变暖会导致每月均值每日降水极端的增长。较高的降水百分位数对对流组织具有更大的敏感性，预计随着变暖而增加。没有组织变化，热带海洋上最强烈的每日降水量以接近Clausius-Clapeyron（CC）缩放的速度增加。因此，在未来的温暖状态下，组织的增加，海洋的每日极端降水量最高的速度比CC缩放更快。
通过非绝热临界相匹配的明亮高谐波光子能量范围的扩展
关键电离分数的概念对于高谐波生成至关重要，因为它决定了最大的驱动激光强度，同时保留了谐波的相位匹配。在这项工作中，我们揭示了第二个非绝热的临界电离馏分，这基本上扩展了相匹配的谐波能量，这是由于气体等离子体中强激光场的强烈重塑而产生的。我们通过针对广泛的激光条件进行实验和理论之间的系统比较来验证这种情况。尤其是，高谐波光谱与激光强度的性质经历了三种独特的场景：（i）与单原子截止的巧合，（ii）强光谱延伸和（iii）光谱能量饱和。我们提出了一个分析模型，该模型可以预测光谱扩展，并揭示了非绝热效应对中红外激光器的重要性。这些发现对于在光谱和成像中应用的高亮度软X射线源的开发很重要。
通过非接触式主动辅助生活技术的心率预测：老年人的智能家庭方法
世界目前正在经历显着的人口转变，其特征是人口老龄化的人数迅速增加。这个人口里程碑预计将在未来几年达到前所未有的水平（联合国，2019年）。医疗保健和生活水平的进步导致个人的寿命增加，从而显着增加了全球人口中老年人的比例（Quora，2022）。在2022年，全球65岁以上的个体人口超过7.7亿，这意味着十分之一以上的人是老年人（Alvarez，2023年）。东亚和东南亚是65岁以上的老年人数量最多的家园，占约2.6亿个人，其次是欧洲和北美的年龄段超过2亿年龄较大的年龄较大的人，是老年人百分比最高（超过17％）（超过17％）（联合国，2019年）。这些数字预计将在未来三十年中增加，到2030年，全球范围内有六人一数字65岁或超过65岁，预计到2050年，这一数字将翻一番，达到15亿人。尤其是在低收入和中等收入国家，预计80％的老年人居住，医疗保健挑战可能是显着的[世界卫生组织（WHO），2023年]。慢性非传染性疾病，包括心脏病，癌症和慢性呼吸道疾病，通常伴随着衰老的过程（Prince等，2015）。通过将可靠的设备和传感器嵌入房屋中，AAL创建了“智能家庭”环境（Domb，2019年）。比较这些条件需要专门的医疗保健服务，以监控各种健康指标，包括体育活动，心率，血压和睡眠质量（很快，2019年）。积极的辅助生活（AAL）技术，即旨在利用技术进步维持老年人生活独立性的技术，已成为满足老龄化人口的医疗保健需求的有希望的解决方案。与人工智能（AI）结合使用时，智能家庭技术（SHTS）有可能协助家庭中的日常功能并监测，治疗和管理慢性健康状况（Philip and Williams，2019年）。此外，智能家园可以使护理人员为老年人提供更好的医疗保健，甚至可以减少对看护人的依赖（Frisardi和Imbimbo，2011年）。智能家居设备可以以不引人注目的方式连续捕获与健康相关的信息，从而为老年人提供更安全的独立生活（Wang等，2021）。将SHT与AI的整合在一起，具有不断观察，建模和理解人类行为的潜力，并确定了对干预措施的早期警告（Chen等，2014）。
粘性耗散对 MHD 达西-福希海默纳米液体流动的影响（包括旋转微生物通过非线性延伸表面）
摘要。在当前的研究中，我们研究了含有运动微生物的 Darcy-Forchheimer 纳米液体的磁流体动力学 (MHD) 流动问题，该液体在经过非线性细长薄片时会产生粘性耗散。在纳米液体中加入旋转微生物有助于提高许多微生物系统的热效率。使用连续松弛 (SOR) 程序对单相流动问题进行了迭代求解。我们考虑了主要参数对运动微生物的流动速度、温度、密度和浓度的影响，并使用 MATLAB 在表格和图形中进行了描述。此外，我们还开发了一个比较表来检查所考虑流动问题的数值结果的准确性。Forchheimer 参数值的增加会导致速度分布的减小。根据研究结果，路易斯数和布朗运动参数往往会提高质量传输速率。
通过非原始系统实现的协变遍历量子马尔可夫半群
摘要。我们从协变完全正映射构造相对论量子马尔可夫半群。我们首先将 Stinespring 膨胀中的一个步骤推广到一般的不完全性系统，并将其基于庞加莱群。所得噪声通道具有相对论一致性，并且该方法适用于任何基本粒子，尽管我们针对类光粒子的情况进行了演示。相对论一致性完全正身份保持映射的克劳斯分解（我们的设置在海森堡图中）使我们能够构造一致连续的协变量子马尔可夫半群。我们从小群中诱导表示，以确保由于传递系统不完全性而具有遍历性的量子马尔可夫半群。
通过非线性反转的定量MRI
常规定量MRI基于两步过程，在该过程中，第一个中间图像是重建的，然后将物理模型拟合了像素，以获取参数图。获得足够数量的高质量图像，并需要精心设计的对比度才能获得良好的拟合度。因此，对于许多临床应用而言，这些方法太慢了。相比之下，基于非线性模型的重建方法将图像重建作为单个反问题。他们利用了测量过程的物理模型，并直接从k空间估算了定量参数图。因此，它们可以最佳地使用可用数据，并启用从使用瞬态磁化动力学的序列获得的信号中启用高效的参数映射。1-5这些技术有两个问题：它们在计算上是要求的，需要专门为每个应用程序设计。另外，指纹6使用Bloch模拟获得的查找dictio-nary来映射直接从淡淡的数据中计算出的中间图像的像素来绘制定量参数图。这可以在灵活且计算上有效的框架中启用具有高加速度的多参数映射，但由于缺乏最小二乘数据固定项，因此并不是最佳的。子空间模型可以通过使用较大的线性子空间近似物理信号来利用更有效的映射。对于复杂的自旋动力学，可能需要更大的子空间系数来准确表示信号，从而使子空间方法效率较低。5它们非常有效地减少重建的计算需求，7-11，但仍然不是最佳的，因为线性子空间用于近似可能的信号的歧视。
通过非平衡稳态电流充电量子电池
量子热力学与微观系统及其环境之间的能量和物质之间的变化有关，以及它们在热力学数量（例如热，工作，熵等）方面的描述。[1]。近几十年来，量子运输引起了很多关注，例如，通过分子连接的热量和电荷传输[2-4]。在原子水平上，温度（化学电位）梯度会导致材料中的载体从热（高电位）到冷（低电位），并且可以利用这种效应来测量温度，产生电力，等等。运输现象对各种类型的科学搜索（包括物理学）非常重要，这不是秘密。此外，还对量子运输进行了广泛的研究，以便继续在纳米构造方面进行进展。此外，纳米级制造技术的最新进展导致了非平衡（NE）量子杂质系统的理论和实验开发[5-9]。量子杂质通常称为量子点。在具有初始NE状态的这种类型的系统中，能量和颗粒在系统和环境之间换成以恢复平衡。对于经典系统，这种平衡通常会导致热稳定性。因此，当在不同的温度和化学电位上连接到七个铅时，NE稳态电流发生在量子点（中心区域）上。因此，这会导致连续的熵产生和时间反转对称分解。对NE稳态的研究表明，与等级态相比，它们将能量不断地耗散到周围的环境中。今天，量子电池（QB）代表了重要的研究领域，该领域涉及设计最佳的能量存储前供应量子，以转移到量子设备。现在，已经进行了一系列理论上的效果，包括检查量子资源如何影响QB的效果[10-16]，为实现高电荷和容量的最佳机制提供了模型，例如高充电和容量[17-21]，对环境[22，23]，对环境[22，23]，<
FY24 高等教育券计划为士官长提供获得海军教育和训练司令部公共事务部硕士学位的途径 佛罗里达州彭萨科拉——海军教育和训练司令部 (NETC) 正在接受高级士兵 (E-7 至 E-9) 的 2024 财年 (FY24) 高等教育券 (AEV) 计划的申请。AEV 计划为选定的高级士兵提供财政援助，以通过非值班教育完成海军相关的中学后学位。NETC AEV 项目经理 Albert Sharlow 说：“AEV 计划支持高级士兵领导者作为海军经验丰富的海军战士团队的一部分继续接受教育。”“该计划为海军的士官长、高级士官长和士官长提供了一个接受高等教育的平台，使他们成为更有效的领导者，拥有不同的知识、技能和经验，可以在当今快速变化的安全环境中作战、维持和保持优势。” 谁有资格？申请人必须是表现优异的现役高级士兵（E-7 至 E-9），正在转岗或目前在岸上执勤，并有足够的上岸时间完成硕士学位课程。 海上执勤的申请人只要提交一份教育计划，表明有能力完成上述学位课程，即可申请。 由于 NAVADMIN 288/22 中对 HYT 的最新更改，允许水手重新入伍/延长 HYT 3 年，我们对 TIS 要求进行了以下调整。 最初 TIS 要求的原因是为了满足 OPNAV 的要求，即接受高等教育的人在完成学位后最多三年内偿还学费。 经修订后立即生效，TIS 要求如下： E7 — 不超过 20 年 E8 — 不超过 23 年 E9 — 不超过 25 年 对于 FY24，申请人必须已经从教育部认可的机构认可的高等教育机构获得学士学位。有多少名额可用？AEV 计划在 FY24 有七个硕士学位名额。AEV 计划包括哪些海军相关学位？硕士课程考虑的学位包括：
FY24 高等教育券计划为士官长提供获得海军教育和训练司令部公共事务部硕士学位的途径 佛罗里达州彭萨科拉——海军教育和训练司令部 (NETC) 正在接受高级士兵 (E-7 至 E-9) 的 2024 财年 (FY24) 高等教育券 (AEV) 计划的申请。AEV 计划为选定的高级士兵提供财政援助，以通过非值班教育完成海军相关的中学后学位。NETC AEV 项目经理 Albert Sharlow 说：“AEV 计划支持高级士兵领导者作为海军经验丰富的海军战士团队的一部分继续接受教育。”“该计划为海军的士官长、高级士官长和士官长提供了一个接受高等教育的平台，使他们成为更有效的领导者，拥有不同的知识、技能和经验，可以在当今快速变化的安全环境中作战、维持和保持优势。” 谁有资格？申请人必须是表现优异的现役高级士兵（E-7 至 E-9），正在转岗或目前在岸上执勤，并有足够的上岸时间完成硕士学位课程。 海上执勤的申请人只要提交一份教育计划，表明有能力完成上述学位课程，即可申请。 由于 NAVADMIN 288/22 中对 HYT 的最新更改，允许水手重新入伍/延长 HYT 3 年，我们对 TIS 要求进行了以下调整。 最初 TIS 要求的原因是为了满足 OPNAV 的要求，即接受高等教育的人在完成学位后最多三年内偿还学费。 经修订后立即生效，TIS 要求如下： E7 — 不超过 20 年 E8 — 不超过 23 年 E9 — 不超过 25 年 对于 FY24，申请人必须已经从教育部认可的机构认可的高等教育机构获得学士学位。有多少名额可用？AEV 计划在 FY24 有七个硕士学位名额。AEV 计划包括哪些海军相关学位？硕士课程考虑的学位包括：
通过非局域量子态演化实现高精度哈密顿量学习
随着在制造和控制由越来越多的量子比特组成的量子设备方面取得的巨大进步，我们现在进入了嘈杂中型量子技术的时代[1]。在控制不同平台上的量子自由度方面已经取得了相关进展[2-4]。然而，在某种程度上，控制这些系统动力学的真正汉密尔顿量往往（至少）部分未知。在这种情况下，最大的挑战是在物理直觉的指导下，推断出一个能够与实验数据相匹配的量子系统的真实汉密尔顿模型。通过查询设备（假设为一个黑匣子），可以测量几个可观测量的时间演变，以学习系统汉密尔顿量。这个过程被称为汉密尔顿学习，多年来一直是量子计算的基础。
通过非无线通信方式直接实现人类思想的交流......
马倩 1,3,4,† , 高伟 2,5,† , 肖强 1,3,4 , 丁凌松 2,5 , 高天一 2,5 , 周亚军 2,5 , 高欣欣 1,3,4 , 陶岩 1,3,4 , 刘车 1,3,4 , 谷泽 1,3,4 , 孔翔红 6 , Qammer H. Abbasi 7 、李连林 4,8 、邱成伟 6* 、李元庆 2,5* 、崔铁军 1,3,4* 1 东南大学电磁空间研究所，南京 210096 2 华南理工大学自动化科学与工程学院，广州 510641 3 东南大学毫米波国家重点实验室，南京 210096中国第四智能超材料中心琶洲实验室，广州 510330，中国 5 琶洲实验室脑机接口研究中心，广州 510330，中国 6 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡 7 格拉斯哥大学詹姆斯瓦特工程学院，格拉斯哥，G12 8QQ，英国 8 北京大学电子学系，先进光通信系统与网络国家重点实验室，100871 北京，中国 † 马倩和高伟：这些作者对这项工作做出了同等贡献。*共同通讯作者：tjcui@seu.edu.cn；auyqli@scut.edu.cn；chengwei.qiu@nus.edu.sg。