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四频散射对碳纳米管中热传输的影响
迄今为止，对碳纳米管的热运输物理学的理解仍然是一个开放的研究问题[1-10]。Experimentally, on the one hand, the thermal transport in single-wall carbon nanotubes (SWCNTs) is measured to be nondiffusive with divergence of thermal conductivity ( κ ) for tube lengths of up to 1 mm [ 6 , 8 ], as suggested by the Fermi, Pasta, Ulam (FPU), and Tsingou model [ 11 ], on the other hand, the κ is recently reported to converge for因此，管长的长度仅为10μm[12]，突显了SWCNT的实验测量和热传输结果的解释[13]。基于声子散射选择规则的早期理论研究表明，长波长膨胀声音和扭曲 /旋转 /旋转 /旋转声音声子模式（统称为横向模式，以下是以下是横向模式）的非散射。这是通过使用Boltzmann转运方程（BTE）的迭代溶液获得的数值依赖性的声子特性的确定确定的，在这些迭代溶液中，在没有拼音子散射的情况下发现κ在差异[7]。但是，这些理论预测和数值依赖性的声子的性质是通过仅考虑三个子过程而获得的，并且尚不清楚当高级四阶四个频率过程中考虑到[7，9]时，长波长横向声子是否保持不变。基于分子动力学模拟的其他计算方法自然可以将声子非谐度包括到最高级。但是，由于几个然而，对于具有平衡分子动力学的SWCNT，这些模拟仍然是不合理的[5，15]，并且直接的分子染料表明κ的长度依赖性至少为10μm[4，16]。随着计算资源的最新进展，现在有可能通过基于BTE的方法在声子传输属性的预测中包括高阶四声音程序[17-21]。
集成传感器的低功率，敏捷电频梳光谱仪
基于光子集成电路的传感平台已显示出巨大的希望，但是它们需要集成的光学读数技术中的相应进步。在这里，我们提出了一个片上光谱仪，该光谱仪利用了综合的薄膜Niobate调制器来产生频率 - 敏捷的电频率梳子，以询问芯片尺度温度和加速传感器。chir梳过程允许超速射频驱动电压，该电压比文献中最低的少数数量较少七个数量级，并且是使用芯片尺度，微控制器驱动的直接数字合成器生成的。片上梳状光谱仪能够同时询问片上温度传感器和芯片外部，微型制动的光力加速度计，其尖端敏感性分别为5 µk·Hz -1/2和≈130µm·S -2·s -2·hz-hz -1/2。该平台与广泛的现有光子集成电路技术兼容，在该技术中，其频率敏捷性和超低射频功率要求的组合预计有望在量子科学和光学计算等领域中应用。光子集成电路（PIC）技术具有低成本，高精度的野外传播感应的巨大潜力。但是，解锁这些功能不仅需要传感器，而且还需要光学读数的整合。[2,3]这些类型的测量通常需要在MHz水平上狭窄的梳齿间距，并在GHz水平上梳子跨度，从而导致敏感且高动态范围读数。芯片尺度的光学频率梳子非常适合这些光子读数需求，因为它们具有高速，多路复用测量的能力而无需任何运动部件，[1]因此允许将光子传感器转移到数字输出。尤其是，电频率梳子不仅可以集成，而且还可以具有足够的频率敏捷性来实现探测原子过渡所需的高分辨率以及基于光学（和光力学的）腔传感器，其中需要对腔运动进行测量以读取传感器。
lra-d1000插件频闪无线门铃套件由保障供应
FCC语句：根据FCC规则的第15部分，已经对该设备进行了测试并符合B类数字设备的限制。这些限制旨在提供合理的保护，以防止住宅安装中有害干扰。此设备会生成，用途并可以辐射射频能量，如果未按照说明进行安装和使用，可能会对无线电通信产生有害的干扰。但是，不能保证在特定安装中不会发生干扰。如果此设备确实会对广播或电视接收造成有害干扰，这可以通过打开设备和开机来确定，则鼓励用户尝试通过以下一项或多项措施来纠正干扰：
a t l a s - 太阳能测试柜SC 1000 MHG
体重总计约775千克净声压水平约62 dB（A）在自由场测量EMC测试（电磁兼容性）下距前部1 m距离（电磁兼容性）。18 kW标称电流约32,5 A（中性导体满载）连接器Cekon 64 A连接电缆约3.5 m的保险丝保护由客户64 A提供，慢速打击：结合选项“控制黑标准温度”的选项，连接将更改为固定而不是插头。加湿水和心理水脱矿水，pH值6-7电导率最大20微生物/厘米综合供应池。20升冷凝物和清洁水管连接套筒的水管12毫米工作条件环境温度+10°C至+35°C最大。rel。空气湿度75％r。 h。必须在现场保证足够的通风来补偿热量排放。安装条件该设备设计用于在普通房间中安装。最大。允许的存储和安装的环境温度为+55°C。
电子膨胀阀开度对恒温恒湿箱系统性能的影响
EEV) 具 有流量调节范围大 、 反应迅速 、 控制精确等特点 [9] , 在定频机组中的应用愈发受到关注 [10] 。 郝文洋 等 [11] 利用电子膨胀阀代替毛细管作为恒温恒湿箱的 节流装置进行实验研究 , 发现改进后箱体温湿度控制
审查多频全息雷达的设计和应用：审查和案例历史
到连续波（CW）HSR信号排除足够的有效穿透深度。确实是，hsr的基本物理学使用了CW信号，但不允许稍后放大（即更深的）到达有损培养基中（如脉冲地下雷达（ISR），HSR可能是可能的，但HSR具有不同的优势。其中最重要的是能够以ISR无法实现的分辨率进行较浅的地下成像。此外，由于相对较低的技术传输和接收触角，因此HSR系统的设计比ISR更简单。本文通过光学类比对HSR的主要原理进行了回顾，并描述了雷达全息图重建的可能算法。我们还介绍了Rascan类型的系统和应用的历史，这可能是唯一可商购的全息图地下雷达。在考虑的地下成像和遥感中，所考虑的是人道主义的脱落，建筑检查，对电介质航空航天材料的非破坏性测试，历史建筑和艺术品的调查，古生物学和安全筛查。用实验室和/或现场实验中获得的相关数据说明了每个应用程序。
多频稳态视觉诱发电位脑机接口的频率集选择
稳态视觉诱发电位 (SSVEP) 是一种与周期性视觉刺激频率锁定的大脑活动（ Zander 等人，2009 年）。与其他模式（例如运动想象 (Nicolas-Alonso and Gomez-Gil, 2012)）相比，SSVEP 具有相对较高的准确度和信息传输率，并且对用户所需的培训最少，因此被广泛应用于脑机接口 (BCI) 中。标准的基于 SSVEP 的 BCI 在工作空间中包含多个刺激，每个刺激以不同的频率闪烁，而脑电图 (EEG) 主要从枕叶测量。测得的 EEG 反映了用户视觉上关注的刺激的频率，以及该频率的谐波。谐波的存在为解码过程提供了更多的参考点，但也给基于 SSVEP 的 BCI 的设计带来了额外的复杂性和挑战。例如，如果同一个 BCI 中对两个不同的刺激同时使用某个频率及其谐波，那么在记录的这两个刺激的脑电图中就会有共同的频率，这可能会混淆解码算法。因此，在文献中，一些研究有意避免在刺激中使用具有共同谐波的频率（Volosyak 等，2009；Chen 等，2015）。这个谐波问题，加上人脑对周期性视觉刺激的响应频率范围有限（Regan，1989），限制了标准基于 SSVEP 的 BCI 中可使用的唯一频率的数量；即，低信噪比脑电图记录和小的频率分离会损害解码性能。因此，在需要大量唯一频率来标记所有目标的场景中使用标准基于 SSVEP 的 BCI 具有挑战性。为了解决这个问题，已经引入了多频刺激方法，在每个刺激中使用多个频率，其中两个频率（双频）是最广泛使用的模态（Shyu 等，2010；Zhang 等，2012；Chen 等，2013；Hwang 等，2013；Kimura 等，2013；Chang 等，2014；Mu 等，2021a）。然而，这些研究主要集中于介绍多频刺激方法，并没有探讨频率选择方法。随着用于标记每个目标的频率数量的增加，在每个刺激或目标上使用多个频率可以成倍增加可以在工作空间中表示的目标数量。多频刺激产生复杂的周期性刺激信号，从而触发更复杂的 SSVEP 反应。在 Mu 等人的研究中， （2021a）表明，多频率 SSVEP 响应不仅包含输入频率及其谐波，还包含输入频率的整数线性组合，这些组合具有在记录的 SSVEP 中更可能观察到的低阶相互作用。注意，相互作用的顺序定义为
使用时频图和计算机视觉进行高频振荡的无监督检测
大于 80 Hz 的高频振荡 (HFO) 具有独特的特征，可将其与时频表示中可以充分证明的尖峰和伪影成分区分开来。我们引入了一种无监督的 HFO 检测器，它使用计算机视觉算法在二维 (2D) 时频图上检测 HFO 标志。为了验证检测器，我们引入了一个基于具有高斯包络的正弦波的 HFO 分析模型，可以推导出时频空间中的解析方程，这使我们能够在时域中常见的 HFO 检测标准与计算机视觉检测算法使用的频域标准之间建立直接对应关系。检测器在时频表示上识别潜在的 HFO 事件，如果满足有关 HFO 频率、振幅和持续时间的标准，则将其归类为真正的 HFO。根据分析模型，在存在噪声的情况下，对检测器进行了模拟 HFO 的验证，信噪比 (SNR) 范围从 -9 到 0 dB。检测器的灵敏度在 SNR 为 -9 dB 时为 0.64，在 -6 dB 时为 0.98，在 -3 dB 和 0 dB 时 > 0.99，而其阳性预测值均 > 0.95，无论 SNR 如何。使用相同的模拟数据集，我们的检测器与四个之前发布的 HFO 检测器进行了对比。F 度量是一种同时考虑灵敏度和阳性预测值的组合指标，用于比较检测算法。我们的检测器在 -6、-3 和 0 dB 时超越其他检测器，在 -9 dB SNR 时拥有仅次于 MNI 检测器的第二好 F 分数（0.77 对 0.83）。研究人员在 6 名患者的一组 36 个颅内脑电图 (EEG) 通道上测试了在临床记录中检测 HFO 的能力，其中 89% 的检测结果由两名独立审阅者验证。结果表明，基于时频图中的 2D 特征对 HFO 进行无监督检测是可行的，并且其性能与最常用的 HFO 检测器相当或更好。
运动中的碳：对视频生成AI的可持续性进行开放式曲目
生成AI（Genai）技术的迅速崛起将诸如Openai的Sora之类的创新视频生成模型带到了前方，但是由于其高碳足迹，这些进步带来了巨大的可持续性挑战。本文介绍了以碳为中心的视频生成案例研究，从而对该技术的环境影响进行了首次系统研究。通过分析开放式文本对视频模型的开放式索拉（Openai Sora）模型，我们将迭代扩散降解过程确定为碳排放的主要来源。我们的发现表明，视频生成应用比基于文本的Genai模型要大得多，并且它们的碳足迹在很大程度上取决于剥离步骤数字，视频分辨率和持续时间。为了促进可持续性，我们建议在高碳强度期间整合碳感知信用系统并鼓励离线产生，为Genai提供环保实践的基础。
多类运动想象脑机接口的多尺度时频方法
运动想象脑机接口 (MI-BCI) 已成为神经康复领域的一项很有前途的技术。然而，目前的多类 MI-BCI 的性能和计算复杂度尚未得到充分优化，而且很少研究对运动想象任务中个体差异的直观解释。在本文中，首先将精心设计的多尺度时频分割方案应用于多通道脑电图记录以获得时频片段 (TFS)。然后，利用基于特定包装器特征选择规则的 TFS 选择来确定最佳 TFS。接下来，使用发散框架中实现的一对一 (OvO)-divCSP 来提取判别特征。最后，利用一对其余 (OvR)-SVM 根据选定的多类 MI 特征预测类标签。实验结果表明，我们的方法在两个公开的多类 MI 数据集上取得了优异的性能，平均准确率为 80.00%，平均 kappa 为 0.73。同时，提出的 TFS 选择方法可以显著减轻计算负担，同时准确率几乎没有降低，证明了实时多类 MI-BCI 的可行性。此外，运动想象时频反应图 (MI-TFRM) 是可视化的，有助于分析和解释不同受试者之间的表现差异。