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IWXM 2024
摘要我们将在LCLS上介绍最近的OPɵCS计量学，以展示X射线opɵc挑战的Mulɵtude，以及我们如何适应我们的乐器挑战。今年，我们在LCLS安装了两个主要的OPɵC系统，即X射线仪器（TXI）的Kirkpatrick-Baez（KB）镜像系统和RIX的Qrix光谱仪的材料科学共振InelasɵCX射线scaʃing。txi是一种独特的实验厨具，因为它旨在同时采用Soō和柔软的X射线，该射线来自LCLS的两个单独的光束线。TXI的KB镜像系统由两对KB镜子组成，即Soō和柔软的X射线对，总共有四个1-M长的镜子。要安装此镜像系统，我们必须在密封镜室之前在同一ɵ师时（大约一个月）中鉴定所有四个镜子。为了效率，我们将镜子和弯曲器成对符合其歌剧Orientaɵon的成对，即朝向和侧面，同时与verɵcal和横向测量。这是通过在最初为长痕量专业仪（LTP）建造的花岗岩龙门系统上添加fizeau干涉仪来实现的。通过此升级，龙门系统现在包含SɵTCHING仪器和LTP。QRIX光谱仪旨在实现多达约50,000个分辨能力，以便我们可以获取高分辨率的RIX数据。它由抛物线镜和一个巨大的，可变的线间距（VLS）graɵng和1500行/mm组成。用Verɵcalsɵtching仪器在其摇篮中测量了抛物线镜。用LTP测量Graɵng。由于测量方法的2D性质，扭曲误差被视为奖励。这也使我们还可以最大程度地减少安装镜中的扭曲误差。然而，该graɵng在底物中具有预先构造的圆柱形形状，因此我们必须首先用LTP测量形状，然后测量liʃrow中的线密度，同时补偿该形状。将在研讨会上讨论测量策略和计量结果。
2013-2014 年课程目录 - 新墨西哥理工学院
理学学士学位通识教育核心课程要求 领域 1 – 通讯 (9 个学分) ENGL 111 (3) - ACT 或 SAT 成绩足够高的学生可免修 ENGL 111（参见本科目录第 34 页）。这些学生必须修读另一门课程来代替这三个学分；但是，该课程不必是英语课程。 ENGL 112 (3) - 必须满足先决条件才能注册，见第 34 页。 ENGL 341 (3) - 必须满足先决条件才能注册，见第 34 页。机械工程专业学生可以使用 MENG 341。 领域 2 - 数学（8 个学分） MATH 131 (4) - 必须满足先决条件才能注册，见第 90 页。 MATH 132 (4) - 必须满足先决条件才能注册，见第 90 页。 领域 3 - 基础实验室科学（26 个学分） PHYS 121 和 121L (5) 物理专业学生可以使用 PHYS 221 和 221L。其他学生可以在获得物理系的许可后替代此序列。 PHYS 122 和 122L (5) 物理专业学生可以使用 PHYS 222 和 222L。其他学生可以在获得物理系的许可后替代此序列。 CHEM 121 和 121L (4) CHEM 121 和 121L；可由 CHEM 151 和 151L 替代 CHEM 122 和 122L (4) CHEM 122 和 122L；可由 CHEM 152 和 152L 替代 八 (8) 个学分*，附带相关实验室**，涉及以下学科：生物学 (BIOL)、地球科学 (ERTH)、工程学 (ChE、CE、EE、ENVE、MATE、METE、ES、MENG、ME、PETR)、计算机科学工程 (CSE) 主修生物学、计算机科学、地球科学、环境科学、心理学和任何工程学科的学生在满足专业要求的同时，还需满足这部分通识教育核心课程要求。 *需要八个学分。参加少于四个学分的讲座/实验室对的学生需要参加两对以上的讲座/实验室才能满足要求。
2013-2014 年课程目录 - 新墨西哥理工学院
理学学士学位通识教育核心课程要求 领域 1 – 通信（9 个学分） ENGL 111 (3) - ACT 或 SAT 成绩足够高的学生可免修 ENGL 111（参见本科目录，第 34 页）。这些学生必须选修另一门课程来代替这三个学分；但是，该课程不一定是英语课程。ENGL 112 (3) - 必须满足入学前提条件，请参阅第 34 页。ENGL 341 (3) - 必须满足入学前提条件，请参阅第 34 页。机械工程专业学生可以使用 MENG 341。领域 2 - 数学（8 个学分） MATH 131 (4) - 必须满足入学前提条件，请参阅第 90 页。MATH 132 (4) - 必须满足入学前提条件，请参阅第 90 页。领域 3 - 基础实验室科学（26 个学分） PHYS 121 和 121L (5) 物理专业学生可以使用 PHYS 221 和 221L。其他学生可以在获得物理系许可的情况下替换此序列。PHYS 122 和 122L (5) 物理专业学生可以使用 PHYS 222 和 222L。其他学生可以在获得物理系许可的情况下替换此序列。CHEM 121 和 121L (4) CHEM 121 和 121L； 可以替换为 CHEM 151 和 151L CHEM 122 和 122L (4) CHEM 122 和 122L；可以用 CHEM 152 和 152L 代替 八 (8) 个学分*，包括以下学科的相关实验室**：生物学 (BIOL)、地球科学 (ERTH)、工程学 (ChE、CE、EE、ENVE、MATE、METE、ES、MENG、ME、PETR)、计算机科学工程 (CSE) 主修生物学、计算机科学、地球科学、环境科学、心理学和任何工程学科的学生在满足专业要求的同时，还需满足这部分通识教育核心课程要求。* 需要八个学分。参加少于四个学分的讲座/实验室对的学生需要参加两对以上的讲座/实验室才能满足要求。
Λ型原子系统中双模压缩光场的暗度
自量子光学诞生之初，人们就知道光学状态的非经典特性（如压缩、反聚束和纠缠）易受衰减影响 [1]。通过衰减器（有损通道）传播时，光学状态的量子特征与环境共享，并在追踪环境时丢失。因此，人们长期以来一直努力减少制备和操纵这些状态时的损失，以增强其在量子信息处理 [2]、量子计量 [3] 和其他应用中的实用性。在本文中，我们挑战了这一范式，展示了一类非经典纠缠光态，它们不仅可以在衰减介质中传播而不受损失的影响，而且是由于这些损失而产生的。也就是说，任何其他状态进入并传播通过该介质后，都会转换为该家族中的状态。我们将这些状态称为光学暗态（ OD ），类似于原子的暗态，原子的暗态虽然与原子跃迁共振，但不吸收光。与原子暗态类似， OD 态出现在 Λ 形原子系统中。两个基态通过两对场以类似拉曼的方式相互耦合。在每对场中，一个场是量子，另一个场是强激光（图 1 ( a )）。通过这种方式，量子场直接与原子基态相互作用：模式 ˆ a 下光子的吸收会将光子从能级 ∣ ñ 1 转移到能级 ∣ ñ 2 ，而模式 ˆ b 具有相反的效果。当两种模式都充满光子时，这些过程会叠加发生。此外，如果这些模式的状态是具有特定压缩参数（由光学模式和物质之间的有效耦合常数之比决定）的双模压缩真空（TMSV），则这两个过程会发生干涉相消，从而有效地阻止原子态和光学态的相互作用。然后，即使基态相干性衰减，该 OD 态也会在这种原子的气体中传播而不会发生任何损失或演变。这里研究的现象的物理与 [ 4 , 5 ] 的物理密切相关，其中两个宏观原子集合的纠缠是由耗散现象驱动的。事实上，正如我们在下面展示的，它们是产生光和原子纠缠态的相同的过程。
众包神经科学
当我们在社交行为中感到联系或参与时，我们的大脑是否真的在正式、可量化的意义上“同步”？大多数研究都使用高度控制的任务和同质的受试者池来解决这个问题。为了采取更自然的方法，我们与艺术机构合作，众包神经科学数据：在 5 年的时间里，我们从数千名博物馆和节日游客那里收集了脑电图 (EEG) 数据，他们自愿参与 10 分钟的面对面互动。熟悉程度不同的两对参与者坐在互波机内——这是一种艺术神经反馈装置，可将每对 EEG 活动的实时相关性转化为光图案。由于此类参与者之间的 EEG 相关性容易受到噪声污染，在随后的离线分析中，我们使用虚部相干性和投射功率相关性计算了大脑间耦合，这两个同步指标在很大程度上不受瞬时噪声驱动相关性的影响。当将这些方法应用于具有最一致协议的两个记录数据子集时，我们发现配对的特质同理心、社交亲密度、参与度和社交行为（联合行动和眼神接触）一致地预测了他们的大脑活动同步的程度，最显著的是低 alpha（~7-10 Hz）和 beta（~20-22 Hz）振荡。这些发现支持这样一种观点，即在动态、自然的社交互动过程中，共同参与和联合行动会驱动耦合的神经活动和行为。据我们所知，这项工作首次证明了跨学科、现实世界、众包神经科学方法可能提供一种有前途的方法来收集与现实生活中面对面互动有关的大量丰富数据集。此外，它还展示了普通公众如何参与和参与实验室外的科学过程。博物馆、美术馆等机构或公众出于自我激励而积极参与的任何其他组织都可以帮助促进此类公民科学研究，并支持在科学控制的实验条件下收集大量数据集。为了进一步提高公众对实验室外实验方法的兴趣，本研究的数据和结果通过一个专门为公众量身定制的网站传播（wp.nyu.edu/mutualwavemachine）。
通过系统比较提取全脑动力学的可解释特征
图1。在这项研究中，我们系统地比较了从静止状态fMRI时间序列量化动力学模式的不同方式，重点介绍了局部区域动力学和跨四个神经精神疾病的成对耦合的统计。A.对于给定的静止状态fMRI体积（i），皮层和亚皮层分为各个区域，从中提取体素平均的粗体信号时间序列（II）。从这些数据中量化动力学模式的两种关键方法是：（iii）测量单个大脑区域动力学的特性（绿色）；或（iv）计算两对区域之间的统计依赖性（粉红色和蓝色）。B.为了评估fMRI时间序列数据集的不同类型的动态表示的性能（用于识别疾病与神经活动的相关变化），我们包括了四个源自两个开放式访问数据集的神经精神病学示例：UCLA CNP LA5C研究[50]和Abide II/II/II/II/II/II II/II研究[51，52，52，52，64）两个队列中的每个队列还包括用于比较的认知健康对照（UCLA CNP n = 116，Abide n = 578）。C.对于从fMRI数据集提取的每种动力结构（即，对于数据的每个基于功能的“表示”），我们计算了封装各种活动属性范围的可解释的时间序列特征。使用一组25个时间序列特征（Catch22特征集[65]以及平均值，SD和FALFF）从每个大脑区域量化了局部动力学特性。使用一组成对相互作用（SPI）的一组统计量对所有对区域之间的相互作用进行了量化，该统计数据包括PYSPI软件包中的代表性子集[29]。值。D.我们使用线性SVM分类器适合表示静止状态fMRI特性的五种不同方法来评估每种神经精神疾病的病例对照性能的性能：（i）所有25个单个区域序列特征在单个区域，一个区域，一个区域，一个区域； （ii）单个时间序列功能的全脑图，功能； （iii）所有25个单变量时间序列特征的全脑图，一个uni_combo； （iv）使用一个SPI，FC跨所有区域对的功能连接（FC）网络； （v）FC以及所有25个单变量的时间序列特征，该功能从所有大脑区域（UNI_COMBO）计算出，称为FC_COMBO。