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在A2MGREO6中的自旋轨道固定状态（a = ca，sr ...
虹膜物理学，近年来其他5 d过渡金属（TM）离子系统引起了人们的兴趣，包括5 d 1订购的双钙钛矿（DP）系统，用于其建议托管“隐藏”多极阶（5 D1¼W5Þ，re6Þ，re6Þ，os 7 s）[1-13] [1-13]。至关重要的是，典型的原子图有效地理解了液体物理学并不能令人满意地解释5 d 1 dps的物理学。在公式A 2 bb 0 O 6的5 d 1 dps中，唯一磁性5 d 1离子占据B 0位点，并具有由J effeff¼3= 2所描述的四倍退化基态构型。以这样的配置，随着角动量的自旋和轨道成分消失的净磁矩m¼2s-l消失了[1]。基于原子图的消失磁矩的预测失败了，但是，对于具有有限的磁矩的真实材料的情况[3,8,10]。存在被抑制但非零的杂志偶极矩的存在通常归因于空间扩展的TM-5 d轨道与
CLIF：用于脉冲神经网络的互补泄漏积分激发神经元
脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的受大脑启发的节能模型。与传统的深度人工神经网络 (ANN) 相比，SNN 表现出卓越的效率和处理时间信息的能力。然而，由于其不可微的脉冲机制，训练 SNN 仍然是一个挑战。替代梯度法通常用于训练 SNN，但与 ANN 相比，其准确性往往较差。我们通过对基于泄漏积分和激发 (LIF) 神经元的 SNN 的训练过程进行分析和实验研究，将准确性的下降与时间维度上梯度的消失联系起来。此外，我们提出了互补泄漏积分和激发 (CLIF) 神经元。CLIF 创建了额外的路径来促进计算时间梯度的反向传播，同时保持二进制输出。CLIF 是无超参数的，具有广泛的适用性。在各种数据集上进行的大量实验表明，CLIF 比其他神经元模型具有明显的性能优势。此外，CLIF 的性能甚至略优于具有相同网络结构和训练条件的优秀 ANN。代码可在 https://github.com/HuuYuLong/Complementary-LIF 获得。
Dirac 磁单极与Berry 相位
nodal奇异性在不同的波函数中，相圆形的闭合曲线的变化通过任意倍数的2次曲线可能有所不同，因此没有足够的确定能够以电磁场的形式立即解释。它必须具有一个确定的价值，因此可以在6个矢量𝑬𝑬，通过小的闭合曲线的通量上解释而没有任何歧义，而该曲线的通量也必须很小。然而，当波函数消失时，发生了一种例外情况，因为它的相位没有含义。由于波函数很复杂，其消失将需要两个条件，因此一般而言，它消失的点将沿着一条线。我们将这样的线称为节点线。如果我们现在采用一个通过小闭合曲线的节点线的波函数，我们只能说，相位的变化将接近2𝜋𝜋𝜋𝜋，其中n是一个整数，正或负数。此整数将是节点线的特征。我们获得了相圆形的小闭合曲线的变化
采用范德华NbOCl2晶体的超薄量子光源
二维材料中的层间电子耦合可通过堆叠工程实现可调和的突发特性。然而，它也会导致二维半导体电子结构的显著演变和激子效应的衰减，例如当单层堆叠成范德华结构时，过渡金属二硫属化物中的激子光致发光和光学非线性会迅速降低。这里我们报告了一种范德华晶体——二氯化氧化铌 (NbOCl 2 )，其特点是层间电子耦合消失，块体形式下具有单层状激子行为，以及比单层 WS 2 高三个数量级的可扩展二次谐波产生强度。值得注意的是，强二阶非线性使得能够通过自发参量下转换 (SPDC) 过程在薄至约 46 纳米的薄片中产生相关参量光子对。据我们所知，这是第一个在二维层状材料中明确展示的 SPDC 源，也是有史以来报道的最薄的 SPDC 源。我们的工作为开发基于范德华材料的超紧凑片上 SPDC 源以及经典和量子光学技术中的高性能光子调制器开辟了一条道路 1–4 。
使用长期的剩余使用寿命 (RUL) 回归...
摘要 — 准确预测元件的剩余使用寿命 (RUL) 是电子电路中的主要关注点。基于 RUL 的健康诊断在确定设备故障时间方面发挥着重要作用，可作为工业应用中的预警。本文提出了一种基于长短期记忆 (LSTM) 的回归模型，利用设备最基本的提取电气特征来预测环形振荡器 (RO) 电路的 RUL。LSTM 网络能够捕获时间序列数据中的时间依赖性并消除传统循环神经网络 (RNN) 中遇到的梯度消失问题。从 Cadence 模拟中，利用 22 nm CMOS 技术库，已经证明 RO 频率退化主要取决于三个主要因素，包括工作温度、电压以及最重要的设备老化参数。结果表明，13 和 21 阶段的 RUL 预测结果中超过 90% 的案例受电源电压变化限制，变化范围为 0.7 V 至 0.9 V，预测偏差最小为 2 天至 6 天。关键词：老化、剩余使用寿命、机器学习、在线预测、可靠性
Bloch状态的逐层拆卸
摘要：按层材料工程产生了有趣的量子现象，例如界面超导性和量子异常效应。但是，探测41个电子状态逐层仍然具有挑战性。这是42理解磁性拓扑绝缘子中拓扑电子状态的层起源的难度来体现的。43在这里，我们报告了磁性44拓扑绝缘子（MNBI 2 TE 4）（BI 2 TE 3）上的层编码频域光发射实验，该实验表征了其电子状态的起源。45红外激光激发启动连贯的晶格振动，其层索引由46个振动频率编码。然后，光发射光谱谱图跟踪电子动力学，其中47层信息在频域中携带。这种层频面的对应关系揭示了拓扑表面状态从顶部磁性层从顶部磁性层转移到埋入的49二层中的48波函数重新分配，从而核对了在50（MNBI 2 TE 4）中消失的破碎对称能量间隙（BI 2 TE 4）（BI 2 TE 3）及其相关化合物。可以将层频率对应关系51在一类宽类的范德华52个超级晶格中划分为逐层划分的电子状态。53
现代嵌入时间段的消失
动态系统通常是时间变化的，其建模需要相对于时间发展的函数。最近的研究（例如神经普通微分方程）提出了一个时间依赖性的神经网络，该神经网络提供了随时间变化的神经网络。但是，我们声称建立时间相关神经网络的建筑选择显着影响其时间意识，但仍缺乏足够的验证。在这项研究中，我们对模式依赖性神经网络的结构进行了深入的分析。在这里，我们报告了消失的时间段嵌入的脆弱性，这会削弱时间依赖时间的神经网络的时间意识。fur-hoverore，我们发现在扩散模型中也可以观察到这种漏洞，因为它们采用了类似的体系结构，该体系结构结合了时间步长以在扩散过程中区分不同的时间段。我们的分析提供了这种现象的详细描述以及解决根本原因的几种解决方案。通过对神经普通微分方程和扩散模型的实验，我们观察到，通过提出的解决方案确保活着的时间意识提高了其性能，这意味着他们当前的实现缺乏足够的时间依赖性。
具有隐私保护的分层模糊神经网络...
摘要 — 异构大数据给机器学习带来了许多挑战。其巨大的规模、高维性和固有的不确定性使机器学习的几乎每个方面都变得困难，从提供足够的处理能力到保持模型准确性再到保护隐私。然而，也许最棘手的问题是大数据中经常夹杂着敏感的个人数据。因此，我们提出了一种隐私保护分层模糊神经网络 (PP-HFNN)，以解决这些技术挑战，同时缓解隐私问题。该网络采用两阶段优化算法进行训练，并使用基于众所周知的交替方向乘数法的方案来学习层次结构低层的参数，该方法不会向其他代理透露本地数据。层次结构高层的协调由交替优化方法处理，该方法收敛速度非常快。整个训练过程可扩展、快速，并且不会像基于反向传播的方法那样遭受梯度消失问题。在回归和分类任务上进行的综合模拟证明了所提模型的有效性。我们的代码可在线获取 1 。
Geocalib：通过几何优化学习单图像校准
摘要。从单个图像中，视觉提示可以帮助推断出固有和外在的摄像头参数，例如焦距和重力方向。此单图像校准可以使各种下游应用程序受益，例如图像编辑和3D映射。当前解决此问题的方法是基于带有线条和消失点的经典几何形状，或者是基于训练有素的端到端的深神经网络。学习的方法更强大，但很难概括到新的环境中，并且不如其经典同行准确。我们假设它们缺乏3D几何形状所提供的约束。在这项工作中，我们介绍了Geocalib，这是一个深层神经网络，通过优化过程利用3D几何的通用规则。GeoCalib是端对端训练的，以估算摄像机参数并学会从数据中找到有用的视觉提示。在各种基准测试中的实验表明，与现有的经典和学识渊博的方法相比，Geocalib更健壮，更准确。其内部优化估计不确定性，有助于标记故障案例并受益于下游应用程序，例如视觉定位。代码和训练有素的模型可在https://github.com/cvg/geocalib上公开获得。
双 - 丝带光栅共振模式：基于衍射顺序的调查
可调节的谐振峰对于在生物传感，过滤和光学通信中的高精度光子设备是必需的。在这项研究中，我们专注于具有不同时期的双ribbon二维金光栅，并详细检查了不同的光栅时期的瑞利条件，以了解共振波长的激发。我们在不对称的双丝带金光栅上展示了可调节的共振行为，周期为400至600 nm。该结构由二硫化钼（MOS 2）单层上的亚波长金带组成，并由二氧化硅底物支撑。在可见的谐振波长时，对场分布的分析揭示了表面等离子体（SP）激发，并伴随着传播衍射顺序转化为evaneScent的波。当谐振峰出现在透射衍射顺序消失的波长下时，SP会在MOS 2-戈尔德色带界面和传输域内激发。相比之下，通过消失反射衍射顺序，SP在金带空气界面和反射域中激发。了解SP激发波长突出了这些光栅对可调纳米级光子设备的潜力。它们的精确共振控制和简单的制造使其适合可扩展的光学应用。