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电场波动是胶体量子点中光谱不稳定性的原因
摘要：光谱扩散（SD）代表实施固态量子发射器作为无法区分光子来源的实质性障碍。通过在低温温度下对单个胶体量子点进行高分辨率发射光谱，我们证明了量子限制的Stark效应与SD之间的因果关系。通过统计分析发射光子的波长，我们表明，提高过渡能量对应用电场的敏感性会导致光谱波动的扩增。这种关系在定量上适合直接模型，表明在微观尺度上存在随机电场，其标准偏差平均为9 kV/cm。当前方法将使SD在多种类型的量子发射器（例如固态缺陷或有机铅卤化物钙钛矿量子点）中进行研究，对此，光谱不稳定性是量子传感应用的关键障碍。关键字：量子光学元件，胶体量子点，光谱扩散，鲜明效果，激子细胞结构
神经预测和对齐的光谱理论
通过在神经网络反应和从生物系统中测得的神经网络反应进行回归，通常将神经网络的表示与生物系统的表示。许多不同的深层神经网络产生相似的神经预测，但尚不清楚如何在预测神经反应方面表现良好的模型之间进行区分。为了深入了解这一点，我们使用了一个最新的理论框架，该框架将回归的概括误差与模型和目标的光谱特性相关联。我们将该理论应用于模型激活和神经反应之间的回归情况，并根据模型特征谱，模型特征向量和神经反应的比对分解神经预测误差以及训练集的大小。使用这种分解，我们引入了几何措施来解释神经预测误差。我们测试了许多预测视觉皮层活动的深神经网络，并表明有多种类型的几何形状导致通过回归测量的神经预测误差低。这项工作表明，仔细分解代表性指标可以提供模型如何捕获神经活动的解释性，并指向改善神经活动模型的道路。
量子误差校正和大n
玻璃具有既不是整合也不完全混乱的有趣特征。它们在子空间内迅速热量，但由于高自由能屏障，将配置空间划分为分节器，因此在整个空间中热量较慢。过去的作品已将Rosenzweig-Porter（RP）模型视为一种最小的Quantum模型，该模型从本地化到混乱行为过渡。在这项工作中，我们以这样的方式将RP模型融为一体，使其成为一个最小模型，从玻璃状行为转变为混乱行为，我们将其称为“块Rosenzweig-Porter”（BRP）模型。我们在所有时间尺度上计算出大于逆光谱宽度的所有模型的光谱形式因子。虽然RP模型在无情的时间范围内表现出从本地化到神性行为的交叉，而新的BRP模型则从玻璃状到完全混乱的行为跨越了，这是从光谱形式坡道陡峭的变化所看到的。
卫星和机载数据的光谱一致性
我们提出了一种将航空磁力数据和卫星数据相结合的新方法，该方法应用了等效偶极子层和偶极子的球谐函数 (SH) 展开。该方法包括两个步骤：(1) 等效偶极子层的磁参数反演和 (2) 将磁参数转换为 SH 系数。使用这种方法，SH 分析可用于区域研究区域，例如，可以用卫星数据替换航空磁力数据的长波长范围。我们在澳大利亚磁异常图的第三版、第四版和第五版上测试了我们的方法，这些地图使用独立的航空磁力数据集进行了长波长校正。结果表明，在 SH 度 40 至 110 范围内（对应于半波长 180 至 500 公里），根据长距离控制线调整的磁异常图与 LCS-1 卫星模型具有良好的一致性，而澳大利亚磁异常图第三版在此光谱范围内对长波长的控制较差。我们的分析表明，即使是经过精心处理的第五版，如果用卫星数据替换长波长数据，也会受益匪浅。
有向超图的近似紧谱稀疏化
谱超图稀疏化是将众所周知的谱图稀疏化扩展到超图的一种尝试，在过去几年中得到了广泛的研究。对于无向超图，Kapralov、Krauthgamer、Tardos 和 Yoshida (2022) 证明了最佳 O ∗ ( n ) 大小的 ε -谱稀疏器，其中 n 是顶点数，O ∗ 抑制了 ε − 1 和 log n 因子。但对于有向超图，最佳稀疏器大小尚不清楚。我们的主要贡献是第一个为加权有向超图构造 O ∗ ( n 2 ) 大小的 ε -谱稀疏器的算法。我们的结果在 ε − 1 和 log n 因子范围内是最优的，因为即使对于有向图也存在 Ω(n2) 的下限。我们还展示了一般有向超图的 Ω(n2/ε) 的第一个非平凡下界。我们算法的基本思想借鉴了 Koutis 和 Xu (2016) 提出的基于 spanner 的普通图稀疏化。他们的迭代采样方法确实有助于在各种情况下设计稀疏化算法。为了证明这一点，我们还提出了一种类似的无向超图迭代采样算法，该算法实现了最佳大小界限之一，具有并行实现，并且可以转换为容错算法。
基于频谱脑电波比率指数评估心理参与程度：系统评价
摘要：背景：本综述系统地研究了用于评估人类精神参与的脑电图衍生比率指数的科学文献，以推断它们是什么、如何定义和使用它们以及它们的最佳应用领域是什么。（2）方法：根据系统评价和荟萃分析的首选报告项目 (PRISMA) 指南进行审查。（3）结果：从搜索查询中，共得到 82 篇文档。大多数 (82%) 被归类为与精神紧张有关，而 12% 被归类为与感觉和情绪方面有关，6% 与运动有关。使用的脑电图电极蒙太奇在 13% 的文档中为低密度，6% 的文档中为高密度，81% 的文档中为极低密度。用于计算参与指数的最常用电极位置是额叶和前额叶皮层。总体而言，发现了 37 种不同的参与指数公式。它们都不能直接与特定的应用领域相关。（4）结论：这些指标的定义缺乏标准化，无论是在考虑的频带中还是在利用的电极中。未来的研究可能侧重于开发具有独特定义的指标，以监测和描述心理参与。
从电化学阻抗光谱
电化学系统的电化学阻抗光谱（EIS）数据的分析通常包括使用专家知识来定义等效电路模型（ECM），然后优化模型参数以反应各种抗性，能力，电感，电感性或扩散反应。对于小型数据集，可以手动执行此过程；但是，对于具有广泛的EIS响应的广泛数据集，手动定义适当的ECM是不可行的。对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。 我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。 最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。 使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。 我们发布数据并开源关联的代码。 本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。 关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。 ©2023作者。 由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。 [doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]对ECM的自动识别将基本上加速大量EIS数据的分析。我们展示了机器学习方法，以分类由量子景观为电池派黑客马拉松提供的9,300个阻抗光谱的ECM。最佳性能方法是利用库自动生成特征的梯度增强树模型，然后使用原始光谱数据进行随机森林模型。使用Nyquist表示的布尔图像的卷积神经网络是替代的，尽管它的精度较低。我们发布数据并开源关联的代码。本文中描述的方法可以作为进一步研究的基准。关键的剩余挑战是标签的识别能力，由模型性能和错误分类光谱的比较强调。©2023作者。由IOP Publishing Limited代表电化学学会出版。[doi：10.1149/1945-7111/acd8fb]这是根据Creative Commons Attribution 4.0许可（CC by，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/）分发的开放式访问文章，如果原始工作适当地引用了原始作品，则可以在任何媒介中不受限制地重复使用工作。
丘脑下核的光谱形貌，以告知下一代深脑刺激
摘要：背景：基底神经节信号的神经生理症状和行为生物标志物的景观是指的。基于感应的深脑刺激（DBS）的临床翻译还需要对丘脑下核（STN）内光谱生物标志物的解剖结构进行透彻的理解。目标：目的是系统地研究频谱地形，包括帕金森氏病（PD）患者的STN局部领域（LFP）中广泛的子带，并评估其对DBS临床反应的预测性。方法：使用多接触DBS电极的70例PD患者（130个半球）记录了STN-LFP。A comprehensive spatial characteriza- tion, including hot spot localization and focality estima- tion, was performed for multiple sub-bands (delta, theta, alpha, low-beta, high-beta, low-gamma, high-gamma, and fast-gamma (FG) as well as low- and fast high-fre- quency oscillations [HFO]) and compared to the clinical hot spot for rigidity response to DBS。建立了光谱生物标记图，并用于预测对DBS的临床反应。
kcs-fcnet：基于脑电图的运动图像分类的内核跨光谱功能连接网络
摘要：本文使用脑电图数据引入一种方法，用于在运动图像（MI）任务中对右手和左手类别进行分类。内核跨光谱功能连接网络（KCS-FCNET）方法通过提供更丰富的空间 - 频谱特征图，更简单的体系结构和更容易解释的EEG驱动的MI歧视方法来解决这些局限性。尤其是，KCS-FCNET使用基于1D横向的单个神经网络从RAW EEG数据中提取时间频率特征和跨光谱高斯内核连接层来模型通道功能关系。因此，功能连接功能映射减少了参数的数量，从而通过提取与MI任务相关的有意义的模式来改善可解释性。这些模式可以适应主题的独特特征。验证结果证明，引入KCS-FCNET浅架构是一种基于脑电图的MI分类的有前途的方法，具有在脑computer接口系统中实现现实世界使用的潜力。
模块化双量子比特系统中的光谱可寻址性
摘要：合成化学将结构精确性与可重复性相结合，非常适合创建化学量子比特。化学量子比特是量子信息科学 (QIS) 系统的核心单元。通过利用合成化学固有的原子控制，我们解决了一个基本问题，即两个量子比特之间的自旋-自旋距离如何影响电子自旋相干性。为了实现这一目标，我们设计了一系列具有两个光谱不同的量子比特的分子，一个是前过渡金属 Ti 3+ ，一个是后过渡金属 Cu 2+，两种金属之间的分离不断增加。至关重要的是，我们还合成了单金属同类物作为对照。两种金属之间的光谱分离使我们能够在双金属物种中单独探测每种金属，并将其与单金属对照样品进行比较。在 1.2 – 2.5 纳米的范围内，我们发现电子自旋对相干时间的影响可以忽略不计，我们将这一发现归因于不同的共振频率。相反，相干时间由与另一个量子比特配体框架上的核自旋的距离决定。这一发现为光谱可寻址分子量子比特的设计提供了指导。