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劳拉·波利梅诺（Laura Polimeno）博士
2018 年 2 月 – 2021 年 4 月] 物理学博士，CNR Nanotec - 萨兰托大学。 博士讨论日期：2021 年 8 月 2 日。 论文题目：2D 钙钛矿中的极化子 研究领域：新型 2D 材料中室温下光子与激子之间的强耦合状态。 专长：光学测量（远场和近场）的设计和实验实现、用条纹相机进行时间分辨测量、低温光学测量、钙钛矿溶液的合成、钙钛矿单晶的制备、2D 材料的剥离、金属蒸发。 使用 HPD-TA 和 LightField 软件采集和分析数据。 使用 Wolfram Mathematica、OriginLab 软件进行数据分析。 使用 S4 进行理论模拟。 实验室：
研究声明
我的研究领域是量子复杂性理论，特别是量子态间变换的复杂性。这些操作是经典计算机根本无法执行的，因为输入和/或输出可能是许多不同位串的叠加。相比之下，传统的量子复杂性理论家研究的是量子计算机上计算布尔函数（一种特殊的量子态间变换）所需的资源与经典计算机上计算布尔函数所需的资源的比较。以下是一些激励示例。费曼 [Fey82] 提出量子计算机想法的最初动力是为了模拟物理系统的汉密尔顿演化。吉布斯状态准备 [Con+23] 的目标是输出此类系统在给定温度下的平衡状态。量子输入态可能直接来自自然界，而不是人为生成的数据，例如量子态断层扫描 [BCG13] 或解码黑洞的霍金辐射 [HH13]。最近的一项研究 [ Kre21 ; LMW24 ; BHHP24 ; MH24 ]（在 Quanta Magazine [ Bru24 ] 中进行了调查）表明，有可能将密码学建立在量子态之间的转换基础上，而不依赖于传统密码学对布尔函数的假设。即使最终目标是计算布尔函数，常用的量子算法子程序也包括状态转换，如幺正的线性组合 (LCU) [ BCK15 ; CW12 ] 和量子纠错 [ LB13 ]。传统上，量子态转换的研究都是临时性的；我的博士论文 [ Ros23 ] 和其他作者的近期著作 [ Aar16 ; BEMPQY23 ] 是最先为这类问题提出统一复杂性理论的论文之一。下面我将讨论我在这个主题内的几个研究方向。引用我自己的论文的引文以粗体字表示。
作战部署战备战斗编队
初级军官培训 I/II 之间的课程。对于首次被安排到联合参谋部的 SFC 及以上级别的军官，入门课程是他们接受联合服务培训的初始课程。大多数士兵（陆军）不参加初级军官培训 I/II，因为他们预计在达到 SFC（观察）军衔之前不会继续在联合参谋部服役。这些士兵的初始 JPME 培训从入门课程开始，或者他们根本不参加 JPME。相比之下，在北方司令部的参谋部，大多数士官、首席士官、技术士官、军士长和炮兵士官都是入门课程的毕业生，并被确定在 E5 级别继续在联合参谋部服役，并完成初级军官培训 I。2. 入门课程的报名严格由
Quath Quantum Sphinx-密码学EPRINT档案
我们还推出了sphinx数据包格式增强版本的“ Kem 3 Sphinx”，旨在通过增加数据包标头大小的修改来提高性能。与其前身不同，Kem Sphinx解决了原始设计固有的性能限制，提供了使处理速度加倍的解决方案。我们的分析扩展到在量子后加密环境中Kem Sphinx的适应，显示出最小的性能降解的过渡。该研究得出的结论是，在增加规模和提高速度和安全性之间的权衡是合理的，尤其是在要求更高安全性的情况下。这些发现表明，Kem Sphinx是在越来越多的量词后加密景观中使用高效，安全通信方案的有希望的方向。
注意力采样顶叶脑电图 θ 节律的强度与成人多动症的抑制受损有关
ADHD 的特点是无法完成认知任务，而这些任务需要患者在较长时间内自我调节注意力。因此，研究持续注意力和抑制之间的相互作用十分重要，尤其是通过潜在的神经过程，如注意力（背侧或腹侧）网络对感知处理的调节（ 8 ）。高时间分辨率、脑磁图和脑电图 (M/EEG) 研究对于通过引出注意力机制来理解 ADHD 的神经生理学至关重要。例如，长期以来人们一直认为皮质振荡（即神经活动的节律模式）在大脑不同区域之间的交流中发挥作用（ 9 ），而通过测量事件相关同步性，已证明 ADHD 患者的皮质振荡会发生改变（ 10 ）。
Vivacon®500PCR等级
Hydrosart ® Cellulose Acetate Compatible pH range pH 1-9 pH 4-8 Acetic Acid (25.0%) OK NO Acetone (10.0%) NO NO Acetonitrile (10.0%) NO NO Ammonium Hydroxide (5.0%) OK OK Benzene (100%) NO NO Chloroform (1%) OK OK Dimethyl Formamide (10.0%) NO NO Dimethyl Sulfoxide （5.0％）否否EDTA（1.0 m）是是是乙醇（70.0％）OK OK OK乙酸乙酯（100％）否否甲醛（30％）OK OK OK甲酸（5.0％）好吗？甘油（70％）好吧，好的鸟根HCI（6 m）好吗？碳氢化合物，芳香否无碳氢化合物，氯不，氯酸盐（1 m）OK ok ok no Isropopanol（70％）OK OK OK乳酸（5.0％）OK ok no Mercaptoethanol（1.0 m）（1.0 m）OK ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok no phanol（1％）。氯化物（5m）是是，是十二烷基硫酸钠（0.1 m）OK OK OK氢氧化钠（1.0 m）否无次氯酸钠（200 ppm）否无硝酸钠（1.0％）好吗？四氢呋喃（5.0％）否无甲苯（1.0％）否否三氟乙酸（10％）OK否Tris Buffer pH 7,2-9（1.0 m）是是否是Tween 20（0.1％）OK Triton X -100（0.1％）OK OK OK ok ok ok ok ok ok ok ok ok ok？
可靠、高性能产品 - Instrumart
Jewell Instruments 工程团队提供以下服务：• 修改或定制现有设计的模型系列• 从现有模型系列零件和子组件配置的新零件编号• 需要特殊功能和规格的新型特定应用定制设计• 适用于恶劣环境的定制传感器• 需要 Jewell 设计工程团队和客户工程团队密切互动的首次设计解决方案• 符合工业、军事和航空航天标准（包括 FAA DO-160）的设计资格• 设计符合 EMC 要求（包括雷电）的传感器• 需要 Jewell Instruments 和我们的客户之间签订保密协议 (NDA) 的客户专有传感器解决方案
关于人工智能在药物研究中应用的五个问题 | MaxPlanckResearch 4/2020：无论如何
除其他事项外，这个问题的答案取决于人们如何定义人工智能。现代计算机、神经网络和机器学习的计算能力长期以来一直在帮助我们进行药物研究。我们也将其称为“计算化学”。 例如，对已知和未知蛋白质进行结构比较，或使用和评估临床前研究期间产生的大量数据。计算化学对于解释基因活动模式和预测药物开发的目标蛋白质也非常有用。人工智能肯定会在未来变得更加重要，但我们不应该期待它能创造奇迹。
发现患者生物信号中的隐藏信息......
生物信号中的信息通常不直接表达，信号波形中隐藏着各种各样的数据。例如，众所周知，从 ECG 或 PPG 中提取的心跳时间间隔或心率变异性的变化与死亡率或各种不良临床结果有关 [1,2]。另一个例子是 ECG 中的 QT 间期，它表示心室收缩开始到心肌复极结束之间的时间间隔。一些药物通过抑制心肌复极过程来延长 QT 间期；然而，长期延长可能会导致危及生命的心律失常，即尖端扭转型室性心动过速 [3,4]。因此，有可能导致 QT 间期延长的药物被撤出市场 [5]。反映心房状态的 P 波指数是另一个例子