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无线电掩盖建模实验（Romex）
摘要：强大的2023–24厄尔尼诺尼诺（ElNiño）是否辜负了炒作？尽管气候预测是继承的概率，但许多用户将厄尔尼诺事件与预期影响的确定性映射（例如，湿或干燥区域）进行了比较。在这里，使用此事件作为指南，我们表明没有ElNiño完全匹配理想的图像，并且观察到的异常只会部分匹配预期的图像。实际上，气候异常与预期的ENSO影响与事件的强度相比的程度倾向于扩展。2023–24事件通常与美国各地的ENSO期望很好。但是，情况并非总是如此，因为分析表明，与历史ENSO的影响模式更大，而某些气候变量比其他偏见（例如温度）更容易出现（例如降水）。用户应将这种固有的不确定性纳入其风险和决策分析中。
是什么驱动了北大西洋涛动的温度异常模式？第一部分：地表气温异常的增长和衰减
综合分析用于研究驱动与北大西洋涛动 (NAO) 相关的地表气温异常模式增长和衰减的物理过程。利用欧洲中期天气预报中心在其再分析模型中实施的热力学能量方程，我们表明异常风对气候温度场的平流驱动了两个 NAO 阶段的地表气温异常模式。非绝热过程与这种温度平流强烈相反，最终导致地表气温异常恢复到其气候值。具体而言，在格陵兰岛、欧洲和美国，长波加热/冷却与水平温度平流相反，而在北非，垂直混合与水平温度平流相反。尽管表皮温度和地表气温异常模式之间存在明显的空间对应关系，但发现驱动与 NAO 相关的这两个温度异常的物理过程是不同的。表层温度异常模式由向下的长波辐射驱动，而如上所述，地表空气温度异常模式由水平温度平流驱动。这意味着，尽管地表能量预算是了解表层温度变化的有用诊断工具，但不应将其用于了解地表空气温度变化。
冬季不丹的降雨和温度预测...
共同具有共同气候特征的国家，并对区域气候状态进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Indso）（Inder So）（In Indian）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-30在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。到2024年5月底，厄尔尼诺（ElNiño）条件（比赤道太平洋地区的正常SST温暖）变成了ENSO中性条件，并一直处于中立状态，直到2024年10月。目前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在12月至1月（DJF）季节，La Nina条件发展的可能性有所提高。2.2印度洋的条件
JHEP06(2022)062
中微子振荡最早由 Bruno Pontecovero 于 1957 年 [1] 提出，并被用于解决大气中微子异常和太阳中微子之谜。1998 年的超级神冈中微子探测实验 (Super-K, SK) [2] 和 2002 年的萨德伯里中微子天文台 (SNO) [3] 通过实验证实了这一点；更多详细信息请参阅参考文献 [4]。大多数中微子振荡实验都可以在具有三个大质量中微子的标准模型 (SM) 中得到很好的解释。在标准的三味中微子振荡框架中，三种已知的中微子味本征态（νe、νµ和ντ）可以写成三个质量本征态（ν1、ν2和ν3）的量子叠加，中微子振荡概率用六个振荡参数表示：三个混合角（θ12、θ13和θ23）、两个质量平方差（∆m221和∆m231）和一个狄拉克CP相（δCP）。如果中微子是马约拉纳粒子，则马约拉纳CP相对中微子振荡不起作用。在这六个可观测量的振荡参数中，∆m221、| ∆ m 2 31 |、θ 12 和 θ 13 已精确测定到百分之几的水平。但中微子质量排序（∆ m 2 31 是正还是负）、θ 23 的八分之一（θ 23 大于还是小于 45 ◦）和狄拉克 CP 相仍是悬而未决的问题。目前，正常质量排序 (NMO) 和 θ 23 的第二八分之一均低于 3 σ 置信水平 (CL) [ 4 – 6 ]，在 3 σ CL 下，NMO 的 δ CP 范围为 [-3.41, -0.03]，倒置质量排序 (IMO) 的 δ CP 范围为 [-2.54, -0.32] [ 7 ]。下一代中微子振荡实验的主要物理目标，如
夏季不丹的降雨和温度预测...
季节性预测和气候预测是对气候变化和变化的重要适应措施。区域气候前景论坛（RCOF）的创建是为了汇集具有共同气候特征的国家，并对区域气候状况进行联合评估。因此，南亚气候前景论坛（SASCOF）于2010年成立，特别关注受南亚季风气候影响的国家的信息需求。季节性预测通常包括特定区域的降水和温度前景。不丹的季节性预测是由全球和区域预测中心以及国家气候数据的投入准备的。最终前景还基于南亚气候前景论坛（SASCOF）的共识前景，来自远程预测的世界气象组织（WMO）全球生产中心（GPCS）的产品，其他各种国际来源，各种国际来源，以及ElNiñoSouthtrainsSouthern oscillation（例如ElNiñoSouthern oscillation and Southern Oscillation and Indian obs andso andso andso andso andso）和印度eysoon（Enso）和印度eyon（Inder So）（Indso）（Inds）（Inder）（In Indian Sood）（ID）（ID）（ID）。必须使用和解释夏季季风前景，并与中心发布的扩展，中等，每日的天气预报和其他咨询。2。sascof-28在普遍条件下共识2.1在太平洋上的ENSO条件ElNiño/Southern振荡（ENSO）是一种全球气候条件，对季风降水的变化和南亚的表面温度有重大影响。当前，ENSO中性条件在太平洋地区盛行。最新的全球模型预测表明，在季风季节下半年，La Nina条件要发展。2.2印度洋的条件印度洋的海面温度（SST）也影响了该地区的季风。正（负）印度洋偶极子（IOD）比正常季风更强（弱）。目前，中立的IOD条件在该地区占上风，最新的全球模型表明在这个季风季节中阳性IOD的发展。2.3北半球的雪覆盖北半球在2024年1月至3月的北半球雪覆盖区域低于正常水平。在过去57年的2023年3月，欧亚雪地覆盖区是第5位。2月和3月的雪地覆盖区分别是过去58年中第8和第7个低下的记录。一般而言，冬季和春季雪覆盖范围与亚洲夏季季风降雨有反比关系。
出版版本引用 (APA)：Xu, C.、Chang, D.、Fan, Y.、Ji, S.、Zhang, Z.、Lin, H.、Spencer, P. 和 Hong，
微波光子信号产生技术因其在宽带无线接入网、传感器网络、雷达、卫星通信、仪器仪表等领域的潜在应用而受到广泛关注。产生微波光子信号的技术可分为直接调制、光外差技术、外部调制、锁模半导体激光器、光电振荡器和一周期（P1）振荡[1]-[6]。采用外部光注入的半导体激光器可以表现出各种动力学状态，例如稳定锁定、P1振荡、二周期振荡、准周期振荡和混沌涨落。其中，P1动力学发生在稳定锁定被打破并且系统开始经历霍普夫分岔[7]时，其中会产生两个主频率，一个来自光注入，另一个是红移的腔频率。显然，利用P1动力学中两个主频率的拍频可以产生微波光子信号。与其他技术相比，基于 P1 振荡的微波光子信号产生具有许多优势，例如接近单边带 (SSB) 频谱、低成本、全光学元件配置以及远离其弛豫谐振频率的微波频率可广泛调谐 [8]，[9]。基于 P1 振荡的微波光子信号产生主要在以下几个方面进行研究：
受过训练的复发性神经网络在工作内存任务中开发相锁的极限周期
神经振荡无处不在。这些振荡的一个提出的功能是它们充当内部时钟或“参考框架”。信息可以通过与此类振荡相相对于神经活动的时间来编码。与这一假设一致，大脑中这种相位代码的经验观察有多种经验观察。在这里我们问：什么样的神经动力学支持神经振荡的信息的阶段编码？我们通过分析经过工作记忆任务培训的经常性神经网络（RNN）来解决这个问题。净作品可以访问外部参考振荡并任务产生振荡，以使参考和输出振荡之间的相位差保持瞬态刺激的身份。我们发现网络收敛到稳定的振荡动力学。逆向工程这些网络表明，每个相位编码的内存都对应于单独的极限周期吸引子。我们表征了吸引力动力学的稳定性如何取决于参考振荡振幅和频率，即可以在实验上观察到的特性。要了解这些动态基础的连通性结构，我们表明训练有素的网络可以描述为两个相耦合的振荡器。使用此洞察力，我们将训练有素的网络凝结为由两个功能模块组成的简化模型：一个生成振荡的模块和一个在内部振荡和外部参考之间实现耦合函数的模型。总而言之，通过对训练有素的RNN的动态和连通性进行反向工程，我们提出了一种机制，神经网络可以利用该机制来利用参考振荡以进行工作记忆。具体来说，我们建议一个相编码网络生成自动振荡，并以多稳定的方式将其与外部参考振荡耦合。
用于雷达系统的光电参考X波段振荡器
摘要。介绍了光电微波振荡器的设计方案和自由运行状态下的特性研究结果，提出了一种利用锁相环将其与高稳定晶体振荡器信号同步的方法，并分析了光电微波参考振荡器频率不稳定性实验研究的结果。具有光增益和 10 GHz 振荡频率的光电微波参考振荡器在与微波载波 10 kHz 频率偏移处同时提供超低相位噪声（小于 -142 dB Hz -1 ）和振荡频谱中的低杂散水平（不超过 -94 dBc）。在这种情况下，振荡频率的温度系数由高稳定晶体振荡器的温度不稳定性决定。
沉积策略对丝材+电弧增材制造的 Ti-6Al-4V 拉伸和疲劳性能的影响
本文研究了两种不同的沉积策略（振荡和平行道次）对丝材+电弧增材制造的 Ti-6Al-4V 合金在成品状态下的拉伸和高周疲劳性能的影响。在振荡构建中，等离子炬和送丝器在壁厚方向上连续振荡。相反，在平行道次构建中，沿壁长相同方向连续沉积四个单层。测试样本相对于沉积层以水平和垂直方向制造。与平行道次构建相比，振荡构建由于其较粗的转变微观结构而具有较低的静态强度。然而，伸长率值相似。柱状初生 β 晶粒的存在导致各向异性的伸长率值。载荷轴平行于初生 β 晶粒的垂直样品的伸长率比水平样品高 40%。疲劳强度与其锻造对应物相当，并且高于典型的铸造材料。在 10 7 次循环中，振荡构建垂直样品和平行道次构建在两个方向上的疲劳强度都达到了 600 MPa。只有振荡构建水平样品的疲劳强度较低，为 500 MPa。断口分析表明，大多数样品（约 70%）的裂纹源于孔隙，约 20% 的样品的裂纹源于微观结构特征，其余样品没有失效（在 10 7 次循环时出现跳动）。
同时进行经颅电刺激和磁刺激可增强背外侧前额皮质的伽马振荡
对每个 TMS-EEG 记录位点进行包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的方差分析。皮质振荡分析按以下步骤进行。我们首先评估基线（T0）的伽马振荡的频率和功率。为了测试 iTBS + tACS 方案是否可能导致伽马波段在振荡功率方面发生任何变化，我们使用了包含受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）的重复测量方差分析。然后我们专注于单个频率变化分析；我们计算了单个频率峰值（整个振荡频谱中表达最多的频率），并且与伽马波段功率分析相同，我们使用了重复测量方差分析，其中受试者内因素“tACS”（γ、θ、假）和“时间”（T0、T1、T2）来评估波段表达的变化。对于