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通过活性自旋团簇测量退相干效应下的量子信息扰乱动态
开发量子技术需要控制和理解多体系统中量子信息的非平衡动力学。局部信息通过创建复杂的关联（称为信息扰乱）在系统中传播，因为此过程阻止从局部测量中提取信息。在这项工作中，我们开发了一个改编自固态 NMR 方法的模型来量化信息扰乱。扰乱是通过时间反转 Loschmidt 回波 (LE) 和多重量子相干实验来测量的，这些实验本质上包含缺陷。考虑到这些缺陷，我们推导出非时间序相关器 (OTOC) 的表达式，以基于测量信息传播的活跃自旋数量来量化可观察的信息扰乱。基于 OTOC 表达式，退相干效应自然是由 LE 实验中未反转项的影响引起的。退相干会导致可测量程度的信息扰乱的局部化。这些效应定义了可观测的活跃自旋数量的局部化簇大小，从而确定了动态平衡。我们将模型的预测与使用固态 NMR 实验进行的量子模拟进行了对比，该实验测量了具有受控缺陷的时间反转回波的信息扰乱。从实验数据确定的量子信息扰乱的动态和其局部化效应之间具有极好的定量一致性。所提出的模型和派生的 OTOC 为量化大型量子系统（超过 10 4 个自旋）的量子信息动态提供了工具，与本质上包含缺陷的实验实现一致。
WEHRL熵的生产率跨动态量子相变
多体量子系统的淬火动力学可能在洛奇米特回波中表现出非分析性，这是一种被称为动力学相变（DPT）的现象。尽管对这种现象背后的基本机制进行了大量研究，但仍然存在一些开放问题。以此为动机，我们从量子相空间和熵产生的角度进行了详细研究，这是热力学的关键概念。我们专注于Lipkin-Meshkov-Glick模型，并使用自旋连接态构建相应的Husimi-Q准稳定性分布。Q函数的熵（称为WEHRL熵）提供了系统的粗粒动力学的量度，因此，即使对于封闭的系统，也会在非定程化上演变。我们表明，临界淬灭会导致WEHRL熵的准生长，并结合小振荡。前者反映了这些过渡的信息争夺特征，并用作熵产生的量度。另一方面，较小的振荡意味着负熵产生速率，因此发出了Loschmidt Echo复发的信号。最后，我们还基于修改的荷斯坦 - 普罗里马科夫近似值研究了模型的高斯。这使我们能够确定低能部门对DPT出现的相对贡献。本文中介绍的结果不仅是从动态量子相变的角度来看的，而且与量子热力学领域有关，因为它们指出WEHRL熵可以用作可行的熵产生量度。
T1 弛豫增强稳态 (T1RESS)
到目前为止，已经实施了两个主要版本的 T1RESS。一个版本，我们称之为“平衡” T1RESS（bT1RESS），使用完全平衡的 SSFP 读数，因此具有原生的亮血对比度。第二个“不平衡”版本（uT1RESS）使用不平衡的 SSFP 读数，从而抑制基于血流依赖性失相的血管信号。为了测试 T1RESS 对脑肿瘤的诊断性能，我们进行了一项概念验证研究，该研究已获医院机构审查委员会的批准。在 54 名疑似或已知患有脑肿瘤的成年受试者中，以 3 特斯拉（MAGNETOM Skyra 和 MAGNETOM Skyra fit，西门子医疗，德国埃尔兰根）进行了脑部增强 MRI 检查。静脉注射 0.1 mmol/kg 钆布醇（拜耳，德国柏林），然后进行标准护理序列，之后进行额外的对比后扫描，包括平衡和不平衡 T1RESS 以及 3D FLASH 和/或磁化准备的快速采集梯度回波 (MPRAGE)。对于 bT1RESS 和 uT1RESS，数据均使用笛卡尔 3D k 空间轨迹沿相位编码方向单次发射采集，而采集则沿 3D 分区编码方向分段。对于这两种版本的 T1RESS，定期应用对比度调节 RF 脉冲对于产生 T1 对比度和抑制脑脊液和软组织水肿的信号强度至关重要。在对比增强的平衡阶段，亮血 bT1RESS 在创建颅内血管造影渲染方面表现明显优于 3D FLASH 和 MPRAGE（图 2），而使用 uT1RESS 时血管看起来很暗。
储层计算方法微填充检测
摘要。目标。在高风险职业工作的广泛专业人员中检测微渗，对工作场所的安全非常重要。提出了采用储层计算（RC）方法的微填充分类器。特定的回波状态网络（ESN）用于增强微观检测的先前基准性能。方法。使用了基于ESN的新型泄漏积分器进行聚类设计。这种设计的效果在于简单的性能，即使用细粒度的体系结构，其中包含每个群集多达8个神经元，以捕获个性化状态动力学并实现最佳性能。这是使用RC模型实施和评估基于EEG的微骨检测的第一项研究，以检测来自EEG的微渗。主要结果。使用级联的ESN分类器，具有泄漏的积体神经元，使用544个功率频谱特征的60个主要成分。这导致了φ= 0的性能中的一件受试者的平均检测。51±0。07（平均值±SE），AUC-ROC = 0。88±0。 03，AUC-pr = 0。 44±0。 09。 明显的能力。 尽管基于EEG的微质量检测系统的性能仍然被认为是适度的，但这种重新定义的方法在微质量检测中获得了新的基准测试。88±0。03，AUC-pr = 0。44±0。09。明显的能力。尽管基于EEG的微质量检测系统的性能仍然被认为是适度的，但这种重新定义的方法在微质量检测中获得了新的基准测试。
基于STM32微控制器的高精度激光测距
在电子工程的工业和研究领域，距离信息被视为关键测量之一 [1]。为了获得准确可靠的距离数据，具有测距能力的设备现在广泛应用于军事和工业领域，包括红外 (IR) 和超声波测距仪。然而，使用这些传统的测距系统会出现许多准确性问题，因为它们对周围环境非常敏感，特别是当暴露于非结构化和不可预测的物理环境（灰尘、温度、烟雾）或结构混乱的环境（瓦砾、碎片等）时 [2]。因此，提出了一种更可靠的测距方法。激光二极管发射高度定向的光束，具有体积小、亮度高、颜色纯、能量密度高和效率高的优点 [3][4]。最重要的是，激光测距系统不易受到环境影响，因为可以通过测量反射和散射回波信号的时间间隔、频率变化和光束方向来获得目标的距离和方向。使用激光测距方法的测量误差仅为其他光学测距仪的五分之一到百分之一 [5]。相位激光测距法因其高精度而受到广泛欢迎，然而其应用问题也不容忽视，观测到在频率漂移、噪声、大气折射等影响下，可能由于相位折叠或相位模糊而出现接近零步进误差[6]。Barreto 等人采用了三角测量激光测距法，但其灵敏度要求严格且功耗高[7]。本文研制了一种微型、便携、低功耗的激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。本文研制了一种微型便携式激光测距系统，具有两种测量模式：高精度模式和长距离模式。该系统基于 VL53L0X 飞行时间激光测距传感器和 STM32F407 微控制器 [8]。
核自旋和光钟量子比特的混合原子镊子阵列
虽然具有长相干时间的数据量子比特对于量子信息的存储至关重要，但辅助量子比特对于容错量子计算的量子纠错 (QEC) 至关重要。光镊阵列的最新发展，例如大规模量子比特阵列的制备和高保真门操作，为实现 QEC 协议提供了潜力，而下一个重要挑战之一是控制和检测辅助量子比特，同时尽量减少原子损失和串扰。在这里，我们介绍了由双同位素镱 (Yb) 原子阵列组成的混合系统的实现，其中我们可以利用费米子 171 Yb 的核自旋量子比特作为数据量子比特，利用玻色子 174 Yb 的光时钟量子比特作为辅助量子比特，具有无损量子比特读出能力。我们评估了量子比特之间的串扰对 174 Yb 成像光的核自旋量子比特相干性的影响。对于 174 Yb 的 Hahn 回波序列，使用 399 nm 探针和 556 nm 冷却光束，我们观察到在 20 ms 曝光下保留了 99.1 (1.8)% 的相干性，产生了 0.9992 的鉴别保真度和 0.988 的生存概率。使用 556 nm 探测光束的 Ramsey 序列对相干性的影响可以忽略不计，这表明未来低串扰测量可能会有所改善。这一结果凸显了混合 Yb 原子阵列在基于辅助量子比特的 QEC 协议的中路测量中的潜力。
针对脑铁累积性遗传性神经退行性疾病的精准治疗
伴有脑铁沉积的神经退行性疾病 (NBIA) 是一组罕见但极具破坏性的遗传性神经系统疾病，其共同特征是认知和运动能力逐渐下降，以及基底神经节铁沉积增加。婴儿和儿童期最常见的疾病是β-螺旋桨蛋白相关神经退行性疾病 (BPAN)、泛酸激酶相关神经退行性疾病 (PKAN)、磷脂酶 A 2 相关神经退行性疾病 (PLAN) 和线粒体膜蛋白相关神经退行性疾病 (MPAN)。还报道了其他几种不太常见的 NBIA 疾病，目前已提出 15 种伴有脑铁沉积的神经退行性疾病的单基因病因。这些疾病具有共同的神经放射学特征，即在特定的 MR 序列上基底神经节信号低强度，这可显示磁共振磁敏感现象，表明矿化过度（T2 加权、T2* 加权、磁敏感度加权和回波平面成像 b0 扩散成像数据集）[1]，一些疾病还与尸检分析中的铁积累等神经病理学发现有关。随着时间的推移，越来越明显的是，这些放射学特征与广泛的神经系统和神经退行性疾病有关，包括线粒体细胞病、遗传性肌张力障碍（例如由 KMT2B 和 VPS16 突变导致的肌张力障碍）和溶酶体疾病（GM1 神经节苷脂沉积症、α 岩藻糖苷沉积症）[2–5]，尽管对于其中许多疾病，尚未报道与尸检研究的相关性。因此，对 NBIA 疾病的准确分类仍不确定。
简介 - 免费
乔治·史汀生十几岁时还是一名业余无线电爱好者，他开始对无线电波着迷，并设计和制造了发射器和接收器。他第一次接触雷达是在第二次世界大战初期，当时他在斯坦福大学超高频实验室外的实验间隙测量海军飞艇的回波。获得电气工程学士学位后，他在加州理工学院学习了一些额外的课程，在鲍登学院和麻省理工学院的海军雷达学校学习，最后成为攻击运输机上的电子军官。战后，他担任南加州爱迪生变频项目的工程师，并在项目完成后加入了诺斯罗普的斯纳克导弹项目。在那里，他偶然涉足技术出版物和电影。1951 年，他被休斯飞机公司聘用，负责撰写一本广为流传的技术期刊《雷达拦截器》。在随后的几年里，他与公司的顶级设计师密切合作，亲眼目睹了机载雷达从第一批全天候拦截器的简单系统到当今先进的脉冲多普勒系统的迷人演变。他见证了第一枚雷达制导空对空导弹的发展、数字计算机首次融入小型机载雷达、激光雷达、SAR 和可编程数字信号处理器的诞生；他还看到了机载雷达技术向太空应用的扩展。1990 年退休后，他仍然活跃在该领域，在莫哈韦国家试飞员学校教授现代雷达短期课程，撰写有关休斯天线辐射图和 RCS 测量设施的技术手册，制作有关新型 HYSAR 雷达的全程叙述交互式多媒体演示，并为 1998 年版《美国百科全书》撰写有关雷达的文章。
人工神经网络得出的脑氧代谢率用于 MRI 中区分胶质母细胞瘤和脑转移瘤的可行性研究
摘要：在某些情况下，胶质母细胞瘤在常规 MRI 上可能与脑转移瘤相似，但两者的治疗方法却有很大不同。这项前瞻性可行性研究旨在通过首次将定量磁化率映射和定量血氧水平依赖性 (QSM + qBOLD) 模型应用于这些实体来区分它们。我们前瞻性地纳入了 15 名未经治疗的胶质母细胞瘤患者（n = 7，中位年龄：68 岁，范围：54-84 岁）或脑转移瘤患者（n = 8，中位年龄 66 岁，范围：50-78 岁），这些患者在术前接受了包括多梯度回波和动脉自旋标记序列在内的 MRI 检查。使用人工神经网络计算了增强肿瘤 (CET) 和肿瘤周围非增强 T2 高信号区域 (NET2) 中的氧提取分数 (OEF)、脑血流量 (CBF) 和脑氧代谢率 (CMRO 2)。我们证明，胶质母细胞瘤的 CET 中的 OEF 明显低于 (p = 0.03) 转移瘤，仅对于转移瘤患者，CET 中的所有特征都明显高于 (p = 0.01) NET2，转移瘤患者的 CBF (p = 0.04) 和 CMRO 2 (p = 0.01) 的 CET/NET2 比率明显高于胶质母细胞瘤患者。支持向量机分类器的判别能力在两种特征组合下最高，受试者工作特征曲线下面积为 0.94，诊断准确率为 93%。QSM + qBOLD 可以对胶质母细胞瘤和脑转移瘤进行稳健区分，同时深入了解肿瘤氧合情况。
体力锻炼对接受化疗的乳腺癌患者 MRI 评估脑灌注的影响：一项随机对照试验
背景：运动是缓解乳腺癌患者认知问题的一种有前途的干预措施，但缺乏关于其潜在机制的研究。目的：研究运动干预是否会影响认知障碍乳腺癌患者的脑血流 (CBF) 并确定 CBF 变化是否与记忆功能有关。研究类型：前瞻性。人群：总共 181 名接受化疗的 I - III 期乳腺癌患者，他们存在认知问题且身体活动水平相对较低（每周中度至剧烈身体活动 ≤ 150 分钟），分为运动组 (N = 91) 或对照组 (N = 90)。场强/序列：3 T 下的二维回波平面伪连续动脉自旋标记 CBF 序列。评估：为期 6 个月的干预包括（监督）有氧和力量训练，每周 4 1 小时。基线（诊断后 2 - 4 年）和 6 个月后的测量包括全脑、海马、前扣带皮层和后扣带皮层的灰质 CBF。还评估了身体健康和记忆功能。对基线疲劳程度高的患者进行亚组分析。统计检验：所有分析的双侧 alpha 值为 0.05 的多元回归分析。结果：与对照组（N = 51，β = 1.47 mL/分钟/千克，95% CI：0.44 - 2.50）相比，干预组（N = 53）的身体健康状况（VO2peak 以 mL/分钟/千克为单位）有显著改善。然而，未发现干预对 CBF 的影响（例如，全脑：P = 0.565）。高度疲劳的患者表现出较大但不明显的治疗效果（例如，整个大脑：P = 0.098）。此外，无论在哪个组，身体健康状况的变化都与