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LS 光谱仪
DLS 和 SLS 技术都基于仅检测到单次散射光的假设。然而，随着粒子浓度的增加，多次散射会增加并逐渐主导信号。这在 DLS 和 SLS 中都会引入无法检测的系统误差。无论重复测量多长时间或多少次，都无法消除或检测到此错误。为了解决这个问题，LS Instruments 开发了可选的 3D 互相关模块，可有效抑制多次散射。3D 互相关技术使用两束激光同时进行两次散射实验。虽然来自单次散射的贡献相同，但两次实验中的多次散射贡献不同。通过对信号进行互相关，可以抑制多次散射。3D LS 光谱仪是唯一为 DLS 和 SLS 提供 3D 互相关的仪器，为许多优秀的出版物提供了独特的数据。
利用 LSTM 和强化学习实现 CIoT 节点中的自适应感知
摘要 — 无线传感器网络 (WSN) 在消费者物联网 (CIoT) 中提供了广泛的应用。WSN 中的传感器节点配备了一系列传感器，这些传感器通常会遇到能源供应有限的问题。因此，本文针对多传感节点提出了一种联合长短期记忆 (LSTM) 和强化学习的边缘智能框架。这种新颖的策略旨在通过在边缘节点使用基于 Q 学习的优化函数解决传感信号之间的互相关与传感器能耗之间的权衡，在测量周期内估计一组最佳的活动传感器。采用基于 LSTM 的预测模型从活动传感器监测的互相关传感信号中预测非活动传感器监测的传感信号。为了评估所提出的框架在 CIoT 节点中的性能，在空气污染监测数据集上模拟了该算法。模拟结果证实了所提出的框架的有效性和效率。与目前最先进的方法相比，所提出的算法在错误性能方面提高了 13%，在感知能耗方面提高了 27%，同时保持了非活动和活动传感器集之间互相关系数的下限。
1 循环经济的统计维度...
Tihomir Varbanov 5 Evgeni Ovchinnikov 6 摘要 目的：本研究旨在研究保加利亚和欧盟国家的循环经济的各个方面。 方法：本文通过应用不同的统计分析方法对循环经济进行评估：多元统计方法、收敛分析和互相关分析。 结果与结论：首先，通过对欧盟国家进行动态分类发现，德国、荷兰、比利时、西班牙、意大利和卢森堡的循环经济转型最为先进。其次，根据分析中涉及的每个指标，发现 2012 年至 2019 年期间欧盟 27 国之间不存在普遍收敛过程，存在俱乐部收敛。形成的四个俱乐部中的国家之间的收敛是相对的，而其他国家中则存在过渡发散和阶段逆转的过程。第三，基于互相关分析，我们发现保加利亚 2005 年至 2019 年产生的包装废弃物和回收的包装废弃物之间没有关系。有理由认为，欧盟同期的这些指标之间存在关系，并且这种关系在当年存在。第四，废物利用和废物无害化指标的值清楚地表明，在保加利亚，经济活动产生的废弃物主要被填埋，这会产生额外成本并导致环境污染。第五，分类分析表明，保加利亚各地区在城市固体废物管理方面差异很小。关键词：循环经济、收敛过程、互相关分析、动态分类、多元统计方法、分类分析。
短期神经反馈促进
图2：总延迟测量的示意图。A.用CFIR（红色）和RECT（蓝色）方法提取信封的速度准确折衷。cfir优于所有延迟值。本研究中使用的CFIR设置（100 ms的延迟）以十字为标志。b：使用光电传感器同步“大脑时间”（顶部）和“ PC时间”（底部）。EEG信号（大脑事件）由计算机注册，脑电图滞后。计算机将信号发送到屏幕，该信号由光电传感器测量，然后通过辅助EEG频道将其发送回计算机，该通道具有相同的EEG到PC滞后。整体延迟是从感兴趣的大脑事件（瞬时α波段振幅）到相应的光电传感器事件的时间，这两个测量都指的是PC时轴。c：零延迟α振幅，y 0（t）（红色）和光电传感器p（t）（蓝色）捕获的实时NFB。d：在y 0（t）和p（t）的互相关函数作为时间滞后的函数。互相关峰的时间对应于整个NFB潜伏期。
专家系统及其应用
癫痫是一种导致人们癫痫发作的神经系统疾病，也是脑电图的主要应用领域。在本研究中，提出了一种用于健康和癫痫（EEG）信号分类的时间和频率特征方法。使用互相关（CC）方法提取时域特征。通过计算功率谱密度（PSD）提取与频域相关的特征。在研究中，这些单独的时间和频率特征被认为对EEG本身的性质具有互补性。通过使用散度分析，可以定量测量特征空间中特征向量的分布。因此，建议使用而不是单个特征向量进行分类。为了显示该方法的效率，首先，分别分析基于时间和频率的特征向量在总体准确度方面的分类性能。然后，将通过各个特征向量获得的特征向量用于分类。给出了不同分类器结构所取得的结果。借助其他针对同一数据集的研究，对本研究获得的性能进行了比较评估。结果表明，互相关和 PSD 得出的特征组合在区分癫痫和健康脑电图片段方面非常有前景。
按需单光子产生和相干控制...
图 1：(a) 纳米线的 SEM（左）和纳米线结构示意图（右）。由于 QD 嵌入纳米线内，因此在 SEM 图像中不可见。(b) 实验装置示意图。图像的测量部分（最右边的两个部分，在图中也标记为“测量”）显示了互相关测量的方案。绿色和粉色箭头分别表示用于进行自相关和光谱仪测量的光纤重新连接。对于带上激发，切片机被绕过，来自激光器的光直接通过纳米线发送到低温恒温器。(c) 在共振激发下从纳米线反射的泵浦激光的数值模拟“花”状轮廓。
算术自相关和二进制序列的模式分布
其中n i = | {t≤n≤2t - 1：s n，τ= i} | ，i = 0，1。与经典的自相关相比，算术自相关是伪随机序列的携带相关函数。Goresky和Klapper [3]将算术自相关扩展到互相关，并给出了具有理想算术交叉相关性的二进制序列的大家族。后来，他们将算术自相关推广到[4，5]中的非二元序列。对于更多背景，读者被转介给[6]。序列的算术相关性预计将尽可能小。在[2]中提出了legendre序列算术自相关的非平凡结合。Hofer，M´erai和Winterhof [7]证明了算术自相关性和较高订单的相关度量的关系如下：
Zoology教学大纲2022
1。活性门的动物进化互相关：克劳斯·尼尔森（牛津大学出版社）2。生命的多样性（无脊椎动物）：Harry D. Rounds（East West Press Pvt。ltd.）3。组装生命之树（由Joel Cracraft和Michael J.Donoghue编辑（牛津大学出版社）4。无脊椎动物的简介：珍妮特·摩尔（剑桥大学出版社）5。生命的历史 - 非常简短的介绍：迈克尔·J·本顿（牛津大学出版社）6。无脊椎动物结构和功能：Barrington E J W，Thomas Nelson and Sons Ltd，伦敦7。无脊椎动物动物学：Ruppert和Barnes 8。无脊椎动物的生物学：J A Pechenik 9。无脊椎动物动物学：安德森10。无脊椎动物动物学：Meglitsch和Schram 11。Pat Willmer：无脊椎动物关系
通过拓扑超导体接触的量子点的瞬态效应
我们研究了两个量子点的逐渐发展，这些量子点附着在拓扑超导纳米线的相对侧，托有边界模式。特别是，我们探索通过零能量的主要模式在这些量子点之间传递的非平衡互相关。我们的分析和数值结果揭示了电子配对的瞬态行为中可观察到的非本地特征，随后杂交结构朝着其渐近稳态构造进化。我们估计这些暂时现象的持续时间。使用时间依赖性数值重新归一化组技术的非扰动方案，我们还分析了与接近度诱导的电子配对竞争的相关效应的非平衡特征。这些动力学过程可以使用超导杂交纳米结构对拓扑和 /或常规的超导量子位施加的编织方案表现出来。
动态系统 - 哈佛数学部
其他领域的许多有关动态系统理论的介绍性书籍给人的印象是，该主题是关于间隔的迭代地图，观看Mandelbrot集的图片，或者查看平面中某些非线性差异方程的相位肖像。这远非现实。该主题可以看作是许多数学和非数学领域的互相关方法。该领域已经成熟并成功地用于其他领域，例如游戏理论，它用于解决拓扑中难以解决的问题，并有助于看到数字理论问题与不同的眼睛。几乎没有任何数学领域，这不涉及。例如：迭代平滑地图或流派上的平滑流源于几何形状，概率理论中的一系列独立随机变量可以建模为Bernoulli Shift，这是大数字>的定律