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第 9 章 用于光学钟表的飞秒激光器......
摘要：20 世纪 90 年代末，锁模飞秒激光器被引入，成为合成和测量光频率的重要新工具。飞秒激光器的简单性、坚固性和更高的精度使其在光学频率计量领域占有重要地位。此外，它们的使用正在开发基于载波包络相位精确控制的重要新时域应用。预计参考原子和离子中的光学跃迁的窄线宽激光器将很快成为任何类型的最佳电磁频率参考，其预计分数频率不稳定性低于 1 × 10 -15 τ -1/2，不确定性接近 1 × 10 -18 。当与这种超精密频率标准结合使用时，飞秒激光器可用作宽带合成器，将输入光频率相位相干地转换为跨越数百太赫兹的光频率阵列和可计数的微波频率。综合过程中引入的过量分数频率噪声可接近1×10 -19 的水平。
第 9 章 用于光学钟表的飞秒激光器......
摘要：20 世纪 90 年代末，锁模飞秒激光器被引入，成为合成和测量光频率的重要新工具。飞秒激光器的简单性、坚固性和更高的精度使其在光学频率计量领域占有重要地位。此外，它们的使用正在开发基于载波包络相位精确控制的重要新时域应用。预计参考原子和离子中的光学跃迁的窄线宽激光器将很快成为任何类型的最佳电磁频率参考，其预计分数频率不稳定性低于 1 × 10 -15 τ -1/2，不确定性接近 1 × 10 -18 。当与这种超精密频率标准结合使用时，飞秒激光器可用作宽带合成器，将输入光频率相位相干地转换为跨越数百太赫兹的光频率阵列和可计数的微波频率。综合过程中引入的过量分数频率噪声可接近1×10 -19 的水平。
协调至优化的钟表性预防范围 -
1049名参与者的结果（在20个干预诊所进行了459名，在23个常规护理诊所的590名参与者），中位年龄为70岁，有338名妇女（32.2％），173名黑人参与者（16.5％）和90名西班牙裔参与者（8.6％）。At the last follow-up visit (12 months for 97.3% of participants), those in the intervention group were more likely to be prescribed all 3 therapies (173/457 [37.9%]) vs the usual care group (85/588 [14.5%]), which is a difference of 23.4% (adjusted odds ratio [OR], 4.38 [95% CI, 2.49 to 7.71]; p <.001），并且更有可能在三种疗法中处方（从高强度的他汀类药物的基线从66.5％的基线变化到干预措施的66.5％到70.7％，从58.2％到56.8％，至56.8％至56.8％，以进行通常的护理[调整后的或，1.73; 95％CI，1.06-2.83]; ACEIS或ACEIS vs vs vs vs frovs; Aceis vs vs vs from aceis VIS vs：85.1％：85.1.1.1.4.1.4.1.4.1.1.4％。 69.6％至68.4％的平常护理[调整或1.82; 95％CI，1.14-2.91];干预措施与动脉粥样硬化心血管疾病危险因素的变化无关。综合次要结果发生在457名参与者中的23名（5％）中，在通常的护理组中，在588名参与者中的40个参与者（6.8％）（调整后危险比率为0.79 [95％CI，0.46至1.33]）。
第 9 章 用于光学钟表的飞秒激光器......
摘要：20 世纪 90 年代末，锁模飞秒激光器被引入，成为合成和测量光频率的重要新工具。飞秒激光器的简单性、坚固性和更高的精度使其在光学频率计量领域占有重要地位。此外，它们的使用正在开发基于载波包络相位精确控制的重要新时域应用。预计参考原子和离子中的光学跃迁的窄线宽激光器将很快成为任何类型的最佳电磁频率参考，其预计分数频率不稳定性低于 1 × 10 -15 τ -1/2，不确定性接近 1 × 10 -18 。当与这种超精密频率标准结合使用时，飞秒激光器可用作宽带合成器，将输入光频率相位相干地转换为跨越数百太赫兹的光频率阵列和可计数的微波频率。综合过程中引入的过量分数频率噪声可接近1×10 -19 的水平。
利用钟表绘图测试图像检测认知障碍的人工智能辅助在线工具
a 波士顿大学电气与计算机工程系、系统工程部和生物医学工程系 b 波士顿大学医学院医学系 c 波士顿大学弗雷明汉心脏研究 d 波士顿大学计算与数据科学学院 e 波士顿大学计算机科学系 f 波士顿大学医学院和公共卫生学院解剖学与神经生物学系、神经病学系和流行病学系 g 通讯作者：Ioannis Ch. Paschalidis，yannisp@bu.edu，8 St. Mary's St Boston, MA 02215
利用人工智能（AI）进行基金行为学习的委托研究项目最终报告（概要版）
※1 研究团队成员：北野宏明（首席执行官、董事）、田尻隆雄（项目负责人）、佐佐木隆宏（研究员）、桥户公德（兼职研究员）、森田匠（兼职研究员）、村上友成（兼职研究员）、石川隆宏（兼职研究员）、研究助手。
