XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systembinary
暗能量是双星运动的关键时期
Λ ≈ 60 Gyr。我们还表明，轨道周期和临界周期之比自然地从 Kretschmann 标量中得出，该标量是表征所有由德西特-史瓦西时空有效表示的双星系统的二次曲率不变量。双星系统在限制暗能量方面的适用性取决于其开普勒轨道周期 TK 与临界周期 T Λ 之比。TK ≈ T Λ 的系统最适合限制宇宙常数 Λ ，例如本星系群和室女座星系团。TK ≪ T Λ 的系统以吸引性引力为主（最适合研究修改后的引力校正）。TK ≫ T Λ 的系统以排斥性暗能量为主，因此可以用来从下方限制 Λ。我们利用后牛顿和暗能量修正的统一框架来计算有界和无界天体物理系统的进动，并从中推断出对 Λ 的限制。我们分析了脉冲星、太阳系、人马座 A* 周围的 S 型恒星、本星系群和室女座星系团，它们的轨道周期为几天到千兆年。我们的结果表明，当系统的轨道周期增加时，宇宙常数的上限会降低，这强调了 Λ 是双星运动中的关键周期。
通过二元碰撞近似代码评估 keV 离子的轨迹相关电子能量损失
高能离子的非弹性能量沉积是许多工业规模应用（如溅射和离子注入）的决定性量，但其由动态多粒子过程控制的底层物理通常仅被定性地理解。最近，对单晶靶材进行的透射实验（Phys. Rev. Lett. 124, 096601 和 Phys. Rev. A 102, 062803）揭示了沿不同轨迹的低能离子（比质子重）的非弹性能量损失的复杂能量缩放。我们使用类似蒙特卡洛的二元碰撞近似代码，并配备与撞击参数相关的非弹性能量损失模型，以评估这些情况下局部贡献对电子激发的作用。我们将计算出的轨迹的角强度分布与实验结果进行了比较，其中 50 keV 4 He 和 100 keV 29 Si 离子在飞行时间装置中传输通过单晶硅 (001) 箔（标称厚度分别为 200 和 50 nm）。在这些计算中，我们采用了不同的电子能量损失模型，即轻弹丸和重弹丸的局部和非局部形式。我们发现，无论晶体相对于入射光束的排列如何，绝大多数弹丸最终都会沿着它们的轨迹被引导。然而，只有当考虑局部电子能量损失时，模拟的二维图和能量分布才会与实验结果高度一致，其中引导会显著减少停止，特别是对于较重的弹丸。我们通过评估离子范围与随机表面层厚度的非线性和非单调缩放来证明这些影响与离子注入的相关性。
质量（或非二进制）方法
2016年，文森特·特拉格（Vincent Traag）和托马斯·弗朗森（Thomas Franssen）尝试了一个Interes ng实验。他们从2010年至2015年间在2010年至2015年间发表的所有AR）中提取了最相关的术语，并在《社会学》中通过网络科学的社会学分类。然后，他们在这些术语之间创建了一个文献计量学关联网络，并在视觉上进行了探索。结果是明确的：而不是通过子读学科或主题，而是使用案例研究，IDEN），narra），narra）ve，cources and Incorse and Inculta and publica oon等术语进行了二进制裂解，而and narra）ons ons men）oning数据，调查，调查，速率和尺寸。这个分离）大致相对应，但毫无疑问地对应于Qualita）ve和quan）ta）ve方法，该方法与社会研究中的社会学一样古老，显然在社会研究中占主导地位。
通过二进制分类检测肺炎：支持向量机（SVM）的经典，量子和混合方法
早期肺炎的早期诊断对于增加生存机会并减少患者的恢复时间至关重要。胸部X射线图像是实践中最广泛使用的方法，它具有挑战性地进行分类。我们的目的是开发一种机器学习工具，该工具可以准确地将图像分类为属于正常或受感染的个体。支持向量机（SVM）很有吸引力，因为二进制分类可以表示为优化问题，特别是作为二次不约束的二进制二进制优化（QUBO）模型，而这又自然地映射到Ising模型上，从而使退火 - 级别，阶级，量子，量子和杂种 - 以探索有吸引力的方法。在这项研究中，我们进行了不同方法之间的比较：（1）SVM（LIBSVM）的经典最新实施； （2）用经典求解器（Gurobi）求解SVM，有或没有分解； （3）用模拟退火解决SVM； （4）用量子退火求解SVM（D-WAVE）； （5）使用Graver增强多种子算法（GAMA）求解SVM。使用模拟退火和量子退火，尝试了几个不同数量的graver元素和许多种子。我们发现模拟的退火和GAMA（带有模拟退火）是可比的，可以快速提供准确的结果，与LIBSVM竞争，并且优于Gurobi和Quarobi和Quantum退火。
超导纳米线二进制移位寄存器
基于纳米晶的超导电子产品的发展迄今已限制在很少的设备电路上，部分原因是缺乏标准和健壮的逻辑细胞。在这里，我们介绍并实验展示了一组基于纳米晶的构件的设计，这些块可以配置并组合以实现内存和逻辑功能。通过对硝化氮化物的单个超导层进行图案制造设备，并在液态氦气中测量各种操作点。测试显示10 4位错误率，高于6 20％的边距高达50 MHz，并且在平面外36 MT磁场的效果下运行的可能性，在10 MHz时为6 30％的边缘。此外，我们设计并测量了由两个存储单元制成的等效延迟流量，以显示组合多个构件以制造更大电路的情况。这些块可能构成了纳米晶逻辑电路和有限状态机器的开发，具有潜在的应用在超导纳米导体单光子探测器中的潜在应用。
非二进制M序列更舒适的大脑 - ...
背景和目标：代码调制的视觉诱发电势（C-DEP）标志着科学文献中的里程碑，因为它们能够实现可靠的高速大脑 - 计算机接口（BCIS）进行通信和控制。通常，这些专家系统依赖于使用移位版本的二进制伪序序列的每个命令编码每个命令，即根据移动的代码闪烁的黑白目标。尽管在准确性和选择时间方面取得了出色的效果，但这些高对比度刺激为某些用户引起了眼节震荡。在这项工作中，我们提出了非二进制𝑝-ary m序列的使用，它们的级别用不同的灰色阴影编码，这是一种比传统的二进制代码更愉快的选择。首次分析了这些𝑝-ARY M序列的性能和视觉疲劳及其提供可靠的基于C-DEP的BCIS的能力。方法：在循环转移范式之后，用16位健康参与者评估了五种不同的M序列：基本2（63位），基础3（80位），基础5（124位），基本7（48位）和基地11（48位）和基地11（120位）。信号处理由3滤波器库（1-60 Hz，12-60 Hz和30–60 Hz）组成，然后进行规范相关分析。栅格延迟校正和伪影拒绝方法也应用于计算命令模板。对于每个M序列，用户执行了30次试验校准阶段，然后进行了32次试验的在线拼写任务。此外，还收集了有关视觉疲劳和满意度的定性措施。结果：用户能够达到所有𝑝 -ARY M序列的平均准确性超过98％。在准确性方面，M序列之间的差异并不显着，但在视觉疲劳方面。基数越高，用户对60 Hz和120 Hz的呈现率所感知的眼镜越少。与60 Hz相比，以120 Hz的形式显示，所有𝑝 -ARY M序列也明显较小。结论：结果表明，所有𝑝-ARY M序列都适合在基于C-DEP的BCIS中实现高速和高精度，从而随着基础的增加而降低视觉疲劳，而不会降低系统性能。可以得出结论，使用高显示率和非二进制M序列是提供基于用户友好的C-DEP BCI的有前途的替代方法。
基于纳米颗粒的二进制混合物中结构颜色的机制
受鸟类物种的结构颜色的启发，已经开发出了各种合成策略，以使用纳米颗粒组件产生非虹彩，饱和的颜色。纳米颗粒混合物在颗粒化学和大小中有所不同，具有影响产生颜色的其他新兴特性。对于复杂的多组分系统，了解组装结构和强大的光学建模工具可以使科学家能够识别结构颜色的关系，并用量身定制的颜色制造设计师材料。在这里，我们将如何使用计算反向工程分析来从小角度散射测量中重建组装结构，用于散射实验方法，并在有限差异时计算中使用重建的结构来预测颜色。我们成功地，定量预测包含强烈吸收纳米颗粒的混合物中的实验观察到的颜色，并证明了单层分离的纳米颗粒对产生的颜色的影响。我们提出的多功能计算方法对于具有所需颜色的工程合成材料有用，而无需艰苦的反复试验实验。
双向联想记忆中的二进制编码
人工神经网络 (ANN) 是受生物神经网络结构和功能启发而产生的计算模型。它们可以成为解释认知过程的一种有趣方法 [Hasson 等人，2020 年]。认知建模中使用的一组值得注意的 ANN 是双向联想记忆 (BAM)，它基于神经动力学视角运行。BAM 使用反馈权重来学习刺激对，并且具有抗噪性，能够在仅提供部分信息的情况下回忆起输入 [Acevedo-Mosqueda 等人，2013 年]。BAM 通常使用双极编码，其中输入向量由 -1 和 1 的值组成，因为它比二进制编码提高了学习性能，其中输入向量由 0 和 1 组成 [Kosko，2021 年]。然而，在使用 ANN 进行认知建模时，它们必须建立在基于大脑中发生的过程的原则之上，同时避免仅仅提高计算效率的方法 [O'Reilly，1998]。二进制编码被认为在生物学上更合理，因为它更接近于脉冲的存在和不存在。此外，它提供了 0 的吸收特性，这可以实现更多的认知过程，如真正的稀疏性、门控、过滤等。因此，本文
K-均值聚类和本地二进制模式技术...
大脑中的肿瘤是由大脑内组织细胞不受管制的出现引起的。早期诊断并确定磁共振成像中肿瘤的精确位置（MRI）及其大小对于医生团队至关重要。图像分割通常被认为是医学图像分析中的初步步骤。k均值聚类已被广泛用于脑肿瘤检测。此技术的结果是群集图像的列表。这种方法的挑战是选择描绘肿瘤的适当簇部分的困难。在这项工作中，我们分析了不同图像簇的影响。然后将每个群集分为左右部分。之后，每个部分中都描绘了纹理特征。此外，还采用双边对称度量来估计包含肿瘤的簇。最后，采用连接的组件标记来确定用于脑肿瘤检测的靶标簇。已开发的技术应用于30个MRI图像。获得了87％的鼓励精度。
