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大脑计算机界面的进展：挑战和机遇
大脑计算机接口（BCI）提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信链接。他们通过加强或替代人类外围工作能力来提供扩展的自由度，并在康复，情感计算，机器人技术，游戏和神经科学等各种领域具有潜在的应用。在全球范围内的重要研究工作为技术标准化提供了共同的平台，并有助于应对高度复杂和非线性的大脑动力学以及相关的功能提取和分类挑战。时间变化的心理神经生理学及其对大脑信号的影响对BCI研究人员构成了另一个挑战，即将技术从实验室实验转变为插入日常生活。本评论总结了过去几十年来BCIFIER的最新进展，并突出了关键挑战。
驱动耗散非线性振荡器。...
具有非线性驱动和耗散项的量子振荡器因其能够稳定猫态以进行通用量子计算而受到广泛关注。最近，超导电路已被用于实现存储在相干态中的这种长寿命量子比特。我们给出了这些振荡器的概括，它们不限于相干态。关键因素在于驱动和耗散中存在不同的非线性，而不仅仅是二次非线性。通过对不同非线性的渐近动力学特征进行广泛分析，我们确定了在相干和非相干叠加中存储和检索量子态（例如压缩态）的条件。我们探索了它们在量子计算中的应用，其中压缩延长了在两个对称压缩态叠加中编码的量子比特的记忆存储寿命，以及在量子联想记忆中的应用，迄今为止，量子联想记忆仅限于存储经典模式。
![arXiv:2309.06300v2 [quant-ph] 2024 年 7 月 26 日](/simg/5\56e7621126655cf5248059c53f2b728e68acdcb1.png)
arXiv:2309.06300v2 [quant-ph] 2024 年 7 月 26 日
具有非线性驱动和耗散项的量子振荡器因其能够稳定猫态以进行通用量子计算而受到广泛关注。最近，超导电路已被用于实现存储在相干态中的这种长寿命量子比特。我们给出了这些振荡器的概括，它们不限于相干态。关键因素在于驱动和耗散中存在不同的非线性，而不仅仅是二次非线性。通过对不同非线性的渐近动力学特征进行广泛分析，我们确定了在相干和非相干叠加中存储和检索量子态（例如压缩态）的条件。我们探索了它们在量子计算中的应用，其中压缩延长了在两个对称压缩态叠加中编码的量子比特的记忆存储寿命，以及在量子联想记忆中的应用，迄今为止，量子联想记忆仅限于存储经典模式。
运动学 SAMI：一种用于非线性模态识别的新型实时多传感器数据同化策略
摘要。在许多工程应用中，结构的振动分析需要设置大量传感器。这些研究大多在后处理中进行，并基于线性模态分析。然而，许多研究的设备强调模态参数取决于振动水平非线性，并使用加速度计等传感器来修改设备的动态特性。这项工作提出了一种基于实时识别非线性参数（固有频率和阻尼）的模态测试的重大发展，这些参数以线性模态为基础进行跟踪。这种方法称为运动学-SAMI（用于多传感器同化模态识别），首先在已知非线性的数值情况下进行评估，其次在具有非接触式测量技术（高速高分辨率摄像机）的经典悬臂梁框架中进行评估。最后，讨论了该方法的效率和局限性。
![“嵌入式系统设计 [ESD]“ 模块手册](/simg/1\14bf27e7f9c1a8cd630b442c6857067d41e5dd3f.webp)
“嵌入式系统设计 [ESD]“ 模块手册
内容 • 汉密尔顿力学 • 机械约束：完整约束、非完整约束、普法夫约束、斯凯罗诺约束、雷诺约束 • 非相对论拉格朗日力学 • 能量与余能、坐标系、拉格朗日方程、达朗贝尔原理、动量守恒、能量守恒、保守力、包括耗散和摩擦的方法、包括非保守力的方法 • 摩擦建模：固体/边界摩擦、混合摩擦、流体摩擦、斯特里贝克效应、滑动接触轴承、滚柱轴承 • 推导几个例子的运动方程 • 电力驱动系统的基本建模：直流驱动器、交流驱动器、变频器、齿轮、线性驱动器 • 机电系统简单控制的模拟：非线性的影响（例如斯特里贝克效应）
经典和量子系统中同步的捷径
同步是非线性物理学中的一个重要概念。在大量系统中，可以长时间观察到正弦激励。在本文中，我们设计了一种瞬态非正弦驱动，以更快地达到同步状态。我们举例说明了一种逆向工程方法，以解决经典范德波尔振荡器上的这一问题。这种方法不能直接转移到量子情况，因为系统在相空间中不再是点状的。我们解释了如何通过迭代过程调整我们的方法来解释相空间中有限尺寸的量子分布。我们表明，根据轨迹距离，由此产生的驱动会产生一个接近同步矩阵的密度矩阵。我们的方法提供了一个快速控制非线性量子系统的例子，并提出了在存在非线性的情况下量子速度极限概念的问题。
人工智能与银行信贷分析：综述
摘要：本文梳理了银行和其他金融机构在信用分析过程中使用人工智能（AI）的影响。人工智能模型的独特功能加上计算能力的扩展，为信用评估提供了新的信息来源（大数据）。结合使用人工智能和大数据可以捕捉微弱信号，无论是以解释变量之间的相互作用还是非线性的形式，这些信号似乎可以比传统的信用衡量标准产生更好的预测效果。在宏观经济层面，这转化为对经济增长的积极估计。相反，在微观层面上，人工智能在信用分析中的使用改善了金融包容性和传统上服务不足的借款人的信贷获取。然而，基于人工智能的信用分析流程因潜在的偏见和道德、法律和监管问题而引发了持久的担忧。这些限制要求建立新一代金融监管，引入对人工智能算法和银行使用的数据的认证。
从条件线性操作中生成非线性...
大型骨气或连续可变的非线性可以具有许多应用，从猫状态的量子量的发生范围到量子传感，到灵敏度超过Heisenberg在资源中扩展的量子传感。然而，超大非线性的产生在实验上已经极具挑战性。我们描述了一种新的协议，其中人们可以通过Ancilla模式在光学模式下有条件地应用线性操作，从而有效地生成大型Kerr型非线性，然后在探针模式下测量Ancilla和矫正操作。我们的协议可以生成高质量的schrödinger猫状态，可用于量子计算，可用于对相位空间中的未知旋转或位移进行感应，并在资源中具有超级黑姐的缩放。我们最终使用Faraday效应与光学模式相互作用的原子合奏进行了潜在的实验实现。
烟花算法训练的人工神经网络（FWANN）的开发和绩效分析：财务时间序列序列序列的案例研究
财务时间序列是高度非线性的，它们的运动是不可预测的。人工神经网络（ANN）在财务预测中有足够的应用。ANN模型的性能主要取决于其培训。尽管基于梯度下降的方法对于ANN训练很常见，但它们有几个局限性。烟花算法（FWA）是一种最近开发的元疗法，它受到夜间烟花爆炸现象的启发，它提出了诸如更快的融合，并行性和找到全球最佳优势之类的特征。本章打算开发一个由FWA和ANN（FWANN）组成的混合模型，用于预测收盘价系列，交换系列和原油价格时间序列。将FWANN的适当性与基于PSO的ANN，GA-基于ANN，基于DE的ANN和MLP模型等模型进行了比较。四个性能指标，MAPE，NMSE，ARV和R2被视为评估的晴雨表。进行性能分析以显示FWANN的适用性和优越性。
替代固体溶液的组成依赖性晶格常数的通常可靠的模型
固体解决方案已被用来提高隔音材料的性能，改进的范围通常与所得的晶格参数紧密相关。因此，材料设计非常重要地描述了固体溶液（SSS）的组成依赖性晶格常数。但是，现有模型几乎无法再现组成和晶格常数之间通常非线性的关系。在此，我们通过考虑尺寸因子和电子效应，在虚拟晶体近似框架内提出了一个新模型。模型采用的输入与N -COMPONENT SYSTEM的基本亚置和N参照SSS的基本属性参数一样简单，然后可以预测系统中任何组合物的SS的晶格常数。使用从高吞吐量首先计算获得的数据集的系统验证，可用实验确定了我们模型对各种替代SSS的高可靠性和一般适用性。还讨论了模型的应用和局限性以及前景。预计该模型将加深对材料组成与材料特性之间关系的理解。