1 Department of Physics, Budapest University of Technology and Economics and MTA-BME Lend¨ulet Nanoelectronics Research Group, Budafoki ´ut 8, 1111 Budapest, Hungary 2 Zernike Institute for Advanced Materials, University of Groningen, Nijenborgh 4, 9747 AG Groningen, the Netherlands 3 Institute of Technical Physics and Materials Science, MFA, Centre for Energy Research,匈牙利科学院Box 49,1525 Budapest,匈牙利4圣彼得堡州立大学,198504年,俄罗斯圣彼得堡。 5 A.V. Rzhanov半导体物理研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。 6 Novosibirsk州立大学,630090,Novosibirsk,俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本9 9 9号,国家材料科学研究所研究中心,国家材料科学研究所,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本,日本Box 49,1525 Budapest,匈牙利4圣彼得堡州立大学,198504年,俄罗斯圣彼得堡。5 A.V. Rzhanov半导体物理研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。 6 Novosibirsk州立大学,630090,Novosibirsk,俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本9 9 9号,国家材料科学研究所研究中心,国家材料科学研究所,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本,日本5 A.V.Rzhanov半导体物理研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。 6 Novosibirsk州立大学,630090,Novosibirsk,俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本9 9 9号,国家材料科学研究所研究中心,国家材料科学研究所,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本,日本Rzhanov半导体物理研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。6 Novosibirsk州立大学,630090,Novosibirsk,俄罗斯。 7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。 8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本9 9 9号,国家材料科学研究所研究中心,国家材料科学研究所,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本,日本6 Novosibirsk州立大学,630090,Novosibirsk,俄罗斯。7 V. S. Sobolev地质与矿物学研究所,630090,俄罗斯Novosibirsk。8国际材料材料科学研究所国际材料纳米结构学中心,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本9 9 9号,国家材料科学研究所研究中心,国家材料科学研究所,1-1 Namiki,Tsukuba,Tsukuba 305-0044,日本,日本
考虑到局部几何形状[5],坐标对齐[6]和3D Zernike的描述符[7,8],已经开发了多种方法来比较,对齐和搜索[1] [1] [1] [2,3,4]。由于蛋白质结构比序列[9]更保守[9],这些方法已被证明在远程同源性检测[10],蛋白质分类[11]中有用[11],从结构[12]推断功能[12],聚类大数据库[13,14]并评估结构预测的准确性。最高的精度方法倾向于根据DALI等坐标[3]进行仔细的比较,但是搜索大型结构数据库,例如Alphafold蛋白结构数据库[15,16]或ESM宏基因组图[17] [17]使用这些方法很慢。最近,foldseek [18]通过将一级序列转换为一系列学到的局部特长基序来解决了这个问题。然后,它使用生物信息学中快速序列搜索的丰富历史记录大大减少查询的成对比较时间与数据库的每个成员。为了进一步减少搜索时间,应更快地将成对比较步骤进行。
P.O.高级纳米光刻研究中心框93019,1090 BA阿姆斯特丹,荷兰。电子邮件:a.m.brower@uva.nl B Zernike高级材料研究所,Rijksuniversiteititit Groningen,Nijenborgh,Nijenborgh 4,9747 AG Groningen,荷兰。 电子邮件: Albert-Einstein-Straße15,12489德国柏林,Physikalisches Institut,Albert-Ludwigs-Universitae Freiburg,Hermann-Hherder-Straße3,79104 Freiburg,德国,德国G Paul Scherrer Institute,Villigen 5232 Box 94157,1090 GD阿姆斯特丹,荷兰†电子补充信息(ESI)可用:XAS Spectra的拟合参数; tinoh的C K边缘吸收光谱;代表性C 1S XAS光谱为裸锡笼计算出来;计算出O K边缘的裸锡笼的XA;图片片段化MS光谱在100 o m/z O 1400范围内;由于C和O K-Edges的Diert元素而引起的吸收横截面;计算出的裸锡氧化笼状态的密度。 来自DFT计算的相关物种的能量。 参见doi:https://doi.org/10.1039/d3cp05428d‡目前的addres:阿姆斯特丹大学,范·霍维特分子科学研究所,P.O。电子邮件:a.m.brower@uva.nl B Zernike高级材料研究所,Rijksuniversiteititit Groningen,Nijenborgh,Nijenborgh 4,9747 AG Groningen,荷兰。电子邮件: Albert-Einstein-Straße15,12489德国柏林,Physikalisches Institut,Albert-Ludwigs-Universitae Freiburg,Hermann-Hherder-Straße3,79104 Freiburg,德国,德国G Paul Scherrer Institute,Villigen 5232Box 94157,1090 GD阿姆斯特丹,荷兰†电子补充信息(ESI)可用:XAS Spectra的拟合参数; tinoh的C K边缘吸收光谱;代表性C 1S XAS光谱为裸锡笼计算出来;计算出O K边缘的裸锡笼的XA;图片片段化MS光谱在100 o m/z O 1400范围内;由于C和O K-Edges的Diert元素而引起的吸收横截面;计算出的裸锡氧化笼状态的密度。来自DFT计算的相关物种的能量。参见doi:https://doi.org/10.1039/d3cp05428d‡目前的addres:阿姆斯特丹大学,范·霍维特分子科学研究所,P.O。Box 94157,1090 GD阿姆斯特丹,荷兰§§当前的addres:柏林合作伙伴经济和技术GmbH,Fasanenstrasse 85,10623柏林,德国柏林。
摘要。1)背景:高功率连续激光束在光缆(包括光纤)列车和大气中的建模、特性、变换和传播在过去几年中已成为激光科学与工程领域的热门话题。在军事领域中,高功率连续激光应用必须具有单模输出。此外,非平稳、动态的工作模式也很常见。由于动态行为和非典型非高斯分布,公认的激光束诊断设备和程序无法直接应用。2)方法:提出了 Wigner 变换方法来表征具有显著确定性像差的动态变化高功率连续激光束。采用 Shack-Hartmann 方法进行波前传感测量并分解为正交 Zernike 基。3)结果:发现了由非平稳热光效应导致的确定性像差,该像差取决于激光输出的平均功率。通过维格纳方法测定的光束质量的变化与远场光束直径的测量结果的变化相同。4)结论:这种像差成分似乎是导致高功率连续激光束的光束质量和亮度下降的主要因素。
摘要:模仿人类行为是发展人工智力的有效方法之一。人类舞者站在镜子前,总是对自己的舞蹈动作进行自主美学评估,这是从镜子中观察到的。同时,在视觉美学认识人的大脑中,空间和形状是从动作中感知到的两个重要的视觉元素。受上述事实的启发,本文提出了一种基于多个视觉特征集成的机器人舞蹈动作的自动美学评估的新型机制。在机制中,将机器人舞蹈运动的视频首先转换为几种运动历史记录图像,然后将空间特征(波纹空间编码)和形状特征(Zernike Moment和基于曲率的傅立叶描述符)从优化的运动历史记录图像中提取。基于特征集成,使用三个不同的随机森林的均质集合分类器被部署以构建机器美学模型,旨在使机器具有人类的美学能力。通过模拟实验验证了所提出机制的可行性,实验结果表明,我们的整体分类器可以实现高度正确的美学评估比例为75%。我们机制的性能优于现有方法的性能。
1 Wroclaw University of Science and Technology, Wroclaw, Poland, 2 Department of Physics, Philipps-Universität Marburg, Germany, 3 Department of Materials Science and Metallurgy, Uni- versity of Cambridge, UK, 4 Laboratoire National des Champs Magnetiques Intenses, Toulouse, France, 5 Zernike Institute for Advanced Materials, University of Groningen, Netherlands, 6 Univ.Rennes, INSA Rennes, CNRS, Institut FOTON - UMR 6082, Rennes, France, 7 Univ Rennes, ENSCR, INSA Rennes, CNRS, ISCR - UMR 6226, Rennes, France, 8 Cavendish Laboratory, Uni- versity of Cambridge, Cambridge, UK, 9 Institute of Low Temperature and Structure Research, Wroclaw, Poland, 10 Department of Physics,克拉伦登实验室,英国牛津大学激子 - phonon耦合:揭开金属壁垒钙钛矿光学响应背后的驱动力12:00 - 12:15 We B-3 P. Steeger 1,M。Adnan 1,T。Deilmann 2,X。Deilmann 2,X。Li 3,S.Müller4,K.Skrzy J.S.Skrzynska 5,Hanfland 4,Hanfland 4,Hanfland,Hanfland,Hanfland 4,Hanfland,Hanfland,Hanfland,Hanfland, Kösters6,T。Block 6,R。Schmidt 1,I。Kupenko 3,C。Sanchez-Valle 3,G。Prakash 7,S。Michaelis de Vasconcellos 1和R. Bratschitsch 1
Moniek Tromp 目前担任材料化学系主任,其研究重点是原位光谱技术在催化和材料研究中的开发和应用,包括燃料电池、电池、光化学等……重点是 X 射线光谱技术。这些技术应用于基础或工业上感兴趣的过程和材料,为正确的设计和机制提供了前所未有的见解。她担任过许多重要的国家和国际职务,例如荷兰资助机构(科学领域)董事会成员、荷兰女教授网络 (LNVH) 主席、欧洲青年科学院 (YAE) 主席、青年科学院科学咨询结构 (YASAS) 和欧洲科学院政策科学咨询 (SAPEA)(欧盟委员会的科学咨询机制)的主席和董事会成员。因此,她在国家和国际层面的管理和政策方面都非常有影响力。她目前担任科学与工程学院工程主任和泽尔尼克先进材料研究所研究主任(共有 40 名首席研究员,约 300 名员工),这进一步体现了她的领导才能。作为顶尖化学部门的科学负责人,她为荷兰政府提供建议,尤其是创新和行业政策。
摘要图像处理设备和技术的快速演变确保了新型图片分析方法的发展。是测量功能拓扑特性的最强大但计算可能的代数技术之一是持续的同源性。这是一个代数不变的,可以在不同的空间分辨率下捕获拓扑细节。持续的同源性使用一组采样点(例如像素)研究了空间的拓扑特征。它可以跟踪由被称为过滤的操作产生的嵌套空间变化引起的拓扑特征的外观和消失,在这种操作中,在我们的情况下,参数量表增加了像素的强度,以检测在各种尺度范围内研究空间的变化。此外,在机器学习的层面上,最近有许多研究和文章目睹了同源性持久性与机器学习算法之间的结合。在另一个层面上,前列腺癌被诊断为描述称为格里森评分的癌症严重程度的评分标准。经典的格里森系统定义了五种组织学生长模式(等级)。在我们的研究中,我们建议研究从新的光学显微镜技术发行的一些腺体上的格里森评分,称为Slim。这种新的光学显微镜技术在光成像中结合了两个经典的思想:Zernike的相比显微镜和Gabor的全息图。在这些图像上计算持续的同源性特征。我们建议将这些图像分类为相应的格里森评分。在同源持久性特征上应用的机器学习技术在这些图像中检测前列腺癌的正确格里森评分非常有效,并且表现出高于95%的精度。
经典的长基线干涉法已成为确定恒星距离或成像光源的一种广泛接受的方法[1,2]。中心思想是测量两个或多个望远镜在两个或多个望远镜上的星光的连贯性,然后使用van cittert – zernike定理[3,4]来提取有关源的信息。这导致了许多显着的进步,包括使用射频望远镜[5,6]对黑洞进行第一次观察,外部角度直径估计[7]和PULSAR正确的运动测量[8]。但是,在光学频率中,这种经典干涉技术的基本限制,例如量子射击噪声[9]和通过长基线传输过程中的恒星光子损失。量子增强的望远镜旨在通过采用量子信息理论的概念来克服这些困难[10],其中一些已在实验中实施,包括长距离纠缠的分散分布[11,12],量子逻辑门,量子逻辑[13,14]和量子备忘录[13,14],以及量子备忘录[15,16]。因此,使用这些量子资源设计干涉测量值变得有吸引力。量子中继器的发展[17,18]促使非本地设置的外观实现纠缠量子状态的可靠,长距离分布。在量子增强望远镜的几种空间非本地方案中探索了长距离纠缠作为资源的假设[19-21]。for弱一对望远镜的空间局部方案不允许将望远镜在望远镜位置之间物理地将望远镜收集的光进行物理合并或分布纠缠的量子状态。
1 维也纳大学物理学院,A-1090 维也纳,奥地利 2 国家标准与技术研究所,美国科罗拉多州博尔德 80305 3 科罗拉多州立大学物理系,美国科罗拉多州柯林斯堡 80523 4 维也纳大学 MMM 数学-磁性-材料研究平台,奥地利维也纳 1090 5 imec,比利时鲁汶 3001 6 杜伦大学物理系,英国杜伦 DH1 3LE 7 哥德堡大学物理系,瑞典哥德堡 412 96 8 马德里自治大学 Nicolás Cabrera 研究所 (INC) 和凝聚态物理研究所 (IFIMAC) 凝聚态物理系 C-III,西班牙马德里 9 法国国家研究中心巴黎萨克雷泰雷兹大学法国国家科学研究院,91767 帕莱索,法国 10 慕尼黑工业大学物理系,85748 加兴,德国 11 SN Bose 国家基础科学中心凝聚态物理与材料科学系,加尔各答 700106,印度 12 日本东北大学材料先进研究所,仙台 980-8577,日本 13 格罗宁根大学泽尔尼克先进材料研究所,9712 CP 格罗宁根,荷兰 14 慕尼黑工业大学电气与计算机工程系,80333 慕尼黑,德国