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技术能力强度/不对称和供应链过程创新：中国制度环境的偶然作用
hal是一个多学科的开放访问档案，用于存款和传播科学研究文件，无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
对帕金森氏病的面部表达不对称性的定量评估
低血压的特征是面部表达降低，是帕金森氏病（PD）的基本特征。但是，与PD中的肢体不对称不同，面部不对称性的探索较少。在这里，我们使用人工智能（AI）和图像处理技术探讨了PD中可能的细微半型症。在从102名PD受试者和97个健康对照组（HCS）的视频预处理视频预处理视频后，计算了每个框架跨面部标志的不对称指数值。动态特征被提取并用于机器学习模型中，以区分PD和HC，达到91.4％的精度。PD受试者表现出更大的面部不对称性，尤其是在眉毛周围（P = 0.01）和嘴巴（P = 0.04），并且患有不对称的肢体帕金森氏症患者在受影响较大的一侧表现出较小的面部迁移率（P = 0.001）。这些发现支持PD中面部表达不对称性的存在，尤其是在幸福表达期间，并提出了其作为临床数字生物标志物的潜力。
辐射不对称的拓扑性质
处理光子结构的辐射不对称尤其令人感兴趣，例如定向光天线，高效率片上激光器和相干的光控制。在这里，我们提出了一个伪极化的项，以揭示双层属性中辐射不对称的拓扑性质。具有整数拓扑电荷的稳健伪极化涡流存在于P -Symmetry Metagration中，允许合成参数空间中的可调方向性范围从-1到1。当p-对称性破裂时，由于电荷的保护定律，这种涡旋变成了C点的成对，从而导致辐射不对称的相位差异从π= 2到3π= 2。此外，在两个反向传播的外部光源之间的遗嘱中，拓扑启用的连贯的完美吸收在旨意的自定义相位差都是可靠的。这封信不仅可以丰富对两种特定的拓扑光子行为的理解，即连续和单向引导的共鸣，而且还提供了有关辐射不对称的拓扑视图，为在固定的夹具激光，光线灯光，光线灯光开关和量子上且量子上的不对称光操作打开了未开发的途径。
利用半导体薄膜中的反向掺杂不对称
† 富Zn条件下的μ Zn等于Zn金属每个原子的总能量，富O条件下的μ O对应于O 2 分子每个原子的总能量；平衡条件μ O + μ Zn = μ ZnO用于获得相同条件下的另一化学势，其中μ ZnO是ZnO块体的每个化学式的平均能量。
在虚拟现实剧院环境中查看情感图像序列：移动EEG
背景：许多研究已经使用自我报告的数据研究了虚拟现实（VR）经历的情绪，以了解情感的价和唤醒维度。有关价和唤醒的客观生理数据的探索较少。脑电图（EEG）可用于检查情感反应的相关性，例如在虚拟现实环境中的价值和唤醒。在各种研究领域使用，图像能够引起观众的一系列情感反应。在这项研究中，我们在虚拟现实剧院环境中的屏幕上显示带有注释价和唤醒价值的图像序列。了解大脑活动反应与已知价和唤醒评级的情感刺激如何相关，可能有助于更好地理解虚拟现实中的情感处理。
tsception：捕获脑电图识别脑电图的时间动力和空间不对称
摘要 - 高时间分辨率和不对称空间激活是大脑中脑电图（EEG）的基本属性。为了学习脑电图对准确和普遍的情绪识别的时间动态和空间不对称性，我们提出了Tsception，这是一种多尺度的卷积神经网络，可以从EEG分类情绪。tsception由动态时间，不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道尺寸。动态时间层由多尺度的1D卷积内核组成，其长度与EEG的采样率有关，EEG学习了EEG的动态时间和频率表示。不对称的空间层利用了情绪的不对称脑电图模式，学习歧视性的全球和半球表示。学习的空间表示将被高级融合层融合。使用更广泛的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集DEAP和MAHNOB-HCI上评估了所提出的方法。将所提出的网络的性能与先前报道的方法（例如SVM，KNN，FBFGMDM，FBTSC，无监督学习，DeepConvnet，ShallowConvnet和Eegnet）进行了比较。tsception达到了更高的分类精度和F1评分。这些代码可在以下网址提供：https：//github.com/yi-ding-cs/tseption
TSception：从脑电图中捕捉时间动态和空间不对称以实现情绪识别
摘要 — 高时间分辨率和不对称空间激活是脑电图 (EEG) 的基本属性，是大脑情绪过程的基础。为了学习 EEG 的时间动态和空间不对称性以实现准确和广义的情绪识别，我们提出了 TSception，这是一种可以从 EEG 中对情绪进行分类的多尺度卷积神经网络。TSception 由动态时间、不对称空间和高级融合层组成，它们同时学习时间和通道维度中的判别表示。动态时间层由多尺度 1D 卷积核组成，其长度与 EEG 的采样率有关，它学习 EEG 的动态时间和频率表示。不对称空间层利用情绪的不对称 EEG 模式，学习判别性全局和半球表示。学习到的空间表示将由高级融合层融合。使用更通用的交叉验证设置，在两个公开可用的数据集 DEAP 和 MAHNOB-HCI 上评估所提出的方法。将所提出的网络的性能与 SVM、KNN、FBFgMDM、FBTSC、无监督学习、DeepConvNet、ShallowConvNet 和 EEGNet 等先前报告的方法进行了比较。在大多数实验中，TSception 的分类准确率和 F1 分数高于其他方法。代码可在以下位置获得：https://github.com/yi-ding-cs/TSception
量子理论中的纠缠、复杂性和因果不对称
以 Emma Flake 的困境为例。Flake 博士经营着一个研究量子态断层扫描应用的实验室，但她最近有点不在状态。她的研究生 Alice 和 Bob 在她不在的时候进行了以下实验：一个源准备一组纯态 | α ⟩ 的二分量子系统。Alice 知道状态 | α ⟩，但 Bob 不知道。然后，每个系统穿过由哈密顿量 H 控制的时空区域，最终进入某个纯态 | β ⟩。Bob 的任务是通过对系统的不同可观测量进行大量测量来重建纯态 | β ⟩。Flake 博士对自己的旷工感到内疚，她提出自己写论文，并告诉 Alice 和 Bob 休息一会儿。当她查看 Alice 和 Bob 的笔记时，她发现没有记录哪个状态是 Alice 准备的，哪个状态是 Bob 重建的；她所知道的只是两个纯状态 | α ⟩ 和 | β ⟩ 。有没有办法