麻省理工学院的研究人员发现了一种将量子信息存储在原子对振动运动中的方法,类似于两个由弹簧连接的钟摆的摆动运动。量子系统包含数百对振动量子比特,或量子位,研究人员可以连贯地控制它们超过 10 秒。图片来源:Sampson Wilcox/RLE
周期性是运动物体中经常发生的现象。寻找周期行为对于理解物体运动至关重要。然而,周期行为可能非常复杂,涉及多个交错的周期、部分时间跨度以及时空噪声和异常值。在本文中,我们解决了挖掘运动物体的周期行为的问题。它涉及两个子问题:如何检测复杂运动中的周期以及如何挖掘周期性运动行为。我们的主要假设是观察到的运动是由与某些参考位置相关的多个交错的周期行为产生的。基于此假设,我们提出了一个两阶段算法Periodica来解决这个问题。在第一阶段,提出参考点的概念来捕捉参考位置。通过参考点,可以使用结合傅里叶变换和自相关的方法来检索运动中的多个周期。在第二阶段,提出一个概率模型来表征周期行为。对于特定时期,通过层次聚类从部分运动序列中统计概括出周期性行为。对合成数据集和真实数据集的实证研究证明了我们方法的有效性。
目的。[1-3]此外,等离子体在包括太空推进和生物医学技术在内的许多领域都起着重要作用。[4-6]阴极管和等离子体的一代需要外部电源设备,但是不幸的是,由于其重量较重,而且体积较大,因此该设备无法便携。因此,高压应用在没有电力供应的太空,战场和偏远地区等严酷的环境中存在严重限制。基于Triboelectrification和静电诱导的工作机制的Triboelectric纳米发育仪(TENGS)[7-11]可以在我们的圆形或人类运动中的机械运动中产生电力,而无需外部电源。[12–16]到目前为止,Teng产生的功率已被用作可植入的医疗设备,发光二极管,液晶显示器,传感器和低功耗电子设备的能源。[11,17–20]考虑到自动高压和便携性,Teng可以被视为高压应用的理想驾驶源。在这项工作中,我们提出了一个基于锯齿的电极的Teng(SE-TENG),该Teng(SE-Teng)基于火花放电来产生超高功率输出,以直接驱动高压操作设备。接触两种不同的摩擦材料,然后
Max Trax 已经通过各种筹款活动、众筹活动和外部资助筹集了大量资金。此外,他们还成功申请了英国自行车骑行基金,这是一项赛事遗产计划,旨在解决参与不平等问题,并为自行车运动中代表性不足的群体创造新的机会。
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我们采用一种通过精心选择的约化变量空间来优化构象途径的方法,以增进我们对蛋白质构象平衡的理解。自适应偏置路径优化策略利用约化变量空间中路径区域的无限制增强采样来确定两个稳定终态之间的宽路径。应用于 Src 酪氨酸激酶催化结构域的失活转变揭示了对这种研究透彻的构象平衡的新见解。通过识别沿路径的运动和结构特征获得的机制描述包括支持转变的切换静电网络的细节。沿路径的自由能垒来自螺旋 α C 的旋转,它与活化环 (A 环) 以及 C 叶远端区域的运动紧密相关。约化变量的路径轮廓清楚地显示了高度相关的运动。网络中残基之间的静电相互作用交换是这些相互依赖运动的关键。此外,全原子模型在定义路径时提高的分辨率显示出 A 环运动的多个组成部分,并且 A 环的不同部分在整个路径的长度上做出贡献。