XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System非周期性
Meta-Lens世界峰会2024
在本演讲中，我们将讨论我们小组在光子晶体的拓扑方面的进步，将光子合金的概念引入了非周期性拓扑材料。这些新的无序材料表明，在2D光子晶体中将非磁化和磁化成分相结合可以导致非平凡的拓扑和边缘状态，其特征在于反射阶段的绕组。值得注意的是，由于时间反转对称性的局部分解，我们观察到非互联性手性边缘状态。此外，我们提出了具有零标量介电常数和独特的磁性特性，具有零决定因素的独特磁性特性。gdzims非常适合产生复杂的光学脉冲，称为时空涡旋脉冲，与散装dirac点相关。我们的关键发现是GDZIMS的稳定性源于拓扑过渡点的独特关系，揭示了零反射 - 折射率光子学，拓扑光子学和奇异光学的连接。
驱动中尺度导体中的粒子电流统计
我们提出了一种高度可扩展的方法来计算驱动导体中的电荷转移统计数据。该框架可应用于非零温度、强耦合到终端以及存在非周期性光物质相互作用的情况，远离平衡。该方法将所谓的介观引线形式与完整计数统计相结合。它产生了一个广义量子主方程，该方程决定了电流波动的动态和电荷交换概率分布函数的高阶矩。对于一般的时间相关二次汉密尔顿量，我们提供了闭式表达式，用于计算系统、储层或系统-储层相互作用参数的非微扰状态下的噪声。通过访问电流及其噪声的完整动态，该方法使我们能够计算非平衡配置中电荷转移随时间的变化。动态表明，在驱动系统中，平均噪声应在操作上谨慎定义所涵盖的时间段。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
基于突发 c-VEP 的 BCI：优化刺激设计，以最少的校准数据增强分类并改善用户体验
利用代码调制视觉诱发电位 (c-VEP) 形式的非周期性闪烁视觉刺激代表了反应性脑机接口 (rBCI) 领域的一项关键进步。c-VEP 方法的主要优势在于模型的训练与目标的数量和复杂性无关，这有助于减少校准时间。尽管如此，现有的 c-VEP 刺激设计可以在视觉用户体验方面进一步改进，同时实现更高的信噪比，同时缩短选择时间和校准过程。在本研究中，我们介绍了一种创新的代码 VEP 变体，称为“突发 c-VEP”。这种原创方法涉及以故意缓慢的速率呈现短暂的非周期性视觉闪光，通常每秒闪光两次到四次。这种设计背后的原理是利用初级视觉皮层对低级刺激特征的瞬时变化的敏感性来可靠地引发一系列独特的视觉诱发电位。与其他类型的快节奏代码序列相比，突发 c-VEP 表现出良好的特性，可以使用卷积神经网络 (CNN) 实现高按位解码性能，从而有可能在需要更少校准数据的情况下实现更快的选择时间。此外，我们的研究重点是通过减弱视觉刺激对比度和强度来降低 c-VEP 的感知显着性，以显著提高用户的视觉舒适度。通过涉及 12 名参与者的离线 4 类 c-VEP 协议测试了所提出的解决方案。按照因子设计，参与者被指示关注 c-VEP 目标，其模式（突发和最大长度序列）和幅度（100% 或 40% 幅度深度调制）在实验条件下被操纵。首先，全幅突发 c-VEP 序列表现出更高的准确度，范围从 90.5%（使用 17.6 秒的校准数据）到 95.6%（使用 52.8 秒的校准数据），而 m 序列的准确度为 71.4% 到 85.0%。两种代码的平均选择时间（1.5 秒）与之前研究报告相比更为有利。其次，我们的研究结果表明，降低刺激强度仅会稍微降低突发代码序列的准确度至 94.2%，同时会显着改善用户体验。总之，这些结果证明了所提出的突发代码在性能和可用性方面推进反应式 BCI 的巨大潜力。收集的数据集以及所提出的 CNN 架构实现均通过开放存取存储库共享。
评估用于控制软件定义超材料的能量收集太赫兹纳米网络的可靠性
在太赫兹 (THz) 频带中工作的电磁纳米网络正在成为一种有前途的技术，用于支持各种纳米级应用。在这样的规模下，使用电池在许多情况下是不可行的，因此纳米节点预计仅使用依赖能量收集的电容器来工作。这将导致能量存储容量受限且充电速率不可预测，进而导致纳米节点的非周期性间歇性开关行为。这种模式目前基本上尚未被探索，因此很难断言可实现的网络可靠性。为了提供初步见解，我们研究了在接收纳米节点间歇性开关行为的情况下，在单跳下行链路广播场景中纳米级 THz 通信的可靠性。我们这样做是因为我们相信可靠的通信对于软件控制的超材料应用非常重要。我们的结果表明，需要智能选择能级来打开和关闭无电池纳米节点。此外，也许与直觉相反，我们证明了数据包的重复会大大降低所考虑的纳米网络的可靠性。
评估用于控制软件定义超材料的能量收集太赫兹纳米网络的可靠性
在太赫兹 (THz) 频段工作的电磁纳米网络正在成为一种有前途的技术，用于支持各种纳米级应用。在这种尺度下，使用电池在许多情况下是不可行的，因此纳米节点预计只使用依赖能量收集的电容器来工作。这将导致能量存储容量受限且充电速率不可预测，进而导致纳米节点的非周期性间歇性开关行为。这种模式目前在很大程度上尚未被探索，因此很难断言可实现的网络可靠性。为了提供初步见解，我们研究了在接收纳米节点间歇性开关行为的情况下，单跳下行链路广播场景中纳米级 THz 通信的可靠性。我们这样做是因为我们相信可靠的通信与软件控制的超材料应用高度相关。我们的结果表明，需要智能选择能级来打开和关闭无电池纳米节点。此外，也许与直觉相反，我们证明数据包的重复会大大降低所考虑的纳米网络的可靠性。
静息催眠和催眠易感性的脑功能相关性：综述
摘要：本篇综合综述通过研究采用功能性磁共振成像 (fMRI)、正电子发射断层扫描 (PET) 和脑电图 (EEG) 方法的研究，深入探讨了催眠的认知神经科学和催眠易感性的变化。重点关注领域包括催眠中的功能性脑成像相关性、作为催眠状态指标的脑电图波段振荡、催眠和清醒期间脑电图功能连接的改变，得出关键结论并提出未来的研究方向。所审查的功能连接发现支持以下观点：根据分离和冷控制催眠理论，催眠期间执行控制网络不同组成部分之间可用整合的中断可能与催眠反应期间对主体的改变评估相对应。一个有希望的探索途径是研究额叶的神经化学成分和非周期性脑电图活动在清醒和休息时如何与个体催眠能力的差异相关。未来研究催眠对大脑功能的影响应该优先研究不同神经网络中独特的激活模式。
线粒体基因组中的偶然性和选择......
摘要 人类细胞中高频率的线粒体 DNA (mtDNA) 突变会导致与衰老和疾病相关的细胞缺陷。然而，关于突变 mtDNA 的生成动态及其决定其在细胞和组织内命运的相对复制适应度，仍有许多问题有待了解。为了解决这个问题，我们利用长读单分子测序来追踪模型生物酿酒酵母中 mtDNA 的突变轨迹。该模型比哺乳动物系统有许多优势，因为它的 mtDNA 更大，并且易于在细胞中人工竞争突变型和野生型 mtDNA 拷贝。我们展示了一种以前看不见的模式，它限制了酵母中 mtDNA 碎片中后续的切除事件。我们还提供了稀有且有争议的非周期性 mtDNA 结构的产生证据，这些结构导致单个细胞内持续的多样性。最后，我们表明，线粒体 DNA 相对适应度的测量符合现象学模型，该模型强调了控制线粒体 DNA 适应度的重要生物物理参数。总之，我们的研究提供了有关基因组大型结构变化动态的技术和见解，我们表明这些技术和见解适用于人类等更复杂的生物体。
电气工程教学大纲
工程场理论和电路田间理论的基础知识：模块1：矢量分析 - 坐标系统，矢量，梯度，发散，curl，laplacian，Divergence定理，Stoke定理。模块2：电场和磁场 - 由于电荷配置线，电荷，均匀平面表面和球形体积电荷分布引起的电场；导体和电介质在静电场，边界条件，安培定律的应用和生物萨瓦特定律中的应用；简单配置的电容和电感计算；时间变化的字段 - 位移电流，麦克斯韦的方程式；拉普拉斯和泊松的方程式。电路理论：模块3：电路，源和信号的分类，标准信号，源转换。网络拓扑，图形矩阵，基于图理论的电路方程的公式和解决方案，使用不同的分析技术 - 电路，切割和混合。双重性的概念。模块4：网络定理及其应用程序，互惠，Thevenin，Norton，最大功率传递，米尔曼，替代，补偿和Tellegan定理。使用傅立叶级数和拉普拉斯变换进行定期和非周期性激发的电路分析。模块5：电路的自由和强迫响应的概念。时间常数和d下的瞬态响应。 c。和c。励磁。磁耦合电路的分析。分析具有依赖源的电路。
使用可变磁阻传感器和叶尖正时方法对压缩机和涡轮叶片进行结构健康监测
摘要。本文介绍了旋转风扇、压缩机和涡轮叶片诊断的综合方法。关键的低速和高速旋转流体流动机械（风扇、蒸汽涡轮机和航空喷气发动机）面临机械损坏（由异物和侵蚀引起）、腐蚀和其他形式的材料疲劳（LCF、HCF、VHCF、TMF）的风险。叶片质量变化（沉积物的影响）和材料各向异性率导致模态特性变化，这些物体面临危险。为了监测叶片的实际运行状况和技术状态，采用了旋转叶片观察器方法（叶尖定时方法）。受监控的旋转叶片排和磁阻传感器的组合创建了一种编码器，其输出信号同时包含以下信息：- 由空气动力和质量力输入引起的叶片振动；- 瞬时转子转速；- 转子不平衡和振动；- 磁阻传感器与振动和旋转叶片的耦合条件。测量值是叶片到达固定观察者（安装在装配外壳上的磁阻传感器）的时间 (TOA)。TOA 受非周期性（瞬时理想转子转速）和周期性分量（叶片和转子振动）调制。TOA 的测量是通过频率法实现的，可用于典型的计数器卡和 AD/DA 转换器。利用记录（非均匀采样）数据的数值处理来分离 TOA