Abstract In this paper, a reduced globus pallidus internal (GPI)-corticothalamic (GCT) model is developed, and a tri-phase delay stimulation (TPDS) with sequentially applying three pulses on the GPI representing the inputs from the striatal D 1 neurons, subthalamic nucleus (STN), and globus pallidus external (GPE), respectively, is pro-摆姿势。GPI可以控制以2 Hz -4 Hz尖峰和波浪放电(SWD)为特征的缺勤性癫痫发作。因此,基于基础神经节 - 丘脑皮质(BGCT)模型,我们首先探索D 1-GPI,GPE-GPI和STN-GPI途径的三重效应对癫痫发作模式。然后,使用GCT模型,我们将TPD应用于GPI上,如果阻止了这些通往GPI的途径,则可能研究替代方法和改进的方法。结果表明,纹状体D 1,GPE和STN确实可以共同且显着影响癫痫发作模式。特别是,如果D 1-GPI,GPE-GPI和STN-GPI途径被切割,则TPD可以有效地再现癫痫发作模式。另外,可以通过对TPDS刺激参数进行很好的调整来获得癫痫发作。这意味着TPD可以扮演类似于基底神经节的调节的替代作用,希望这可以有助于在癫痫的临床应用中开发脑部计算机界面。
在将设备连接到交流电源输入和电池电源之前,必须先接地。本设备配有 EMC 滤波器。接地漏电流范围为 0 至 1000 mA。在选择瞬时 RCCB 或 RCD 设备时,应考虑设备启动时可能出现的瞬态和稳态接地漏电流。必须选择对单向直流脉冲 (A 类) 敏感且不受瞬态电流脉冲影响的 RCCB 设备。还必须考虑到负载接地漏电流将由 RCCB 或 RCD 承担。设备必须按照当地电气规范接地。
Qubit读数是任何量子信息处理器中必不可少的元素。在这项工作中,我们在实验中证明了transmon和Polarmon模式之间的非扰动交叉kerr耦合底,该模式可以改善量子非态度(QND)读数,用于超导速度。新机制使用与分散近似中的标准QND量子读数相同的实验技术,但由于其非扰动性质,它最大化了速度,单发忠诚度和读取的QND属性。此外,它可以最大程度地减少不需要的衰减通道的影响,例如purcell效应。我们观察到短50 ns脉冲的单次读数保真度为97.4%,并且对长度测量脉冲的QND度为99%,并具有重复的单发读数。
涡轮流量计操作 Flow Technology 的涡轮流量计采用经过验证的高精度测量技术,可提供极为可靠的数字输出。该仪表包含一个自由悬挂的涡轮或转子,由流过仪表主体的流体(液体或气体)旋转。由于流道是固定的,转子的转速是体积流量的真实表示。旋转产生一系列电脉冲,这些脉冲由安装在转子正上方表面上的外部传感器感应。脉冲频率可以转换为模拟电流或电压,也可以显示为加仑/分钟、磅/小时、立方英尺/分钟或其他工程单位。
我们研究了超音速(> 1 GHz)声子波包对半导体超晶格中电子传输的影响。我们的量子力学模拟表明,通过超晶格传播的 GHz 皮秒变形应变脉冲序列可以产生频率比应变脉冲序列高几倍的电流振荡。计算出的电流脉冲的形状和极性与实验测量的电信号非常吻合。计算还解释并准确地再现了感应电流脉冲幅度随应变脉冲幅度和施加的偏置电压的变化。我们的研究结果为开发声驱动的半导体超晶格作为毫米和亚毫米电磁波源开辟了一条道路。
模式锁定是一种直接从激光振荡器获得短脉冲1 - 4的方法。这是一种常见且非常基本的技术,几乎用于现代光学的所有领域。典型的应用称为被动模式锁定(PML),通过将非线性(饱和)吸收器掺入激光腔中,可以实现。在这样的两部分腔中,由于放大器/吸收器截面的饱和,可以实现短脉冲的产生,因此脉冲持续时间τp大于放大器和吸收器切片中的极化松弛时间t 2。因此,在这种基于PML的激光器中,脉冲持续时间从根本上受到增益培养基1、2、5的逆带宽的限制。发生相反的情况,当腔中的电场如此强,以至于Rabi频率ωr
摘要:本文介绍了一种新颖的编码方案,该方案允许单个量子系统对多量子比特寄存器进行编码。这可以更有效地利用资源,并在设计量子系统时节省成本。该方案基于使用通过在半导体材料中引入杂质形成的离散能谱的电荷自由度来编码逻辑量子态的概念。我们提出了一种执行单量子比特操作和受控双量子比特操作的机制,提供了一种使用由 Rabi 振荡产生的适当脉冲来实现这些操作的机制。使用 IBM 的 Armonk 单量子比特量子计算机模拟上述架构,将两个逻辑量子态编码为 Armonk 量子比特的能量态,并使用自定义脉冲执行一量子比特和两量子比特量子操作。
EPC9144 开发板主要用于驱动激光二极管,其高电流脉冲总脉冲宽度短至 1.2 ns,电流高达 28 A。该板是围绕 EPC2216 增强型 (eGaN®) 场效应晶体管 (FET) 设计的。EPC2216 是一款符合 AEC-Q101 汽车标准的 15 V FET,能够产生高达 28 A 的电流脉冲。EPC9144 随附 EPC9989 插入器板。EPC9989 是一组可分离的 5 mm x 5 mm 方形插入器 PCB,具有用于不同激光器、RF 连接器的占用空间,以及一组用于试验不同负载的其他占用空间。使用插入器可以安装许多不同的激光器或其他负载,同时仍可以使用 EPC9144。激光二极管或其他负载不包括在内,必须由用户提供。
超快电子显微镜提供了一种类似电影和时间的材料结构动力学的访问,但是到目前为止,基本原子运动或电子动力学的速度太快而无法解决。在这里,我们通过激光生成的Terahertz光的单光周期报告了透射电子显微镜中电子脉冲的全光控制,压缩和表征。这个概念提供了孤立的电子脉冲,并将透射电子显微镜的空间分辨率与通过激光光周期提供的时间分辨率合并。我们还报告了多电子状态的全光控制,并在时域中找到了实质性的两电子和三电子反相关。这些结果开辟了可能性原子和电子运动的可能性,以及它们在时空中基本维度上的量子相关性。
摘要背景:LiDAR 遥感是一种快速发展的技术,用于量化各种森林属性,包括地上碳 (AGC)。脉冲密度影响 LiDAR 的采购成本,网格单元大小影响使用基于地块的方法进行的 AGC 预测;然而,很少有研究评估 LiDAR 脉冲密度和单元大小对预测和绘制快速生长的桉树人工林 AGC 的影响。本研究的目的是使用机载 LiDAR 和现场数据评估 LiDAR 脉冲密度和网格单元大小对地块和林分水平的 AGC 预测精度的影响。我们使用随机森林 (RF) 机器学习算法,使用来自 LiDAR 收集的 5 和 10 个脉冲 m − 2(RF5 和 RF10)和 5、10、15 和 20 m 的网格单元大小的 LiDAR 衍生指标对 AGC 进行建模。结果:结果表明,在这些快速生长的人工林中,5 脉冲 m − 2 的 LiDAR 脉冲密度提供的 AGC 预测精度与使用 10 脉冲 m − 2 的数据集时相似。RF5 和 RF10 的相对均方根误差 (RMSE) 分别为 6.14% 和 6.01%。等效性测试表明,训练和验证模型预测的 AGC 与观察到的 AGC 测量值相同。在本系统中,从 5 到 20 的制图网格单元大小也不会显著影响林分级别的 AGC 预测精度。结论:使用 5 脉冲 m − 2 和 5 m 的网格单元大小,LiDAR 测量可用于预测和绘制不同年龄桉树人工林的 AGC,具有足够的精度和准确度。本研究中 AGC 建模的良好结果将使人们更有信心将 AGC 估计值与桉树人工林的不同 LiDAR 采样密度进行比较,并有助于做出更具成本效益和效率的森林资源清查决策。关键词:碳模型、遥感、建模、森林资源清查、随机森林