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在实验中，由高密度碳燃料不均匀播种的三维不对称的证据
在国家点火设施的实验中，由HDC-ablator非均匀性播种的三维不对称的证据D. T. Casey，1 B. J. Macgowan，1 J. D. Sater，1 A.B. Zylstra，1 O. L. Landen，1 J. Milovich，1 O.A. Hurricane, 1 A. L. Kritcher, 1 M. Hohenberger, 1 K. Baker, 1 S. Le Pape, 1 T. D ö ppner, 1 C. Weber, 1 H. Huang, 2 C. Kong, 2 J. Biener, 1 C. V. Young, 1 S. Haan, 1 R. C. Nora, 1 S. Ross, 1 H. Robey, 1 M. Stadermann, 1 A. Nikroo, 1 D. A. Callahan, 1 R. M. Bionta，1 K. D. Hahn，1 A. S. Moore，1 D. Schlossberg，1 M. Bruhn，1 K. Sequoia，2 M. Rice，2 M. Farrell，2 M. Farrell，2 C. Wild 3 1）Lawrence Livermore国家实验室，美国2）美国2）一般性原子4）停滞时爆炸壳和高面积密度（ߩܴൌ ߩܴൌ）。ρr中的不对称降解壳动能与热点的偶联并减少了该能量的限制。我们提出了第一个证据，即高密度碳实验中的玻璃壳壳厚度（约0.5％）在国家点火设施（NIF）处观察到的3Dρρr不对称的重要原因。这些壳厚度不均匀性显着影响了一些最新的实验，导致ρr不对称的平均ρr和热点速度约为100 km/s的阶段。这项工作揭示了点火实验中重大内爆性降解的起源，并在胶囊厚度计量和对称性上提出了严格的新要求。在国家点火设施（NIF）[1]进行的惯性限制融合（ICF）实验中，氘和trium（dt）燃料的胶囊被浸泡在高密度和温度下，以引发α-颗粒粒子自热和融合燃烧[2,3]。间接驱动ICF概念使用激光来照射高Z圆柱形hohlraum，该圆柱体试图产生几乎均匀的准热，X射线驱动器。X射线驱动器，然后消除胶囊的外层，压缩剩余的烧蚀剂和径向径向向内的低温冷冻DT的内层。此爆炸壳会收敛并压缩气态DT区域形成热点。要达到点火，DT热点必须具有足够高的能量密度，以便足够的时间激发热点自热，并通过密集的DT壳开始燃烧波。该要求可以等效地表示为ܲ߬的条件；其中ܲ是热点压力，能量密度的度量是该能量的限制时间[4,5]。要产生高ܲ߬，内爆必须具有较高的移位内爆速度（ݒݒ），交通壳和热点之间的足够耦合，并且在停滞时高度（或ρr定义为ρr）。壳动能的耦合和该能量的限制都被三维（3D）ρr不对称性降解。使用简化的两活塞系统的最新分析显示[6]在弱α加热的极限中：ఛ
PDF - 小鼠与医学：动物实验、医学进展和 MRC
计算机 计算机和数学模型可以预测生物活性，从而彻底改变了药物发现过程，减少了在早期“预筛选”数百万种潜在候选药物时使用动物的需要。MRC 当前的一个项目是创建“小鼠图谱”——一种与小鼠胚胎发育有关的基因的 3D 计算机模型。该图谱不仅通过提供易于获取的新数据来协助全球研究项目，还将帮助研究人员设计更有针对性和更有效的实验，从而减少所需的真实小鼠数量。
在超扫描和伪超扫描实验中联合记录脑电图和音频信号
超扫描是一种新兴技术，可用于研究互动个体之间的大脑相似性。这种方法对于理解联合动作（例如对话）的神经基础具有重要意义；然而，它还要求不同的大脑记录和感官刺激之间精确的时间锁定。然而，这种精确的时间通常很难实现。将听觉刺激与持续的高时间分辨率神经生理信号一起记录是一种有效的方法，可以离线控制刺激程序发送的数字触发器与通过扬声器/耳机传递给参与者的听觉刺激的实际开始之间的时间异步。由于该方法的复杂性普遍增加，这种配置在超扫描设置中尤其具有挑战性。在使用相关伪超扫描技术的其他设计中，组合大脑听觉记录也是一个非常理想的功能，因为可以使用共享音频信号执行可靠的离线同步。这里，我们描述了两种硬件配置，其中实时传递的听觉刺激与正在进行的脑电图 (EEG) 记录联合记录。具体来说，我们描述并提供使用 Brain Products GmbH 的硬件和软件在超扫描和伪超扫描范式中进行联合 EEG-音频记录的定制实现。
用于教授量子物理的桌面量子光学实验课程
摘要。量子信息作为一种可行技术的兴起需要适当的教学课程来为未来的劳动力做好准备。量子信息的基础关键概念涉及量子力学的基本原理，例如叠加、纠缠和测量。为了补充向新兴劳动力教授量子物理的现代举措，需要实验室经验。我们开发了一套量子光学实验课程，以教授量子力学基础和量子代数。这些实验室在桌面上提供光学元件的动手实验。我们还为教师创建了课程材料、手册、教程、零件和价格表。仪器的自动化提供了远程使用仪器的灵活性，并允许更多学生通过单一设置进行访问。
基于模型的强化学习的实验室实验，用于自适应光学控制
摘要。直接对地球系外行星的直接成像是下一代地面望远镜最突出的科学驱动因素之一。通常，类似地球的系外行星位于与宿主恒星的小角度分离，这使得它们的检测变得困难。因此，必须仔细设计自适应光学（AO）系统的控制算法，以将外部行星与宿主恒星产生的残留光区分开。基于数据驱动的控制方法，例如增强学习（RL），可以改善AO控制的有希望的研究途径。rl是机器学习研究领域的一个活跃分支，其中通过与环境的互动来学习对系统的控制。因此，RL可以看作是AO控制的一种自动方法，在该方法中，其使用完全是交钥匙操作。特别是，已显示基于模型的RL可以应对时间和错误注册错误。同样，它已被证明可以适应非线性波前传感，同时有效地训练和执行。在这项工作中，我们在ESO总部的基于GPU的高阶自适应光学测试台（Ghost）测试台上实施并调整了称为AO（PO4AO）的策略优化的RL方法，在实验室环境中我们证明了该方法的强劲性能。我们的实施允许平行执行训练，这对于天上的操作至关重要。，我们研究了该方法的预测性和自我校准方面。我们为实施开放量有据可查的代码，并指定RTC管道的要求。除了硬件，管道和Python接口潜伏期外，还仅引入了幽灵运行Pytorch的新实现。我们还讨论了该方法的重要超参数以及它们如何影响该方法。此外，本文讨论了潜伏期的潜伏期的来源以及较低潜伏期实现的可能路径。
高温热管实验的先进测量和可视化技术
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裂缝实验中用于表面裂纹检测的机器学习分类器
在进行机械实验时，正确确定断裂的发作至关重要。通常是通过视觉检查进行的，这里提出了一种基于图像的机器学习方法来对破裂和未裂缝的标本进行分类。它产生了客观化和自动化裂纹检测的潜力，从而消除了实验后处理中的不确定性和错误来源。评估了从77个实验获得的三个试样几何形状的30'000以上斑点图案。它们包括单轴张力，缺口张力以及轴对称V弯曲实验。统计纹理特征是从所有图像中提取的。它们包括第一阶（方差，偏度，峰度）和高阶统计纹理特征，即Haralick功能。根据Fisher的判别比率评估纹理信息的歧视能力，并确定并量化特征相关性。高歧视能力的图像纹理特征子集用于解析从简单的ceptron到feed-fordward和cascade神经网络的不同复杂性的神经网络体系结构。发现，对于所有实验，研究的纹理特征的一小部分是高度重要的。获得了多层，非线性和低复杂性馈送网络体系结构的分类精度，以99％的顺序使用。同时，即使使用了高歧视性功能特征，也表明线性分类器不足以鲁棒区分样品的状态。图形摘要：
VISPR-online：一个基于网络的可视化 CRISPR 筛选实验的交互式工具
背景 CRISPR/Cas9 是一种新颖而强大的基因组编辑技术，它介导的高通量筛选能够系统地探索编码基因和非编码元件在癌症、传染病和发育等各种情况下的功能 [1-6]。我们之前开发了 MAGeCK [7] 和 MAGeCK-VISPR [8] 来对 CRISPR 筛选数据进行分析。为了更好地帮助用户探索 CRISPR 筛选结果，我们开发了 VISPR（CrisPR 筛选的可视化），这是一个交互式可视化程序，是 MAGeCK-VISPR 的一部分。虽然 VISPR 允许用户检查质量控制 (QC) 指标并挑选感兴趣的基因，但它仅支持 MAGeCK 的输出。用户应在本地计算机上安装 VISPR，并手动修改配置文件以运行该程序。不同用户之间的数据共享也
多尺度建模和实验的观点加速了聚变材料的开发
a 岛根大学工业创新组织下一代 TATARA 联合创造中心，日本松江 b 田纳西大学诺克斯维尔分校，美国田纳西州诺克斯维尔 c 阿利坎特大学科学学院，第二阶段，应用物理系，西班牙阿利坎特 d 英国原子能管理局，卡勒姆聚变能源中心，卡勒姆科学中心，阿宾登，奥克森，OX14 3DB，英国 e 密歇根大学核工程与放射科学系，密歇根州安娜堡，48109，美国 f 巴黎萨克雷大学，CEA，金属冶金物理研究中心，91191，伊维特河畔吉夫，法国 g 太平洋西北国家实验室，华盛顿州里奇兰，美国 h 橡树岭国家实验室材料科学与技术部，田纳西州橡树岭 37831，美国 i Forschungszentrum J¨ulich GmbH，能源和气候研究所，52425 J¨ulich，德国 j 国立核能研究大学莫斯科工程物理学院，Kashirskoe sh.31，115409，莫斯科，俄罗斯联邦 k 加利福尼亚大学材料科学与工程系，美国加利福尼亚州洛杉矶 l 克莱姆森大学机械工程系，美国南卡罗来纳州克莱姆森 29623 m 克莱姆森大学材料科学与工程系，美国南卡罗来纳州克莱姆森 29623 n 密歇根大学材料科学与工程系，美国密歇根州安娜堡 48104 o 瑞典皇家理工学院核工程系，SE106 91 斯德哥尔摩，瑞典 p 麻省理工学院，美国马萨诸塞州剑桥 q 日本原子能机构，日本茨城县中郡东海村 r 材料科学与化学工程系，石溪大学，石溪，纽约，美国
澳大利亚 M2 编队飞行立方体卫星任务的 SSA 实验
新南威尔士大学堪培拉分校在 M2 编队飞行立方体卫星任务上开展了一项实验计划，旨在为可用的空间态势感知 (SSA) 传感器和建模算法提供真实数据。本文概述了在任务的早期、主要和扩展运行阶段计划的实验和部署计划，这些计划为 SSA 观测提供了机会。该任务包括 2x6U 立方体卫星。每颗卫星都使用 3 轴姿态控制系统，利用航天器之间的大气阻力差来控制沿轨道编队。差动气动编队控制使卫星能够保持在可接受的沿轨道偏移范围内，以执行主要任务实验。在整个任务过程中，有几个重要的机会来收集基准 SSA 数据。立方体卫星对最初被连接成 12U 卫星，按照新南威尔士大学堪培拉分校地面站的预定命令，它们将被弹簧沿轨道方向推开，形成 2x6U 卫星编队。航天器分离，随后展开太阳能电池板和天线，标志着在早期运行阶段，配置、雷达截面和轨道发生了重大变化。太阳能电池板的展开将航天器的最大正面面积从收起配置时的 0.043 平方米增加到完全展开时的 0.293 平方米。航天器的姿态将受到控制，以通过差动气动阻力的作用阻止航天器的沿轨分离。卫星具有 GPS 和姿态确定与控制功能，可提供精确的时间、位置、速度和姿态信息，这些信息通常可在卫星遥测中获得。