摘要:由钾和一氧化碳制成的凝结相的计算探索导致预测由环状六元的氧化碳阴离子和K +阳离子组成的稳定盐,k n(C 6 O 6)m。在半导体和金属相中,这些系统中的降低状态范围很大,C 6 O 6分子正式降低-2,-3,-3.5和-6。特别关注K 3 C 6 O 6,其中三分激发的激进阴离子在一维中紧密且平衡地堆叠。自由基的等距相互作用极为罕见,通常由于自发的对称性破坏,PEIERLS或JAHN-TELLER失真而不稳定。K 3 C 6 O 6的显着例外是通过相互间隔的多中心键(也称为煎饼键)与大离子拒绝的相结合来解释的。这种引人入胜的相互作用促进了在费米水平上极高的状态密度,并导致我们预测极端金属性,电阻率的负温度系数以及在环境压力条件下的稀有π波段超导率。这些预测振兴了使用金属盐的分子设计来搜索新的有机导体和超导体。
在过去的十年中,我们目睹了物理学对无分散频段的迅速增长[1-8]。在平坦带(FB)化合物中,由于这些频段的宽度非常狭窄,因此库仑能量是独特的相关能量尺度。这将这些系统置于高度相关的材料等级中,并打开了对异国情调和意外的植物现象和量子阶段的访问。不可否认,最引人注目的特征之一是在费米速度消失的化合物中可能具有高座位温度超导性(SC)的可能性[9-18]。SC的这种不合时宜的形式具有频带间的性质,并且由称为量子公制(QM)的几何量产生。QM连接到量子几何张量的实际部分[19,20],并提供了与FB Bloch特征状态相关的典型表面。到目前为止,这种不寻常形式的超导性的独特实验实现在魔法角度附近的扭曲的石墨烯(Moiré)中已经观察到了这种异常的超导性[8,21 - 26]。众所周知,在传统的BCS系统中,SC具有内在性质[27,28],相干长度ξc由ξBCS=ℏv f
对RUO 2的基础研究始于60年前,当时它被确定为高度金属的氧化物[1-3]。 其化学稳定性和直接合成意味着它迅速发现应用是精度电阻的组成部分,并且早期也被鉴定为用于半导体设备的潜在屏障材料[4]。 在过去的二十年中,它已经看到了作为催化剂的兴趣[5],以及可能的应用作为锂储存材料[6]。 在过去的几年中,实验和理论工作表明,即使是如此简单且众所周知的材料也可以容纳物质的外来状态。 ruo 2已成为一种候选材料,该材料托有altermagnetism,在该状态下,由于磁性和晶体lattices的不同符号,共线抗磁性排序也破坏了时间逆转对称性[7]。 但是,该系统中的磁有序并未得到很大的观察。 单晶体上的中子散射测量值检测到通常在金红石结构中禁止的磁反射,该反射在金红石结构中被禁止,该磁反射约为1000k [8]。 谐振X射线散射[9]随后在晶体和薄膜上都进行了类似的观察。 此后,依赖于时间逆向对称性破坏的异常特性在RUO 2的薄膜中观察到,包括自旋转运[10,11],磁性菌群二科运动[12]和异常的霍尔效应(AHE)[13]。 自旋分辨光发射[14]还发现了al术状态预期的D-波对称性。 最近的争议在参考文献中得到了很好的总结。对RUO 2的基础研究始于60年前,当时它被确定为高度金属的氧化物[1-3]。其化学稳定性和直接合成意味着它迅速发现应用是精度电阻的组成部分,并且早期也被鉴定为用于半导体设备的潜在屏障材料[4]。在过去的二十年中,它已经看到了作为催化剂的兴趣[5],以及可能的应用作为锂储存材料[6]。实验和理论工作表明,即使是如此简单且众所周知的材料也可以容纳物质的外来状态。ruo 2已成为一种候选材料,该材料托有altermagnetism,在该状态下,由于磁性和晶体lattices的不同符号,共线抗磁性排序也破坏了时间逆转对称性[7]。但是,该系统中的磁有序并未得到很大的观察。单晶体上的中子散射测量值检测到通常在金红石结构中禁止的磁反射,该反射在金红石结构中被禁止,该磁反射约为1000k [8]。谐振X射线散射[9]随后在晶体和薄膜上都进行了类似的观察。依赖于时间逆向对称性破坏的异常特性在RUO 2的薄膜中观察到,包括自旋转运[10,11],磁性菌群二科运动[12]和异常的霍尔效应(AHE)[13]。自旋分辨光发射[14]还发现了al术状态预期的D-波对称性。最近的争议在参考文献中得到了很好的总结。似乎有大量的Altermagnetic效应观察到有关磁性的某些原始观察结果,尤其是在散装晶体中的问题[15,16]。muon光谱法通常对局部力矩非常敏感,在散装RUO 2中没有磁性[17]。16的计算提出了一个假设,即仅在化学计量材料被孔掺杂时才出现RUO 2中的Altermagnitism。非常清楚,尽管众所周知,但在应用磁场中,RUO 2的散装特性的研究相对较少。在本文中,我们介绍了
背景:搜索手性超导体有几个令人信服的理由,其中超导性与明显的时间反向对称性断裂并存。首先,在大多数固体中,与电子配对相关的能量尺度远小于典型的动力学能量,因此超导性的出现取决于电子分散体的退化:e(k)= e(-k)。这种情况让人联想到筑巢,最终受时间逆转或反转等对中的控制,这甚至使相对较弱的吸引人的相互作用甚至具有深远的影响。因此,在没有这种对称性的情况下,观察超偏性的观察强烈表明存在新的物理学。其次,寻找手性超导体与追求拓扑超导的追求密切相关,拓扑超导能力是一种凝结物理学的圣杯。具有无旋转单组分Fermi表面的二维超导体很可能表现出时间雷达对称性破坏P + IP配对。这种类型的超导性与涡流和边缘中Majorana零模式的存在有关,这是拓扑量子计算的关键资源。这种p波配对被认为是在超氟中实现的,在ν= 5
摘要目的:用脑部计算机界面系统对运动皮层激活进行神经反馈训练可以增强中风患者的恢复。在这里,我们提出了一种新方法,该方法训练与运动性能相关的静止状态功能连接,而不是与运动相关的激活。方法:使用神经反馈和源功能连通性分析和视觉反馈,将十个健康受试者和一名中风患者在其手运动区域和其他大脑之间受过训练的α波段连贯性。结果:十分之一的健康受试者中有7个能够在一次疗程中增加手运动皮层和其他大脑其他大脑之间的α波段连贯性。慢性中风的患者学会了增强其受影响的原发性运动皮层的α波段连贯性,该病神经皮层在一个月内应用了一个月。连贯性在靶向运动皮层和α频率中特别增加。这种增加与中风后运动功能的临床有意义且持久的改善有关。结论:这些结果提供了概念证明,即对α波段连贯性的神经反馈训练是可行的,并且在行为上是有用的。意义:该研究提供了证据表明α波段在运动学习中的作用,并可能导致新的康复策略。1简介大脑界面(BCI)的技术可以监测大脑活动和生成有关活动模式特定变化的实时输出。这特别显示了有关感觉运动节奏(SMR)的表明。记录的受试者会收到有关与他/她的努力相关的神经活动的反馈,因此可以学会自愿调节大脑活动(Kamiya,1969)。SMR对应于α和β频率(〜8-30 Hz)中感觉运动皮层中神经元基的活性,这被真实或想象中的运动抑制(Arroyo等,1993; Pfurtscheller等人,2006年)。人类自愿调节SMR的能力导致BCI的发展用于运动替代,即控制假体和机器人设备(Galan等,2008; McFarland等,2008)。BCI技术的最新应用包括通过反馈训练大脑模式。在神经居住中,神经反馈的兴趣主要在于它可能改善脑部病变患者恢复的潜力(Birbaumer等,2007; Daly等,2008)。运动康复的神经反馈主要旨在训练SMR调节(Buch等,2008; Broetz等,2010; Caria等,2011; Ramos-Murguiarlday等,2013),因此可以看作是对运动成像训练的支持(Mattia等人(Mattia等,2012)。
有效和宽带向前散射对于元原子来说是重要的。强的竞争者包括具有定制多极含量的胶体纳米镜,以达到抑制后散射的适当干扰。我们考虑了由一百多个银纳米斑点组成的密集的等离子球。数值模拟提供了对多极矩在散射行为中起作用的作用的充分理解。它们是使用乳液干燥制造的,并具有光学特征。在整个可见范围内证明了强度和有效的前向散射。具有相等振幅和相位的电和磁偶极子共振。这种等离子球可以用作底部跨表面应用的元原子。
宽带中红外(IR)超脑激光源对于分子指纹区域的光谱学至关重要。在这里,我们报告了AS 2 S 3-Silica Nansospike Hybrid Waveguides的产生,并在2 s-Silica Nansospike Hybrid波动中产生,由定制的2.8μm飞秒纤维激光器泵送。波导是由压力辅助熔融AS 2 s 3的压力融化到二氧化硅毛细管中形成的,从而可以精确地定制分散体和非线性。连续的相干光谱从1.1μm到4.8μm(30 dB水平)时,在设计波导时会观察到2.8μm在异常的分散体状态中。首次制造和研究了线性锥形的毫米尺度为2 s-3-silica波导,据我们所知,与均匀的波导相比,具有重新的规格相干性,表现出比均匀的波导更宽。由于熔融二氧化硅鞘屏蔽了AS 2 S 3,因此波导被证明是长期的稳定和防水。他们提供了产生宽带MID-IR超孔的替代途径,并在频率计量学和分子光谱中应用,尤其是在潮湿和水性环境中。©2021中国激光出版社
基于KTAO 3的二维电子气体(2DEGS)由于其高RASHBA自旋 - 轨耦合(SOC)和栅极电压可调性而成为自旋轨道货币学的有前途的平台。最近在KTAO 3 2DEG中发现了超导状态,现在将其潜力扩大到拓扑超导性。尽管使用角度分辨光发射光谱(ARPES)绘制了各种晶体学取向的KTAO 3表面的带状结构,但对于超导KTAO 3 2DEGS并非如此。在这里,我们通过ARPES测量结果揭示了基于KTAO 3(111)单晶的超导2DEG的电子结构。我们使用紧密结合模型拟合数据,并计算相关的旋转纹理,以使您的SOC驱动物理学洞悉该迷人系统的SOC驱动物理。
许多决策问题涉及通过与环境互动并观察这些相互作用产生的奖励来学习。在机器学习领域,这一研究属于所谓的增强学习(RL)和训练与环境相互作用的人工剂的算法(Sutton和Barto,2018; Kaelbling et et and; Kaelbling等人。,1996; Bertsekas和Tsitsiklis,1996)。我们在这里对匪徒家族问题的最佳手臂识别(BAI)问题感兴趣,这与RL问题集有关,其中与环境的互动会产生立即奖励以及不必要的长期计划(请参阅Lattimore和Szepesvári,2020年的长期计划)。更确切地说,我们对BAI问题的量子版本感兴趣,为此我们设计了能够解决该问题的量子算法。Quantum机器学习是量子计算和机器学习界面上的一项研究场,目的是使用量子计算范式和技术来提高学习算法的速度和性能(Wittek,2014; Biamonte等人。 ,2017年; Ciliberto等。 ,2018年; Schuld和Petruccione,2018年)。 量子计算中的一个基本概念是量子叠加,这是量子算法(1996年)之类的量子算法(最受欢迎的量子算法之一)成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题,否,2017年; Ciliberto等。,2018年; Schuld和Petruccione,2018年)。量子计算中的一个基本概念是量子叠加,这是量子算法(1996年)之类的量子算法(最受欢迎的量子算法之一)成功地解决了从n个项目的无结构数据库中删除一个项目的问题,否