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扩散磁光介质的光子霍尔风轮辐射角动量
光子霍尔效应 (PHE) 早在 20 多年前就被预测 [1] 并被测量 [2]。它指的是沿垂直于入射电流和磁场的优先方向散射的电磁通量，这与电子传导中的 (异常) 霍尔效应非常相似。研究表明，PHE 源自介电米氏球单次散射中的法拉第旋转 [3]，并在纯电偶极耦合区域（瑞利区域）中消失。因此，PHE 不会发生在原子的单次光散射中，而是由多次散射 [4] 或电偶极跃迁与更高的多极子发生干涉时产生的 [5]。在最近的文献中，人们发现了许多或多或少相关的效应，例如光子自旋霍尔效应 [6–8]、光的量子自旋霍尔效应 [9]、声子霍尔效应 [10]、等离子体霍尔效应 [11] 甚至其他光子霍尔效应 [12]。在具有中心光源的散射介质中，沿 z 轴施加均匀磁场 B 0 时，PHE 表现为绕场线旋转的电流。与 PHE 相关的坡印廷矢量由 S PHE = DH b B 0 × ∇ ρ ( r , t ) 给出，其中 ρ ( r , t ) 为电磁能量密度，DH ( B 0 ) 为霍尔扩散常数，其符号由法拉第旋转方向决定。最简单的情况是考虑一个点源 P ( r , t ) = P ( t ) δ ( r )，将功率 P 注入扩散常数为 D 的无限扩散介质中。对于单次能量为 W 的辐射，P ( t ) = Wδ ( t )，我们可以代入扩散方程的著名解，得到：
探索发电机下的扩散和流匹配...
最深层生成建模中的最新技术具有利用马尔可夫生成过程，以更结构化和灵活的方式学习复杂的高维概率分布[17]。通过将马尔可夫链方法与深层神经体系结构整合在一起，这些方法旨在利用深网的代表力，同时维持可聊天且理论上扎根的训练程序。与早期生成模型相反，这些模型在很大程度上依赖于直接的最大似然估计或对抗性目标，此类方法采用了迭代的随机变换（通常以马尔可夫的更新表示）来逐渐将初始噪声样本逐渐从所需的目标分布中绘制出来。di效率和流量匹配模型代表了两种突出的生成方法类别，这些方法通过一系列连续转换来结构数据样本。di效率模型[6，13]引入了一个向前的和反向降级过程，通过学习在每个步骤中撤消增量的噪声损坏，将简单的噪声分布逐渐将简单的噪声分布重新定位到复杂的目标分布中。流量匹配模型[10，11，12]直接学习连续的时间变换，这些转换将基本分布转换为规定的流量字段下的目标分布。两个家庭都从良好的可能性和稳定的培训目标中受益，从而使理论上的见解更清晰，样本质量提高了，并且通常比以前的方法（例如gans）更可靠[3，5]。生成器匹配[7]是一个框架，可以在artrary状态空间上使用Markov进程来构建生成性建模。此框架允许以两种方式组合不同的马尔可夫进程：马尔可夫叠加和通过组合单峰发生器创建多模式生成模型。在这项工作中，我们旨在利用生成器匹配框架提供详细的理论比较，并将其匹配模型和流量匹配模型进行详细的理论比较。我们表明，我们的目的是提供生成器匹配的概述，如何连接到分解和流量匹配模型以及某些Markov生成过程的特定属性如何使它们比其他过程更强大。
印刷微电池
通常，MB 的总占地面积在平方毫米甚至平方厘米量级，或者电极厚度限制在 10 毫米以内，对于 3D 配置，体积则为亚立方毫米。根据微电极的几何形状，MB 可分为 1D 形状、2D/3D 堆叠结构和 2D/3D 平面配置。15 – 17 与传统电池的三明治结构（仅允许离子沿垂直方向扩散）不同，MB 独特的电极结构可以缩短离子传输路径，提高倍率性能和功率密度。特别是具有叉指微电极的平面 MB 表现出多方向离子扩散机制，极大地促进了反应动力学。 18,19 此外，从结构角度考虑，采用浆料浇铸法制备的传统电池难以满足微电子的美学多样性和形状可定制性要求。20 – 22 值得注意的是，MB 可以通过各种微加工方法解决上述形状多样性和定制结构的问题，例如光刻、23,24 激光划片、25 – 27 电沉积、28,29 丝网印刷、30,31 和 3D 打印技术。32 – 34 光刻
低频振动和皮肤应变对 PVA/PVP 可溶解微针插入力学和药物扩散的影响
微针 (MN) 为提高透皮给药和诊断的有效性提供了一种有希望的解决方案。然而，大规模制造、部分 MN 渗透和不受控制的药物输送等挑战限制了该技术的有效性。为了克服这些挑战，当前的研究检查了皮肤应变和振动对 MN 插入和药物输送的影响。开发了一种新型多功能冲击涂抹器，用于改善皮肤插入，该涂抹器结合了皮肤拉伸、偏心旋转质量 (ERM) 和线性谐振致动器 (LRA) 微振动功能。此外，使用双光子聚合 (TPP) 和软压花工艺开发了一种用于溶解微针贴片 (DMNP) 的可扩展复制方法。当使用不同频率的 ERM 和 LRA 微振动应用时，DMNP 用于评估模型药物荧光素钠盐 (FSS) 的扩散和浓度。此外，还提出了一种新的计算机模拟方法，将微纳植入多层超弹性皮肤模型，并结合皮肤应变和振动效应。结果表明，施加皮肤应变和振动可降低微纳植入所需的力，并增强药物在皮肤中的溶解和扩散深度，从而提高微纳装置的药物渗透性和有效性。
非极性分子的快速时间尺度光谱扩散减少...
然而，氮化物点的发射线通常不均匀地加宽，与其寿命极限相比至少加宽 100 倍，10,11 这最终限制了它们的不可区分性。加宽是由光谱扩散引起的，光谱扩散是由点附近的电荷载流子的捕获和释放产生的，从而产生了变化的局部电场。通过量子限制斯塔克效应 (QCSE)，这导致点的发射能量发生变化。这种效应对氮化物 QDs 比对砷化物 QDs 更强，因为首先氮化物材料的强极性导致氮化物 QDs 中的激子具有较大的永久偶极子，从而增加了与静电环境的耦合并放大了光谱扩散的强度。 12 其次，与砷化物点相比，氮化物点的生长方法改进时间较短，而且它们还表现出更高的点缺陷和位错密度，这些缺陷和位错密度可以充当载流子的陷阱。13–15 光谱扩散是氮化物点产生高度不可区分的光子的最大障碍，因为
![arXiv:2209.07162v1 [eess.IV] 2022 年 9 月 15 日 - UCL Discovery](/simg/9\9ab78f982675c2568ba85e311a07e3e5528c4c07.webp)
arXiv:2209.07162v1 [eess.IV] 2022 年 9 月 15 日 - UCL Discovery
摘要。深度神经网络在医学图像分析方面取得了显著突破。然而，由于其数据量巨大，医学成像项目中的适度数据集大小可能会阻碍其全部潜力的发挥。生成合成数据提供了一种有前途的替代方案，可以补充训练数据集并开展更大规模的医学图像研究。扩散模型最近通过生成逼真的合成图像引起了计算机视觉界的关注。在本研究中，我们探索使用潜在扩散模型从高分辨率 3D 脑图像生成合成图像。我们使用来自英国生物库数据集 (N=31,740) 的 T1w MRI 图像来训练我们的模型，以了解脑图像的概率分布，这些分布以年龄、性别和脑结构体积等协变量为条件。我们发现我们的模型创建了逼真的数据，并且我们可以使用条件变量有效地控制数据生成。除此之外，我们还创建了一个包含 100,000 张大脑图像的合成数据集，并将其公开给科学界。
锂离子和后...
锂离子和锂离子后电池是建造可持续能源系统的重要组成部分。它们通常由阴极，阳极，电解质和分离器组成。最近，将固态材料用作电解质已受到广泛关注。传统上，固态电解质材料（以及电极材料）是绝大多数的结晶材料，但是无定形（无序）材料逐渐成为重要的替代品，因为它们可以增加离子存储位点和数量的数量，并增加了固态离子离子的数量，增强了固态离子离子的差异，并耐受重大的重复变化，并改善了重复的重复变化。为了开发出色的无定形电池材料，研究人员进行了多种实验和理论模拟。这篇评论强调了使用无定形材料（AMS）制造锂离子和锂离子后电池的最新进展，重点是材料结构与性质之间的相关性（例如电化学，机械，化学和热的材料）之间的相关性。我们回顾了分析AM的常规和新兴表征方法，并介绍了疾病在影响各种电池（例如基于锂，钠，钾和锌）的性能中的作用。最后，我们描述了将可充电基于AMS的电池商业化的挑战和观点。
![arxiv：2212.13309v3 [Quant-ph] 27 Sep 2023](/simg/5\59daf78a242570c50a6bf4f9a8617301f9cb46fb.webp)
arxiv：2212.13309v3 [Quant-ph] 27 Sep 2023
摘要。在诊断心脏病中起着至关重要的作用。多视图超声心动图数据的组合对于增强自动化方法的准确性和易变性至关重要。但是，由于数据的视觉差异，得出跨视图上下文信息仍然是一项艰巨的任务，而没有老练的融合策略甚至可以降低性能。在这项研究中，我们提出了一种新型的obal local融合（GL-Fusion）网络，以共同利用全球和本地的多视图信息，以提高超声心动图分析的准确性。具体而言，提出了基于m ulti-view g lobal m odule（MGFM）来探讨全局上下文信息，并探索超声心动图视频中不同心跳周期的环关系。此外，基于m ocal的f usion m odule（MLFM）旨在从不同视图中提取心脏结构的相关性。此外，我们收集一个多视图超声心动图视频数据集（MVEVD）来评估我们的方法。我们的方法达到平均骰子得分为82.29％，这表明比基线方法提高了7.83％，并且胜过其他现有的最新方法。到我们的知识中，这是对超声心脏视频细分的多视图方法的第一次探索。代码可用：https：//github.com/xmed- lab/gl-fuse
![arXiv:2208.08896v1 [q-bio.NC] 2022 年 8 月 9 日](/simg/1\179a87c6f83be0ee92585383a262d85d2db19fa0.webp)
arXiv:2208.08896v1 [q-bio.NC] 2022 年 8 月 9 日
摘要：轻度认知障碍（MCI）是阿尔茨海默病（AD）的前兆，MCI的检测具有重要的临床意义。分析患者的结构脑网络对于识别MCI至关重要。然而，目前对结构脑网络的研究完全依赖于特定的工具箱，耗时且主观，很少有工具可以从脑扩散张量图像中获取结构脑网络。在本文中，提出了一种基于对抗学习的结构脑网络生成模型（SBGM），直接从脑扩散张量图像中学习结构连接。通过分析不同受试者结构脑网络的差异，我们发现从老年正常对照（NC）到早期轻度认知障碍（EMCI）再到晚期轻度认知障碍（LMCI），受试者的结构脑网络呈现出一致的趋势：随着病情的恶化，结构连接朝着逐渐变弱的方向发展。此外，我们提出的模型对 EMCI、LMCI 和 NC 受试者进行了三分类，在阿尔茨海默病神经影像计划 (ADNI) 数据库上实现了 83.33% 的分类准确率。
高度有序的相超分子材料
高效的长距离能量传输对于光电和光收集设备至关重要。尽管有机分子的自组装纳米纤维表现出较长的激子扩散长度，但将这些纳米纤维排列成具有相似性质的大型有序域的薄膜仍然是一个挑战。本文展示了如何用离散长度的寡二甲基硅氧烷（o DMS）侧链对 C3 对称羰基桥接三芳胺三酰胺 (CBT) 进行功能化，从而形成完全覆盖的表面，其中排列的域最大可达 125 × 70 μ m 2，可在其中进行长距离激子传输。域内的纳米级形貌由高度有序的纳米纤维组成，纳米纤维在柔软的非晶态 o DMS 基质内具有离散的柱间距。o DMS 可防止 CBT 纤维捆绑，从而减少 CBT 柱内的缺陷数量。因此，这些柱具有高度的相干性，导致激子扩散长度为几百纳米，激子扩散率（≈ 0.05 cm 2 s − 1）与结晶四苯并菲相当。这些发现代表了通过使用 o DMS 功能化实现高度对齐的纳米纤维完全覆盖表面的下一步。