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朝着``超质量''带有纳米材料和纳米植物的
摘要：在发现X射线后，闪烁体通常用作诊断医学成像，高能物理学，天体物理学，环境辐射监测和安全性检查中的高能辐射传感器。常规闪烁体面临的内在局限性，包括闪烁的光的提取效率低和发射率低，导致商业闪烁体的效率小于10％。克服这些局限性将需要新材料，包括闪烁的纳米材料（“纳米激素”），以及提高闪烁过程效率的新的photonic方法，提高材料的排放速率，并控制闪烁光的光的方向性。在这种观点中，我们描述了新出现的纳米弹性材料和三个纳米光子平台：（i）等离子体纳米纳米菌 - （ii）光子晶体和（iii）高性能闪烁体的高Q跨面。我们讨论了纳米激素和光子结构的组合如何产生“超闪烁体”，从而实现最终时空分辨率，同时在提取的闪烁发射中可以显着提升。
通过抑制4至7岁的学童，心理教育干预对运动和视觉发展的影响
用于发展以后的运动技能（Blythe，2005； Gallahue等，2006；García-Alix＆Quero，2012）。新生儿中的这些早期运动反应是刺激依赖性和非自愿性的。因此，婴儿在开发第一个感知过程和皮质控制之前无法抑制它们，从而使他们能够管理其行为并抑制自动反应（GarcíaMolina等，2009; Ivanovi´c等，2019）。今天，原始的重新流动被认为是复杂的运动模式（García-Alix＆Quero，2012年）。在新生儿中，感觉运动皮层是具有高代谢活性的区域。它在生命的第二个和第三个月中生长，朝向视力和听力有关，并在第八个月份朝向额叶皮层（Merlo，2006年）。因此，在生命的第一年中，此过程发生在抑制原始反应的同时，在新生儿的行为中观察到重复的运动活动。从重复的运动序列中，随后发展运动学习。这有助于婴儿的基本运动系统的成熟，提高其运动技能，以及在更高的感知和认知过程中涉及的皮质 - 皮质循环的更复杂功能的发展和组成（Bushnell＆Boudreau，1993; Campos等，2012; Diaond; Diaondl。; Merlo，2006; Murray，2006; Murray; Murray; Murray，2006年。重复的运动序列和运动学习导致电动机系统突触组织的变化，通过增加表示与执行运动的运动的表示，ENGRAM或电动图的数量。皮质皮质菌株被认为是一系列分层组织的模块，以不同级别的一些困难（皮层和/或皮层下的困难）从神经心理学的角度产生了重要的并发症（Heyder等人，2004年）。因此，如果未在生命的第一年中重复运动，则不会发生影响原始振动整合的运动图的突触重新构造（Kleim等，2002）。因此，原始反应保持活跃和刺激依赖性，而不会产生造成膜，并且更复杂的知觉和认知过程的成熟（Blythe，2002; Melillo＆Leisman 2010; Thelen，2010年）。诸如Bein-Wierzbinski（2001）之类的研究指出了原始重复和感知过程之间的关系 - 在实施原始的重新抑制计划后，它显示了干预组如何改善与视觉运动功能的关系。在相同的静脉中，在学童中存在原始的反射，并且这些反应如何与降低的胶囊准确性和降低的阅读能力相关联。它还定义了相对于视力的细胞和总体运动发育的损害。存在原始振动的存在与眼睛运动不良，距离距离不良，固定不良，与眼手配位困难和视觉记忆有关（Berne，2006）。最受视觉运动发展影响的原始反应是Moro Re ex，tonic迷宫般的反应，脊柱Galant ref ex，不对称的滋补曲折ex和对称性滋补剂的反应（Berne，2006年）。，Andrich等人的研究。，Andrich等人的研究。（2018）没有发现脊柱Galant Re ex和Moro Ref ex的证据。Black（1995）和Blythe and Hyland（1998）的初步研究表明，神经循环困难的婴儿通过改善其运动和学校技能（Allen＆Donald，1995）以及社会能力（Bluechardt等，1995），对体育锻炼计划做出了反应（Allen＆Donald，1995）。这些结果已在Blythe（2002），Pica（2015）和Summerford（2001）中得到了证实。The current perspective points out that movement is at the base of the brain structure ( Diamond, 2000; Piek et al., 2004 ), which implies that movement allows for restructuring the brain ( Bernhardsson & Davidson, 1983 ), and that the sensorimotor sys- tem makes the brain learn to organise itself more efficiently than
纠缠在基于qudit的电路压缩中的作用
基于门的通用量子计算是根据两种类型的操作来制定的：通常易于实现的局部单量门门，而两个Qubit的纠缠大门，其忠实的实施仍然是主要的实验挑战之一，因为它需要单个系统之间的受控相互作用。为了充分利用量子硬件，以最有效的方式处理信息至关重要。一个有希望的途径是将较高的量子系统（Qudits）用作量子信息的乐趣单位，以用Qudit-Local Gates替换Qubit-Loctangling Gates的一小部分。在这里，我们展示了如何通过使用QUDIT编码来显着低估多Qubit电路的复杂性，我们通过考虑具有确切已知（多Qubit）栅极组合性的示例性cirits来量化这些编码。我们讨论了电路压缩的一般原理，在可实现的优势上得出上限和下限，并突出了纠缠和可用门集的关键作用。针对Photonic和捕获离子实施的显式实验方案，并证明了两种平台的电路性能都有显着的表达增益。
![arXiv:2502.02845v1 [physics.optics] 2025 年 2 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\33e49eed7cc3f9de951fe511fb81410dc9f4a64e.webp)
arXiv:2502.02845v1 [physics.optics] 2025 年 2 月 5 日
近年来，人们对塔姆等离子体极化激元 (TPP) 的兴趣日益浓厚，TPP 是位于一维光子晶体 (PhC) 和金属薄膜界面处的光态 [1-10]。通过将液晶引入金属光子晶体结构，可以控制 TPP 的波长和 Q 因子 [11]，从而可以通过同时改变电场和温度来控制系统的光学特性。然而，基于这种方法的装置相对较慢，因为液晶的响应时间至少为一毫秒。一种有前途的替代方案是相变材料，例如 VO2 [12-14]、GeSbTe (GST) [15-17] 和 Sb2S3 [18-20]。这些材料的光学特性在特定温度下会急剧变化，从而可以快速调制系统的光学响应。在这种情况下，切换发生在一微秒内，比基于液晶的结构快三个数量级。VO 2 的优势在于 68 C o 的低相变温度。然而，与 GST 一样，VO 2 具有高消光系数，这使其难以用于纳米光子器件。
复杂的染色体重排中的断点对应于成熟精子的DNA的转座酶可访问区域
电气惊人用于捕获鳄鱼以执行常规管理程序。从福利点开始，电气令人惊叹必须引起动物的无意识。然而，没有信息有关电气令人惊叹是否引起尼罗河鳄鱼（Crocodylus niloticus）的无意识。该研究的目的是使用5通道参考脑电图分析来评估鳄鱼中电气惊人之前和之后的大脑活动，以确定意识。的行为指标和15个圈养鳄鱼的脑电图记录被捕获并使用功率谱密度分析在令人惊叹前后的功率频谱密度分析进行分析，然后以60 s的间隔，直到播放后5分钟。在湿颈上施加了5–7 s的标准化刻度170伏。无意识的定义是α波功率的降低和增长三角波功率的增加。无法评估三个脑电图。在12个鳄鱼中的6个中发现了无意识，平均持续120 s。脑电图波形振幅和滋补性癫痫发作的波形活性和行为指标的增加并不是可靠的无意识指标。进一步的研究应集中于提高电气惊人的效率和可靠性。
![arXiv:2007.11599v5 [quant-ph] 2021 年 3 月 5 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f6761317dbd7c7796c9da5c2f37dd1753ffdd268.webp)
arXiv:2007.11599v5 [quant-ph] 2021 年 3 月 5 日
有成熟的理论工具可以分析量子动力学如何通过在绝热极限附近缓慢改变汉密尔顿量参数来解决计算问题。另一方面，很少有工具可以理解快速淬灭的相反极限，如量子退火和量子行走（在无限快速淬灭的极限下）中使用的工具。在本文中，我们开发了几种适用于快速淬灭机制的工具。首先，我们分析了汉密尔顿量不同元素的能量期望值。由此，我们表明，单调淬灭（问题汉密尔顿量的强度相对于涨落（驱动）项持续增加）平均会产生比随机猜测更好的结果。其次，我们开发了一些方法来确定在快速淬灭汉密尔顿量下是否会局部发生动力学，并确定快速淬灭会导致解决方案大幅改进的情况。具体来说，我们发现一种称为“预退火”的技术可以显著提高量子行走的性能。我们还展示了这些工具如何为汉密尔顿参数提供有效的启发式估计，这是量子退火实际应用的一个关键要求。
再现微生物和流体流
微生物种群的生长和进化通常会受到空间周期环境中流体流的对流，对海洋生态学，木板的多样性和固定时间的空间种群遗传学产生了直接的影响。我们回顾了在两种受液体流动的竞争遗传微生物菌株的简化环境中，在理解这个丰富问题的情况下取得的最新进展。我们首先回顾了对液体底物的微生物范围扩展实验，然后继续讨论拮抗作用，即两个杀手微生物菌株，每种毒素分泌的毒素会阻碍其竞争者的生长（竞争性排斥），无论是在有或没有平稳流体的情况下。揭示了遗传线张力的存在的最新实验。耦合反应扩散方程，包括由二维中由特征流动基序组成的简单稳定细胞流对流的对流，揭示了局部流动剪切和可压缩性效应如何与选择性优势相互作用，从而对空间分支群体中的遗传竞争产生巨大影响。我们分析了包括来源，水槽，涡流和鞍座在内的各种一维和2D流量的几何形状，并显示了遗传界面动力学的简单分析模型如何使用来阐明核滴的成核，共存和流动驱动的遗传下降不稳定性。
基底神经节神经动物模型的模拟多巴胺调节
摘要：脊椎动物的基底神经节在动作选择中起着重要作用，这是替代运动程序之间冲突的解决方案。也已知基底神经节电路的有效操作依赖于适当水平的神经递质多巴胺。，我们研究了在以前的基底神经节模型中降低或增加模拟多巴胺的补品水平，该模型集成到了由动物行为启发的觅食任务中的机器人控制结构中。主要发现是，模拟多巴胺水平的进行性降低导致行为减慢，并且在低水平下无法启动运动。这些状态因显着水平的提高而部分缓解（更强的感觉/动机输入）。相反，增加的模拟多巴胺通过与丢失作用有关的部分表达的运动活动引起了机器人运动作用的扭曲。这也可能导致行为切换的频率增加。模拟多巴胺的水平显着降低或高于基线可能会导致行为整合的丧失，有时将机器人留在“行为陷阱”中。在受多巴胺失调影响的动物和人类中观察到某些类似的性状表明，机器人模型可以证明可用于理解多巴胺神经传递在基底神经节功能和功能障碍中的作用。
MP-SeizNet：一种使用 EEG 进行癫痫类型分类的多路径 CNN Bi-LSTM 网络。
癫痫发作类型识别对于癫痫患者的治疗和管理至关重要。然而，这是一个耗时耗力的困难过程。随着机器学习算法的进步，自动诊断系统有可能加速分类过程、提醒患者并支持医生做出快速准确的决策。在本文中，我们提出了一种新型多路径癫痫发作类型分类深度学习网络 (MP-SeizNet)，它由卷积神经网络 (CNN) 和具有注意机制的双向长短期记忆神经网络 (Bi-LSTM) 组成。本研究的目的是仅使用脑电图 (EEG) 数据对特定类型的癫痫发作进行分类，包括复杂部分性、简单部分性、失神性、强直性和强直阵挛性癫痫发作。EEG 数据以两种不同的表示形式输入到我们提出的模型中。 CNN 接收从 EEG 信号中提取的小波特征，而 Bi-LSTM 接收原始 EEG 信号，以便我们的 MP-SeizNet 能够从癫痫发作数据的不同表示中进行联合学习，从而获得更准确的信息学习。我们利用最大的 EEG 癫痫数据库——天普大学医院 EEG 癫痫发作语料库 TUSZ v1.5.2 评估了所提出的 MP-SeizNet。我们使用三重交叉验证对不同患者数据评估了我们提出的模型，并使用五重交叉验证对癫痫发作数据评估了模型，结果分别获得了 87.6% 和 98.1% 的 F1 分数。
利用硅光子盲源分离实现高容量空分复用通信
摘要 — 空分复用是一种广泛使用的技术，可提高无线和光通信系统中的数据传输能力。然而，紧密排列的空间信道会引起严重的串扰。高数据速率和大通道数对使用传统数字信号处理算法和电子电路解决串扰提出了严格的限制。为了解决这些问题，本文提出了一种将高速硅光子器件与新型盲源分离 (BSS) 算法相结合的硅光子系统。我们首先演示了如何使用光子 BSS 消除用于数据中心内通信的短距离多模光纤互连中的模态串扰。所提出的光子 BSS 系统继承了光子矩阵处理器的优势和 BSS 的“盲性”，从而实现了卓越的能源和成本效率以及更低的延迟，同时允许使用亚奈奎斯特采样率和在自由运行模式下恢复信号，并在信号格式和数据速率方面提供无与伦比的灵活性。最近，人们已经证明了使用光子处理器进行模式串扰均衡的可行性，并借助训练序列。相比之下，我们的方法光子 BSS 可以解决更困难的问题，即使接收器对任何数据速率和调制格式透明，并且适用于速度慢且经济高效的电子设备。在