XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System阵列
用于量子计算和模拟的可扩展微潘宁阱阵列
我们建议使用二维 Penning 阱阵列作为量子模拟和量子计算的可扩展平台，以捕获原子离子。这种方法涉及将定义静态电四极子位置的微结构电极阵列放置在磁场中，每个位置捕获单个离子并通过库仑相互作用与相邻离子耦合。我们求解此类阵列中离子运动的正常模式，并推导出即使在存在陷阱缺陷的情况下也能实现稳定运动的广义多离子不变定理。我们使用这些技术来研究在固定离子晶格中进行量子模拟和量子计算的可行性。在均匀阵列中，我们表明可以实现足够密集的阵列，轴向、磁控管和回旋加速器运动表现出离子间偶极耦合，其速率明显高于预期的退相干。通过添加激光场，这些可以实现可调范围的相互作用自旋汉密尔顿量。我们还展示了局部电位控制如何隔离固定阵列中的少量离子，并可用于实现高保真门。使用静态捕获场意味着我们的方法不受系统尺寸增加时的功率要求限制，从而消除了标准射频陷阱中存在的重大缩放挑战。因此，这里提供的架构和方法似乎为捕获离子量子计算开辟了一条道路，以实现容错规模的设备。
阵列元素定位声纳浮标原型 - DTIC
特性由阵列的孔径决定。但是，由于稀疏阵列中的元素数量减少，平均旁瓣电平高于相同孔径的全采样阵列的预期值。假设主瓣幅度为 M，正如预期的那样，对于一个由 M 个标准化和完全局部化的元素组成的阵列，每个元素在主响应轴方向上贡献一个同相矢量。然而，在远离主响应轴的给定方向上，由于元素位置随机，矢量并不同相，而是表现出统计随机相位。单位矢量与随机相位相结合，产生一个均方根 (rms) 幅度为 rm 的旁瓣电平。因此，对于随机阵列，平均旁瓣与主瓣的功率比为 M/MI = 1/M (Lo, 1964, 1965)。
与 CMOS 芯片集成的大规模并行微线阵列用于神经记录
对大脑神经活动进行多通道电记录是一种越来越有效的方法，它揭示了神经通信、计算和假肢的新方面。然而，虽然传统电子产品中平面硅基 CMOS 器件的规模迅速扩大，但神经接口器件却未能跟上步伐。在这里，我们提出了一种将硅基芯片与三维微线阵列连接起来的新策略，为快速发展的电子产品和高密度神经接口提供连接。该系统由一束微线组成，这些微线与大规模微电极阵列（如相机芯片）配对。该系统具有出色的记录性能，通过在清醒运动小鼠的孤立视网膜和运动皮层或纹状体中进行的单个单元和局部场电位记录得到了证明。模块化设计使各种类型和尺寸的微线能够与不同类型的像素阵列集成，将商业多路复用、数字化和数据采集硬件的快速发展与三维神经接口连接在一起。
limma：微阵列和奥米斯数据的线性模型
01 Thin产品。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>6 02.类。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>7 03.ReadingData。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>8 04.background。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>9 05.正常化。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 06. laldal模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>11 07.周年纪念日。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>13 08.Thests。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>14 09. 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Anova.Malist-Method。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。20个阵列。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21阵列压力。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 as.data.frame。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。24 as.malist。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 as.matrix。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>26 asmatrixWeights。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>27 AUROC。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 28 avearrays。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 。 div> 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设计双站通量式钢琴的设计，阵列阵列阵列永久磁铁电动机，以增强平均扭矩产生和稀有地球的影响
如今，随着对清洁能源和可再生资源的重视，使用永久磁铁（PM）电动机引起了极大的关注。最新类型的PM电动机之一是Vernier永久磁铁电机（VPM）。本文着重于分析和评估式型Vernier永久磁铁电动机（SVPM）。这项研究的主要创新和贡献是引入了辐条型Vernier永久磁铁电动机的双定位配置。双定子式式型游标永久磁铁电动机（DSSA-PMVM）通常在转子上缺少通量屏障。在这项研究中，将磁通屏障纳入此类电动机的新型设计导致了新的运动架构的发展。带有通量屏障（DSSA-fbpmvm）的双站式型Vernier永久磁铁电动机有效地解决了传统Vernier Motors固有的一些挑战。游客电动机通常以低速输出为特征。但是，一个值得注意的缺点是他们的低功率因素。DSSA-FBPMVM不仅与同一体积内的SVPM相比增强了扭矩输出，而且还克服了SVPM的低功率因数问题，从而达到了相对理想的功率因数。本研究中使用的分析和评估方法基于二维有限元方法（2D FEM）。
可编程电子诱导的颜色路由器阵列
摘要颜色路由器（CRS）的开发意识到了二分法成分的分裂，这有助于调节光子动量，该光子动量充当了频率和空间域上光学信息技术的信息载体。然而，具有光刺激的CRS由于光学衍射极限而缺乏在深度下波长尺度上的光子动量的主动控制。在这里，我们在实验上证明了通过电子诱导的CR在深度下波长尺度上进行二分光光子动量的主动操纵，在该CRS辐射模式中，通过将电子撞击位置转向单个纳米ante单位中的60 nm内，可以操纵CRS辐射模式。此外，设计和实现了基于CR数组的可编程调制的加密显示设备。这种方法具有增强的安全性，大信息能力和高级量表的高级集成，可以在量子设备和量子信息技术中的光子设备和新兴区域中找到应用。
创建和验证人类Implintome的第一个Infinium DNA甲基化阵列
图1。使用荧光团 - 猝灭剂系统对DNA二级结构进行高通量热力学测量。a。折叠（淬火）和展开（荧光）状态的DNA分子的示意图。b。固定在测序芯片表面上的荧光DNA簇的图像。顶部：仅具有荧光团偶联的寡核（CY3），以及荧光团和淬火剂偶联的寡核能的图像。底部：每个图像中DNA分子的示意图。所有图像均标准化为超稳定的茎和重复对照变体，以依赖温度对荧光和淬火的影响，如图S1D。 c。库型和淬灭剂偶联的寡核苷酸的恒定序列结合位点之间的库变体设计。 红色代表每种类型内的支架核苷酸恒定，蓝色可系统排列的变量（'n'）。 每个类下的数字指示每个类中唯一序列的数量。 d。对照构建体的荧光测量，其中荧光团和淬灭器之间的单链距离在单核苷酸步骤下增加。 橙色线显示理论拟合。 e。在较高的温度（熔体曲线，X轴）和降低温度（退火曲线，Y轴）f的情况下，∆G 37的相关性来自图书馆变体。熔融曲线的代表性示例在GC含量方面有所不同。 g。三个熔体和一个退火曲线实验重复的∆G 37的Pearson相关性。S1D。c。库型和淬灭剂偶联的寡核苷酸的恒定序列结合位点之间的库变体设计。红色代表每种类型内的支架核苷酸恒定，蓝色可系统排列的变量（'n'）。每个类下的数字指示每个类中唯一序列的数量。d。对照构建体的荧光测量，其中荧光团和淬灭器之间的单链距离在单核苷酸步骤下增加。橙色线显示理论拟合。e。在较高的温度（熔体曲线，X轴）和降低温度（退火曲线，Y轴）f的情况下，∆G 37的相关性来自图书馆变体。熔融曲线的代表性示例在GC含量方面有所不同。g。三个熔体和一个退火曲线实验重复的∆G 37的Pearson相关性。h。各种构造类别的标准误差为∆G 37的函数。
SNIS JOSEPHSON阵列冷冻操作的测试
无抽象的无低温操作对于传播超电导率的应用至关重要，在某些情况下确实是不可避免的。在电量计算中，由于尚不可用的针对高温超导体制造的电压标准应用的约瑟夫森连接阵列，因此无法降低冰箱的大小和复杂性，以降低冰箱的大小和复合度。在INRIM开发的SNIS技术使用低温超导体，但允许在液体氦气温度上运行。因此，适用于紧凑的冷冻标准很有趣。我们研究了用DC和RF照射下的闭合循环冰箱冷却的SNIS设备。与设备的热设计有关的问题是分析的。RF步骤对观察到的连接数量的依赖性被详细说明，并解释为芯片内部功率消散的结果。
