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World File Search System共振
共振促进氢键中氢键强度与形成能的关系
摘要：共振辅助氢键 (RAHB) 是一种分子内接触，其特点是能量特别高。这一事实通常归因于系统中 π 电子的离域。在本文中，我们通过利用分子原子量子理论 (QTAIM) 和相互作用量子原子 (IQA) 分析，考察吸电子和给电子基团（即 − F 、 − Cl 、 − Br 、 − CF 3 、 − N(CH 3 ) 2 、 − OCH 3 、 − NHCOCH 3）对丙二醛中 RAHB 强度的影响，从而评估了这一论点。我们表明，所研究的取代基对所研究的 RAHB 强度的影响在很大程度上取决于其在 π 骨架中的位置。我们还研究了 RAHB 的形成能与波函数分析的 IQA 方法定义的氢键相互作用能之间的关系。我们证明了这些取代基对形成能和相互作用能有不同的影响，这使人们对使用不同参数作为 RAHB 形成能指标产生了怀疑。最后，我们还证明了能量密度如何能够以较低的计算成本估计这些重要相互作用的 IQA 相互作用能，从而估计 HB 强度。我们期望本文报告的结果将为评估 RAHB 和其他分子内相互作用的能量学提供有价值的理解。
利用监视量子位进行共振量子搜索
量子计算有一种不同的范式，其中算法是通过构造汉密尔顿量来设计的。系统最初处于易于准备的量子态，量子计算机使用设计的汉密尔顿量演化量子态。它最终到达一个编码问题解的量子态。汉密尔顿方法可以利用物理学家在几十年的研究中培养出来的量子力学直觉。1998 年，Farhi 和 Gutmann 提出了用于量子搜索的汉密尔顿量，[ 4 ] 2000 年提出了一种通用的量子绝热算法。[ 5 ] 在绝热算法中，量子计算机遵循时间相关汉密尔顿量的基态。已经证明，每个量子电路算法都可以转换成量子绝热算法，其时间复杂度完全相同。 [ 6 , 7 ] 独立集问题的量子汉密尔顿算法与其他已知量子算法和分类相比具有一些优势。
双 - 丝带光栅共振模式：基于衍射顺序的调查
可调节的谐振峰对于在生物传感，过滤和光学通信中的高精度光子设备是必需的。在这项研究中，我们专注于具有不同时期的双ribbon二维金光栅，并详细检查了不同的光栅时期的瑞利条件，以了解共振波长的激发。我们在不对称的双丝带金光栅上展示了可调节的共振行为，周期为400至600 nm。该结构由二硫化钼（MOS 2）单层上的亚波长金带组成，并由二氧化硅底物支撑。在可见的谐振波长时，对场分布的分析揭示了表面等离子体（SP）激发，并伴随着传播衍射顺序转化为evaneScent的波。当谐振峰出现在透射衍射顺序消失的波长下时，SP会在MOS 2-戈尔德色带界面和传输域内激发。相比之下，通过消失反射衍射顺序，SP在金带空气界面和反射域中激发。了解SP激发波长突出了这些光栅对可调纳米级光子设备的潜力。它们的精确共振控制和简单的制造使其适合可扩展的光学应用。
热光学纳米腔中的振动共振扩增
振动共振扩增通过使用添加性非谐波高频调节来填充弱的低频信号。对综合非线性纳米腔中弱信号增强的实现对于光信号可能具有低功率的纳米光应用引起了极大的兴趣。在这里，我们报告了在热式光子光子晶体彩态机械谐振器中对vi-Brational共振的实验性观察，其放大率高达+16 dB。可以使用膜的机械谐振来有趣的表征，该膜与腔与腔体的强热耦合。相变和双孔电势已被广泛利用，以放大或检测弱信号。1在科学的各种领域观察到的这种一般的物理概念是振动恢复2（VR）现象的核心。作为与众所周知的随机共振的类比，3 VR使用高频（HF）的周期性信号来实现低频（LF）输入信号。理论上已经在不同类型的非线性系统中进行了研究，例如在神经网络中，4在可激发系统5或生物网络中。6
ESR900，ESR910和CF935电流共振光谱范围产品指南
奥斯陆大学的分子生物科学系一直在使用ESR低温恒温器研究具有生物活性金属中心的酶的结构和功能性能。尤其是该部门对核糖核苷酸还原酶感兴趣，研究了其二铁中心的稳定和短暂的顺磁性态和不同的氨基酸自由基，例如酪氨酸，半胱氨酸和色氨酸。使用ESR低温恒温器是无价的，尤其是对于金属中心的研究，在不同能量水平之间电子自旋分布的基于温度的微调是至关重要的因素。
红外线石墨烯的红外共振拉曼 - 虹膜
摘要：很少的石墨烯具有低能载体，其表现为巨大的费米子，在运输和光散射实验中都表现出有趣的特性。将共振拉曼光谱的激发能降低至1.17 eV，我们将这些巨大的准粒子靶向在靠近K点的分裂带中。低激发能量削弱了可见的一些拉曼过程，并诱发了双层和三层样品中共振2D峰的子结构的更清晰的频率分离。我们遵循每个子结构强度的激发能量依赖性，并将双层石墨烯的实验测量与从头算的理论计算进行比较，我们追溯了对探测电子散布接近的电子散布和增强电子 - 唱机元件元素元素的关节效应的此类修改。关键字：石墨烯，拉曼，电子 - 声子，巨大的狄拉克费米，运输
自动共振理论基于自动移动机器人的全球拓扑图构建
抽象3D空间感知是在未知环境中执行任务的自动移动机器人的关键技术之一。其中，为自动移动机器人建造全球拓扑图是一项艰巨的任务。在这项研究中，我们提出了一种基于竞争性学习的未知数据分布的拓扑结构的方法，这是一种无监督的学习。为此，将基于自适应理论的拓扑聚类（ATC）避免灾难性忘记以前测量的点云，被用作学习方法。此外，通过扩展具有不同拓扑（ATC-DT）的ATC，具有多个拓扑结构，用于提取地形环境的可遍历信息，可以实现一种路径计划方法，可以达到未知环境中设置的目标点。在未知环境中进行的路径规划实验表明，与其他方法相比，ATC-DT可以仅使用测量的3D点云和机器人位置信息来构建具有高精度和稳定性的全球拓扑图。
双共振纳米结构用于胶体量子发射体的颜色下转换
摘要：我们提出了一种由二氧化钛 (TiO 2 ) 亚波长光栅制成的双谐振纳米结构，以提高 Cd x Zn 1 − x Se y S 1 − y 胶体量子点 (QDs) 在用 ∼ 460 nm 的蓝光激发时发射波长为 ∼ 530 nm 的颜色下转换效率。通过光栅谐振和波导模式的混合，可以在 QD 层内创建大的模式体积，从而导致大的吸收和发射增强。特别是，我们实现了偏振光发射，在特定角度方向上最大光致发光增强约 140 倍，在收集物镜的 0.55 数值孔径 (NA) 内总增强约 34 倍。增强包括吸收、Purcell 和外耦合增强。我们实现了绿色 QDs 的总吸收率为 35%，颜色转换层非常薄，约为 ∼ 400 nm。这项工作为设计用于微型 LED 显示器、探测器或光伏应用中的吸收/荧光增强的大体积腔体提供了指导。关键词：导模共振、二氧化钛、介电纳米天线、颜色转换、胶体量子点、微型 LED 显示器
单分子福斯特共振能量转移在蛋白质折叠中的应用
1. 简介 只有借助原子力显微镜 (AFM) (1 , 2) 和光学单分子光谱 (3–9) 等新方法，才能直接研究单个蛋白质分子的折叠。这些技术除了直接描述分子过程之外，还提供了根本性的优势：它们可以解析和量化单个分子或亚群的属性，而这些属性在经典的集合实验中是无法获得的，在经典的集合实验中，信号是许多粒子的平均值。荧光光谱是一种特别有吸引力的技术，因为它具有极高的灵敏度和多功能性 (5 , 10 , 11) 。与 Förster 共振能量转移 (FRET) (12–14) 相结合，它使我们能够研究单个蛋白质的分子内距离分布和构象动力学。时间分辨的集合 FRET 还可用于分离亚群并获取有关距离的信息
注意力：多种类型、大脑共振、心理功能和意识状态
本文描述了注意力的神经模型。由于注意力不是一个脱离身体的过程，本文解释了大脑中的意识、学习、期望、注意力、共鸣和同步过程如何相互作用。这些过程表明注意力在我们一生中对动态稳定感知和认知学习起着关键作用。经典的物体和空间注意力概念被原型、边界和表面注意力的机械精确过程所取代。自适应共鸣触发自下而上的识别类别和自上而下的期望的学习，这有助于对我们的经验进行分类，并将原型注意力集中在预测行为成功的关键特征模式上。这些特征类别共鸣也维持了这些学习记忆的稳定性。不同类型的共振在视觉、听觉、感觉和认知过程中会引发功能上不同的意识体验，这些体验会被描述和解释，同时大脑皮层不同部分中注意力和解剖学上的关联也会不同。大脑皮层的所有部分都组织成分层电路。层状计算模型显示了注意力如何体现在典型的层状新皮层电路设计中，该设计整合了自下而上的过滤、水平分组和自上而下的注意力匹配。空间和运动过程遵循匹配和学习法则，这些法则在计算上与感知和认知过程遵循的法则互补。它们的法则适应一生中的身体变化，不支持注意力或意识状态。