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X射线ptychography带有多个光束
X射线Ptychography的未来（一种连贯的衍射成像方法）有望实现的分辨率和实验效率，同时探测了越来越复杂的样品的特征。这是通过复杂的成像方法启用的，结合了高度优化的硬件，软件和过程。在本文中，解决了X射线ptychography实验的几个方面，强调了通过使用多个光束实现的增强的多功能性和有效性。从对纳米化的全面理解开始，讨论了聚焦X射线光学的生产。具体而言，开发了直接作品的岩性过程，并描述了其细节，特别强调了在50 kV加速度电压下在化学上半弹性抗性的情况下进行电子束光刻。此过程既多功能又精确，最终促进了菲涅尔区板（FZP）的制造。因此，论文报告了几个并联的几个FZP的应用，用于生成多个X射线梁以执行Ptychography。特别是研究了对标准Ptychographic方法的新型扩展。对多光束X射线PTYChography的研究始于紧密间隔的FZP，以线性阵列排列在同一芯片上，模拟和推进了先前关于该主题的研究，并证明了自制硬件的准备就绪，以实现更复杂的实现。最值得注意的是，FZP彼此之间的接近48 µm，并且最多可以使用三个梁，从而将视场（FOV）扩展了三倍。接下来，引入了一种新颖的设置，在多光束X射线ptychography的背景下促进了适应性的概念，这要归功于堆叠和机动的FZP。在测量之间将焦点光学元件移动的可能性赋予上述设置前所未有的多功能性。对于实验，样本更改或检测条件的每个新迭代，光学元件不必重新设计。足以使用各自的电机并将设置适应新的测量值。金纳米晶簇用各种梁的间距成像，从而在样品上同样间隔区域进行成像，并将FOV扩展到两个倍。这种设置的成功导致其在更复杂的测量中实现，最终导致表现出同时的多光束和多块Ptychography，这两个从未被放在一起。两层样品，与单光束Ptychographichographic测量值相比，层到层的分离范围从1400 µm降至100 µm，分辨率没有损害。最后，FZP的聚焦作用与策划
模拟单个光子计数光谱仪，用于与可居住世界的直接成像外部大气成像
埃德温·亚历克纳尼（Edwin Alexani）的硕士学位论文已得到论文委员会的审查和批准，这是对天体物理科学和技术科学硕士学位的论文要求的满意。
量子多谱方法在低光子速率下对闪烁量子发射器的动力学进行研究，无需分箱：让每个光子都发挥作用
量子发射器的闪烁统计及其相应的马尔可夫模型在生物样本的高分辨率显微镜以及纳米光电子学和许多其他科学和工程领域中发挥着重要作用。目前用于分析闪烁统计的方法，如全计数统计和维特比算法，在低光子速率下会失效。我们提出了一种评估方案，它消除了对最小光子通量和通常的光子事件分箱的需求，而这限制了测量带宽。我们的方法基于测量记录的高阶光谱，我们在最近引入的量子多光谱方法中对其进行了建模，该方法来自连续量子测量理论。通过这种方法，我们可以确定半导体量子点在比标准实验低 1000 倍的光级下的开启和关闭速率，比使用全计数统计方案实现的低 20 倍。因此，建立了一种非常强大的高带宽方法，用于单光子隐马尔可夫模型的参数学习任务，并可应用于许多科学领域。
高度AV块患者的经胸蛋白心脏淀粉样变性的患病率 石墨烯 - 电解质双层的恒定化学势 - Quantum机械 - 分子动力学模拟 使用多个光学局部合作移动操纵器 基于网络切片和数字双胞胎的可自定义且可靠的机器人互联网 静止状态功能连接性MRI的定量评估 分子束外延的v> v沟硅 昆虫在人类世尼克·布Blüthgen1†，lynn v ... 中下降 基于点云断层扫描的3-D结构中有效的全球导航规划
抽象的物镜经硫代蛋白淀粉样蛋白心肌病（ATTR-CM）是由沉积野生型或突变的转染素引起的浸润性心脏疾病。作为特性疾病，我们试图确定其特发性高度心房（AV）块的患者的患病率，需要永久性起搏器（PPM）。在2019年11月至2021年11月之间，经过PPM植入PPM的70-85岁的连续患者提供了3,3-二磷酸-1,2-二磷酸-1,2-丙二烷二键二羧酸（DPD）扫描。人口统计学，合并症，心电图和成像数据。结果39例患者（男性为79.5％，设备植入76.2（2.9）年）进行了DPD扫描。3/39（7.7％，全男性）的结果与属性（佩鲁吉尼2或3级）一致。平均DPD扫描的人的最大壁厚为19.0 mm（3.6毫米），而阴性扫描的患者为11.4 mm（2.7 mm）（p = 0.06）。所有被诊断为ATTR-CM的患者患有脊柱狭窄，两名患有腕管综合征。结论应在需要永久起搏的老年患者中考虑高度AV块，尤其是在存在左心室肥大，腕管综合征或脊柱狭窄的情况下。
使用多个光学局部合作移动操纵器
摘要 - 机器人互联网（IOR）在挑战性的环境中具有复杂任务的优势，但它却带来了与服务和场景多样性，降低风险和超低延迟要求相关的挑战。为了应对这些挑战，我们提出了一种综合体系结构，可增强IOR的适应性，灵活性，鲁棒性和低潜伏期。这是通过引入网络切片，基于服务的体系结构和数字双（DT）来实现的。我们已经开发了一个开源实验平台，以展示所提出的体系结构的可定制性。在WiFi和蜂窝场景中设置了不同要求的切片，以证明其多功能性。此外，我们为IOR提出了一种DT辅助深度加固学习（DRL）方法，以改善DRL性能并减轻与不良行动相关的风险。DT用于预测物理环境中的奖励和动态状态过渡。更重要的是，我们介绍了一种资源分配方法，该方法结合了数据处理队列抢占和频谱的穿刺。这旨在适应共存的服务，特定增强的移动宽带（EMBB）和爆发的超可靠的低潜伏期通信（URLLC）。实验和数值结果验证了我们提出的方法的有效性，显示了IOR中的可定制性，鲁棒性，延迟和中断概率的提高。
一个光子同时激发超强耦合光物质系统中的两个原子
这些系统利用一维谐振腔中的高电磁场和人造原子的巨大偶极矩，实现了比裸原子或谐振腔频率更大的光物质相互作用[7–11]。这种超强（深强）相互作用可能带来许多有前景的应用，如高速、高效的量子信息处理设备[12–15]，以及观测独特的物理现象，如量子真空辐射和基态纠缠[16，17]。超强耦合机制中最有趣的理论预测之一是，当系统的宇称对称性破缺时，一个光子可以同时激发两个原子[18]。与拉比振荡类似，这个由虚激发介导的过程是一个相干、幺正过程，原子可以联合发射一个光子。目前，特定的光谱仪采用的是原子或分子的双光子激发这一逆现象 [ 19 , 20 ]。同样，我们相信双原子激发过程可以打开新的应用大门。
使用多个光流算法
摘要：光流技术具有运动跟踪的优势，并且长期以来一直在降水中使用，用于使用接地雷达数据集跟踪降水场运动。但是，基于光流的模型的性能和预测时间尺度受到限制。在这里，我们介绍了将深度学习方法应用于光流量估计的结果，以扩展其预测时间尺度并增强现象的性能。表明，深度学习模型可以更好地捕获降水事件的多空间和多阶段运动，该模型与传统的光流估计方法相对。该模型包括两个组成部分：1）基于多个光流算法的回归过程，该过程更准确地捕获了与单个操作流量算法相比的多空间特征； 2）一个基于U-NET的网络，该网络训练降水运动的多个临时特征。我们通过韩国的降水案例评估了模型性能。尤其是，回归过程通过将多个光流算法与梯度下降方法相结合，从而最大程度地降低了错误，并且仅使用单个光流算法的其他模型胜过其他模型，直到3小时提前时间。此外，U-NET在捕获非线性运动中起着至关重要的作用，而非线性运动无法通过传统的光流估计来捕获简单的对流模型。因此，我们建议使用深度学习的拟议的光流估计方法在改善基于传统的光学流量方法的当前操作现象模型的性能中起着重要作用。
分析差分相移量子键分布中的单个光子检测器
量子密钥分布（QKD）在身份验证的用户中共享安全的秘密密钥，在这些用户中，量子力学的假设实现了无条件的安全性，并且与经典加密术相关，其中计算复杂性是整个密码系统的基础。许多研究社区[5,6,40]在现实情况下进行了安全测试和详细的分析，并得出结论，诸如单个或纠缠光子之类的源特征是任何量子结晶系统的性能决定因素之一。量子密钥分布于1992年第一次实施[1]，并在[16-18、20、40]中开发了所需的改进。如今，Quantum Technologies已在许多工业应用中部署[25]。在1550 nm处的波长是量子通信的实际部署所需的波长，因为它提供了更少的损失（0.2 dB/km），而1300 nm波长则损失了（0.35 db/km）。有各种基于单个光子
轴向脱钩的光刺激和两个光子读数（Adept）用于映射神经回路的功能连通性
摘要：宿主免疫系统的体内平衡受白细胞的调节，其中有8种细胞表面受体用于细胞因子。趋化性细胞因子（趋化因子）激活其受体9，以唤起稳态迁移或炎症条件下的免疫细胞的趋化性，即炎症组织或病原体。免疫系统的失调导致11种疾病，例如过敏，自身免疫性疾病或癌症，需要有效，快速作用的药物，以最大程度地减少慢性炎症的12种长期影响。在这里，我们进行了基于结构的虚拟筛选13（SBV），由KERAS/Tensorflow神经网络（NN）辅助，以查找在三个趋化因子受体上作用的新型化合物支架14：CCR2，CCR3和一个CXC受体CXCR3。keras/tensorflow 15 nn在这里不是用作典型使用的二进制分类器，而是作为有效的多级分类器16，不仅可以丢弃非活性化合物，而且还可以丢弃低或中等活性化合物。在100 ns全原子分子动力学中测试了SBV和NN提出的几种化合物，以确认其结合亲和力。为改善化合物的基本结合亲和力，提出了新的19种化学修饰。将修饰的化合物与这三个趋化因子受体的已知20个雄鹿主义者进行了比较。已知的CXCR3是预测的21磅，因此在基于结构的方法中显示了在药物发现中使用Keras/Tensorflow的好处。此外，我们表明KERAS/Tensorflow NN可以预测化合物的受体亚型选择性，SBV通常会失败。我们跨越了24个测试的趋化因子受体数据集，这些数据集从Chembl和策划的大麻素25受体中策划的数据集获取，网址为：http：//db-gpcr-chem.uw.edu.pl。在从Chembl检索的大麻素26受体数据集上训练的NN模型是受体亚型选择性27预测中最准确的。在趋化因子受体数据集训练的NN模型中，CXCR3模型28在区分给定化合物数据集的受体亚型方面表现出最高的精度。29