XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System响应函数
哥白尼哨兵-3 SLSTR 陆地用户手册
8.2.1 在哪里可以找到有关最新版本处理的资料？ ...................................................................... 48 8.2.2 如何找到用于处理单个产品的版本？ ...................................................................... 48 8.2.3 如何获取有关过去异常或事件的信息？ ...................................................................... 48 8.2.4 为什么热通道图像中有时会出现空白区域？ ...................................................................... 49 8.2.5 如何从连接点插值到图像网格？ ...................................................................................... 49 8.2.6 如何计算 L1/L2 图像中任意像素的采集时间？ ...................................................................... 50 8.2.7 如何计算卫星与太阳之间的相对角度？ ............................................................................. 50 8.2.8 如何在 1 级产品中将亮温转换为辐射度？ ................................................................ 50 8.2.9 如何在 1 级产品中将辐射度转换为反射率？ ................................................ 51 8.2.10 如何找到 SLSTR 光谱响应函数？ ...................................................................................... 51 8.2.11 如何找到影像中条带的中心？ ...................................................................................... 51 8.2.12 什么是填充？ ............................................................................................................. 51 8.2.13 什么是孤立像素，它们有用吗？ ...................................................................................... 52 8.2.14 为什么影像两侧有一排未填充的像素？ ............................................................................. 52 8.2.15 1 级产品中不同云罩之间有什么区别？ ............................................................. 53 8.2.16 如果指向标志升起，这意味着什么？ ............................................................................. 53 8.2.17 如何在产品清单中查找质量信息？ ............................................................................. 54 8.2.18 如何计算 1 级的每像素不确定度？ ........................................................... 55 8.3 如果您有疑问 ................................................................................................................ 55
使用合成的激子传输工程耦合...
图 1 | 使用 DNA 支架形成 Cy3 聚集体的化学方法。 (a) Cy3 (左) 共价连接到单链 DNA (ss-DNA) 脱氧核糖磷酸骨架的 3' 和 5' 端。 Cy3 修饰的 DNA 纳米结构是通过将 Cy3 修饰的 ssDNA 与规范互补的 ssDNA 链杂交而形成的，如连接到 DNA 双链体的 Cy3 单体的分子动力学快照 (中间) 和示意图 (右、上) 中蓝色椭圆表示 Cy3 所示。 Cy3 二聚体和三聚体是通过将连续的 Cy3 发色团连接到 ssDNA 并与互补链杂交而形成的 (右、中和下) (b) Cy3 单体 (棕色)、二聚体 (蓝色) 和三聚体 (绿色) 的吸光度 (实线) 和量子产率归一化的荧光光谱 (虚线)。 [DNA 双链] = 0.5 µ M，溶于 40 mM Tris、20 mM 醋酸盐、2 mM 乙二胺四羧酸 (EDTA) 和 12 mM MgCl 2 (TAE-MgCl 2 缓冲液)。(c) 双链中 Cy3 单体、二聚体和三聚体的荧光量子产量 (ΦF)。[DNA 双链] = 0.5 µ M，溶于 1 × TAE-MgCl 2 缓冲液。(d) Cy3 单体、二聚体和三聚体的圆二色性 (CD) 光谱。(e) Cy3 单体、二聚体和三聚体的荧光衰减轨迹，仪器响应函数以黑色显示。
Aramis：由Geant4模拟构建的火星辐射环境模型
摘要 - 已经建立了火星表面辐射环境的新模型：用于火星表面（Aramis）电离光谱的大气辐射模型。基于蒙特卡洛计算，它为表面频谱提供了很高的计算功能，其中有几个GEANT4物理学列表，这些列表测试了不同的暴露和任务场景。Aramis与任何暴露场景独立进行蒙特卡洛模拟，以确定可以使用参数气氛的几何形状来确定可以将其卷积到任何输入频谱的表面响应函数，从而避免了模拟重复，同时保持结果的准确性。尤其是，采用的方法使二级光谱可以通过类型和来源区分，以观察到不同原发性孔成分对表面剂量计算的影响。ARAMIS模型已通过RAD（辐射评估检测器）仪器的实验测量进行了验证，火星科学实验室（MSL）好奇心漫游车，并针对文献中其他模型进行了标记。使用几何和跟踪（GEANT4）工具箱的11.1.0版构建，并建立了银河宇宙射线（GCR）或太阳能粒子事件（SEP）光谱的模型，Aramis提供的表面中子和光子光谱显示出，与其他模型相比，与其他模型相比，具有更好的一致性，该模型具有高昂的实验性数据，降低了用于降低电视模型的高射图。
量子游戏专题
本研究集中于同时移动的非合作量子博弈。其中一部分显然不是新的，但为了自洽起见，将其包括在内，因为它致力于介绍相关主题的数学和物理基础，以及如何将简单的经典博弈修改为量子博弈（此过程称为经典博弈的量化）。简要强调了博弈论与信息科学之间的联系，并揭示了量子纠缠的作用（在量子博弈论中起着核心作用）。利用这些工具，我们研究了一些基本概念，例如纯策略和混合策略纳什均衡的存在（或不存在）及其与纠缠程度的关系。本研究的主要结果如下：1）基于最佳响应函数法构建数值算法，旨在寻找量子博弈中的纯策略纳什均衡。该形式化方法基于将连续变量离散化为点的网格，可应用于基于最佳反应函数法的双人双策略经典博弈中的量子博弈。2）应用该算法研究纯策略纳什均衡的存在与否与纠缠度（由连续参数γ指定）的关系问题。结果表明，当经典博弈GC存在非帕累托有效的纯策略纳什均衡时，具有最大纠缠度（2γ=π）的量子博弈GQ不存在纯策略纳什均衡。通过研究非对称囚徒困境博弈，发现存在一个临界值02γ<<πc，使得当γγ<c时，存在纯策略纳什均衡
通过几年的核心瞬态吸收光谱
使用镍的几秒极端紫外线（XUV）瞬态吸收光谱在镍M 2、3边缘进行镍中光激发载体动力学的直接测量。可以观察到，可以通过高斯拓宽（σ）和地面吸收光谱的高斯拓宽（σ）和红移（ωs）来描述光激发镍的核心水平吸收线形状。理论预测，实验结果证明，在初始快速载体热化后，电子温度升高（t）与高斯拓宽因子σ呈线性成正比，从而提供了电子温度松弛的定量实时跟踪。测量结果揭示了50 nm厚的多晶镍纤维的电子冷却时间，为640±80 fs。使用热热载体，光谱红移与电子温度变化ωs∝T 1具有幂律关系。5。通过载流子散射的快速电子热化伴随并遵循标称的4-FS光激发脉冲，直到载体达到二硫代平衡为止。与<6 FS仪器响应函数结合在一起，从在不同泵浦流动下获取的实验数据中估算了从34 fs到13 fs的载体热化时间，并且观察到电子热化时间随着泵的增加而降低。该研究提供了一个初始示例，即用XUV光实时测量金属中的电子温度和热化，并为在具有核心水平吸收光谱的金属中进一步研究光诱导的相变和载体传输的基础。
Eric Lass - AMD 研究生课程 | 宾夕法尼亚州立大学工程系
先进制造材料中的化学-加工-微观结构关系 摘要 先进制造不断提高开发新技术并将其推向市场的效率、能力和成本效益，这在很大程度上得益于先进的计算工具（例如集成计算材料工程，ICME）和制造过程的自动化。这些进步，以及现代制造技术与传统铸造和锻造操作相比截然不同的材料加工条件，使得开发新材料成为必要，并需要开发基于物理的高精度模型来描述材料化学、加工和微观结构（和性能）之间的关系，这些模型通常基于基本的热力学和动力学原理。本演讲探讨了此类建模工具的一些最新进展，特别关注化学和加工条件如何影响凝固微观结构和随后的固态相变。具体而言，我们将讨论凝固模型（大致归类为界面响应函数）与增材制造过程中的材料响应和微观结构发展之间的联系。 传记 Eric A. Lass 博士是田纳西大学诺克斯维尔分校的助理教授。他于 2001 年获得密歇根理工大学材料工程学理学学士学位，2003 年获得 RPI 材料工程硕士学位，2008 年获得弗吉尼亚大学材料工程学博士学位。在来到诺克斯维尔之前，Lass 博士在马里兰州盖瑟斯堡的 NIST 工作了 10 年。他的研究兴趣广泛，包括热力学和动力学在先进材料微观结构演变和相变中的应用。他目前的项目包括 Fe、Ni 和 Al 基合金的增材制造、微观结构开发 Ni 超合金和耐火成分浓缩合金。他还是一名非常活跃的 TMS 成员，目前担任增材制造桥梁委员会主席。
卡戈美金属中电荷驱动向列性的理论
从 kagome 金属 AV 3 Sb 5 ( A = K, Rb, Cs) 的 2 × 2 电荷有序相的带色散低能连续模型出发，我们表明向列性可以在这种状态下发展，其驱动力要么是三个不等价的 1 × 4 电荷涨落，先于 1 × 4 电荷有序 (CO)，要么是实际的零动量 d 波电荷 Pomeranchuk 不稳定性 (PI)。我们从粒子空穴领域的 Kohn-Luttinger 理论出发进行分析，这使我们能够分别在 1 × 4 CO 开始附近和 d 波电荷 PI 附近建立吸引向列通道的发展标准。我们推导出 d 波 PI 的有效电荷费米子模型，其向列磁化率通过随机相位近似 (RPA) 总和给出。相比之下，对于有限动量 CO，RPA 方案就失效了，需要通过将 Aslamazov-Larkin 贡献纳入向列配对顶点来进行改进。然后，我们推导 1 × 4 CO 和 d 波 PI 的 Ginzburg-Landau 势，并在两种情况下获得向列转变温度 T ∼ T nem 时向列磁化的相应解析表达式。从两个电荷费米子模型开始解释以此方式获得的向列响应函数，并强调在哪些假设下可以恢复 Ginzburg-Landau 结果。最后，我们展示了向列特性的增强，其根源在于序参数与弹性变形的耦合。我们的工作建立了在某些铁基超导体中观察到的向列性与钒基 kagome 金属（其中向列相可能由自旋涨落驱动）之间的联系，在这些超导体中，电荷涨落可能导致向列性。我们提出的两种用于稳定 AV 3 Sb 5 中向列态的微观机制，即零动量 d 波 PI 和有限动量 CO 的涨落，可以通过扩散散射实验来区分，这意味着可以判断这两种理论中的哪一种（如果有的话）最有可能描述该相。这两种机制也可能与最近发现的钛基家族 A Ti 3 Sb 5 有关，在该家族中也观察到了向列性。
脑网络传播动力学概率模型中的关键性：癫痫发作
癫痫发作在大脑网络中的扩散是癫痫患者的主要致残因素，通常会导致意识丧失。尽管在记录和建模大脑活动方面取得了进展，但揭示癫痫发作扩散动力学的性质仍然是理解和治疗药物难治性癫痫的重要挑战。为了应对这一挑战，我们引入了一种新的概率模型，该模型可以捕捉患者特定复杂网络中的扩散动力学。通过白质纤维束成像估计大脑区域之间的网络连接和交互时间延迟。该模型的计算可处理性使其能够对更详细的癫痫发作动力学模型发挥重要的补充作用。我们在患者特定的 Epileptor 网络背景下说明了模型拟合和预测性能。我们针对不同的患者特定网络推导出扩散大小（序参数）作为大脑兴奋性和全局连接强度的函数的相图。相图可以预测癫痫发作是否会根据兴奋性和连接强度扩散。此外，模型模拟可以预测癫痫发作在网络节点间传播的时间顺序。此外，我们表明，随着神经兴奋性和连接强度的变化，序参数可以表现出不连续和连续（临界）相变。平均场近似和有限尺寸缩放分析支持存在一个临界点，在该临界点处，响应函数和扩散大小的波动相对于控制参数表现出幂律发散。值得注意的是，临界点将两种不同的扩散动力学状态分开，其特征是单峰和双峰扩散大小分布。我们的研究为癫痫发作扩散动力学的相变和波动性质提供了新的见解。我们预计它将在开发用于预防药物抵抗性癫痫发作扩散的闭环刺激方法中发挥重要作用。我们的研究结果也可能引起流行病学、生物学、金融学和统计物理学中相关扩散动力学模型的兴趣。
婴儿低频脑电图皮质功率、皮质追踪和相位-幅度耦合可预测一年后的语言能力
研究表明，皮质信号可以追踪连续语音的声学和语言特性。这种现象在儿童和成人中都有测量，反映了成人的语音理解能力以及注意力和预测等认知功能。此外，在患有语音困难（发育性阅读障碍）的儿童中也发现了非典型的低频皮质语音追踪。因此，低频皮质信号可能在语言习得中发挥关键作用。Attaheri 等人（2022 年）[1] 最近对婴儿进行了一项研究，探究了 4、7 和 11 个月大婴儿在听歌唱时的皮质追踪机制。时间响应函数 (TRF)、相位-幅度耦合 (PAC) 和动态 θ-δ 功率 (PSD) 分析的结果表明 delta 和 θ 神经信号的语音包络追踪和刺激相关功率 (PSD)。此外，在所有年龄段都发现了由 delta 和 theta 驱动的 PAC，其中 theta 阶段表现出比 delta 更强的 PAC 和高频振幅。本研究测试这些先前的发现是否在参与这项纵向研究的整个婴儿队列（N = 122）的后半部分中得到重复（前半部分：N = 61，(1)；后半部分：N = 61）。除了展示良好的复制效果之外，我们还使用婴儿主导和父母估计的测量方法以及多变量和单变量分析来调查生命第一年的皮质追踪是否可以预测整个队列（招募的 122 名婴儿，保留的 113 名）以后的语言习得。单变量分析中 delta 皮质追踪的增加、~2Hz PSD 功率的增加和多变量和单变量分析中更强的 theta-gamma PAC 与更好的语言结果相关（使用婴儿主导和父母估计的测量方法）。相比之下，多变量分析中~4Hz PSD 功率的增加、delta-beta PAC 的增加以及多变量分析中更高的 theta/delta 功率比与语言能力下降有关
自然语音中的词语预测......
电子邮件：lekhnitskaya.polina@gmail.com 摘要：在自然语音感知范式中尚未研究过单词预测机制，因此本研究的目的是：探索自然语音感知过程中 EEG 反应功能与省略单词之间的联系、训练语言模型的置信度得分。 14 名神经典型受试者（平均年龄 - 23.5 岁；5 名男性）参与了这项研究。EEG 包括 24 个通道。研究对象被要求听故事并理解它。所得结果显示，在 T3、T5、P3 电极中，听省略单词和非省略单词存在差异。为了模拟神经信号和自然语音刺激之间的联系，应用了 mTRF。该研究未来可能的方向之一是探索这一范式中的交流过程。 介绍 人脑是一个复杂的动力系统，可以不断处理输入信息。对于声音刺激，与其他类型的感官信息一样，区分信号和噪声非常重要；通过理解信号的特征，人们可以轻松地感知语音。近年来，研究人员开始将注意力转向使用连续的自然语音来探索大脑评估听觉刺激的方式 [3]。其中一种可能的方法称为系统识别，即根据语音刺激对获得的数据进行建模 [3]。在这种情况下，大脑被视为一个“黑匣子”，其中输入语音的特征与神经生理反应之间存在一些映射。这样的黑匣子可以表示为线性时不变系统，通过 EEG 与声学和语言特征之间的联系获得所谓的时间响应函数 (TRF) [3]。据我们所知，在这个范式中还没有研究过单词预测的机制。在语音感知过程中，单词嵌入在更广泛的上下文中，这有助于意义的解释。接收者还可以对即将到来的话语中可能出现的特定词素做出预测。此任务类似于掩码语言建模，其中预训练模型通过双向关注标记来预测句子中的掩码标记（通常标记为 [MASK]）。在这种情况下，模型还会根据上下文对该词进行预测 [7]。现在，感知和理解的神经科学