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图S1。 用于案例（a）3（无噪声，t = 0。的斑点检测方法的结果）的结果 05）和（b）10（泊松噪声，t = 0。 2）。 红色圆圈是检测到的斑点的中心。 绿色正方形围绕着真实的斑点，而无需斑点，即 最接近检测到的点位置正是真正的斑点位置。 黄色正方形围绕着斑点移动，即 最接近检测到的点位置并不完全是真实的位置。 在（b）红色箭头指向检测到的位置，这些位置不完全在真实的位置，仅归因于噪声。S1。用于案例（a）3（无噪声，t = 0。05）和（b）10（泊松噪声，t = 0。2）。红色圆圈是检测到的斑点的中心。绿色正方形围绕着真实的斑点，而无需斑点，即最接近检测到的点位置正是真正的斑点位置。黄色正方形围绕着斑点移动，即最接近检测到的点位置并不完全是真实的位置。在（b）红色箭头指向检测到的位置，这些位置不完全在真实的位置，仅归因于噪声。
实现精细功能 MRI 的关键因素
图 4 表面网格细化对减少缺失体素数量的影响。（a）体积到表面投影示意图。方块表示体积空间中的体素。黄色方块表示分配给网格顶点的体素。灰色方块表示由于顶点间距粗而未投影到任何网格顶点上的缺失体素。三角形表示表面网格的面。蓝点表示原始表面中的顶点。紫点表示通过表面细化添加的顶点。随着在细化过程中将顶点添加到表面，更多的体素被分配给顶点，从而减少了缺失体素的数量。（b）使用原始表面时缺失的体素，这些体素是通过增加表面细化的迭代次数而捕获的。放大的视图显示了距状沟内的示例表面（黑色轮廓）。颜色表示唯一体素索引。随着表面网格的细化，表面投影中包含了更多唯一体素。 （c）随着表面网格逐渐细化，独特 fMRI 体素的数量。随着每次细化迭代，包含的独特体素数量稳步增加，在四次细化迭代后出现稳定状态。虚线表示每个受试者（N = 3）的值；条形图显示受试者的平均值
位置校准软件 - NPL 出版物
本报告记录了 Fortran 软件的实现，该软件用于确定从配准点测量到的不同参考系之间的转换。该问题出现在通过跟踪三个或更多个与工件刚性移动的点（配准点）的位置来确定工件的位置和方向时。该软件找到转换参数的最小二乘估计值以及配准点在公共参考系中的位置。这些估计值由非线性最小二乘求解器有效计算，该求解器充分考虑了定义解的矩阵方程的结构。初始估计模块确定优化参数的良好起始值。还有用于计算拟合参数和相关量的标准不确定度的模块。该软件可以直接应用于使用坐标计量中的分阶段或重新定位方法测量大型或复杂工件。
NIST 的混合探测器 - TSAPPS
图 3：检测效率和死时间引起的入射光子统计数据失真。具有泊松统计数据 Poisson( k | µT ) 的入射状态，µT = 80（实心方块），由于有限量子效率 η = 0 . 7（空心方块）而有效衰减，见公式 (10)。输出分布保持为泊松分布，具有泊松( m | ηµT )。对于具有可瘫痪死时间 t dead 的探测器，输出统计数据由公式控制。 （11）给出分布泊松（k | ηµT exp（−ηµt dead）），即它仍然保持泊松分布，新的均值为ηµT exp（−ηµt dead）（实心圆）。对于具有非瘫痪死时间t dead 的探测器，输出分布不再是泊松分布，而是亚泊松分布，参见公式（13）（空心圆）。
时空综合贝叶斯物种分布模型显示，性状和范围转移之间缺乏广泛的关系
fi g u r e 2研究中观察到的范围偏移概述。（a）研究中存在的原始存在和不存在数据以及存在估计值的后中值。原始观测图上的红点/正方形显示原始物种的检测，而黑点/正方形显示非探测。点代表ebird数据记录，正方形代表Bird Atlas Records。模型估计图中的颜色梯度图显示了该模型估计的存在的可能性，其中更多的黄色表示存在的概率更高。深蓝色和深紫色概述了与示例物种相对应的范围变化的数量。深蓝色：Kori Bustard（Ardeotis kori）；深紫色：von der Decken的Hornbill（Tockus deckeni）。（b）在1980 - 1999年和2000- 2020年之间，单个物种范围移动的相对变化因子分为总范围变化，有意义的收缩分数和有意义的扩张得分。y轴上的值以线性尺度表示。1的相对变化因子对应于收缩或扩张（损失或获得等于机会区域的区域）的无意义变化，而总范围变化没有变化（1980- 1999年的范围等于2000 - 2020年的范围）。一个相对变化因子为2，对应于面积的两倍，而面积减半的系数为0.5。
神经形态计算的物理学
图 1：深度神经网络硬件 (a) 由通过突触（箭头）连接的多层神经元（圆圈）组成的深度神经网络。(b) 连接两层神经元的忆阻交叉阵列 21。插图表示单个忆阻器单元，垂直连接一行和一列。突触前 CMOS 神经元（红色）向行施加电压。每列的输出电流 Ij 是所有输入电压 Vi 乘以忆阻器电导 Gij 的总和。每列的放大器驱动突触后 CMOS 神经元（蓝色）。(c) 由圆形谐振器组成的光学神经网络，将不同波长 λ i 输入（不同颜色）耦合到神经元（灰色）22。突触（橙色方块）和神经激活功能（绿色方块）由相变材料实现。
用户手册| Powerbrain Touch 8 Chess＆Games
请注意边缘周围的字母和数字。八个正方形的水平行称为等级；排名从1到8。垂直列称为文件；文件由字母A-H标识。正方形由其坐标标识，即其文件的字母及其等级的数量。例如，白王在E1上开始比赛。每个正方形都是“敏感的”，即它响应轻触。进行移动时，您只需使用虚拟笔的尖端触摸自己的件正方形。用“哔哔声”承认有效的触摸。如果您触摸了显示的错误部分（例如您不能合法移动的正方形，计算机发出其“错误”信号 - 低嗡嗡声。只需触摸正确的位置而继续。消息区域
欧拉的三十六名纠缠军官：经典难题的量子解
欧拉著名问题的 36 个官员问题的负解意味着不存在两个六阶正交拉丁方。我们证明，只要官员们相互纠缠，这个问题就有解，并构造出这种大小的正交量子拉丁方。结果，我们找到了一个长期难以捉摸的绝对最大纠缠态 AME(4,6) 的例子，它由四个子系统组成，每个子系统有六个级别，等效于一个大小为 36 的 2 酉矩阵，它可以最大化这个维度的所有二分酉门之间的纠缠能力，或者一个完美的张量，有四个指标，每个指标从一到六。这种特殊状态应该被称为黄金 AME 状态，因为黄金比率在它的元素中占有突出地位。这个结果使我们能够构造一个纯非加性六方量子误差检测码 ðð 3 ; 6 ; 2ÞÞ6，它饱和了单例边界并允许人们将六级状态编码为三重态。
研究总资本形成对索马里碳排放的影响
气候变化的出现已经发展成为人类的最高挑战，促使人们竭尽全力减轻其后果。这项研究深入研究了索马里的总资本形成（GCF）和二氧化碳排放之间的影响，跨越了1991 - 2019年。为了仔细检查所考虑的变量之间的长期关联，该研究采用了自回归分布式滞后（ARDL）模型。另外，为了确保研究的鲁棒性，还应用了动态的普通最小二乘和完全修改的普通最小二乘。与期望相反，发现表明GCF不会对二氧化碳排放产生重大影响。研究倡导实施一个全面的环境政策框架，该框架考虑了GCF以外的一系列贡献因素。为了解决环境挑战的多方面性质，该研究建议诸如能源多样化，技术转移，可持续实践的促进以及气候弹性整合等计划。