XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemdensity
估计低地巴布亚新几内亚森林中的碳库存：低密度的大树导致低于全球平均碳库存
通常可以在未经事先许可或指控的情况下以任何格式或媒介进行个人研究或研究，教育或非营利性目的以任何格式或媒介的第三方复制，显示或执行全文项目的副本。
对数学专家和新手的高密度脑电图数据的非线性和机器学习分析
神经科学的当前趋势是使用自然主义刺激，例如电影，课堂生物学或视频游戏，旨在在生态上有效的条件下了解大脑功能。自然主义刺激招募复杂和重叠的认知，情感和感觉脑过程。大脑振荡形成了此类过程的基本机制，此外，这些过程可以通过专业知识来修改。尽管大脑作为生物系统是高度非线性的，但通常通过线性方法分析人类皮质功能。这项研究应用了一种相对健壮的非线性方法，即Higuchi分形维度（HFD），将数学专家和新手的皮质功能分类为在脑电图实验室中解决长期且复杂的数学示范。脑成像数据是在自然主义刺激期间长期跨度收集的，可以应用数据驱动的分析。因此，我们还通过机器学习算法探讨了数学专业知识的神经标志。需要新颖的方法来分析自然主义数据，因为基于还原主义和简化研究设计的现实世界中脑功能的理论的表述既具有挑战性又可疑。数据驱动的智能方法可能有助于开发和测试有关复杂大脑功能的新理论。我们的结果阐明了HFD在复杂数学期间对数学专家和新手分析的不同神经签名，并将机器学习作为一种有前途的数据驱动方法，以了解专业知识和数学认知的大脑过程。
定量评估依赖性含量密度 -
随着电子设备和组件的变化比以往任何时候，杂项外延半导体的尺寸越来越小（Moore，1965）。对于小型设备，异性外延结构中的位错和晶格不匹配等缺陷对设备的整体性能显着影响。尤其是主要缺陷，位错在外延层的生长和特性中起主要作用（Wagner，1998）。因此，量化错位分布并评估外延层中的脱位密度很重要。详细的位错密度数据，其中外延层的生长将为异核外延结构提供脱位效应。始终寻求许多杂种外延半导体，以提高设备的性能和高产量的产量。根据这种需求，量错密度的量化对于未来半导体的发展至关重要。
振荡动态相变的通用缺陷密度缩放
通用缩放定律控制跨越平衡连续相变时产生的拓扑缺陷的密度。kibble-zurek机制（KZM）预测了缓慢淬火的淬火时间的依赖性。相比之下，对于快速淬火，缺陷密度以淬火的幅度普遍尺度。我们表明，通用缩放定律适用于由振荡外部场驱动的动态相变。系统对周期电势场的能量响应的差异导致能量吸收，对称性的自发断裂及其恢复。我们验证了相关的通用缩放定律，提供了证据表明，可以通过与KZM结合的时间平均临界指数来描述非平衡相变的关键行为。我们的结果表明，临界动力学的普遍性超出了平衡关键性，从而促进了对复杂非平衡系统的理解。
褪黑激素受体 1a 密度的个体发生方面......
引言 生命系统中的生理过程受制于有规律的周期性波动——生物节律 [1]。生命组织各个层面的生物功能的周期性是生物系统的主要特性之一 [2]。昼夜节律似乎是所有生物节律中最具价值的 [3]，属于自由发展的内源性节律 [4]，大约持续 24 小时 [3]。昼夜节律与昼夜节律变化有关，即地球绕地轴旋转 [5]。如今，运动活动、体温与皮肤温度、脉搏和呼吸频率、血压、利尿等都有昼夜节律 [4]。24 小时昼夜睡眠-觉醒周期是人类所特有的 [6]，尽管睡眠不仅仅是昼夜节律系统的一部分 [7]。睡眠约占人类生命的三分之一，睡眠质量决定了总体健康水平 [8]。睡眠是一个复杂的生理过程，需要大脑各个区域的相互作用 [9]。睡眠包括两个阶段：慢波睡眠和快速眼动睡眠 [8]。夜间睡眠由 4-5 个这样的周期组成，持续约 90-100 分钟 [4]。调节睡眠-觉醒周期的一个重要组成部分是位于下丘脑前部的结构，
由于阿尔茨海默氏病和帕金森氏病引起的轻度认知障碍中的脑振荡模式：一项探索性高密度EEG研究
Objective: We investigated brain cortical activity alterations, using a resting-state 256-channel high- density EEG (hd-EEG), in Alzheimer's (AD) and Parkinson's (PD) disease subjects with mild cognitive impairment (MCI) and correlations between quantitative spectral EEG parameters and the global cogni- tive status assessed by Montreal Cognitive Assessment (MoCA) 分数。方法：15个AD-MCI，11个PD-MCI和十个年龄匹配的健康控制（HC）进行了HD-EEG记录和神经心理学评估。脑脊液生物标志物分析以获得良好的特征组。EEG光谱特征，并研究了三组之间的差异以及与MOCA的相关性。结果：与对照组相比，AD-MCI和PD-MCI的α2/alpha1比的α2/alpha1比显着降低。在PD-MCI中观察到明显更高的theta和较低的β/theta比。MOCA评分与theta功率以及alpha2和beta功率以及alpha2/alpha1和alpha/theta比率直接相关。结论：这项研究强调了AD-MCI和PD-MCI患者的脑电图模式的显着差异，并指出了EEG参数在两种神经退行性疾病中可能的替代标志物的作用。明显的能力：除了完善的生物标志物外，我们的发现还可以支持神经退行性疾病中认知功能障碍的早期检测，并可以帮助监测疾病的进展和治疗反应。
原始发表论文的引文（记录版本）：Skogh, M., Barucha-Dobrautz, W., Lolur, P. et al (2023). The electronic density: a fideli
在本研究中，我们展示了如何使用量子计算来评估分子的电子密度。我们还认为电子密度可以成为未来量子计算的有力验证工具，而传统量子化学可能无法解决这一问题。电子密度研究是化学、物理学和材料科学等多个领域的核心。霍恩伯格-科恩定理规定，电子密度唯一地定义了电子系统的基态特性。1通过赫尔曼-费曼定理，2电子密度提供了分子内作用力的信息。3,4作为物理科学中信息最丰富的可观测量之一，5-10密度为密度泛函理论 (DFT) 奠定了基础，DFT 是一种预测多电子系统特性的形式化方法。11由于实验是真理的仲裁者，所以责任通常落在电子密度上。重要的是，电子密度可以通过细化X射线衍射和散射数据来重建，9例如使用多极模型、5-8、10X射线约束波函数12或最大熵方法。13我们工作的一个动机是
使用高密度微电极阵列对脑器官进行功能成像
研究已提供证据表明，人类脑类器官 (hCO) 重现了早期大脑发育的基本里程碑，但关于其功能和电生理特性的许多重要问题仍然存在。高密度微电极阵列 (HD-MEA) 是一种有吸引力的分析平台，可用于在细胞和网络规模上进行神经元网络的功能研究。在这里，我们使用 HD-MEA 从切片 hCO 中获取大规模电生理记录。我们记录了几周内 hCO 切片的活动，并从药理学角度探究观察到的神经元动态。此外，我们还展示了如何对获得的记录进行尖峰分类并随后进行跨尺度研究的结果。例如，我们展示了如何在 HD-MEA 上跟踪几天内的单个神经元以及如何推断轴突动作电位速度。我们还从 hCO 记录中推断出假定的功能连接。引入的方法将有助于更好地理解脑类器官中正在发育的神经元网络，并为它们的功能表征提供新方法。
密度反转的效果 - 科学艺术和梅蒂尔（SAM）
Science Arts＆Métiers（SAM）是一个开放访问存储库，收集了艺术与Métiers技术研究所研究人员的工作，并在可能的情况下可以在网络上自由使用。