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在实验中，由高密度碳燃料不均匀播种的三维不对称的证据
在国家点火设施的实验中，由HDC-ablator非均匀性播种的三维不对称的证据D. T. Casey，1 B. J. Macgowan，1 J. D. Sater，1 A.B. Zylstra，1 O. L. Landen，1 J. Milovich，1 O.A. Hurricane, 1 A. L. Kritcher, 1 M. Hohenberger, 1 K. Baker, 1 S. Le Pape, 1 T. D ö ppner, 1 C. Weber, 1 H. Huang, 2 C. Kong, 2 J. Biener, 1 C. V. Young, 1 S. Haan, 1 R. C. Nora, 1 S. Ross, 1 H. Robey, 1 M. Stadermann, 1 A. Nikroo, 1 D. A. Callahan, 1 R. M. Bionta，1 K. D. Hahn，1 A. S. Moore，1 D. Schlossberg，1 M. Bruhn，1 K. Sequoia，2 M. Rice，2 M. Farrell，2 M. Farrell，2 C. Wild 3 1）Lawrence Livermore国家实验室，美国2）美国2）一般性原子4）停滞时爆炸壳和高面积密度（ߩܴൌ ߩܴൌ）。ρr中的不对称降解壳动能与热点的偶联并减少了该能量的限制。我们提出了第一个证据，即高密度碳实验中的玻璃壳壳厚度（约0.5％）在国家点火设施（NIF）处观察到的3Dρρr不对称的重要原因。这些壳厚度不均匀性显着影响了一些最新的实验，导致ρr不对称的平均ρr和热点速度约为100 km/s的阶段。这项工作揭示了点火实验中重大内爆性降解的起源，并在胶囊厚度计量和对称性上提出了严格的新要求。在国家点火设施（NIF）[1]进行的惯性限制融合（ICF）实验中，氘和trium（dt）燃料的胶囊被浸泡在高密度和温度下，以引发α-颗粒粒子自热和融合燃烧[2,3]。间接驱动ICF概念使用激光来照射高Z圆柱形hohlraum，该圆柱体试图产生几乎均匀的准热，X射线驱动器。X射线驱动器，然后消除胶囊的外层，压缩剩余的烧蚀剂和径向径向向内的低温冷冻DT的内层。此爆炸壳会收敛并压缩气态DT区域形成热点。要达到点火，DT热点必须具有足够高的能量密度，以便足够的时间激发热点自热，并通过密集的DT壳开始燃烧波。该要求可以等效地表示为ܲ߬的条件；其中ܲ是热点压力，能量密度的度量是该能量的限制时间[4,5]。要产生高ܲ߬，内爆必须具有较高的移位内爆速度（ݒݒ），交通壳和热点之间的足够耦合，并且在停滞时高度（或ρr定义为ρr）。壳动能的耦合和该能量的限制都被三维（3D）ρr不对称性降解。使用简化的两活塞系统的最新分析显示[6]在弱α加热的极限中：ఛ
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。
ACT气候变化委员会对高密度住宅结构和可持续基础设施的提交
1。在地面和屋顶水平上增加了垂直郊区内的绿色空间，以及对绿墙/垂直花园的考虑。2。保留开发外的其他公共绿色空间的方式，该方式可在垂直和传统郊区居民之间提供公平的空间。3。将积极生活的原则纳入了这样的屋顶，地面和公共空间的设计中，以鼓励定期的体育锻炼和公平接触。4。以使垂直郊区居民（至少）不劝阻EV所有权的垂直郊区居民（至少）提供电动汽车充电设施。5。积极的动机，财务，技术和后勤支持，用于垂直郊区的服务退化。6。垂直郊区废物管理的强制性最低标准7。激励使用低体现的排放构建新的垂直郊区发展。8。整合了社区驱动的设计标准，该标准将反映所需的社区特征，以确保最大程度地使用该空间来实现社会利益，健康和福祉。
自动激光转移合成高密度微阵列的传染病筛查
自动化化学合成减少了重复的手动操作，并将其发现功能性分解。最复杂的自动合成仪器被优化，以对单个化合物类别进行稳健反应的连续迭代：肽和寡核苷酸合成的定义明确且迭代的特征，从而发展自动固相合成策略，从而开发了能够快速访问寡头的固体综合策略。[1,2]受这些方法的启发，寡糖的自动合成[3]已经显着进展，最近，该概念适应了小摩尔菌的合成。[4]后一种自动合成方法一次集中于一次产生单个靶分子。蛋白质组宽的表位筛选需要成千上万的肽，不能
Neuropixels 2.0：用于稳定、长期脑记录的微型高密度探头
神经科学面临的主要挑战是开发可大规模、跨所有相关时间尺度记录神经元活动的工具（1-5）。包括 Neuropixels 探针在内的最新进展利用 CMOS 制造方法显著扩大了记录点的数量和密度（6、7），从而能够以单脉冲分辨率前所未有地记录分布在大脑各处的大量神经元（8-11）。Neuropixels 探针已在小鼠（12-21）、大鼠（22-25）、雪貂（26）和非人类灵长类动物（27）等不同物种中得到迅速采用和广泛应用。尽管如此，仍存在一些关键障碍，阻碍我们稳定地记录数周至数月的长时间尺度上的单个神经元、自由行为的小动物的大量神经元以及密集堆积在具有多种几何形状的大脑结构中的神经元。
环状烯烃侧基官能化用于高温高密度储能
高温柔性聚合物电介质对于高密度能量存储和转换至关重要。同时拥有高带隙、介电常数和玻璃化转变温度的需求对新型电介质聚合物的设计提出了巨大的挑战。在这里，通过改变悬挂在双环主链聚合物上的芳香侧链的卤素取代基，获得了一类具有可调热稳定性的高温烯烃，所有烯烃均具有不折不扣的大带隙。聚氧杂环丙烷酰亚胺 (PONB) 对位或邻位侧链基团的卤素取代使其具有可调的高玻璃化转变温度（220 至 245°C），同时具有 625–800 MV/m 的高击穿强度。p-POClNB 在 200°C 时实现了 7.1 J/cc 的高能量密度，代表了均聚物中报告的最高能量密度。使用分子动力学模拟和超快红外光谱来探测与介电热性能相关的自由体积元素分布和链松弛。随着对位侧链基团从氟变为溴，自由体积元素增加；然而，由于空间位阻，当处于邻位时，相同侧链的自由体积元素较小。在介电常数和带隙保持稳定的情况下，正确设计 PONB 的侧链基团可提高其高密度电气化的热稳定性。
源探测器阵列拓扑的高密度漫射光学地形性能评估
作为功能接口的光学神经成像系统的最新进展增强了我们对大脑神经活动的理解。高密度漫射光学地形（HD-DOT）使用多距离重叠通道来提高图像的空间分辨率，可与功能性磁共振成像（fMRI）相媲美。源和探测器（SD）阵列的拓扑结构直接影响 HD-DOT 成像模态中血流动力学重建的质量。在本文中，通过展示基于分析方法的模拟设置，研究了不同 SD 配置对脑血流动力学恢复质量的影响。鉴于 SD 排列决定了雅可比矩阵的元素，我们得出结论，该矩阵中的各个组件越多，检索质量就越好。结果表明，多距离多方向（MDMD）排列在雅可比阵列中产生更多独特元素。因此，逆问题可以准确地检索漫射光学地形数据的大脑活动。
室温下在无补偿合成反铁磁体中实现孤立高密度 Skyrmion
摘要：磁性 skyrmion 是具有非平凡自旋拓扑和新颖物理特性的涡旋状自旋结构，有望成为新型自旋电子应用的基本构建块。长期以来，人们一直提出合成反铁磁体 (SAF) 中的 Skyrmion 比铁磁材料中的 Skyrmion 具有许多优势，而铁磁材料不受尺寸和有效操控的基本限制。因此，人们热切地追求在 SAF 中实验实现 skyrmion。在这里，我们展示了用洛伦兹透射电子显微镜在 SAF [Co/Pd]/Ru/[Co/Pd] 多层中在室温下观察到的零场稳定磁性 skyrmion，其中 SAF 的未补偿矩为 skyrmion 表征提供了媒介。分别通过磁场和电磁协调方法观察到了孤立的 skyrmion 和高密度 skyrmion。即使电流和磁场都被移除，这些产生的高密度 skyrmion 仍保持零场。在 SAF 中使用 skyrmion 将推动基于自旋拓扑的实用非易失性存储器的发展。关键词：skyrmion、合成反铁磁体、电磁协调方法、Ruderman − Kittel − Kasuya − Yosida 相互作用
使用高密度脑电图进行情绪想象过程中大脑状态动态的无监督学习
本研究应用自适应混合独立成分分析 (AMICA) 来学习一组 ICA 模型，每个模型都通过为每个已识别的成分过程拟合分布模型进行优化，同时最大化多通道 EEG 数据集某些时间点子集内的成分过程独立性。在这里，我们将 20 模型 AMICA 分解应用于长时间（1-2 小时）、高密度（128 通道）EEG 数据，这些数据是在参与者使用引导想象来想象刺激 15 种特定情绪体验的情境时记录的。这些分解倾向于返回识别单一情绪想象期间的时空 EEG 模式或状态的模型。模型概率转变反映了情绪想象过程中 EEG 动态的时间过程，而这种过程因情绪而异。用于解释想象的“悲伤”和“快乐”的模型之间的转换更加突然并且与参与者的报告更加一致，而用于想象的“满足”的转换延伸到相邻的“放松”期。大脑可定位的独立成分过程 (IC) 的空间分布在参与者中 (跨情绪) 比在情绪 (跨参与者) 中更相似。在参与者中，在左侧前额叶、后扣带皮层、右侧岛叶、双侧感觉运动、运动前区和联想视觉皮层中或附近发现了情绪想象与放松之间 IC 空间分布 (即偶极子密度) 存在差异的大脑区域。在积极情绪和消极情绪之间没有发现偶极子密度的差异。高密度 EEG 动态变化的 AMICA 模型可能允许在情绪体验过程中基于数据洞察大脑动态，可能提高基于 EEG 的情绪解码的性能并增进我们对情绪的理解。