XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System振幅
使用小波和...识别中风后脑电图信号
中风后患者需要持续的康复治疗来恢复因发病而造成的功能障碍，因此需要监测设备。脑电信号反映了大脑的电活动，这也表明了中风后患者的恢复情况。然而，脑电信号处理模型需要提供中风后状态的信息。深度学习的发展使其可以应用于中风后患者的识别。本研究提出了一种利用卷积神经网络（CNN）识别中风后患者的方法。小波作为机器学习的一个特征，用于提取脑电信号信息，反映中风后患者的状况。这个特征是Delta、Alpha、Beta、Theta和Mu波。此外，还根据中风后脑电信号的特点添加了这五个波的振幅特征。结果表明，特征配置对于区分至关重要。具有振幅和Beta特征的测试数据准确率为90%，而没有振幅或Beta特征的测试数据准确率为70%。实验结果还表明，自适应矩估计（Adam）优化模型比随机梯度下降（SGD）更稳定。但SGD可以提供比Adam模型更高的准确率。
神经元耦合模式在人类新生儿早期皮质活动网络中显示出差异的发展
三个月是支持终身神经认知性能的功能网络发展的关键时期，但是这些网络中神经元耦合的出现却鲜为人知。在这里，我们在33至45周的构思年龄（CA）中使用了早产儿的纵向高密度脑电图记录，以在局部皮质功能和本质的偶联模式的发展中进行早期时空模式。相 - 相位（PPC），振幅 - 振幅（AAC）和相位 - 振幅相关性（PACS）]。绝对局部功率在整个频率范围内显示出CA的强劲增加，而局部PAC则显示出睡眠状态特异性的双相发育，在正常出生前几周达到峰值。AAC和遥远的PAC在几乎所有频率下在全球范围内降低。相比之下，PPC显示出频率和区域选择性的发育，在低delta和alpha频率的额叶，中央和枕骨之间的耦合强度增加，并在其他频率下较宽。我们的发现共同介绍了新生儿期间不同ICM的频谱和空间差异发展，并为未来的基本和临床研究提供了其发育模板。
静止的全球功能连接性与注意力有关：动脉自旋标记研究
摘要：关注的神经标志物，包括与事件相关的潜在P3（P300）或P3B组件相关的摘要，在参与者内部和参与者内部差异很大。了解导致P3的关注的神经机制对于更好地理解与注意力相关的脑部疾病至关重要。所有10名参与者用静止状态的PCASL灌注MRI和具有视觉奇数的ERP进行了两次扫描，以测量脑静止状态功能连接性（RSFC）和P3参数（P3振幅和P3延迟）。全局RSFC（整个大脑的平均RSFC）都与P3振幅（r = 0.57，p = 0.011）和P3发作潜伏期（r = -0.56，p = 0.012）相关。观察到的P3参数与全局RSFC的预测P3振幅相关（幅度：r = +0.48，p = 0.037；延迟：r = +0.40，p = 0.088），但与最显着的单个边缘相关。p3发作潜伏期主要与前额叶和顶叶/边缘区域之间的远距离连接有关，而P3幅度与前额叶和枕叶/枕骨之间的连接有关，感觉运动和皮层和下皮层和下层/皮质/皮层/皮层/皮层和枕骨/枕骨区域有关。这些结果证明了静止状态PCASL和P3与大脑全局功能连接的相关性。
超空泡鱼雷的声学对抗措施
17 测量记录视图中确定有或没有尾部撞击事件的炮弹的圆概率误差 (CEP)。实验案例的声学信号频率为 12 kHz，振幅为高、中、低。....................................................................................................................................................................190
不同阶段脑电波的功能
阿尔法波——其频率范围为每秒 9-14 个周期，振幅较高。阿尔法波为非唤醒状态，贝塔波为唤醒状态。散步、放松、冥想的人处于阿尔法波状态。当一个人读书时，眼睛看到的信息会被大脑接收，大脑会处理单词并应用所读内容的含义。信号以电模式激发，从而产生脑电波。虽然还有许多其他过程，但冥想能让人长时间处于阿尔法波状态。西塔波——此状态的频率振幅较大，频率较低，范围为每秒 5-8 个周期。与阿尔法波相比，精神放松程度较低。处于此状态的人会有源源不断的想法。这是一个人在精神上脱离任务并自动完成的阶段。德尔塔波——这是所有波中的最后一个。它的振幅最大，频率最慢。其范围约为每秒 1.5-4 个周期。它通常会降到零，这意味着大脑已经死亡。频率最低为每秒 2-3 个周期的人将经历深层无梦状态。记录的最慢脑电波是 delta 波，主要见于幼儿。睡眠是增加这些 delta 波的最佳方式。研究发现，在讲故事时，说话者和听众之间的中性活动是高度同步的。
使用旋转级联稳定器代码避免相干错误
由集体耦合引起的相干误差是许多现实量子系统中的主要噪声形式，其破坏性比通常认为的随机误差更大。在此，我们提出通过代码连接将稳定码与恒定激励码相结合。也就是说，通过将 [[ n ， k ， d ]] 稳定外码与双轨内码连接，我们得到一个 [[2 n ， k ， d ]] 恒定激励码，它不受相干相位误差的影响，并且等同于泡利旋转稳定码。当稳定外码具有容错能力时，恒定激励码对随机误差具有正的容错阈值。将外码设置为四量子比特振幅阻尼码可得到一个八量子比特恒定激励码，该码可纠正单个振幅阻尼误差，并且我们分析了该码作为量子存储器的潜力。
![arXiv:2501.17833v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2025 年 1 月 29 日](/simg/g:\will\search\icon\source\0\0d0da7c897cf0aa1360c1d8a8e5885bd5b7478ff.webp)
arXiv:2501.17833v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2025 年 1 月 29 日
位移铁电体中序参量的集体振幅模式称为铁素体，表示长程有序极化的振幅波动。在远低于相变温度 T c 的温度下，铁素体激发的能量在长波长极限内明显间隙。当接近 T c 时，该间隙急剧软化为最小值或无间隙值，从而对热性能产生重大贡献。在此背景下，我们通过结合位移铁电体的微观自洽相变理论来探索铁素体在热容量和热传输中的作用，而不是传统的将热性能仅归因于声学声子的方法。以铁电体 PbTiO 3 为例，我们表明，相变附近铁素体的软化对于准确捕捉热性能的实验温度和电场依赖性至关重要。
量子错误校正简介
其中| 0⟩= E 1和| 1⟩= e 2，a，b∈C和| A | 2 + | b | 2 = 1。复数A和B称为振幅。状态|据说ψ⟩是在国家的诉讼中| 0⟩和| 1⟩。如果有一个真实的θ，则振幅a和b被相对相差异。更一般而言，n量子位系统的状态是长度n的2 n位吻合的叠加。给定n量子状态| ψ1⟩，。。。，| ψn⟩，这些量子位的总系统的状态由简单张量|给出。 ψ1⟩⊗···| ψn⟩。对于简洁起见，我们可能会省略张量的产品符号，如| 00⟩= | 0⟩⊗| 0⟩。与量子误差校正相关的许多多量量子状态不能写入简单的张量；这些称为纠缠状态。本节稍后给出了准备纠缠状态的程序。纠缠状态的一个例子是贝尔状态| 00⟩ + | 11⟩√