XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System非周期性
濒死大脑的参数化
背景：据报道，死亡前皮质高频激活会立即出现，这引发了人们对这一关键时刻意识状态增强的质疑。在这里，我们使用标准床边监视器和频谱参数化技术分析了一名昏迷患者在死亡过程中的脑电图 (EEG)。方法：我们报告了一名没有严重皮质损伤的濒死患者的神经生理学特征。使用 Sedline ™ 监视器记录了 60 分钟的额叶脑电图活动。计算了频谱、非振荡 1/f 特性和 Lemple-Ziv-Welch 和置换熵的信号复杂度的定量指标。除了比较随时间变化的脑电图轨迹外，我们还提供了与其他研究中获得的脑电图记录的比较，这些研究具有众所周知的警觉状态（睡眠、麻醉和清醒）。结果：虽然我们观察到了死亡过程中高频激活的变化，但也注意到非周期性脑电图成分的较大变化。与代表清醒、慢波睡眠或麻醉的脑电图记录相比，这些变化截然不同。尽管从根本上来说仍然是独一无二的，但濒死大脑中的神经元活动与 REM 睡眠的相似性比我们测试的任何其他状态都高。结论：即使在昏迷患者中，也可以在死亡前的最后一小时内观察到定量脑电图特征（包括非周期性成分）的时间动态。
乳房疼痛（乳腺痛） - 患者手册
乳房疼痛，又称乳腺痛，是许多女性在一生中都会经历的一个常见问题。症状范围从轻微不适到剧烈疼痛，可能影响单侧或双侧乳房。乳房胀痛和疼痛可能随月经来潮而来（周期性），也可能没有任何规律（非周期性）。值得注意的是，乳房疼痛很少是由严重的健康问题引起的。有时，医生可能会要求进行其他检查（例如乳房 X 光检查和/或超声波检查）以确定疼痛的原因，但这些检查很少能得出阳性结果。坚持进行常规乳房 X 光检查（从 40 岁开始，每年或每两年一次）是关键。
分解大脑过程中 alpha 振荡的作用......
摘要 儿童期和青少年期是人类生命周期的关键阶段，基本的神经重组过程在此发生。大量文献研究了伴随的神经生理变化，重点关注人类脑电图信号最主要的特征：α振荡。脑电图信号处理的最新发展表明，传统的α功率测量方法受到各种因素的干扰，需要分解为周期性和非周期性成分，这代表了不同的潜在大脑机制。因此，尚不清楚信号的每个部分在大脑成熟过程中如何变化。使用多元贝叶斯广义线性模型，我们在最大的公开儿科数据集（N=2529，年龄 5-22 岁）中检查了α活动的非周期性和周期性参数，并在独立验证样本（N=369，年龄 6-22 岁）的预注册分析中复制了这些结果。首先，复制了有据可查的总α功率与年龄相关的下降。然而，当控制非周期信号成分时，我们的研究结果为非周期调整后的 α 功率随年龄增加而增加提供了强有力的证据。如以前的研究报告所述，相对 α 功率也显示出成熟过程中的增加，但这表明我们低估了周期性 α 功率与大脑成熟之间的潜在关系。非周期截距和斜率随年龄增加而下降，并且与总 α 功率高度相关。因此，需要重新考虑早先对总 α 功率与年龄相关变化的解释，因为活跃突触的消除与非周期截距的下降有关。相反，扩散张量成像数据的分析表明，非周期调整后的 α 功率随年龄增加而增加与丘脑皮质连接性增强有关。从功能上讲，我们的结果表明，丘脑对皮质 α 功率控制的增强与大脑成熟过程中注意力表现的提高有关。
谐波振幅总和用于频率分析
图3。许多正弦波构建了信号的频域表示。上排：时间域信号。下排：这些信号转换为频域。a）周期性正弦波在频域中以单个频率表示。b）周期性方波（厚，黑线）用许多特定的谐波频率（在顶部和底部底板上相应颜色的线）表示。从字面上看，这些（和更高的，未说明）的彩色线的总和在每个时间点都重建原始信号。c）与许多非特异性频率的组合表示非周期性的事件相关电位（ERP）信号（Retter等人，2020年的数据）。注意频域信号的几个属性：1）0频率bin反映了信号的平均幅度（DC偏移）； 2）X轴分辨率是信号记录持续时间的倒数； 3）
2024 年先锋经济和市场展望
在过去两年中，代表非周期性就业的三个行业——政府、医疗保健和教育——创造了美国约一半的新就业岗位，尽管它们仅占劳动力市场的 30%。医疗保健和教育支出是不可自由支配的，因此这些行业的就业通常与经济环境无关。政府就业对经济衰退的敏感度低于其他行业，因为该行业在经济衰退时期对工人来说是一个有吸引力的目的地。与此同时，周期性就业——劳动力市场的其余部分——通常会随着经济状况而起伏。尽管周期性就业自 2022 年以来有所缓和，但仍在继续增长，这是一个令人鼓舞的迹象，表明经济扩张可能会继续，劳动力市场将在整个 2024 年保持强劲。
SQUID系列阵列直流电流传感器
摘要 超导量子干涉装置 (SQUID) 传感器用于感测各种物理量的变化，这些变化可转化为穿过 SQUID 环路的磁通量的变化。我们开发了一种新型 SQUID 阵列直流电流传感器。该装置基于一系列相同的直流 SQUID 阵列。要测量的输入信号电流紧密但不均匀地耦合到 SQUID 阵列元件。选择耦合到各个阵列元件的输入信号，以便获得单值、非周期性的总电压响应。可以避免或补偿会影响传感器电压响应的各个 SQUID 中的磁通偏移。我们介绍了用于直流 (SQUAD) 电流传感器的 SQUID 阵列电流传感器性能的模拟和实验结果。对于 L In < 3 nH 的输入电感，在 0–25 Hz 的测量带宽内实现了 < 1 nA 的直流电流分辨率。
![arXiv:2311.13040v2 [quant-ph] 2024 年 1 月 25 日](/simg/0\05003a9fc4dd275fc6d668a93bb877bb0a57e4ef.webp)
arXiv:2311.13040v2 [quant-ph] 2024 年 1 月 25 日
彭罗斯拼贴 (PT) 是一种本质上非周期性的平面拼贴方法，具有许多显著的特性。量子纠错码 (QECC) 是一种巧妙的方法，它通过一种复杂的冗余对信息进行编码，从而保护量子信息免受噪声的影响。尽管 PT 和 QECC 似乎完全不相关，但在本文中，我们指出 PT 产生了（或者在某种意义上是）一种卓越的新型 QECC。在此代码中，量子信息通过量子几何进行编码，并且任何有限区域中的任何局部错误或擦除（无论多大）都可以诊断和纠正。我们还构建了此代码的变体（基于 Ammann-Beenker 和斐波那契拼贴），它们可以存在于有限空间环面上、离散自旋系统或任意数量的空间维度中。我们讨论了与量子计算、凝聚态物理和量子引力的联系。