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压力引起的 CsEuF3 价态波动
三元稀土金属氟化物CsEuF 3 在环境条件下呈现理想的立方钙钛矿结构[ABX 3 ]，B阳离子位点被稀土Eu离子占据，形成EuF 6 八面体。本研究通过对Eu-L 3 边的磁化率和同步加速器X射线吸收光谱(XAS)分析，证实在环境条件下Eu处于二价氧化态。温度依赖的磁化率数据显示，由于从Eu 2+态到Eu 3+态的部分跃迁，Eu的平均价态在20 K以下升高，从而形成平均价态为+2.23的混合价态。利用高压高能量分辨率荧光检测-XAS技术获得了CsEuF 3中Eu离子价态波动的直接证据，其中观察到价态从环境压力下的2.15 +连续变化到10.5 GPa下的2.5 +。这些发现表明，在类似的系统中，稀土金属有可能发现与价态不稳定性相关的有趣物理特性。
自动级小活动体验的价值
自主驾驶在汽车行业和公共交通中受到越来越多的关注。但是，目前尚不清楚用户是否愿意完全使用自动公共交通工具。为了回答这个问题和其他问题，德国美因兹市的运输公司在公共空间中测试了600米长的测试轨道，测试了自主的小巴Emma（Elektro-MobilitätmainzMainz）。进行此处进行的研究是为了探索使用自主小巴的关键决定因素。根据既定的接受模型，开发了一份问卷，该问卷是在与小巴旅行之前或之后的总共942名参与者进行的调查中完成的。通常，大多数受访者对公共交通工具中的自动驾驶汽车尤其是对小巴进行了积极评估。最重要的是，参与者认为小巴的安全性和环境友好性很重要。与未在公共汽车上旅行的人相比，与艾玛（Emma）第一次旅行后完成问卷的参与者提供了更高的接受评级。绩效预期是接受自动公共交通的最重要预测指标，也是接纳小巴艾玛的接受。然而，就乘客多么令人愉悦或不愉快的乘客经历了第一次与小巴的旅行，这也影响了小巴的接受度。这表明价值在意图中的作用，这在先前的理论和研究中几乎没有考虑。
情感价调节...
父母和孩子之间的情感交流在早期至关重要，但对其神经基础知之甚少。在这里，我们采用双重连通性方法来评估在自然主义互动期间，积极情绪和负面情绪如何调节婴儿与母亲之间的人际神经网络。在与婴儿的社交互动期间（平均年龄为10.3个月）在社交互动期间，要求15位母亲向对物体成对建模，而母亲和婴儿的神经活动则使用双电脑电图（EEG）同时测量。6 - 9 Hz范围内的脑内和脑间网络连接性（即婴儿α频段）在阳性和负面情绪的母体表达过程中，使用定向（部分定向连贯性，PDC）和非指导（相锁定值，PLV）连接度量计算。图理论措施用于量化网络拓扑中的差异作为情绪价的函数。我们发现，脑间网络指数（密度，强度和划分）始终揭示了情绪价对亲子神经网络的强烈影响。父母和孩子在孕产妇表现出积极情绪的表现中表现出更强的神经过程整合。此外，定向 - 脑之间的指标（PDC）表明，在阳性情绪状态下表达阳性时，对婴儿方向的影响更强。这些结果表明，父母的脑间网络受到二元社会互动的情感质量和音调的调节，并且可以成功地应用脑间图指标来检查父母侵入的脑间网络拓扑中的这些变化。
价态变化存储器中的介电击穿成像
电介质击穿 (DB) 控制着微电子设备的故障，并且日益影响着其功能。标准成像技术基于物理结构产生对比度，难以将这一电子过程可视化。本文，我们报告了 Pt/HfO 2 /Ti 价态变化存储设备中 DB 的原位扫描透射电子显微镜 (STEM) 电子束感应电流 (EBIC) 成像。STEM EBIC 成像直接将 DB 的电子特征可视化，即电导率和电场的局部变化，具有高空间分辨率和良好的对比度。我们看到 DB 通过两个串联的不同结构进行：由电子注入产生的挥发性“软”丝；以及由氧空位聚集产生的非挥发性“硬”丝。该图在“软”和“硬”DB 之间进行了物理区分，同时适应了“渐进式”DB，其中硬丝和软丝的相对长度可以连续变化。
（32）紧密结合理论认为价电子更紧密地保持原子，但在整个固体中被视价轨道
（32）紧密结合理论认为价电子更紧密地保持原子，但在整个固体中被视价轨道重叠进行了离域。该模型适用于SI和GE等半导体，ALP和NACL等绝缘体和盐，以及𝑑金属及其化合物。实际上，紧密结合理论与分子轨道（MO）理论具有显着相似之处。电子结构的任何计算都需要选择原子轨道（AO）基集，该集通常是最小的基础集，仅包含价原子轨道。对这些AOS中的每一个都分配了价值轨道能，可以从原子光谱或Hartree-fock计算中进行经验确定，如下所示。10这些能量反映了原子电负性的趋势。然后，构建了这些AOS的对称适应性线性组合（SALC）。在MO理论中，salcs利用分子点群的不可约表示。对于紧密结合理论，使用空间群的晶格翻译亚组的不可约表示构建相应的salcs。 使用这些salcs，构建了有限的Hermitian Hamiltonian Matrix（𝐻）。 在MO理论中，𝐻具有等于分子中基本AO的数量。 在紧密结合理论中，为适当选择的波形构建，其尺寸等于一个单位细胞中的基础AOS数量。 求解特征值（电子能）和本征函数（AO系数）的世俗决定因素产率。在MO理论中，salcs利用分子点群的不可约表示。对于紧密结合理论，使用空间群的晶格翻译亚组的不可约表示构建相应的salcs。使用这些salcs，构建了有限的Hermitian Hamiltonian Matrix（𝐻）。在MO理论中，𝐻具有等于分子中基本AO的数量。在紧密结合理论中，为适当选择的波形构建，其尺寸等于一个单位细胞中的基础AOS数量。求解特征值（电子能）和本征函数（AO系数）的世俗决定因素产率。这些数值结果然后用于生成相关信息和图表。对于MO理论，输出包括MO能量图，确定最高占用和最低的无置置的MOS，即HOMO和LUMO，以及使用AO系数进行电子密度分布和键合分析的人群分析。紧密结合计算的结果产生了状态图的电子密度，这是电子能级的准连续分布，可以分解为来自各种轨道或原子成分的态密度，以及相应的FERMI水平，这是Homo的固态类似物的固态类似物。种群分析也可以进行，并提供用于识别重要键合特征的晶体轨道重叠种群（COOP）或汉密尔顿人群（COHP）图。最后，带结构图或能量分散曲线，这些曲线是沿波向量空间中特定方向的波形绘制的能量。
萨顿瓦伦斯保护区评估和管理计划
3.2 萨顿瓦伦斯相当紧凑，因此周围的乡村从村庄中心附近一直延伸到远处。这种环境对村庄来说很重要，因为开阔的农田占据了视野，尤其是南面。鉴于村庄的高地性质，这些绿色全景是保护区的内在品质和特征的一部分。绿沙路（Greensand Way）是一条 108 英里长的路径，从萨里郡的哈斯勒米尔（Haslemere）延伸到肯特郡的哈姆斯特里特（Hamstreet），沿着绿沙山脊（见下文）穿过保护区。从进场路线看到村庄和村庄内部的视野受到高堤和树篱的带状开发的限制，但偶尔向外看，这是开发性质所提供的视野，这些视野非常重要，并打开了原本紧凑的城市形态。这方面很容易因不适当的填充开发而受到破坏，因此在评估拟议的开发时应予以重视。
不同环境下钴价互变异构分子的电子结构
完整作者列表： Mishra, Esha；内布拉斯加大学林肯分校，物理学和天文学 Ekanayaka, Thilini；内布拉斯加大学林肯分校，物理学 Panagiotakopoulos, Theodoros；中佛罗里达大学 Le, Duy；中佛罗里达大学，物理系；中佛罗里达大学 Rahman, Talat；中佛罗里达大学，物理学 Wang, Ping；佛罗里达州立大学，化学和生物化学系 McElveen, Kayleigh；内布拉斯加大学林肯分校，化学 Phillips, Jared；印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校，物理学 Zaz, Zaid；内布拉斯加大学林肯分校 Yazdani, Saeed；IUPUI N'Diaye, Alpha；劳伦斯伯克利国家实验室，先进光源 Lai, Rebecca；内布拉斯加大学林肯分校 Streubel, Robert；内布拉斯加大学林肯分校，物理学和天文学 程瑞华；印第安纳大学普渡大学印第安纳波利斯分校，物理系 沙特鲁克，迈克尔；佛罗里达州立大学，化学系 彼得·道本；内布拉斯加大学林肯分校，物理学和天文学
持续快乐和痛苦中情感效价和强度的大脑表征
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 6 月 9 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.06.08.544230 doi：bioRxiv 预印本
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的价标签数据集上取得了 2.728 的均方根得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的唤醒标签数据集上取得了 2.3 的得分。
从便携式脑电图耳机解码效价和唤醒的神经特征
近年来，使用脑电图 (EEG) 数据和机器学习技术进行情绪分类的现象日益增多。然而，过去的研究使用的是医疗级 EEG 设置的数据，这些设置时间较长，且环境受限。本文重点介绍使用各种特征提取、特征选择和机器学习技术在效价-唤醒平面上对情绪进行分类。我们评估了不同的特征提取和选择技术，并提出了用于情绪识别的最佳特征和电极集。OASIS 图像数据集中的图像用于引发效价和唤醒情绪，并使用 Emotiv Epoc X 移动 EEG 耳机记录 EEG 数据。分析是在公开可用的数据集上进行的：DEAP 和 DREAMER 用于基准测试。我们提出了一种新颖的特征排名技术和增量学习方法来分析性能对参与者数量的依赖性。进行了留一交叉验证，以识别情绪引发模式中的受试者偏见。计算了不同电极位置的重要性，可用于设计用于情绪识别的耳机。收集的数据集和管道也已发布。我们的研究在 DREAMER 上取得了 0.905 的均方根得分 (RMSE)，在 DEAP 上取得了 1.902 的均方根得分 (RMSE)，在我们的数据集上取得了 2.728 的价标签得分，在 DREAMER 上取得了 0.749 的得分，在 DEAP 上取得了 1.769 的得分，在我们提出的数据集上取得了 2.3 的唤醒标签得分。