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补充材料：沿着土地埋葬的碳埋葬到海洋水生的连续体：当前状态，挑战和观点
A2007 1 OC DEPO计算为OCB速率X100/OCB EFF A2007 2 OCB EFF =平均值（1.8,2.3）A2007 3 OCB EFF =平均值（1.2,1.6）A2007 4 OCB EFF =平均值（4.5,6）A2007 5 OCB EFF =平均值OCB EFF = OCB EFF（0.7,1.1.8）A201.8）A2016 1.8/a2016 1.8/ocbe B2013 1 OCB EFF计算为OCB速率X100/OC DEPO D2008 1 OC含量按照作者指示的LOIX100/2.13计算（LOI：点火点的沉积物损失）。LSR计算为沉积的沉积物体积除以湖面积。F2014 1 OCB eff was calculated as OCB rate x100/OC depo G2013 1 OC content calculated as OCB rate x100/mean mass accumulation rates H2013 1 OC content calculated as OCB rate x100/sediment total (erosional+in-lake) mass accumulation rates K2013 1 age was determined by radiocarbon dating, paleomagnetic dating or deglaciation/ isolation of the basin.K2020 1 OCB EFF计算为OCB速率X100/OC DEPO。Molc M -2 y -1中的原始OCB速率值。M2004 1 OCB速率=平均值（31，137）。lsr =平均值（0.32,1.23） - Irion（1984）使用14 C年代计算出平均LSR为0.16 cm年-1。用于计算SED DEPO，OC DEPO和OCB EFF，数据取自Smith-Morrill（1987）。M2004 2 LSR =平均值（0.4,1.34）。OC含量被计算为沉降粒子中OC含量范围的平均值。sed depo和oc depo是所有站点的平均值。OCB EFF计算为OCB速率X100/OC DEPO。O2012 1 LSR =平均值（0.2,0.4）。OCB速率计算为全局OCB速率除以湖面面积。O2014 1 OCB速率=平均值（12,62）
观察硅纳米阵列中的连续体中可调的意外结合状态
摘要：我们在实验中证明了在Sili-ConNanodisk阵列中对连续体（A-BICS）中意外结合状态的调整。A-BIC出现了多物的破坏性干扰，这些干扰是平面电偶极子和平面磁性偶极子，以及弱电四极杆和磁性四极杆。我们进一步表明，可以通过改变纳米风险尺寸或晶格周期来方便地调节A-BIC的光谱和角度位置。非常明显，角度可以调节到0°，这表明A-BIC从OFF-γ-BIC到AT-γ-BIC进行了有趣的过渡。我们的工作为具有高质量因素的光捕获提供了一种新的策略，可调节的A-BIC可以在低阈值激光，增强的非线性光学和光学传感中找到潜在的应用。
周期性结构中连续体的光学结合状态
摘要。连续体（BIC）中的光学结合状态最近刺激了研究繁荣，并伴随着丰富的外来现象和应用。具有超高质量（Q）因素，光学BIC具有强大的能力，可以在自由空间中传播波连续的光学结构中捕获光。除了受到限制的性质启用的高Q因子外，光学BIC中还发现了许多隐藏的拓扑特征。尤其是在定义明确的波矢量的周期性结构中，发现光学BIC可在动量空间中携带拓扑电荷，这是许多独特的物理特性的基础。BIC启用的动量空间中的高Q因子和拓扑涡流配置都带来了调节光的新自由度。BIC已使光线相互作用和旋转 - 光的轨道相互作用以及在激光和传感中的BIC应用也得到了许多优势的探索。在本文中，我们回顾了周期性结构中光学BIC的最新发展，包括BIC的物理机制，探讨了BICS启用的效果以及BICS的应用。在Outlook部分中，我们提供了BIC的未来发展的看法。
单值大脑活动评分反映了阿尔茨海默病的严重程度和风险
1. 德国神经退行性疾病中心 (DZNE)，德国哥廷根 2. 伯恩斯坦计算神经科学中心 (BCCN)，德国柏林 3. 马克斯普朗克人类认知与脑科学研究所 (MPI CBS)，德国莱比锡 4. 莱布尼茨神经生物学研究所 (LIN)，德国马格德堡 5. 德国心理健康中心 (DZPG)，哈勒-耶拿-马格德堡合作站点 6. 适应性和适应不良脑部干预与研究中心 心理潜在回路
20 GHz纤维融合的飞秒脉冲和超纤维脉的产生，具有共振电频率梳子
频率梳子具有10-20 GHz的模式间距对于越来越重要的应用至关重要，例如天文光谱仪校准，高速双重击向光谱和低噪声微波生成。虽然电磁调节器和微孔子可以以这种重复速率提供窄带梳子来源，但剩余的挑战是产生具有足够峰值功率的脉冲来启动非线性超脑抗脑电图的一种手段，该脉冲跨越了数百个Terahertz（THZ）（THZ）。在这里，我们使用现成的偏振化放大和非线性纤维组件为此问题提供了简单，坚固且通用的解决方案。使用1550 nm的谐振电频率梳子证明了这种非线性时间压缩和超脑部生成的光纤方法。我们以20 GHz的重复速率显示了如何轻易实现短于60 fs的脉冲。可以将相同的技术应用于10 GHz的皮秒脉冲，以表现出9倍的时间压缩，并实现50 fs脉冲，峰值功率为5.5 kW。这些压缩的脉冲通过多段分散量的异常 - 非线性纤维或tantala波导，可以在传播后跨越超过600 nm的平坦超脑生成。相同的10 GHz源可以很容易地获得八度跨度的光谱，以在分散工程二氮化硅波导中自我引用。这种简单的全纤维方法用于非线性光谱扩展填补了将任何窄带10–20 GHz频率梳子转换为宽带光谱的关键空白，用于从高脉冲率中受益并需要访问单个梳子模式的广泛应用。
补充材料“通过连续体系统中的布里鲁因散射的光声纠缠”
其中A P，A S和B AC分别对应于泵场，Stokes场和载波频率ωp，ωs，ωac的信封操作员。∂Opt（γ）和υAC（γ）表示光学和声学的群体速度（耗散速率）。g 0在单个量子水平上量化这三个领域之间的耦合强度。在以下讨论中，我们在不失去普遍性的情况下进行了真实和积极的[3]。ξp，ξs和ξAC代表这三个领域的langevin噪声，遵守以下统计属性
使用因果启发的神经网络对治疗性扰动的组合预测
表2。 生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。 为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。 平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。 平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。 长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。 l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见） [77]。 𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。 在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。表2。生活历史特征及其在前两个PC轴上的负载。为了计算生命历史特征，我们通过将长度域ω分为200个非常小的离散箱来离散IPM（EQN 1），从而导致M = n = 200的矩阵A，其中M = n = 200，并且主导特征值等于λ。平均寿命生殖成功r 0是矩阵=𝐕=𝐕（𝐈−𝐆𝐒）-1的主要特征值，其中i是识别矩阵和v = dr，d作为父级后代，r作为父级，r繁殖，g生长，g生长和s存活矩阵（Cassell 2001）;这给出了生成时间t = log（r 0）/log（λ）[75]。平均预期寿命ηE计算为ηE= 1 t n，其中1是长度为m和n的向量，是基本矩阵𝐍=（𝐈−𝐒）-1。长度为l的个体的寿命为ηl，这意味着我们可以在性成熟时计算年龄𝐿= 𝜂 = 𝜂 𝛼 𝛼 = 𝛼 𝛼 =𝐿= 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 = 𝜂 =𝐿=𝐿 + + [76：eqn 4.21]。l x是至少生存到年龄x的概率，m x是年龄x的平均生育能力（参见[77]。𝐆是G，𝐕̅的平均值是V的平均值，I和J分别是矩阵的行和列条目。在一组基本的生活历史特征（渐进式生长γ，倒退生长ρ和性繁殖φφ）中所包含的生命率在列J（长度箱）（长度箱）上平均，并由平均平衡处的每个阶段的相对贡献加权。例如，为了计算平均性繁殖φ，我们将V矩阵的列中的值求和，并将每个φIJ乘以稳定阶段w的相应j th元素W j，计算为a的右特征向量。
独立于极化的空心纳米型元面积，具有坚固的准准结合状态
，一个光子工程小组，桑坦德大学，39005，西班牙B Ciber debioingeniería，生物群岛，Y纳米甲基甲虫，萨鲁德·卡洛斯III，马德里，28029，西班牙西班牙C c Instition de InvestiTo deResjuctivaciónHealthHealth Valinevalinevalain valenticala（Idialla），39011。帕拉联邦大学工程系，邮政信箱8619，阿肯西亚UFPA，贝莱姆，66075-900，巴西和电气与计算机工程学院，坎普纳斯大学坎皮纳斯大学，坎皮纳斯大学，13083-852，巴西坎皮纳斯大学，巴西f电气与信息工程系Sannio，Benevento，82100，意大利H国家研究委员会，微电子和微系统研究所，通过Del Fosso del Cavaliere 100，罗马，00133，意大利，一个光子工程小组，桑坦德大学，39005，西班牙B Ciber debioingeniería，生物群岛，Y纳米甲基甲虫，萨鲁德·卡洛斯III，马德里，28029，西班牙西班牙C c Instition de InvestiTo deResjuctivaciónHealthHealth Valinevalinevalain valenticala（Idialla），39011。帕拉联邦大学工程系，邮政信箱8619，阿肯西亚UFPA，贝莱姆，66075-900，巴西和电气与计算机工程学院，坎普纳斯大学坎皮纳斯大学，坎皮纳斯大学，13083-852，巴西坎皮纳斯大学，巴西f电气与信息工程系Sannio，Benevento，82100，意大利H国家研究委员会，微电子和微系统研究所，通过Del Fosso del Cavaliere 100，罗马，00133，意大利，一个光子工程小组，桑坦德大学，39005，西班牙B Ciber debioingeniería，生物群岛，Y纳米甲基甲虫，萨鲁德·卡洛斯III，马德里，28029，西班牙西班牙C c Instition de InvestiTo deResjuctivaciónHealthHealth Valinevalinevalain valenticala（Idialla），39011。帕拉联邦大学工程系，邮政信箱8619，阿肯西亚UFPA，贝莱姆，66075-900，巴西和电气与计算机工程学院，坎普纳斯大学坎皮纳斯大学，坎皮纳斯大学，13083-852，巴西坎皮纳斯大学，巴西f电气与信息工程系Sannio，Benevento，82100，意大利H国家研究委员会，微电子和微系统研究所，通过Del Fosso del Cavaliere 100，罗马，00133，意大利
代谢和结构网络对阿尔茨海默氏病连续体的记忆的阶段依赖性差异影响
1新加坡新加坡国家神经科学研究所神经病学系； 2新加坡新加坡杜克 - 纳斯医学院； 3新加坡新加坡南南技术大学的李孔钟医学院； 4新加坡新加坡国立大学Yong Lio Lin医学院的睡眠与认知中心和转化中心研究中心； 5麦吉尔大学衰老研究中心，阿尔茨海默氏病研究中心，道格拉斯研究所，道格拉斯研究所，勒斯特·内格雷大学（Le CenterIntégré大学）加拿大蒙特利尔大学； 6加拿大蒙特利尔麦吉尔大学蒙特利尔神经学院； 7加拿大蒙特利尔麦吉尔大学神经与神经外科系； 8新加坡新加坡国立大学电气和计算机工程系； 9综合科学与工程计划（ISEP），新加坡国立大学，新加坡，新加坡1新加坡新加坡国家神经科学研究所神经病学系； 2新加坡新加坡杜克 - 纳斯医学院； 3新加坡新加坡南南技术大学的李孔钟医学院； 4新加坡新加坡国立大学Yong Lio Lin医学院的睡眠与认知中心和转化中心研究中心； 5麦吉尔大学衰老研究中心，阿尔茨海默氏病研究中心，道格拉斯研究所，道格拉斯研究所，勒斯特·内格雷大学（Le CenterIntégré大学）加拿大蒙特利尔大学； 6加拿大蒙特利尔麦吉尔大学蒙特利尔神经学院； 7加拿大蒙特利尔麦吉尔大学神经与神经外科系； 8新加坡新加坡国立大学电气和计算机工程系； 9综合科学与工程计划（ISEP），新加坡国立大学，新加坡，新加坡