XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemspin
由于Hund的耦合而引起的准本地旋转波动
很久以前就强调了自旋爆发对SR 2 RUO 4物理学的重要性[1]。该材料接近旋转密度波不稳定性和杂质的小浓度触发排序[2，3]。Sidis等人开创的非弹性中子散射（INS）实验。 [1]并在多年来进行了修复[4-10]表明，磁反应本质上是：（i）与均匀敏感性的均匀敏感贡献相关的弱动量贡献，与频带值相比，均匀敏感性的增强因子（一致）均匀敏感性的增强因子，与频带值相比[11，12]）和（ii）evection [11，12]）和（ii）（ii）/（ii）（ii）quemmentrate qummentrate quntimemensurate quntiment qumensurate quntiment 3，0。 3，0）[13]靠近旋转密度波（SDW）不稳定性[10]。 使用密度函数理论（DFT）和随机相近似（RPA）预测了Q SDW处的峰值。 但是，RPA并未解释宽结构，它预测在反铁磁X点Q x =（0。）处的响应 5，0。 5，0）高于 - 点响应q =（0，0，0），与实验相矛盾[10]。 最近，已经意识到，该材料中强相关性的起源可能与长波长磁相关性相关，而是与hund的耦合驱动的局部相关性[15，16]。 在此图片之后获得了SR 2 RUO 4的广泛物理特性的成功描述，并由定量的动态均值结构理论（DMFT）计算支持。Sidis等人开创的非弹性中子散射（INS）实验。[1]并在多年来进行了修复[4-10]表明，磁反应本质上是：（i）与均匀敏感性的均匀敏感贡献相关的弱动量贡献，与频带值相比，均匀敏感性的增强因子（一致）均匀敏感性的增强因子，与频带值相比[11，12]）和（ii）evection [11，12]）和（ii）（ii）/（ii）（ii）quemmentrate qummentrate quntimemensurate quntiment qumensurate quntiment 3，0。 3，0）[13]靠近旋转密度波（SDW）不稳定性[10]。 使用密度函数理论（DFT）和随机相近似（RPA）预测了Q SDW处的峰值。 但是，RPA并未解释宽结构，它预测在反铁磁X点Q x =（0。）处的响应 5，0。 5，0）高于 - 点响应q =（0，0，0），与实验相矛盾[10]。 最近，已经意识到，该材料中强相关性的起源可能与长波长磁相关性相关，而是与hund的耦合驱动的局部相关性[15，16]。 在此图片之后获得了SR 2 RUO 4的广泛物理特性的成功描述，并由定量的动态均值结构理论（DMFT）计算支持。3，0。3，0）[13]靠近旋转密度波（SDW）不稳定性[10]。使用密度函数理论（DFT）和随机相近似（RPA）预测了Q SDW处的峰值。但是，RPA并未解释宽结构，它预测在反铁磁X点Q x =（0。5，0。5，0）高于 - 点响应q =（0，0，0），与实验相矛盾[10]。最近，已经意识到，该材料中强相关性的起源可能与长波长磁相关性相关，而是与hund的耦合驱动的局部相关性[15，16]。在此图片之后获得了SR 2 RUO 4的广泛物理特性的成功描述，并由定量的动态均值结构理论（DMFT）计算支持。This includes the large mass enhancements of quasi- particles observed in de Haas–van Alphen experiments [ 17 ] and angle-resolved photoemission spectroscopy [ 18 ] as well as quasiparticle weights and lifetimes [ 15 ], nuclear magnetic resonance [ 15 ], optical conductivity [ 19 , 20 ], thermopower
保存的运动神经元可以控制机器人六指的控制
†同等贡献 *相应的作者隶属关系：1个生物医学工程的人工智能部门，弗里德里希 - 亚历山大 - 大学 - 埃尔兰根 - 纽伦伯格；德国埃尔兰根。2信息工程和数学系，UniversitàDegliStudi di Siena;意大利锡耶纳。 3 Querschnittzentrum Rummelsberg，Krankenhaus Rummelsberg GmbH；德国Schwarzenbruck。 *通讯作者。 电子邮件：Alessandro.del.vecchio@fau.de，dprattichizzo@unisi.it摘要：恢复手功能是四项运动员的最高优先事项之一。 然而，对于运动完全脊髓损伤的个体，当前恢复基本手动运动仍然有限。 在这项研究中，我们提出了一种非侵入性神经学界面，该界面直接转化了较低的运动神经元活动，该活动曾经编码手的开口和闭合到超级机器人机器人的第六指中。 我们重新启用了三个患有慢性（> 8年）的人完全宫颈脊髓损伤，以抓住对日常生活重要的物体，具有控制手指屈曲和扩展的相同神经输入。 经过几分钟的培训，参与者直观地调节了电动机单元的排放活动，从而控制了手势和关闭。 然后使用这些电动机单元按比例地控制机器人第六指。 所有参与者成功执行了各种掌握任务，这些任务需要数字上的相当大的力量，例如，通过拧开帽子打开瓶子。 这可以显着改善瘫痪者的生活质量。2信息工程和数学系，UniversitàDegliStudi di Siena;意大利锡耶纳。3 Querschnittzentrum Rummelsberg，Krankenhaus Rummelsberg GmbH；德国Schwarzenbruck。*通讯作者。电子邮件：Alessandro.del.vecchio@fau.de，dprattichizzo@unisi.it摘要：恢复手功能是四项运动员的最高优先事项之一。然而，对于运动完全脊髓损伤的个体，当前恢复基本手动运动仍然有限。在这项研究中，我们提出了一种非侵入性神经学界面，该界面直接转化了较低的运动神经元活动，该活动曾经编码手的开口和闭合到超级机器人机器人的第六指中。我们重新启用了三个患有慢性（> 8年）的人完全宫颈脊髓损伤，以抓住对日常生活重要的物体，具有控制手指屈曲和扩展的相同神经输入。经过几分钟的培训，参与者直观地调节了电动机单元的排放活动，从而控制了手势和关闭。然后使用这些电动机单元按比例地控制机器人第六指。所有参与者成功执行了各种掌握任务，这些任务需要数字上的相当大的力量，例如，通过拧开帽子打开瓶子。这可以显着改善瘫痪者的生活质量。我们的发现提出了协助手部功能的变革性步骤，提供了直观且非侵入性的神经合法界面，而无需学习新的运动技能，因为参与者使用与受伤前相同的运动命令。主文本：简介恢复手功能的关键重点是脊柱α运动神经元的活性，这是神经肌肉系统的最后电动途径。众所周知，即使被归类为完整的脊髓损伤（SCI）的个体，也可能保留1-4损伤高于损伤水平上方和之下的一些较不幸的神经连接。在先前涉及具有运动SCI的个体（八个具有C5-C6损伤水平的参与者）的研究中，我们证明了使用高密度表面肌电图（HDSEMG）通过非侵入性神经界面进行任务调节的运动单位，从而实现了手指运动的解码2。所有参与者在特定的电动机单位和
PICH 通过其 DNA 转位酶和 SUMO 相互作用活动影响纺锤体组装检查点
抑制或稳定有丝分裂中的 SUMO 化都会导致染色体分离缺陷，这表明蛋白质的动态有丝分裂 SUMO 化对于维持基因组的完整性至关重要。Polo 样激酶 1 - 相互作用检查点解旋酶 (PICH) 是一种有丝分裂染色质重塑酶，它通过三个 SUMO 相互作用基序 (SIM) 与 SUMO 化的染色体蛋白相互作用，以控制它们与染色体的结合。使用条件性 PICH 耗竭/PICH 替换的细胞系，我们发现有丝分裂缺陷与 PICH 对 SUMO 化染色体蛋白的功能受损有关。PICH 的重塑活性或 SIM 缺陷会延迟有丝分裂进程，这是由纺锤体组装检查点 (SAC) 激活引起的，这由着丝粒处 Mad1 焦点的持续时间延长所表明。通过对染色体 SUMO 化蛋白（其丰度受 PICH 活性控制）进行蛋白质组学分析，确定了可解释 SAC 激活表型的候选蛋白。在已确定的候选蛋白中，PICH 缺失时 Bub1 着丝粒丰度会增加。我们的研究结果证明了 PICH 和 SAC 之间的新关系，其中 PICH 直接或间接影响着丝粒上的 Bub1 关联，并影响 SAC 活性以控制有丝分裂。
空间旋转：带有Spintronics实施的基于空间辍学的二进制贝叶斯神经网络
摘要 - 机器学习系统在实时，关键的决策领域（例如自动驾驶和工业自动化）中获得了突出性。他们的实现应通过不确定性估计来避免过度自信的预测。贝叶斯神经网络（Baynns）是估计预测不确定性的原则方法。但是，它们的计算成本和功耗阻碍了它们在Edge AI中的广泛部署。利用辍学作为后验分布的近似值，将贝恩的参数进行二进制，以及在基于Spintronics基于旋转的计算中（CIM）硬件阵列中实现它们的进一步，可以提供可行的解决方案。但是，设计用于卷积神经网络（CNN）拓扑的硬件辍学模块是具有挑战性且昂贵的，因为它们可能需要大量的辍学模块，并且需要使用空间信息来删除某些元素。在本文中，我们引入了MC-SpatialDropout，这是一种基于空间辍学的近似贝恩，带有Spintronics的新兴设备。我们的方法利用Spintronic设备的固有随机性与现有实现相比有效地实现了空间辍学模块。此外，每个网络层的辍学模块的数量减少了9倍，能量消耗量为94。11×，同时与相关工作相比仍能实现可比的预测性能和不确定性估计。
自我效能和负面影响对于脊髓损伤后中枢神经性疼痛神经反馈治疗成功的重要性
基于 EEG 的神经反馈使用心理行为 (MB) 来实现大脑活动的自愿自我调节，并有可能缓解脊髓损伤 (SCI) 后的中枢神经性疼痛 (CNP)。本研究旨在了解神经反馈学习以及 MB 与神经反馈成功之间的关系。25 名非 CNP 参与者和 10 名 CNP 参与者在四次访问中接受了神经反馈训练（强化 9-12 Hz；抑制 4-8 Hz 和 20-30 Hz）。每次访问后，都会采访参与者关于他们使用的 MB。问卷调查了以下因素：自我效能、控制点、动机和神经反馈的工作量。MB 分为心理策略（目标导向的心理活动）和情感（神经反馈期间的情感体验）。与成功的 CNP 参与者相比，成功的非 CNP 参与者明显使用了更多与想象相关的 MS，并报告了更多负面情感。然而，没有任何心理策略与神经反馈成功明确相关。缺乏成功与消极情绪之间存在一定的联系。自我效能与神经反馈成功率呈中等相关（r = < 0.587，p = < 0.020），而控制点、动机和工作量具有低相关性，不显著（r < 0.300，p > 0.05）。对于成功的神经反馈表现而言，情绪可能比心理策略更重要。自我效能与神经反馈成功率相关，这表明，增加对自己神经反馈能力的信心可能会提高神经反馈表现。
标题：人类动作准备需要皮质脊髓神经计算
图 1：在目标导向动作准备过程中对人类 CS 输入输出的评估。a、皮质脊髓 (CS) 输入输出 104 可以表现出从基线静息到准备状态的加法和/或乘法调节。b、目标导向动作准备 105 通过需要左 (L) 或右 (R) 反应的指示延迟双选反应时间任务进行评估。大多数试验都是 go 试验 106，在此期间命令性刺激出现直到记录反应时间 (RT) 或 0.8 秒过去。包括一组 catch 试验 (~8%) 107，以防止参与者预测命令性刺激的开始。 c ，实验分为手间任务和 108 手内任务，当目标运动表征处于基线状态以及被选中、未被选中或与动作准备无关时，可使用单脉冲经颅磁刺激 109 (TMS) 评估左手食指的 CS 输出。此处，输入是相对于参与者的静息运动阈值 (%RMT) 的 TMS 强度，输出是随后的运动诱发电位 (MEP) 的幅度 111。d ，CS 输入输出曲线来自任务前的静息状态 MEP 数据 (n = 39)，并使用三参数玻尔兹曼函数与基于人群的非线性混合效应模型进行拟合 112。绿点和误差线表示 113 每个 TMS 强度下的平均 MEP 幅度 ± 标准差。虚线灰色线表示参数估计值。114
隐形眼镜嵌入式全息指针
在本文中，我们提出了一种称为自旋扭矩二极管（STD）的纳米级旋转射频（RF）检测器的电气模型。提出了一种用于模型参数提取的完整方法。得出了与STD的等效电路，并将设备电阻非线性的建模与自旋扭转二极管效应一起。提出了一种详细的逐步方法，以使用常规的直流测量，RF散射参数（S-Parameter），连续波和功率表征提取模型参数。参数提取后，与单个STD的测量结果进行了比较，成功验证了模型。最后，提出的STD电气模型用于预测基于2-STD的RF检测器体系结构的行为。仿真结果突出了提出的建模方法的兴趣，以研究合适的RF检测器体系结构，以提高单个或多体RF检测的RF-DC转换效率。
钴纳米磁性特性的建模用作自旋杂交超导体 - 铁磁性结构的组成部分
这是根据Creative Commons归因许可条款（https://creativecommons.org/licenses/4.0）的开放访问工作。请注意，重复使用，重新分配和复制尤其要求作者和来源被记住，并且单个图形可能需要特别法律规定。该许可受Beilstein档案术语和条件的约束：https：//www.beilstein-archives.org/xiv/terms。这项工作的确定版本可以在https://doi.org/10.3762/bxiv.2025.6.v1
纳米结构的金属氧化物@碳点通过顺序的壳聚糖模板和碳化路线
神经医学和肌肉障碍系，医学中心 - 弗雷堡大学，弗雷堡大学，弗雷堡，德国B神经肌肉中心，儿科和青少年医学系，维也纳，维也纳，奥地利C clinic favoriten
表面上原子自旋量子比特的通用量子控制
扫描隧道显微镜 (STM) 能够在具有原子精度的表面上自下而上地制造定制的自旋系统。当将 STM 与电子自旋共振 (ESR) 相结合时，这些单个原子和分子自旋可以被量子相干地控制并用作电子自旋量子比特。在这里，我们通过沿两个不同方向采用相干控制来展示对表面上这种自旋量子比特的通用量子控制，这通过两个具有明确相位差的连续射频 (RF) 脉冲实现。我们首先展示量化轴上布洛赫矢量的每个笛卡尔分量的变换，然后进行 ESR-STM 检测。然后，我们展示了使用双轴控制方案生成单个自旋量子比特的任意叠加态的能力，其中实验数据与模拟结果高度一致。最后，我们介绍了动态解耦中双轴控制的实现。我们的工作扩展了基于 STM 的脉冲 ESR 的范围，突出了该技术在表面电子自旋量子比特的量子门操作中的潜力。