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Mehrdad Elyasi 磁振子在量子信息中的应用
自旋电子学领域的进步为技术提供了巨大的资源，使其在经典信息处理（如数据存储）的多个方面得到发展。现在，研究自旋电子学中尚未被广泛探索的量子信息途径至关重要。腔光磁学是一个新兴领域，它描述了磁振子与腔内电磁驻波的相互作用 [1,2]。磁振子与微波 (MW) 光子强烈相互作用，从而使得经典和量子信息处理和存储应用成为可能，这些应用具有相干操控的磁振子以及通信（光纤）和处理（超导量子比特）单元之间的上/下量子转换器 [3,4]。在本次演讲中，我们将从理论上探索经典和量子范围内微波腔中铁磁体的非线性，并评估量子信息的资源，即涨落压缩和二分纠缠 [5]。当包含所有其他磁振子模式时，我们使用非谐振子（Duffing）模型的（半）经典和量子分析对 Kittel 模式的稳态相空间进行分类。随后，我们计算了可蒸馏纠缠的非零界限，以及稳定态下混合磁振子模式二分配置的形成纠缠。在现实条件下，使用钇铁石榴石样品，可以在两个不同的光通道中通过实验获得预测的磁振子纠缠。[1] X. Zhang、C.-L. Zou、L. Jiang 和 HX Tang，Phys. Rev. Lett. 113, 156401 (2014)。[2] Y. Tabuchi、S. Ishino、T. Ishikawa、R. Yamazaki、K. Usami 和 Y. Nakamura，Phys. Rev. Lett. 113, 083603 (2014)。 [3] A. Osada、R. Hisatomi、A. Noguchi、Y. Tabuchi、R. Yamazaki、K. Usami、M. Sadgrove、R. Yalla、M. Nomura 和 Y. Nakamura，物理学家。莱特牧师。 116, 223601 (2016)。 [4] Y. Tabuchi、S. Ishino、A. Noguchi、T. Ishikawa、R. Yamazaki、K. Usami 和 Y. Nakamura，科学 349, 405 (2015)。 [5] M. Elyasi，YM Blanter，GEW Bauer，物理学家。修订版 B 101 (5), 054402 (2020)。
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通过 LDA 进行高精度介电常数测量：探测块状月壤密度和假定的月球冰。 [PubMed] Miyamoto H. 1,2，Kobayashi M. 1，Murakami T.，Takekura S. 1，Toida A. 1，Shimizu Y. 1，Takemura T.，Yoshimitsu T. 3，Usami N. 3，Otsuki N. 9，T Niihara 10，T USUI 2，H Nagaoka 7，K Saiki 7，J Culton 2，E ASPHAUG 11，P MICHEL 1,12，T HIMENO 1，M WATANABE 1，1 TOKYO，TOKYO，TOKYO UNISWERY OF TOKYO UNIOSYEN，2 ADELAIDE UNIOSSION，2 ADELAIDE UNISWERS，2 JAXA，3 JAXO，4 CHUOO UNIXPY SERMES，4 CHUOY UNIXICY约翰·霍普金斯（Johns Hopkins）应用物理实验室，冈马科学大学10号，亚利桑那大学11号，13 Gakushuin University
使用时间卷积网络的动态功能连通性分析，用于注意力缺陷/多动症疾病识别
活动）（美国精神病学协会等，2013）。估计，多动症影响大约7.2％的全球人（Thomas等，2015）。当前对ADHD的诊断主要依赖于行为评估和临床措施来量化该疾病的严重程度（Sayal等，2018; Chan等，2023），这是由于其病理机制和临床症状的复杂性而成为一项艰巨的任务（USAMI，2016年）。因此，高度可取的任何计算机辅助诊断方法的出现，该方法支持一种客观和定量方法以自动识别ADHD。静止状态功能磁共振成像（RS-FMRI）是一种非侵入性神经影像学技术，在休息时测量了血氧水平依赖性（BOLD）信号的自发性波动，已广泛用于研究人类的脑功能（Lee等人，2013; cortese et; cortese et and an e an e an e an e an e an。Functional connectivity (FC) derived from rs-fMRI is able to characterize brain function abnormality and thus has been widely used for diagnosis of psychiatric diseases, such as schizophrenia, autism spectrum disorders (ASD), and attention deficit/hyperactivity disorders (ADHD) ( Du et al., 2018 ; Wang et al., 2019c ; Canario et al., 2021 ）。在fMRI分析的领域中，通常假定大脑FC在整个扫描过程（通常几分钟）中是固定的。实际上，越来越多的证据表明，FCS在短时间内发生了很大变化（Zhang等，2016; Jie等，2018; Ding等，2022; Huang等，2023），并且静态FC分析不能充分地感知这些动态的这些动态变化。滑动窗口方法是量化动态FC（DFC）的常用技术。根据此方法，从每个主题中提取的粗体时间序列首先使用固定大小的滑动窗口将每个主题分配为多个重叠或非重叠段，然后将基于每个段的FC网络构建以进行后续分析。基于滑动窗口的DFC分析的现有方法可以大致分为两类：（1）传统的机器学习方法和（2）深度学习方法。In the first category, low-level measures (i.e., clustering coefficients) of FCs are first extracted as new representations of the data, and then the corresponding classifier (i.e., support vector machine, SVM) is trained for final prediction ( Wee et al., 2016 ; Jie et al., 2018 ; Wang et al., 2021 ).例如，Wee等人。（2016）提议使用融合的多组套索算法同时生成这些子细分市场的DFC网络。然后，从每个生成的FC网络计算聚类系数。最后，所有这些段的串联系数都用于训练SVM分类器进行疾病诊断。Jie等。 （2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。 最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。 Luo等。 但是，基于传统的现有方法Jie等。（2018）第一个从每个段构建了动态FC，然后从这些FC中提取时间和空间变化作为特征。最后，使用多种正规化多任务特征学习和多内核学习技术来整合这些特征以进行疾病预测。Luo等。但是，基于传统（2023）提议计算时间微晶格动力学和光谱功率特征，以分析ADHD和正常对照（NCS）及其亚型之间的组差异。这些研究表明，考虑动态特性有助于改善疾病诊断的性能，而发现的FC的变化可能是将患者与正常对照区分开的潜在生物标志物。
在自由的基板上生长的gan epilayer的Ni Schottky屏障的当前运输
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