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引用出版版本（APA）：Søndergaard，J。K.，Christensen，R。B.和Popovski，P。（印刷中）。
摘要 - Quantum Internet需要确保及时提供涉及分布式量子计算或传感的任务中的纠缠量子。这是通过优化量子网络的上流方法来解决的[21]，其中在接收任务之前分发了纠缠。任务到达后，所需的纠缠状态将通过本地操作和经典交流达到。纠缠前的分布应旨在最大程度地减少所用量子的数量，因为这降低了矫正性的风险，从而降低了纠缠状态的降解。优化的量子网络考虑了多跳光网络，在这项工作中，我们正在用卫星辅助纠缠分布（SED）补充它。动机是卫星可以捷径拓扑，并将纠缠放在两个没有通过光网络直接连接的节点。我们设计了一种用SED纠缠纠缠的算法，这导致纠缠前分布中使用的量子数量减少。数值结果表明，SED可以显着提高小量子网络的性能，而纠缠共享约束（EC）对于大型网络至关重要。索引条款 - Quantum网络，自上而下的纠缠段，卫星辅助纠缠分布
最初发表于：Marius的Tröndle； Popov，tzvetan； Dziemian，Sabine；尼古拉斯·兰格（Langer）（2022）。分解
抽象的童年和青春期是人类寿命的关键阶段，在该阶段发生了基础神经重组过程。大量文献研究了伴随神经生理学变化，重点是人类脑电图的最主要特征：α振荡。EEG信号处理中的最新发展表明，α功率的调用度量被各种因素混淆，并且需要将其分解为周期性和周期性组件，这代表了不同的潜在脑机制。因此，尚不清楚信号的每个部分在大脑成熟过程中如何变化。使用多变量的贝叶斯广义线性模型，我们检查了在最大的开放式儿科数据集中的α活性的大约和周期性参数（n = 2529，年龄5-22岁），并在对独立验证样本（n = 369岁，年龄22岁，6-22岁）的预先检查的分析中对这些发现进行了补充。首先，复制了文献良好的年龄与年龄相关的降低。但是，在控制上的信号成分时，我们的发现为大道调节的α功率增加了与年龄相关的增加的证据。如前所述，相对α功率也显示出成熟的增加，但表明在周期性α功率和脑成熟度之间存在基本关系。随着年龄的增长，特性截距和斜率下降，并且与总α功率高度相关。因此，需要重新考虑对总α功率的年龄相关变化的早期解释，因为消除了主动突触而不是与上型间隔间的减少联系。相反，对扩散张量成像数据的分析表明，在丘脑皮层连接性的增加有关，其成熟度调整后的α功率的成熟增加与增加有关。从功能上讲，我们的结果表明，丘脑对皮质α功率的控制增加与大脑成熟过程中的提高性能有关。
已发布版本的引文 (APA)：Thorsager, M.、Leyva-Mayorga, I.、Soret, B. 和 Popovski, P. (2024)。人工智能通信系统的生成网络层。IEEE 网络快报，6 (2)，82-86。文章 10399967。https://doi.org/10.1109/LNET.2024.3354114
如果可以预测，就不需要传达。这是香农将信息定义为不确定性度量的直接结果。然而，数字通信系统主要在源头创建的数据在目的地是不可预测的前提下运行。因此，网络的标准目标是充当比特的哑管道，并确保源数据包的副本通过目的地到达，可能经过多跳。从今以后，中间节点和边缘节点的经典角色是将数据包从输入链路复制到一个或多个输出链路。网络编码 [1] 推广了这一角色，其中网络节点可以超越复制并以更通用的方式组合多个数据流。预测可以显著提高网络层的性能和资源利用率。例如，缓存 [2] 依赖于对可能与目的地相关的数据的预测：源先发制人地将数据传输到边缘节点，该节点存储该数据，直到目的地请求。在这里，源数据不需要实时传输；但边缘节点和目的地都会收到源生成的数据包的副本。网络预测的下一个飞跃是利用生成式人工智能 (GenAI) 及其创建合成数据的能力。具体来说，我们建议使用中间和边缘
智能系统的概念用于对飞机Aleksandr Yu进行故障排除。 Yurin 1,2，Yuri V. Kotlov 2和Vladimir M. Popov 2
特别是[4]考虑了用于对飞机进行故障排除的系统，包括设备的数学模型，并确保该模型与飞行日志（电子移动应用程序）和电子文档中的条目的相互作用。使用此模型，设备故障及其原因之间建立了对应关系。同时，本文未指定飞机的类型和使用的模型，而是在概念层面提供了基本解决方案。[5]描述了旨在通过将技术文档添加到其内存中，以快速访问它，旨在升级/扩展机上维护系统（OBMS）[6]。提出了一种算法，用于从特定的失败转换为打开故障排除手册的所需页面。在[7]中提出了故障排除任务的形式化以及综合通用飞机设备的最佳故障排除策略的方法。
出版版本 (APA) 引用：Todeschini, G.、Coles, D.、Lewis, M.、Popov, I.、Angeloudis, A.、Fairley, I.
摘要：由于英国国土面积较小，相对于天气系统而言，可再生能源在短时间内变化无常。因此，随着可再生能源整合量的增加，短期变化越来越令人担忧。在本文中，我们探讨了潮汐能如何有助于减少未来英国能源结构的中期变化。为 2050 年定义了两种潮汐整合情景：对于每种情景，使用英国潮汐的海洋模型计算五分钟间隔发电曲线，并评估中期变化。我们在这里表明，与其他资源相比，潮汐能显示出较低的变化水平。在大潮期间，全国潮汐发电站网络可以产生持续的（尽管不稳定）电力。然后表明，潮汐能和储存可以提供全年连续和恒定的电力输出，即基载发电。因此，我们得出结论，潮汐能可以提供积极贡献并补充其他可再生能源。
引用Beatakker，C。W. J.（1991）。量子点电导中库仑阻滞振荡的理论。取自https://hdl.handle.ne
研究设计，大小，持续时间：在小鼠模型中首先优化了CRISPR-CAS9对诱导靶向基因突变的效率。在B6D2F1菌株中比较了两种CRISPR-CAS9递送方法：S期注射（Zygote阶段）（N¼135）ver- SUS Sus-Sus II期（M相）注射（卵母细胞阶段）（卵母细胞阶段）（N¼23）。包括四个对照组：未注射的培养基控制Zygotes（N¼43）/卵母细胞（N¼48）；伪造的Zygotes（n¼45）/卵母细胞（n¼47）; Cas9-蛋白注射的Zygotes（n¼23）;和CAS9蛋白和加扰引导RNA（GRNA）注射的Zygotes（n¼27）。在POU5F1靶向的Zygotes（N¼37），培养基控制Zygotes（N¼19）和假注射的Zygotes（n¼15）中进行了免疫荧光分析（N¼19）（n¼15）。评估POU5F1 -NULL胚胎进一步发展体外的能力，将其他组的POU5F1靶标合子（N¼29）和培养基对照合子（N¼30）培养为种植体后植入阶段（8.5 dpf）。旨在确定归因于菌株变化的POU5F1 null胚胎的发育能力差异，第二个小鼠菌株的Zygotes -B6CBA（n¼52）的目标是针对的。总体而言，在IVM（中期II期）（n¼101）之后，在人卵母细胞中应用了优化的方法。对照组由注射的精子（ICSI）IVM卵母细胞（N¼33）组成。在注入人类CRISPR（n¼10）和培养基对照（n¼9）人类胚胎中进行免疫荧光分析。
出版版本引用 (APA)：Popović, M.、Dhali, M. A. 和 Schomaker, L. (2021)。基于人工智能的作者识别为死海古卷的未知抄写者生成了新的证据，以大以赛亚古卷 (1QIsaa) 为例。 《公共科学图书馆一》，16(4)，文章 e0249769。 https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249769
死海古卷是圣经古代抄写文化的有力证据。本研究采用创新的古文字学方法（研究古代手写体）作为了解这种抄写文化的新切入点。古文字学的问题之一是在书写风格近乎统一的情况下确定作者的身份或差异。大以赛亚书卷（1QIsa a）就是一个例子。为此，我们使用模式识别和人工智能技术对古文字学进行创新，并开拓个人抄写员的微观层面，以开放了解圣经古代抄写文化。我们报告了该古文字学系列栏目中出现断点的新证据。在没有事先假设作者身份的情况下，基于降维特征空间的点云，我们发现手稿前半部分和后半部分的列最终位于这种散点图的两个不同区域，特别是对于一系列数字古文字工具而言，每个工具都涉及脚本样本非常不同的特征方面。在二次独立分析中，现在假设作者存在差异并使用另一种独立特征方法和几种不同类型的统计测试，在列系列中发现了一个切换点。在第 27-29 列中出现了明显的相变。我们还展示了距离方差的差异，因此手稿第二部分的方差更高。鉴于两半之间存在统计学上的显著差异，我们通过目视检查字符热图和脚本中最具区分力的 Fraglet 集，进行了第三级事后分析。这项研究表明，两位主要抄写员（各自表现出不同的书写模式）负责抄写《以赛亚书卷》，该研究通过提供新的、切实的证据，揭示了圣经的古代抄写文化，证明古代圣经文本并非仅由一位抄写员抄写，而是多位抄写员在仔细模仿另一位抄写员的书写风格的同时，可以就一份特定的手稿密切合作。