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在室温碱蒸气中准备狭窄的速度分布
量子记忆是通过同步概率操作来实现大规模量子网络的关键技术。这样的网络对量子记忆施加了严格的要求，例如存储时间，检索效率，带宽和可扩展性。在温暖的原子蒸气平台上使用的梯形阶梯协议是有希望的候选人，将有效的高带宽操作与低噪声的按需检索相结合。然而，它们的存储时间受到运动诱导的脱粒的严重限制，这是由包含蒸气的原子的广泛速度分布引起的。在本文中，我们演示了速度选择性光泵，以提出这种腐蚀机制。这将增加蒸气记忆的可实现的内存存储时间。该技术也可以用于制备任意形状的吸收蛋白，例如准备原子频率梳吸收特征。
通过调整其速度
由于与周围环境的相互作用，开放量子电池（QB）的性能严重限制了反应。因此，保护充电过程免受腐烂的影响对于实现QB非常重要。在这项工作中，我们通过开发由基于QB的开放QB的充电过程来解决此问题，该QB由Qubit Battery和Qubit-Charger组成，每个量子位在独立的腔储层中移动。我们的结果表明，在马尔可夫和非马克维亚动力学中，充电特性，包括充电能量，效率和麦角拷贝，随着充电器和电池量的速度的提高，定期增加。有趣的是，当充电器和电池以较高的速度移动时，充电器的初始能量将完全传递到马尔可夫动力学中的电池中。在这种情况下，可以将总存储的能量作为工作很长时间。我们的发现表明，开放的移动问题系统是强大且可靠的QB，因此使它们成为实验实现的有前途的候选人。
传导速度，G-Ratio和细胞外水作为自闭症谱系障碍的微结构特征
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。它是制作
新型超声波流量计测量不同速度分布的流体流量
摘要。本文介绍了一种用于较低流速的非侵入式流量计的开发及其首次测试。该仪表在物理上基于流体流动与从发射器到接收器穿过流体的超声波信号的相互作用。超声波流量计是目前比较常用的仪表，其优点是非侵入性（即零压力损失）和能够无缝测量任何（例如不透明）液体的流速，而无需接触液体，这一点众所周知。然而，超声波流量计测量链中仍有一些部分正在研究和开发中。它可以是信号处理本身（主要是）、其设计解决方案、不同流动情况的测量（在具有均匀速度分布的流场中测量、在具有轴对称速度分布的流场中测量、在具有一般速度分布的流场中测量）、应用的信号处理方法的验证、不确定性的评估。本文描述的流量计本身将用于空气工程中的无故障测量，但也可用作构建更复杂超声波仪表的训练设备。因此，该流量计包含比通常更多的信号发射器和接收器，并且在测量过程中捕获所有发射器-接收器组合。这种仪表称为超声波断层扫描仪，其原理也在本文概述中。到目前为止，这里没有重建的矢量场。
煤矿巷道风流速度边界层现场及实验研究
煤矿井下空气流动时,巷道壁附近存在一个气流速度边界层,该边界层的厚度及分布状况对通过该流动界面进入通风气流的有害、有毒气体的排放以及对煤矿瓦斯爆炸产生重大影响。利用现场测量结果与模拟实验数据,对平壁矿井巷道的气流速度边界层进行了研究,巷道分为无支护、工字钢拱架支护和锚杆锚固支护3种类型。通过参考其他考虑边界层特性的文献研究以及对现场数据和实验数据的分析,得到了各个支护巷道断面相应的气流速度边界层特性。边界层内气流速度的增加服从对数规律:u=aLn(x)+b。结果表明:气流速度边界层厚度随气流中心速度的增大而明显减小,随巷道壁面粗糙度的增大而明显增大。对于三种类型煤矿巷道，考虑中心气流速度的影响，其气流速度分布可用下列方程描述：u=（m1v+n1）Ln（d）+m2v+n2。
在具有速度障碍的大型动作空间中为移动机器人计划移动机器人的蒙特卡洛
动态环境中的抽象运动计划是一项具有挑战性的机器人任务，需要避免碰撞和实时计算。最新的在线方法作为速度障碍（VO）保证安全的本地计划，而基于强化学习或图形离散化的全球计划方法在计算上效率低下或不可证明是碰撞的安全性。在本文中，我们将蒙特卡洛树搜索（MCT）与VO结合起来，以修剪不安全的动作（即相撞速度）。以这种方式，即使在非常大的动作空间（60个动作）中，我们可以进行极少的MCT模拟计划，比使用许多模拟的纯MCT获得更高的累积奖励和更低的计算时间。此外，由于与VO的动作修剪，我们的方法可以保证避免碰撞，而纯MCT则没有。在本文中铺平了在实际机器人和多代理分散运动计划上计划MCT计划的道路。
根据一维速度测量估算湍流动能耗散率
案例 ID 框大小 R λ ˙ E [cu] k max η K η K [cu] IL 11 /η KL /L 11 N p [#] DNS 1.1 512 74 0.4 3 0.015 0.01 41.2 161 10000 DNS 1.2 512 74 0.4 3 0.015 0.05 41.4 160 10000 DNS 1.3 512 74 0.4 3 0.015 0.10 41.3 160 10000 DNS 1.4 512 74 0.4 3 0.015 0.24 41.3 21 10000 DNS 1.5 512 74 0.4 3 0.015 0.50 41.4 16 10000 DNS 2.0 1024 142 0.4 3 0.007 0.11 99.0 332.8 1000 DNS 2.1 1024 219 0.4 3 0.007 0.01 147.8 15.6 1000 DNS 2.2 1024 217 0.4 3 0.007 0.06 147.6 15.7 1000 DNS 2.3 1024 216 0.4 3 0.007 0.11 147.9 15.6 1000 DNS 2.4 1024 212 0.4 3 0.007 0.27 146.8 15.7 1000 DNS 2.5 1024 207 0.4 3 0.007 0.53 145.5 15.8 1000 DNS 3.1 2048 302 0.5 3 0.003 0.01 260.9 13.6 1000 DNS 3.2 2048 299 0.5 3 0.003 0.05 258.2 13.8 1000 DNS 3.3 2048 295 0.5 3 0.003 0.11 254.8 14.0 1000 DNS 3.4 2048 314 0.5 3 0.004 0.26 275.6 20.2 1000 域名3.5 2048 321 0.5 3 0.004 0.53 282.9 14.7 1000 表 2. 每个 DNS 的参数概览。R λ 为泰勒尺度雷诺数，˙ E 为代码单位（cu）中的能量注入率，k max 为最大解析波数，η K 为柯尔莫哥洛夫长度尺度，I = σ u ′ 1 /U 为湍流强度，L 11 为由 E ( κ ) 导出的纵向积分长度尺度，L 为平均探针轨道距离，N p 为虚拟探针的数量。湍流强度 I 通过设置探针平均速度来控制，其中 σ u ′ 1 ≈ 1 为均方根纵向速度波动。
使用循环脉冲神经网络从皮质脉冲序列解码手指速度
摘要 — 侵入式皮质脑机接口 (BMI) 可以显著改善运动障碍患者的生活质量。尽管如此，外部安装的基座存在感染风险，因此需要完全植入的系统。然而，这样的系统必须满足严格的延迟和能量限制，同时提供可靠的解码性能。虽然循环脉冲神经网络 (RSNN) 非常适合在神经形态硬件上进行超低功耗、低延迟处理，但它们是否满足上述要求尚不清楚。为了解决这个问题，我们训练了 RSNN 来解码两只猕猴的皮质脉冲序列 (CST) 中的手指速度。首先，我们发现大型 RSNN 模型在解码精度方面优于现有的前馈脉冲神经网络 (SNN) 和人工神经网络 (ANN)。接下来，我们开发了一个微型 RSNN，它具有较小的内存占用、较低的发放率和稀疏连接。尽管计算要求降低了，但生成的模型的性能明显优于现有的 SNN 和 ANN 解码器。因此，我们的结果表明，RSNN 在资源受限的情况下提供了具有竞争力的 CST 解码性能，并且是完全植入式超低功耗 BMI 的有希望的候选者，具有彻底改变患者护理的潜力。索引术语 — 脉冲神经网络、脑机接口、皮质脉冲序列解码、神经形态硬件
审查脉冲波速度：方法，临床应用和与心率变异性的相互作用
脉冲波速度（PWV）已被确定为心血管诊断中有希望的生物标志物，为血管健康和心血管风险提供了深刻的见解。定义为机械波沿动脉壁传播的速度，PWV代表了动脉血管刚度的有用替代标记。PWV引起了临床关注，特别是在监测患有高血压和糖尿病等血管疾病的患者时。其效用扩展到预防性心脏病学，有助于鉴定和分层心血管风险。尽管开发了各种测量技术，直接或间接的沟通能力，多普勒超声，振荡分析和磁共振成像（MRI），方法论变异性和缺乏标准化导致PWV评估中的不一致。此外，可以通过替代参数（例如脉冲到达或脉冲运输时间）来估计PWV，尽管这种异质性限制了标准化，因此可以估算其临床用途。此外，混淆因素，例如交感神经的变化，强烈影响PWV读数，从而在评估过程中需要仔细控制。心率变异性（HRV）和PWV之间的双向关系强调了心脏自主功能与血管健康之间的相互作用，这表明一个人的变化可能直接影响另一种。未来的研究应优先考虑标准率并提高PWV测量技术的可比性，并探索影响PWV的复杂生理变量。基于人工智能将多个生理参数（例如PWV和HRV）整合到算法中，这对推进个性化的血管健康评估和心血管护理有很大的希望。
可依赖于双层机械超材料对撞击器质量和速度的动力吸收能力
使用替代机制来耗散或散射，双态结构和机械超材料已经显示出有望通过将能量锁定到紧张的材料中来减轻影响的有害影响。在本文中，我们扩展了通过双层超材料吸收吸收的先前工作，以探索动能传递对撞击器速度和质量的依赖性，而应变速率超过10 2 s -1。我们观察到对两个影响器参数的依赖性很大，范围从比比较线性材料的显着性能到更差的性能。然后，我们将性能的可变性与系统中的孤立波的形成相关联，并在动态载荷下对理想化的能量吸收能力进行分析估计。此外，我们发现对阻尼的依赖性显着，并在系统内部的单个波传播中存在定性差异。这项研究中揭示的复杂动力学是为将双材料超材料应用于包括人类和工程系统冲击和影响保护设备在内的应用的潜在未来指南。