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基于局部本振混合线性放大器的连续变量量子密钥分发
量子密钥分发 (QKD) 在存在潜在窃听者的情况下，为可信通信双方 (Alice 和 Bob) 提供了一种由量子力学保证的密钥共享方法 [1–3]。目前，有两种密钥分发方法：离散变量 (DV) QKD [4,5] 和连续变量 (CV) QKD [6–9]。其中，CVQKD 有两个主要优点。一方面，它避免了单光子计数的缺点。另一方面，它确保了标准光通信器件的兼容 [10,11]。CVQKD 的无条件安全性已经在信息论中在渐近情况 [12,13] 和有限尺寸范围内 [14–16] 得到证实，以抵御一般的集体窃听攻击。用于相干检测的强本振（LO）作为CVQKD系统的重要组成部分，可作为滤波器有效抑制噪声，但实际CVQKD系统的不完善之处导致存在潜在漏洞，危及通信系统的安全。由于Eve通过操纵LO进行截取-重发攻击，因此几乎所有的攻击都与LO有关[17-21]。例如，基于本地本振（LLO）的CVQKD系统通过将LO直接发送到接收端来防止LO相关攻击[22-25]。目前CVQKD的传输距离与离散变量系统相比有限，不适合长距离分布。在检测过程中，备受瞩目的无噪声线性放大器（NLA）是一种很好的工具，可以在保持较低起始噪声水平的同时增强相干态的幅度[26-29]。近年来，该装置的实用性已得到证实，为理论提供了令人信服的证据[30–35]。此外，在Bob的正交测量中，与实际探测器相关的缺陷导致了密钥速率限制[36]。为了弥补这一弱点，光放大器补偿技术提供了一种可行的解决方案，在特定情况下也可以提高传输距离[37–39]。本文提出了一种基于LLO的CVQKD方案，通过在检测端放置HLA，它由基于预测测量（MB）的NLA和基于NLA的NLA组成
碳纳米管增强铜基质纳米复合
摘要：碳纳米管增强的铜基质纳米复合材料具有巨大的潜力，在Mainery，微电子和其他应用中具有巨大的潜力。这些材料通常是通过粉末冶金工艺制备的，其中合并是高性能的关键步骤。为了提高密度和机械性能，作者探索了使用热振荡压力（HOP）来制备这种材料的使用。在各种温度下，碳纳米管增强的铜基质纳米复合材料分别由Hop和Hot Press（HP）合成。与HP在相同温度下制备的样品相比，由HP制备的样品表现出明显高的密度和硬度，这是因为HOP的振荡压力在烧结过程中产生了明显的塑料塑料。随着烧结温度的降低，变形缺陷的量逐渐增加，在增加硬度中起着关键作用。这项工作是在第一次进行实验证明的，HOP可以比HP产生更大的塑性变形以促进致密化，并且HOP可能是准备高性能碳纳米管增强铜基质基质纳米复合材料的非常有前途的技术。
持续性皮质振荡对听觉有节奏刺激的频率选择性
皮质振荡，以通过神经夹带的机制在语音和音乐感知，注意力选择和工作记忆中发挥功能作用。通常认为神经夹带的特性之一是，其对持续振荡的调节作用超过了节奏刺激。我们通过在被动感知范式中研究旋律刺激期间和表达旋律刺激期间和之后通过研究皮质神经振荡来测试了这种现象的存在。旋律由； 60 and; 80 Hz音调嵌入2.5 Hz流中。使用雄性和女性人类中的颅内和表面记录，我们揭示了高c条带的持续振荡活性，以响应整个皮质的音调，远远超出了听力区域。响应2.5 Hz流，在任何频带中均未观察到持续活动。我们进一步表明，我们的数据被阻尼的谐波振荡器模型很好地捕获，可以分为三类的神经动力学，具有独特的阻尼特性和特征性。该模型对人皮层中听觉神经夹带的频率选择性提供了一种机械和定量的解释。
SDOC卫生服务计划 - Osceola县学区
健康与生活ins费用：专业和技术服务3100 2,865,782 4,572,603 4,505,658 5,158,461 5,080,601 9,081,854保险和债券保险和债券保险费 815,133 Other Purchased Services 3900 44,027 48,086 82,131 59,853 32,832 333,175 Supplies 5000 132,212 347,761 378,941 481,229 660,507 999,902 Furniture, Fixtures, & Equipment 6000 71,304 7,810 - 1,345 27,950 4,185 Dues and Fees 7300 429,095 286,919 50,871 52,403 - 44,691 Claims Expense 7700 50,245,416 50,317,692 55,616,035 59,644,352 53,216,080 44,451,805折旧费用7800 8,271 105,066 106,815 106,331 108,986 107,861总健康与寿命费用55,201,985 56,837,37,357 61,526,526,278 66,344,524索赔 - - （2,765,331）净健康与生活费用55,201,985 56,837,357 61,526,278 66,344,524 59,805,086 53,073,073,275
铁磁（SB，V）2 ...
3D元素掺杂剂。因此，由于存在无量化边缘状态而导致的量子反转对称性可能会导致量子异常效应（qahe）的检测。[10–12]预计此类设备与常规超导体的组合可以容纳Majorana Fermions，这些设备适用于用于拓扑量子计算机的编织设备。[13,14]由于真实材料的频带结构很复杂，因此在较高温度下实现Qahe或Majoraana fermions是一项挑战。需要高度精确的频带结构工程来有效抑制散装带的贡献。迄今为止，这构成了基于Qahe开发实用设备的主要限制障碍之一。因此，不可避免的是对TI的频带结构的更深入的了解。shubnikov – de Hass（SDH）振荡是一种通常在干净的金属中观察到的量子相干性，其中电荷载体可以在没有杂志的网络下完成至少一个完全的回旋运动而无需杂物散射。[15]可以从振荡期和温度依赖性振幅变化中提取诸如费米表面拓扑和无均值路径之类的财富参数。[16]量子振荡已被广泛用作研究高温超导体和拓扑材料的工具。[17–20]最近观察到ZRTE 5中三维（3D）量子霍尔效应（QHE）的观察吸引了进一步的热情研究ti Mate的量子振荡。[24,27]但是，未观察到远程FM顺序。[21]在二进制化合物，BI 2 SE 3，BI 2 TE 3和SB 2 TE 3散装晶体和薄片中观察到了量子振荡。[22–25]在这些系统中，振荡起源于表面状态或散装带，具体取决于化学电位的位置。[26]最近，在掺杂的Ti单晶的3D元素中发现了量子振荡，例如Fe掺杂的SB 2 TE 3和V掺杂（BI，SN，SB）2（TE，S）3。结果促使制备相似材料的薄膜，并具有与高迁移率拓扑表面状态共存的FM顺序的潜力。到目前为止，据我们所知，只有少数报道观察到磁掺杂的TI中的量子振荡，例如V型（BI，SB）2 TE 3，Sm-Doped Bi 2 Se 3。[28,29]但是，
基于经颅交流电刺激的脑震荡活动的运动学习：综述
摘要：开发有效的工具和策略来促进运动学习是一项高度优先的科学和临床目标。特别是，与运动相关的区域已被研究作为通过非侵入性脑刺激 (NIBS) 促进运动学习的潜在目标。除了阐明运动功能与脑震荡活动之间的关系外，经颅交流电刺激 (tACS) 作为一种可能促进运动学习的技术也引起了人们的关注，这种技术可以非侵入性地调节脑震荡活动并调节脑震荡通信。本综述重点介绍了通过操纵脑震荡活动使用 tACS 来增强运动学习及其潜在的临床应用。我们讨论了一种潜在的基于 tACS 的方法，通过纠正异常的脑震荡活动并促进中风后或帕金森病患者的适当震荡通信来改善运动缺陷。人际 tACS 方法操纵脑内和脑间通信可能会产生亲社会效应，并可能促进治疗师康复期间的教学-学习过程。通过 tACS 重新建立振荡大脑交流的方法可能对运动恢复有效，并最终可能推动基于运动学习的新型神经康复方法的设计。
阻尼驱动振动系统的量子力学经典极限：量子 - 经典对应
物理学的一个基本问题是阐明经典力学（或牛顿力学）如何从更一般的物理理论，即所谓的相对论量子力学中产生。虽然经典力学作为相对论力学的低速极限出现已为人所知，但量子力学的经典极限仍然是一个微妙的问题。普朗克的 Z → 0 极限[1] 和玻尔的 sn → ∞ 极限[2] 是量子理论经典极限的最早表述。然而，从量子力学早期开始，人们就通过不同的观念和思想对这一极限展开了争论[3-9]。因此，如何将量子理论与经典理论之间的精确对应关系交织在一起的机制尚未完全被理解。Man'ko 和 Man'ko 认为，用简单的 Z → 0 限制来提取经典力学的图景并不具有普遍的适用性[4]。一些物理学家认为量子力学不是单粒子问题而是粒子集合，其 Z → 0 极限不是经典力学而是经典统计力学（见文献 [ 5 ] 及其参考文献）。有关量子力学经典极限的更多不同观点，请特别参阅文献 [ 7 , 8 ]。本研究的目的是建立一种关于阻尼驱动振荡系统量子力学经典极限的理论形式，该理论形式揭示了量子和经典对应关系，除了基本极限 Z → 0 之外，没有任何近似或假设。为了沿着这条路线从量子力学推导出牛顿力学，将使用具有基本哈密顿动力学的正则量子力学。我的理论基于一种不变算子方法 [ 10 – 13 ]，该方法通常用于数学处理量子力学系统。该方法使我们能够推导出以下系统的精确量子力学解
运动中心理图像期间的神经振荡
当前研究的目的是使用各种相关的脚本根据教学方式（指导性与自我生产）检查图像的皮质相关性。根据专家表现的方法，我们采取了一种特殊的观点，分析了经验丰富的两次奥运会运动员的心理图像，以验证不同的教学方式是否具有不同的成像模式（即，指导性与自我制作）和不同的脚本（例如，训练或竞争环境）可能会不同于大脑活动。主题听取了从两项现有的调查表中获取有关运动能力的每个先前记录的脚本，然后要求想象一下场景一分钟。在任务过程中，使用EEG（32通道G。Nautilus）监测脑波。我们的发现表明，有指导的图像可能会引起较高的高α和SMR（通常与选择性注意的相关），而自我产生的图像可能促进更高的低α（与全球静止状态和放松有关）。根据神经效率假设作为最佳性能和短暂性低框架作为流量状态的标志，讨论了结果。提出了实践心理培训建议。