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3D激光雷达和高光谱传感器
摘要本论文的主要目标是显示从两个不同类型的传感器组合数据集的强度。本文中使用的传感器是高光谱摄像头和扫描3-D激光器。高光谱摄像机用于检测和激光识别/可视化。该项目可以分为两个主要部分。第一部分讨论了其中一个数据集的属性，以及如何使用这些属性来隔离异常。在这里要处理的问题不仅是要查看哪些属性，而且是如何使过程自动化。然后使用从第一个数据集中保留的信息在第二个数据集中做出智能选择。再次，挑战之一是使此过程自动和准确。项目的第二部分包括以向用户提供最多信息的方式呈现结果。这是通过图形用户界面完成的，该界面允许用户操纵显示结果的方式。
神经预测和对齐的光谱理论
通过在神经网络反应和从生物系统中测得的神经网络反应进行回归，通常将神经网络的表示与生物系统的表示。许多不同的深层神经网络产生相似的神经预测，但尚不清楚如何在预测神经反应方面表现良好的模型之间进行区分。为了深入了解这一点，我们使用了一个最新的理论框架，该框架将回归的概括误差与模型和目标的光谱特性相关联。我们将该理论应用于模型激活和神经反应之间的回归情况，并根据模型特征谱，模型特征向量和神经反应的比对分解神经预测误差以及训练集的大小。使用这种分解，我们引入了几何措施来解释神经预测误差。我们测试了许多预测视觉皮层活动的深神经网络，并表明有多种类型的几何形状导致通过回归测量的神经预测误差低。这项工作表明，仔细分解代表性指标可以提供模型如何捕获神经活动的解释性，并指向改善神经活动模型的道路。
量子机械操作员的光谱分解
在这项工作中，检查了频谱定理在量子力学中进行自相关算子的应用。虽然经典物理学提供了描述相空间变量的确定性演变的不同方程（以牛顿定律的形式），但量子力学会演变出更抽象的波函数，这是量子希尔伯特空间的元素。发现相位空间变量的测量概率（可观察到的），可观察到可观察到的可观察到的可观察到相应的Hilbert空间上的自动接合操作员。量化运算符的规格分解提供了有关可观察到的可能值的信息。此外，可观察到的量子谱的不同部分将显示为不同的状态类型，这将通过具体示例来证明这一想法。最后，探索了光谱定理的不同公式，包括投影值评估的度量和分辨积分方法。这些不同的配方将进一步了解量子机械状态的物理理解。
功能近红外光谱作为评估工具...
尽管过去几十年来全球识字和算术水平有所提高，但世界各地仍然存在不平等现象（Roser & Ortiz-Ospina 2016）。这种差异表明迫切需要将世界各地的这些数字相等（Tilak 1987）。教育研究是提供基于证据的见解以解决这些全球问题的领域之一（Bruer 2016）。然而，这些研究大多依赖于理论和行为方法，并不一定能提供有关儿童学业成就的潜在认知机制的见解，这是个人差异的关键因素之一，此外还有几个其他因素，如社会经济地位和教育设施（McCandliss 2010；Thomas、Ansari & Knowland 2019）。作为过去十年中不断发展的领域，教育神经科学是一个多学科领域，它试图将认知神经科学家和教育科学家聚集在一起，进一步揭示在学校等生态有效环境中学业成就的神经认知机制（Goswami 2006）。本文旨在向有兴趣进一步研究个人学习的教育研究人员介绍一种有前途的神经成像方法。功能性近红外光谱 (fNIRS) 的研究成果最终可能有助于减少全球教育不平等。
单粒子相干光子巧合光谱...
在 t 2 时刻发射的辐射能仍为 ff 1 2 f , dtttrg ，其中 ( ) ( ) ( ) † ff 1 2 ff 1 2 , tr , ttttaa ρ r = 。因此 ( ) ( ) 2 2 2 1 2 f , d G tttg
来自光核反应的中子光谱
Valentin Blideanu，Clement Besnard Vauterin，David Horvath，Benoit Lefebvre，Francesc Salvat-Pujol等。来自光核反应的中子光谱：蒙特 - 卡洛粒子转运模拟代码的性能测试。物理研究中的核仪器和方法B：梁与材料和原子的相互作用，2024，549，165292（14 p。）。10.1016/j.nimb.2024.165292。CEA-04477575
图形光谱和连续的量子步行。
量子信息及其与组合学的相互作用。本书部分是关于这些问题的进度报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图理论的工具在多大程度上被证明是有用的。因此，我们对此比严格必要的更详细。其中有些是标准的，有些是旧的stu效应，有些是新材料（例如，可控性，强烈的既定性顶点），已开发用于处理量子步行。，但组合并不是一切：我们还会遇到谎言组，数字理论的各种范围以及几乎是周期性的功能。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠结的不同数学领域的数量。）我们不在这里处理离散的量子步行（请参阅[？]）。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关复杂性，误差校正，非本地游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们专注于在数学上有趣且具有一定的意义的问题，因为这种重叠通常是结果富有成果的标志。我们对许多人的这些笔记有有用的评论，包括戴夫·维特·莫里斯（Dave Witte Morris），蒂诺·塔蒙（Tino Tamon），萨莎·朱里什（SashaJurišic）以及他的研讨会成员，亚历克西斯·亨特（Alexis Hunt），戴维·费德（David Feder），亨利·刘（David Feder），亨利·刘（Henry Liu），Harmony Zhan，Nicholas Lai，Xiaohong Zhang Zhang，Sof a arnadottir a arnadottir，qiuting chen chen。。。。
主题无关的功能近红外光谱...
功能性近红外光谱（FNIRS）由于其优势，例如非侵入性，用户安全性，可负担性和可移植性，引起了脑部计算机界面（BCI）（BCI）的越来越多的关注。但是，FNIRS信号是高度主题的，并且重新测试可靠性较低。因此，在每次使用基于FNIRS的BCI之前，都需要使用个体的校准，以实现实用BCI应用的高度高性能。在这项研究中，我们提出了一种基于基于受试者的基于受试者FNIRS的BCI的新型深卷卷神经网络（CNN）的方法。共有18名参与者进行了基于FNIRS的BCI实验，该实验的主要目标是将精神算术任务与闲置状态任务区分开。采用了一项受试者的交叉验证，以评估所提出的基于受试者的基于FNIRS的BCI的平均分类精度。结果，据报道，该方法的平均分类准确性为71.20±8.74％，高于有效BCI通信的阈值准确性（70％），以及使用常规收缩线性判别分析获得的（65.74±7.68％）。要达到与拟议的基于受试者的基于FNIRS的BCI相当的分类精度，对于基于传统的受试者基于FNIRS的BCI，必须进行24次培训试验（约12分钟）。预计我们的基于CNN的方法将减少长期个人校准会话的必要性，从而显着增强基于FNIRS的BCIS的实用性。
图形光谱和连续量子行走。
量子信息及其与组合学的相互作用。本书在某种程度上是这些问题的进展报告。对我们来说，最大的惊喜是代数图论工具的实用程度。因此，我们对此的处理比严格必要的更详细。其中一些是标准的，一些是旧东西，一些是为处理量子游动而开发的新材料（例如，可控性，强同谱顶点）。但组合学并不是万能的：我们还会遇到李群、各种数论和几乎周期函数。（因此，第二个惊喜是与我们的主题纠缠在一起的不同数学领域的数量。）我们在这里不处理离散量子游动（参见 [ ? ]）。我们不处理量子算法或量子计算，也不处理有关复杂性、误差校正、非局部游戏和量子电路模型的问题。我们讨论了一些相关的物理学。我们重点关注那些在数学上有趣且具有一定物理意义的问题，因为这种重叠往往预示着成果丰硕。许多人对这些笔记提出了有益的评论，包括 Dave Witte Morris、Tino Tamon、Sasha Jurišic 及其研讨会成员 Alexis Hunt、David Feder、Henry Liu、Harmony Zhan、Nicholas Lai、Xiaohong Zhang、Soffia Arnadottir、Qiuting Chen……