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等离子准晶体中的四维保守拓扑载体
根据Noether定理，物理系统中的对称性与保守数量交织在一起。这些对称性通常决定系统拓扑，这会随着维度的增加而变得更加复杂。准晶体既没有翻译也不具有全局旋转对称性，但它们本质上居住在一个高维空间中，在该空间中，对称性浮出水面。在这里，我们发现了拓扑电荷向量，该拓扑载体在四个维度（4D）中，这些维度（4D）控制了2D准晶体的真实空间拓扑，并揭示了其固有的保护定律。我们证明了对五边形等离子体式准乳头中拓扑的控制，并由相分辨和时间域近场显微镜绘制，表明它们的时间进化不断地调节其独特的4D拓扑的2D投影。我们的工作提供了一种实验探测4D及以上拓扑物理学的热力学特性的途径。t
摘要
图案UI，音乐探索的交互式工具Sweeney，R。1，Jajoria，P。1，Dimond，D。1，D'Aquin，M。2，McDermott，D。1。1。爱尔兰戈尔韦大学数据科学研究所和计算机科学学院2。Laboratoire Lorrain de Recherche En Informatique et应用程序和科学学院，Digital，Nancy，Nancy，Nancy，法国介绍模式UI是一种用户界面，UI是一种用户界面，作为音乐学家，音乐家和外行用户的工具，可通过曲调和共享旋律模式探索传统音乐公司。旋律模式是短的，整数n-gram，代表一系列重音音符。该应用程序是作为Polifonia欧盟Horizon 2020项目的一部分开发的。它可在https://polifonia.disi.unibo.it/patterns在线获得。
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Mahindra民主化高级EV技术，宣布TopMahindra民主化高级EV技术，宣布Top
•XEV 9E中的宽阔电影院：沉浸式110.08厘米宽的景象。• Race-Ready Digital Cockpit in BE 6 • VisionX: Augmented-reality Heads Up Display (AR-HUD) • Infinity Roof and LightMeUp Ambient Light • Sonic Studio Experience by Mahindra: 16-speaker Harman Kardon sound system with Dolby Atmos • LiveYourMood: Pre-set themes (Calm, Cozy and Club) with signature sonic tunes curated by AR Rahman, custom driver seat, ambient light &气候控制调整•多驱动模式：范围，日常，种族和增强模式•ADAS 2级以上，有5个雷达和1个视觉系统：能够检测动物，行人，路障和不同类型的车辆的能力•目击者：驾驶员和乘员监控系统（DOMS）跟踪驾驶员疲劳。这也将作为自拍摄像头加倍用于单击图片和视频呼叫•Secure360：使用360度相机检测和记录周围环境，内部以及车内摄像头和车辆中的商店。It also provides live view via mobile app • Autopark: Features 12 ultrasonic sensors enabling perpendicular, angular & parallel parking along with reverse assist and remote-controlled option Innovative Finance Scheme With “Three for Me” Program, the BE 6 Pack Three will be available at a monthly EMI of ₹ 39 224 and the XEV 9E Pack Three will be available at a monthly EMI of ₹ 45 450, similar to the EMI of their相应的一个变体。
表面的电荷注入和能量转移...
摘要：表面钝化是防止表面氧化和改善纳米晶体量子点 (QD) 发射性能的关键方面。最近的研究表明，表面配体在确定基于 QD 的发光二极管 (QD-LED) 的性能方面起着关键作用。本文研究了 InP/ZnSe/ZnS QD 的封端配体影响 QD-LED 亮度和寿命的潜在机制。电化学结果表明，高发光 InP/ZnSe/ZnS QD 表现出取决于表面配体链长度的调制电荷注入：配体上的短烷基链有利于电荷向 QD 传输。此外，光谱和 XRD 分析之间的相关性表明，配体链的长度可调节配体-配体耦合强度，从而控制 QD 间能量传递动力学。本研究的结果为表面配体在 InP/ZnSe/ZnS QD-LED 应用中的关键作用提供了新的见解。
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。
![arxiv：2311.02949v2 [Physics.optics] 2024年3月7日](/simg/a\a7391110e63e2b12ce7f9c506525c993c3a011e9.webp)
arxiv：2311.02949v2 [Physics.optics] 2024年3月7日
控制集成光子电路中组件的控制对于实现可编程功能至关重要。等离子设备的操作带宽通常一旦制造就无法调整，尤其是在可见的方向上。在这里，我们演示了可见式示例的这种设备的电气控制，以进行外径光学传输（EOT）。（i）EOT设备的操作频率可以通过通过纳米线施加的偏置电压调节。（ii）或在给定频率下，可以连续调整EOT信号（标准化为入射场），例如10-4至0之间。4。这对应于3个幅度调制深度。我们利用嵌入到纳米骨中的量子发射极（QE）引起的FANO共振。外部偏置电压调音量量子量量子的共振。我们还讨论了表面等离子体极化子的寿命延伸，以响应超短脉冲。我们提出的方法提供了对EOT信号的主动电子控制，这使其成为集成光子电路中的可行且紧凑的元素，用于生物感应，高分辨率成像和分子光谱应用。
用碳 - 纳米管的电路量子电动力学 -
带有超级传导电路的电路量子电动力学（CQED）[1]是一个强大的平台，用于芯片量子光学元件和量子信息[2]。杂交超导电路根据其他系统与微波光子或人工原子的相互作用提供了对相干量子性能的访问[3-5]。近年来，通过用基于半导体的（s -n -s）JJS来代替常规铝（s -i -s）JJS（例如inas nanowires [6，7]，（7]，gasene）[8]和绘制图8和绘图[8]，已经实现了多种混合超导码头。 对于这些s-n-s JJS，正常或半导体与超导材料接触，这使得由于超导接近效应而导致超电流到流量[11]。 Andreev Refrections [12-14]描述了此类设备中库珀的运输。 可以通过在附近的栅极电极上施加电压来调整半导体的电导率，该电极调整了库珀对运输的调整，从而调整了交界处的约瑟夫森能量。 这些半导体 - 超导体混合量量子的强大技术动机是实现栅极电压已经实现了多种混合超导码头。对于这些s-n-s JJS，正常或半导体与超导材料接触，这使得由于超导接近效应而导致超电流到流量[11]。。可以通过在附近的栅极电极上施加电压来调整半导体的电导率，该电极调整了库珀对运输的调整，从而调整了交界处的约瑟夫森能量。这些半导体 - 超导体混合量量子的强大技术动机是实现栅极电压
对比，参加并扩散从大脑活动中解码高分辨率图像
通过功能磁共振成像（fMRI）记录的神经反应解码视觉刺激（FMRI）呈现出认知神经科学和机器学习之间的有趣相交，这是理解人类视觉感知的有希望的进步。然而，由于fMRI信号的嘈杂和脑视觉表示的复杂模式，任务是具有挑战性的。为了减轻这些挑战，我们引入了两个阶段fMRI表示框架。第一阶段预训练fMRI功能学习者，其提议的双对抗性掩码自动编码器可以学习DENOCORED表示。第二阶段调谐功能学习者，以通过图像自动编码器的指导来了解视觉重建最有用的神经激活模式。优化的FMRI功能学习者然后调节了一个潜在扩散模型，以重建大脑活动的图像刺激。实验结果证明了我们的模型在产生高分辨率和语义准确的图像方面的优势，从39中实质上超过了先前的最新方法。在50道路-TOP-1语义分类精度中的34％。代码实现将在https://github.com/soinx0629/vis_dec_neurips/上提供。
视觉语言一致性指导的多模式及时学习盲人AI生成的图像质量评估
摘要 - 非常重要的是，文本提示调整在调整对比的语言图像预训练（剪辑）模型中表现出了启示性能，以对自然图像质量评估。但是，这种单模式提示学习方法仅调节剪辑模型的语言分支。这还不足以使剪辑模型适应AI生成的图像质量评估（AGIQA），因为AGIS在视觉上与自然图像有所不同。此外，没有研究与AGIS相关的AGIS和用户输入文本提示之间的一致性，该提示与AGIS的感知质量相关，并未研究以指导AgiQA。在这封信中，我们提出了视觉语言一致性指导的多模式的迅速学习，以学习为clip-agiqa。具体来说，我们分别在剪辑模型的语言和视觉分支中介绍了可学习的文本和视觉提示。此外，我们设计了一个文本对象对齐质量预测任务，该任务的学习视觉一致性知识用于指导上述多模式提示的优化。对两个公共AGIQA数据集的实验结果表明，所提出的方法超过了最先进的质量评估模型。源代码可在https://github.com/junfu1995/clip-agiqa上找到。