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澳大利亚西北部的Madden -Julian振荡与降雨趋势之间的联系
自1950年代以来，澳大利亚西北部的降雨量一直在显着增加（图1A和1B）（Smith，2004年）。大部分降雨量增加发生在12月至2月，这与季风时期大约一致（Wheeler＆McBride，2012年）。图1A和1B显示了自1975年以来在澳大利亚北部的每个季风（12月至3月）的降雨天数和总降雨量的增加（图S1的图S1支持S1的趋势S1和SI单位的趋势和额外的降雨指数）。与其他研究相比，此处发现的降雨量增加并不是统计学上的显着意义（Dey，Lewis，Arblaster和Abram，2019; Shi等，2008），因为我们不得不将分析限制在1974年之前（有关更多详细信息，请参见第2.2节）。但是，这个时间周期的降雨趋势在降雨天数和总降雨量中仍显示出很大的增加，在某些地方，降雨量增加了10％。理解这种趋势是否会在未来持续存在，对于理解区域气候变化及其含义很重要。
具有速率动力学的大脑网络中振荡的结构表征
在大脑表现出的动力学活性模式的多功能形式中，振荡是最显着，最广泛的研究之一，但仍然没有得到充分理解。在本文中，我们使用中尺度脑活动的经典神经质量模型（称为线性阈值动力学）提供了神经网络中振荡行为存在的各种结构特征。利用这种动力的开关性质，我们在（i）（i）二维兴奋性抑制网络（E-i Pairs）中获得了网络结构及其外部振荡的各种必要和/或有效的条件，该网络具有一个抑制网络，具有一个抑制性的网络，具有一个抑制性的网络，均一（iii in III），（III），（III），（III），（III）（III），（III），（II III），（II III）（II III）（III）（II III），（II III）（III）（II III）（II III）（III）（II II）（II III）（II III）（II III）（II III）（II III）（II III）（II II）节点和（IV）E-I对的网络。在整个治疗过程中，考虑到所考虑的动态的任意维度，我们依靠缺乏稳定的平衡作为振荡的存在，并提供广泛的数值结果来支持其与更标准的基于信号的基于信号的基于信号的计算神经科学中振荡的定义。
混合反馈系统中的振荡
本文探讨了一种基于最大单调关系理论的算法攻击角度。关键建议是将混合反馈系统建模为单调关系的混合馈电回路。负反馈循环预先具有单调性，而正反馈循环在本地破坏了单调性。在最近的工作中，我们探索了最大程度的单调性，以计算单调关系的输入 - 输出解决方案[9]。我们在此处遵循相同的范围，但将算法从单调扩展到混合单调关系。在优化领域中，该扩展并不是什么新鲜事物，并且已经提出了有效的算法来最大程度地减少凸功能的差异[10-13]。这种算法直接适用于本文的问题。我们说明了该桥梁在范德波尔振荡器的经典模型上的潜力。
韦尔半金属中网络拓扑界面的量子振荡
层状过渡金属硫族化物是电子 Weyl 节点和拓扑超导的有希望的宿主。MoTe 2 是一个引人注目的例子，它同时包含非中心对称 T d 和中心对称 T ' 相，这两种相都被认为是拓扑上非平凡的。施加的压力会将这些相分离的结构转变调整到零温度，从而稳定混合的 T d – T ' 矩阵，该矩阵包含两个非平凡拓扑相之间的界面网络。本文中，我们表明，这一临界压力范围以不同的相干量子振荡为特征，表明拓扑非平凡 T d 和 T ' 相之间的拓扑差异产生了一种新兴的电子结构：拓扑界面网络。拓扑非平凡电子结构和锁定变换势垒的罕见组合导致了这种违反直觉的情况，其中可以在结构不均匀的材料中观察到量子振荡。这些结果进一步开启了稳定多种拓扑相与超导共存的可能性。
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，
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。
基于高性能神经形态计算的低变差阈值开关设备振荡神经元
摘要：高功率和低变异性人工神经元设备非常需要高性能神经形态综合。在本文中，基于低可变性Ag纳米（NDS）阈值开关（TS）设备的振荡神经元具有低操作电压，较大的ON/OFF/OFF比率和高均匀性。测量结果表明，该神经元的示范在低至1 V的施加电压下表现出自振荡行为。振荡频率随施加的电压脉冲振幅而增加，并且随着载荷电阻而降低。然后，当振荡神经元连接到用于神经形态计算的RRAM Crossbar AR-Ray的输出时，可以准确地评估电阻随机记忆（RRAM）突触权重。同时，模拟结果表明，由于AG NDS TS设备的高开/OFF比（> 10 8），我们的振荡神经元可以通过我们的振荡神经元来支持大的RRAM横杆阵列（> 128×128）。此外，AG NDS TS设备的高均匀性有助于提高输出频率的分布并抑制神经网络识别精度的降解（<1％）。因此，基于AG NDS设备的开发的振荡神经元显示出对未来神经形态计算应用的巨大潜力。
具有神经振荡和尖峰相信息的深尖峰神经网络
深度尖峰神经网络（DSNN）是一个有希望的人为智能的构成模型。它通过层次结构从DNN和SNN中受益，分别提供多个级别的抽象和事件驱动的综合方式，分别提供超低功率的神经形态实现。然而，如何有效地训练DSNN仍然是一个空旷的问题，因为不可差的尖峰函数可以防止直接应用于DSNN的传统后反向传播（BP）学习算法。在这里，受到生物神经网络的发现的启发，我们通过向DSNN引入神经振荡和尖峰信息来解决上述问题。特别是，我们提出了振荡后电势（OS-PSP）和相锁的活动函数，并进一步提出了新的尖峰神经元模型，即共鸣尖峰神经元（RSN）。基于RSN，我们为DSNN提供了峰值级依赖性的后传播（SLDBP）学习算法。实验结果表明，所提出的学习算法解决了由于BP学习算法 - rithm和SNN之间不兼容而引起的问题，并在基于尖峰的学习算法中实现了最先进的表现。这项工作提出了引入以生物学启发的机制的贡献，例如神经振荡和尖峰期信息对DSNNS，并为设计未来的DSNN提供了新的观点。