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聚乙烯基吡咯烷酮对聚乙烯二氟化物扩展的石墨纳米复合材料的结构发展，电气，热和润湿性能的影响
摘要：聚乙烯二氟（PVDF）扩展的石墨（EXGR）纳米复合材料已通过溶液混合和熔融加工方法制备。在存在聚乙烯基吡喃酮（PVP）的情况下，石墨纳米片（GNSS）在PVDF矩阵中的分散体增强，如田间发射扫描电子显微镜分析所暗示的，导致非常低的电溶解率（0.3 wt％EXGR）。X射线衍射，傅立叶变换红外光谱和差异扫描Calorim-etry（DSC）分析证实了电活性伽玛和非极性α相的共存。与GNSS周围的PVP链包裹可降低PVDF-EXGR纳米复合材料中的结晶度，而DSC分析证明，与整洁的PVDF膜相比。热重分析证实，PVDF-EXGR纳米复合材料在500°C以上的热稳定性增强，主要归因于PVP辅助的GNSS分散体。与整洁的PVDF膜相比，溶液混合PVDF-EXGR纳米复合膜的水接触角在有或没有PVP的情况下增加。与溶剂铸膜相比，压缩式PVDF-EXGR纳米复合材料还表现出PVDF的电活性伽玛和非极性α阶段，其电导率的降低。
超导Qubits
在多个量子位上表现出显着的时间和空间相关性的噪声可能对易于断层的量子计算和量子增强的计量学尤其有害。然而，到目前为止，尚未报道对即使是两数量子系统的噪声环境的完整频谱表征。我们提出并在实验上证明了基于连续控制调制的两量偏角噪声光谱的方案。通过将自旋锁定松弛度的思想与统计动机的稳健估计方法相结合，我们的协议允许同时重建所有单量和两倍的互相关光谱，包括访问其独特的非分类特征。仅采用单一QUIT控制操作和状态训练测量，而不需要纠缠状态的准备或读取两量点的可观察物。我们的实验演示使用了两个与共享的彩色工程噪声源相连的超导码位，但我们的方法可移植到各种dephasing主导的Qubit架构上。通过将量子噪声光谱推向单量环境，我们的工作预示着工程和自然发生的噪声环境中时空相关的特征。
观点-RSC Publishing
进入含有化合物的苯酚的粘附和分解机制。21 - 23 Ghahghaey等。24研究了各种石墨烯类型的理论苯酚提取能力，发现用官能团修饰的石墨烯材料表现出较高的依从性和苯酚的能力。虽然对苯酚吸附的理论研究很丰富，但对于各种甲基苯酚分子类型粘附在天然和掺杂表面上的依从性，却缺乏第一个原理分析。对苯酚和内在石墨烯，苯酚和氧化石墨烯之间的相互作用以及与六角硼硝化硼（BN）之间的相互作用进行了研究，该研究使用了周期性密度功能理论中的第一个原理总能量计算进行。的结果表明，氧与铝之间的直接相互作用与吸附在石墨烯层上的苯酚分子的基态分析。结合能和DOS结构还表明，基态构造的特征在于O – Al相互作用的分离距离为1.97Å。此外，结合能的结果表明，与BN纸相互作用时苯酚是化学吸附的。25,26
以电子质子氦仪器为例的空间天气辐射仪器
SEP 能量从超热能（几千电子伏）到相对论能（质子和离子为几千兆电子伏）对空间环境表征具有重要影响。它们与太阳耀斑和 CME 驱动的冲击波一起从太阳发射。SEP 事件构成严重的辐射危害，对依赖航天器的现代技术以及太空中的人类构成威胁。此外，它们还对航空电子设备和商业航空构成威胁。因此，必须制定缓解程序。HESPERIA H2020 EU 项目开发了新型 SEP 事件预测工具，并高度依赖于这些工具来缓解 SEP 事件。这些预测工具以及针对它们所预测事件的科学研究自然存在一些共同的局限性，例如基础数据的可用性和质量。可以说，空间天气应用最重要的数据源之一是 1995 年发射的 NASA/ESA SOHO，它自 1996 年以来一直绕拉格朗日点 L1 运行。该航天器的科学有效载荷由几台远程和现场仪器组成，包括 EPHIN，这是一台视场约为 83 的粒子望远镜，几何因子为 5.1 cm2sr，可测量能量在 0.25 至 10.4 MeV 之间的电子以及能量范围在 4.3 至 53 MeV/核子以上的质子和氦
intrinsicavatar：通过显式射线跟踪
我们提出了intincavatar，这是一种新的方法，是一种从单眼视频中照亮的，包括几何形状，反照率，材料和环境的内在特性。基于人类的神经渲染的最新进展已使来自单眼视频的穿着人类的高质量几何形状和外观重建。然而，这些方法烘烤了内在特性，例如反照率，材料和环境照明成一个单一的纠缠神经表示。另一方面，只有少数作品可以解决估计单眼视频中穿衣人类的几何形状和分离的外观特性的问题。，由于通过学习的MLP对次要阴影效应的近似值，他们通常会获得有限的质量和分离。在这项工作中，我们建议通过蒙特卡罗射线跟踪明确地对次级阴影效应进行建模。我们将衣服的人体的渲染过程建模为体积散射过程，并将射线跟踪与人体的作用相结合。我们的方法可以从单眼视频中恢复服装人类的高质量地理，反照率，材料和照明特性，而无需使用地面真相材料进行监督的预训练。fur-hoverore，因为我们明确地对体积散射过程和射线追踪进行了建模，所以我们的模型自然而然地形成了一般 -
量子重力状态和过程中的量子信息元素
这项贡献的主要目标是展示如何在量子信息的语言中重塑许多量子重力形式主义，以及如何在量子量子的结构中，在相同的形式主义中如何看待纠缠或纠缠或量子相关性。即使我们将简要概述的少数结果中，这也不是综述，更不用说对量子重力形式主义中的纠缠和量子信息特征进行的实质性研究。对于后者，我们指的是[1，2]，必须限于在量子重力上下文中获得的结果，更接近我们的重点。我们发现采用方便的观点是为了欣赏量子信息理论结构在这些量子重力形式主义中的作用，是新兴的时空，即是量子重力作为“时空成分”的理论，其时空本身，地理位置和领域是新兴实体[3,4,5,6,7]。This perspective is motivated by several results in semiclassical physics, for example black hole thermodynamics and the information paradox, gravitational singularities, that all point in various ways to a breakdown of key notions on which standard continuum, geometric physics is based, and, more indirectly, the results of analogue gravity in condensed matter systems, showing how effective field theory on curved backgrounds can emerge rather generically from non-gravitational系统。这也是由现代量子重力方法的结果，包括我们在这项贡献中关注的方法的动机，并以
手动感知中的偏见是由体感计算驱动的，而不是扭曲的手模型Peviani，V.C。； L.E.C. Miller； Medendorp，W.P。 2024，ar
为了感知环境中的对象并互动，我们毫不费力地在所需的位置配置了我们的figertips。因此，可以合理地假设潜在的控制机制依赖于有关我们的手和纤维的结构和空间维度的准确知识。然而，这种直觉受到了多年的研究挑战，表明纤维几何学的感知中存在巨大的偏见。1–5这种感知偏见被视为证据表明大脑对人体的内部表示被扭曲，6导致了关于我们行为熟练的明显悖论。7在这里，我们对手工感知的偏见提出了另一种解释，这是噪音的贝叶斯整体的结果，但是关于纤维几何和姿势的无偏见，无偏的体感信号。为了解决这一假设，我们将贝叶斯反向工程与索引填充剂的关节和填充定位进行的行为实验相结合。，我们以感觉或在空间坐标中对贝叶斯的整合进行了建模，表明后一种模型变体导致了纤维感知的偏见，尽管有准确表示纤维长度。关节和纤维化定位响应的行为度量显示出相似的偏见，这些偏见是由空间基的，但不是基于感觉的模型变体所填充的。空间模型变体还优于具有内置几何偏差的失真手模型。总的来说，我们的结果表明，纤维几何形状的感知失真不会反映扭曲的手模型，而是源自几乎最佳的贝叶斯对体感信号的推断。
骨髓剂量法和个性化放射性治疗的人工智能的未来观点
放射性治疗是各种恶性肿瘤的新兴和有效的治疗选择，但可能与血液学副作用相关，例如贫血，淋巴细胞减少或血小板减少症。新型治疗剂的安全性和效果，焦油越来越复杂的靶标可以通过全面的剂量来很好地满足。但是，基于预测不良事件并基于可靠剂量反应关系的风险因素的患者管理和患者选择的优化仍然是开放的需求。在这种情况下，人工智能方法，尤其是机器学习和深度学习算法，可能起着至关重要的作用。本评论概述了即将到来的机会，可以通过提高骨髓和血液剂量学的精度，将人工智能方法整合到核医学中的核医学领域，从而使潜在的血液学风险因素早期鉴定，并允许对适应性治疗进行适应性治疗。它将进一步说明可能转化为核医学实践的邻近学科的鼓舞人心的成功案例，并将为未来的方向提供概念建议。将来，我们期望通过人工智力辅助（预测）剂量测定与临床参数相结合，可以为放射性疗法中真正具有人性化的治疗疗法铺平道路。Semin nucl Med 00：1-10©2024作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
通过结构功能耦合的神经库普曼算子理解大脑动力学
摘要：神经科学的基本问题是理解解剖结构如何支持大脑功能的工作机制，以及显著的功能波动如何引发普遍存在的行为。我们在系统辨识领域提出了这个逆问题，其中我们使用几何散射变换（GST）来模拟结构-功能耦合，并使用神经库普曼算子来揭示底层复杂系统的动态机制。首先，使用GST通过将大脑活动的代理信号投射到受大脑中连接模式几何约束的神经流形中来构建测量集合。然后，我们寻求找到一个库普曼算子，以相对简单的线性映射阐明部分观察和行为结果之间的复杂关系，这使我们能够理解控制系统中的功能动力学。此外，我们将 GST 和 Koopman 算子集成到端到端深度神经网络中，从而生成具有数学保证的可解释大脑动力学模型。通过对人类连接组项目-衰老 (HCP- A) 数据集进行的严格实验，我们的方法在认知任务分类中表现出最先进的性能，超越了现有基准。更重要的是，我们的方法在使用机器学习方法揭示大脑动力学的新见解方面显示出巨大的潜力。
使用符号计算的ODE系统的Jacobi稳定性分析
摘要。在差异差异中开发的Kosambi – Cartan-Chern（KCC）的经典理论提供了一种有力的方法来分析动力学系统的行为。在KCC理论中，动态系统的属性是用五个几何不变剂来描述的，其中第二个对应于系统的所谓雅各比稳定性。与在文献中广泛研究的Lyapunov稳定性不同，最近使用几何概念和工具研究了雅各比稳定性的分析。事实证明，关于雅各比稳定性分析的现有工作仍然是理论上的，算法和象征性治疗雅各比稳定性分析的问题尚未解决。在本文中，我们对一类任意维度的ODE系统的问题启动了研究，并使用符号计算提出了两种算法方案，以检查非线性动力学系统是否可以表现出Jacobi稳定性。第一个方案基于特征多项式的复杂根结构的构建和消除量词的方法，能够检测给定动力学系统的雅各比稳定性的存在。第二个算法方案利用了半代数系统求解的方法，并允许一个人确定给定动力学系统的参数条件，以便具有规定数量的Jacobi稳定固定点。提出了几个示例，以证明所提出的算法方案的有效性。