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从Rheo-Dielectric Spectrecroscopy Shalin Patil，1 Ruikun Sun，1 Shinian
首次采用摘要的Rheo-二聚光谱法研究了外部剪切对模型单羟基醇的debye样松弛的影响，即2-乙基1-己醇（2E1H）。剪切变形导致结构弛豫，Debye松弛和2e1H的末端弛豫的强大加速度。此外，剪切诱导的结构弛豫时间的减少，与debye时间，𝜏 𝜏 𝜏和末端流动时间𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏 𝜏𝜏 𝜏 𝜏 𝜏ఈ𝜏 𝜏ఈ𝜏ఈ𝜏ఈఈ𝜏ఈఈ进一步的分析表明，2E1H的𝜏 /𝜏 𝜏 followଶ /𝜏 𝜏 Arrhenius温度依赖性非常适用于许多其他具有不同分子尺寸，建筑和酒精类型的单羟基醇。这些结果无法通过盛行的瞬态链模型来理解，并提出H键的断裂促进了促进的亚甲板分子的重新定位，这是单羟基醇的Debye松弛的起源，类似于分子机制，用于终末放松未渗透的“生物” Polymers。
上肢与甲基嗪相关的伤口
甲基嗪（一种兽医二quil剂）与非法芬太尼的共同给药导致了严重的软组织损伤，从超刺激到深层组织坏死，甚至骨骼受累，因为多因素组织毒性具有多因素组织毒性。尽管甲基嗪具有非阿片类药物的性质，但仍可以增强并延长芬太尼的欣快作用，从而加剧了滥用的可能性。木马嗪组织损伤的发病机理是多因素的，但最类似于局部组织损伤的燃烧。与非法阿片类药物越来越多地被撒甲嗪掺杂，尤其是在费城等城市地区，相关伤口的普遍，尤其是在上肢，预计将会上升。管理这些伤口需要一种多学科的方法，手工外科医生和重建外科医生扮演着核心角色。本综述总结了历史背景，药效学，初步评估，伤口分类，算法治疗以及与木嗪相关的伤口的预期结果。
量子模拟器中数据驱动的统计相关信息发现
量子模拟器为研究强相关量子物质提供了强大的手段。然而，解释此类系统中的测量结果带来了重大挑战。在这里，我们提出了合成量子物质中信息提取的理论框架，以自旋玻色-爱因斯坦凝聚态实验中的量子猝灭为例。利用提供不同信息内容度量的非参数无监督学习工具，我们展示了一种与理论无关的方法来识别主要自由度。这使我们能够根据运算符的相关性对其进行排序，类似于有效场论。为了表征相应的有效描述，我们随后探索数据集的固有维度作为动态复杂性的度量。这揭示了数据结构的简化，这与所研究系统中时间相关的通用行为的出现相关。我们的无假设方法可以立即应用于各种实验平台。
FFCL：具有皮质环路的前向-前向网络，无需反向传播即可在边缘进行训练和推理
前向-前向学习 (FFL) 算法是最近提出的一种无需占用大量内存的反向传播即可训练神经网络的解决方案。在训练期间，标签会伴随输入数据，将其分类为正输入或负输入。每一层都会独立学习对这些输入的响应。在本研究中，我们通过以下贡献增强了 FFL：1) 我们通过在层之间分离标签和特征转发来优化标签处理，从而提高学习性能。2) 通过修改标签集成，我们增强了推理过程，降低了计算复杂性并提高了性能。3) 我们引入了类似于大脑皮层环路的反馈回路，信息在其中循环并返回到早期的神经元，使各层能够将来自前几层的复杂特征与低级特征相结合，从而提高学习效率。
流查询矢量化的HD-MAP构造
高清地图（HD-MAP）的至关重要目的是为地图元素提供厘米级别的位置信息，并在自主驾驶中的各种应用中扮演着关键的角色，包括本地化[6,23，32,33,35,38]和Navigation [1,2,11]。传统上，HD-MAP的构建是通过基于SLAM的方法[30,40]离线进行的，这既是耗时又是劳动力密集的。最近的研究努力已转向使用船上的预定范围内的本地地图的建造。尽管许多现有的作品框架构造作为语义序列任务[17,24,27,29,41]，但这种方法中的栅格化表示表现出冗余的信息，缺乏地图元素之间的结构关系，并且通常需要广泛的后处理工作[17]。响应这些局限性，MAPTR [19]采用了一种端到端的方法来构建vecter ver的地图，类似于Detr范式[4,5,21,42]。
远程生成的Wigner Negativity的分布和量化
wigner否定性作为非经典性的众所周知的指标，在使用连续变量系统的量子计算和仿真中起着至关重要的作用。在辅助模式下，通过适当的非高斯操作对Wigner阴性状态进行条件制备是量子光学实验中的常见程序。是由现实世界量子网络的需求激励的，在这里，我们从定量的角度研究了在多部分方案中Wigner负性的远程创建和分布。通过建立类似于普遍的科夫曼 - 昆杜（Coffman-kundu-Wootter）不平等的一夫一妻制关系，我们表明无法在不同模式之间自由分配wigner否定性的量。此外，对于光子减法，我们提供了一种直观的方法来量化远程生成的wigner否定性。我们的结果为利用Wigner负性作为基于非高斯场景的众多量子信息协议的宝贵资源铺平了道路。
基于学习的知识发现的综合数据
深度学习的最新进展证明了基于学习的方法解决非常艰难的下游任务的能力。从历史上看，这在预测任务中已经证明了这一点，而更类似于传统的KDD（数据库中的知识发现）管道的任务却取得了比例减少的。基于学习的方法可以帮助KDD管道内的固有硬概率，例如“数据中有多少个模式”，“数据中有哪些不同的结构”和“我们如何才能强有力地提取这些结构？”在本愿景论文中，我们主张需要合成数据生成器赋予知识分解的基于廉价的学习解决方案。我们描述了一般的想法，即早期的概念验证结果，这些结果表达了范式的可行性，并概述了许多令人兴奋的挑战，以及一系列衡量成功的里程碑。
物理
phys un1111起源和含义。3.00分。本课程是宇宙学历史的一个学期旅程，从时间开始到类似的东西，再到结局。We will explore the origin of inanimate physical structures (the cosmos as a whole, as well as that of galaxies, stars, planets, particles, atoms and complex molecules), the origin of life (replicating molecules, the first cells, as well as more complex life forms), the origin of mind (self-reflective conscious awareness) and the origin of culture (language, myth, religion, art, and science).然后，我们将特别考虑科学的信息，以了解什么，我们将遇到所有复杂物质，所有生命和所有意识的可能消亡。面对这种瓦解，我们将研究价值和目的的性质。我们将认识到，对现实的最深刻理解是从融合我们讨论的所有账目（从还原主义者到人文主义者到宇宙学）而出现的，只有通过这种合并，我们才能充分掌握长期的人类对含义
水下无人机是一种低成本但功能强大的水下考古映射工具：地中海的案例研究
本文调查了水下考古映射的微级远程操作车辆（ROV）（通常称为水下无人机）的变革性影响。随着无人管理的水下车辆（UUV）技术的进步导致功能增加和成本降低，这些紧凑型和用户友好的无人机正在使水下考古遗址更加易于使用，从而减少了对人类潜水的需求。该论文首先强调了ROV的优势，包括其可移植性，可操作性以及对实时数据评估进行半自主映射的能力，从而增强了决策制定并最大程度地减少了对现场重新审视的需求。第二，它提出了希腊Phournoi群岛的两项案例研究，证明了在摄影映射中有效地使用了水下无人机在摄影映射中，对已故的Amphora货物沉船以及对历史上重要的锚固地点进行了大规模的测量。这些发现强调了这项技术彻底改变水下考古文献的潜力，类似于陆地文化遗产映射如何从空中无人机摄影测量中受益。
![arxiv：2502.02057v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年2月4日](/simg/8\8b3dd0bd6c6b4430bcf57807f6f9a009bd42eb70.webp)
arxiv：2502.02057v1 [cond-mat.mes-hall] 2025年2月4日
Valleytronics的新兴领域利用了电子自由度，类似于电子和自旋设备如何利用电子自由度的电荷和自旋程度。Valleytronic设备的工程通常取决于山谷和其他自由度之间的耦合，例如旋转，从而产生了山谷旋转，其中外部磁场操纵了存储在谷地中的信息。在这里，提出了一个山谷无间隙的半导体作为潜在的电气控制的valleytronic平台，因为山谷的自由度与载体类型（即电子和孔）耦合。山谷自由度可以通过通过设备门电压调整载体类型来电气控制。我们演示了通过使用Haldane和改良的Haldane模型在蜂窝晶格中实现山谷无间隙的半导体的建议。在全电动控制的山谷滤波器设备设置中，进一步研究了系统的山谷载波耦合的运输属性。我们的工作突出了山谷无间隙半导体对Valleytronic设备的重要性。