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量子压缩光探测多维四波混频信号
光场的四波混频 (FWM) 已广泛应用于量子信息处理、传感和存储。它还构成了非线性光谱的基础，例如瞬态光栅、受激拉曼和光子回波，其中相位匹配用于选择物质三阶响应的所需分量。在这里，我们报告了一项实验研究，研究了由 FWM 在热 Rb 蒸汽中产生的一对压缩光束的二维量子噪声强度差谱。该测量揭示了由强泵浦场引起的 AC 斯塔克位移所修饰的 χ (3) 磁化率的细节，与经典的探测和共轭光束强度测量相比具有更高的光谱分辨率。我们展示了如何利用压缩光的量子关联作为光谱工具，与经典工具不同，它对外部噪声具有鲁棒性。
多维数据分析的影响
高性能计算 (HPC) 技术的进步已经能够通过归纳和建设性方法为心血管 (CV) 科学提供信息。临床试验允许比较干预的效果，而无需了解机制。这是归纳方法的典型示例。在 HPC 领域，训练由神经网络构建的人工智能 (AI) 模型以使用大规模多维数据集预测未来的 CV 事件是可以依赖并帮助理解机制基础以进行优化的对应方法。然而，与临床试验相比，AI 可以在个人层面计算事件风险，并有可能为个性化医疗的应用提供信息和改进。尽管 AI 具有明显的优势，但 AI 分析的结果可能会识别出多维数据与临床结果之间原本无法识别/意料之外（即非直观）的关系，这可能会进一步揭示潜在的机制途径并确定潜在的治疗目标，从而有助于从因果关系中解析观察关联。建设性方法对于克服现有知识的局限性和固有偏见以实现对心血管疾病复杂病理生物学的更深入理解仍然至关重要。HPC 技术有可能在心血管基础和临床科学中支撑这种建设性方法。一般来说，即使是复杂的生物现象也可以归结为简单的生物/化学/物理定律的组合。在演绎方法中，重点/意图是通过简单原理的组合来解释复杂的心血管疾病。
前维克多维尔第五精确轰炸靶场
1943 年至 1944 年间，维克多维尔第 5 精确轰炸靶场被驻扎在前维克多维尔陆军航空兵场的飞行员用作练习轰炸靶场。通过历史数据调查和现场考察，已确定前维克多维尔精确轰炸靶场#5 的某个区域可能存在潜在爆炸危险。已知或怀疑在靶场使用的弹药包括带有炸药的练习炸弹。
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
M-GCN：一种多模态图卷积网络，用于整合功能和结构连接组学数据来预测多维表型特征
我们提出了一种多模态图卷积网络 (M-GCN)，它整合了静息态 fMRI 连接和弥散张量成像纤维束成像来预测表型测量。我们的专门 M-GCN 过滤器在逐个主题的结构连接组的指导下，以拓扑方式作用于功能连接矩阵。结构信息的纳入还可充当正则化器，并有助于提取可预测临床结果的丰富数据嵌入。我们在来自人类连接组项目的 275 名健康个体和来自内部数据的 57 名被诊断为自闭症谱系障碍的个体上验证了我们的框架，以分别预测认知测量和行为缺陷。我们证明 M-GCN 在五重交叉验证环境中的表现优于几种最先进的基线，并从健康和自闭症人群中提取了预测性生物标志物。因此，我们的框架提供了表征灵活性，可以利用结构和功能的互补性质，并在训练数据有限的情况下将这些信息映射到表型测量。关键词：图卷积网络、功能连接组学、结构连接组学、多模态整合、表型预测、自闭症谱系障碍
独立审查小组 - 贾多维尔
Oliver Barbour 中校 MSc（退役）、Tony Bracken 上校 MMG（退役）、Thomas G. Bradbeer 博士、Enda Breslin 上校（退役）、Paul Clarke 中士（退役）、Brendan Delaney 上校、Donatien Dibwe de Mwembu 教授、Rose Doyle、Oliver Dwyer 中校、Paul Fry 准将（退役）、Richard Heaslip 上校（退役）、Damian Kelleher 指挥官、George Kerton 上校（退役）、Edmond Kibawa 教授、Miles Larmer 教授、John Martin 中校、Chris Moore 准将（退役）、Mairéad Murphy 上校、James McCafferty DSM 指挥官（退役）、Padraic McDunphy 指挥官（退役）、Swapna Kona Nayudu 博士、Terry O’Neill 上校（退役）、J.J O’Reilly 上校（已退休）Maurin Picard、Declan Power、Gareth Prendergast 中校，
mvpalab：用于多维脑电图数据的机器学习解码工具箱
MVPalab是一种基于MATLAB的且非常灵活的解码工具箱，用于多维脑电图和磁构成数据。MVPALAB工具箱实现了几种机器学习算法来计算多元模式分析，跨分类，时间概括矩阵以及功能和频率贡献分析。它还为数据归一化，数据平滑，降低维度降低和超级验证生成提供了对一组广泛的预处理例程的访问。要在小组级别绘制统计推断，MVPALAB包括一种基于非参数的置换方法。此工具箱已设计为包括易于使用且非常直观的图形用户界面和数据表示软件，这使MVPalab成为那些很少或没有以前编码体验的用户的非常方便的工具。但是，MVPALAB不仅适用于初学者，因为它实现了几种高和低级的例程，允许更多经验丰富的用户以非常灵活的方式设计自己的项目。
使用多维类器官模拟结直肠癌
与大多数癌症一样，CRC 由一组分子异质性亚型组成，每种亚型都具有一系列基因组和表观基因组改变以及不同的肿瘤驱动因素。这种异质性使得标准的“一刀切”式 CRC 治疗方法无效。另一个重大挑战是，某些 CRC（例如 EOCRC）的致病机制仍然不太清楚，对其分子特征的了解仍然很少。如果没有这样的见解，相关临床前模型的开发也将无法实现。因此，使用生理相关的人类临床前模型系统进行全面研究以描述疾病发病机制的潜在分子基础的需求既迫切又尚未得到满足。这样的研究不仅可以揭示疾病机制，还可以确保发现的转化潜力仍然很高。
多维分析揭示了全球铝业贸易领导者之间不平等的资源，经济和环境收益和损失
摘要：在过去的20年中，围绕贸易不平等的争议一直在增长，不同的国家声称不平等现象，包括货币贬值，资源拨款和退化以及环境排放转移。尽管先前的输入 - 基于输出的研究分析了该行业水平的多维贸易后果，但缺乏自下而上的研究，这些研究发现了产品水平上贸易失衡的复杂性。本文量化了四种类型的流量，货币，资源，体现的能源使用和体现的温室气体（GHG）排放，这是由铝贸易造成的四种铝贸易经济体，即最高铝贸易的经济体，即美国，美国，中国，日本和澳大利亚。结果表明，美国的货币流量有负平衡，但资源流量，体现能源使用和温室气体排放的积极平衡。中国在货币和资源流量方面具有积极的平衡，但是体现能源使用和温室气体排放的负平衡。日本在所有流动中都有积极的平衡，而澳大利亚在所有流量中都有负平衡。这项研究表明，与资源相关的贸易不平等在经济和环境影响之间并不统一，必须从各个方面仔细考虑贸易政策。关键字：铝，贸易不平等，体现能量，体现的温室气体排放，材料流量分析，工业生态这些铝业贸易全球领导者的这些异质增长和损失主要来自其不同的贸易结构以及铝产品的价格，能源使用和温室气体排放强度的异质性；例如，日本主要进口未锻造的铝，其数量是出口半岛的3倍和含铝的产品的3倍，这些产品具有相似的能源和温室气体发射强度，但价格高20倍，而澳大利亚的价格高出20倍，而澳大利亚主要出口的铝土矿和铝的价格最低，其价格低25倍，而该产品的数量低25倍，而该产品的数量是该产品的25倍。
综合的多维可持续性评估...
摘要：可持续发展具有广泛的社会，经济和生态方面。因此，能源系统的可持续转型过程不可避免地是多维的，需要超越气候影响和成本考虑。此处介绍了能源系统转化途径的综合和跨学科可持续性评估的方法。它首先将能源系统建模与多维影响评估集成在一起，该评估的重点是基于生命周期的环境和宏观经济影响。然后，询问了利益相关者对定义的可持续性指标的偏好，最终通过多标准决策分析（MCDA）将其纳入比较方案评估中，这都是一个一致的评估框架。作为一个说明性的例子，这种整体方法应用于对德国的十种不同转型策略的可持续性评估。应用多标准决策分析表明，雄心勃勃（80％）和高雄心勃勃的（95％）降低碳降低方案都可以达到最高的可持续性等级，具体取决于基本的能源转化途径和其他可持续性维度的各自得分。此外，这项研究强调了能源系统上游链对整个环境影响的越来越重要的贡献，揭示了不同场景之间宏观经济效应的差异相当小，并确定了社会领域之间的过渡和气候影响的过渡，最小化是最重要的利益相关者偏好。