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库克群岛气象服务早期行动降雨...
i SS U E D：12/01/2024当前的ElNiño-Southern振荡（ENSO）状态：ElNiño事件持续存在。气候模型前景表明，厄尔尼诺现象处于或接近其峰值，该事件可能会在未来几个月内变弱，在2024年秋季返回中性。ENSO展望将保持厄尔尼诺现状，直到此事件衰减，或者出现可能出现LaNiña的迹象。厄尔尼诺现象通常导致Rarotonga和南部库克群岛的降雨量减少。对于Penrhyn和北部库克群岛来说，相反的情况是，通常降雨量的数量超过了正常的降雨量。也预计还会有温暖的日子。库克群岛的气象服务以及区域气候伙伴将继续密切监视热带太平洋的条件以及进一步发展的模型前景。地位摘要：12月，北部库克群岛没有观察到极端。在3个月和6个月的时间尺度上观察到曼尼基的湿条件，但在12个月的时间表上观察到北部库克群岛（Penrhyn，Rakahanga，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Pukapuka，Nassau和Suwarrow）的干燥条件。是南部库克群岛（Aituaki，Atiu，Mangaia，Mauke，Mitiaro和Palmerston）的12月，它继续进行了3 - 6个月的时间。在12个月的时间尺度上没有观察到极端。Outlook摘要：
摘要Ruud是一个以结果为导向的，好奇心的，高度...
Python开发人员在创新研究环境中。构建的软件来衡量，控制和分析大型研究数据。在最先进的二维电子光谱设置下的全自动数据收集和处理。光合电荷分离中量子物理效应的信号检测。设计和开发校准，信号优化和全局分析技术，以便在飞秒时间尺度上研究电荷分离动力学。教授科学业务和创新物理实践。python |大数据|研究|激光物理|飞秒光谱|光谱成像
NeuroMorse：用于神经形态计算的时间结构化数据集
神经形态工程旨在通过模仿大脑的有效处理来推动计算，其中数据被编码为异步时间事件。这消除了对同步时钟的需求，并在不存在数据时最小化功耗。但是，神经形态算法的许多基准主要集中在空间特征上，忽略了大多数基于序列任务的时间动力学。此差距可能导致评估无法完全捕获神经形态系统的独特优势和特征。在本文中，我们提出了一种旨在基准神经形态学习系统的时间结构化数据集。Neuromorse将英语的前50个单词转换为暂时的摩尔斯密码峰序列。尽管仅使用两个输入尖峰通道来用于摩尔斯点和破折号，但通过数据中的时间模式对复杂的信息进行了编码。所提出的基准在多个时间尺度上包含特征层次结构，这些时间尺度测试了神经形态算法将输入模式分解为空间和时间层次结构的能力。我们证明，使用线性分类器对我们的训练集进行挑战，并且使用常规方法很难识别测试集中的关键字。NeuroMorse数据集可在10.5281/Zenodo.12702379上获得，我们的随附代码在https://github.com/jc427648/neuromorse上获得。
分子中的量子信息混乱
时序非相关器 (OTOC) 可用于探测当动态初始条件发生变化时量子系统对信息的扰乱速度。在足够大的量子系统中，可以从 OTOC 中提取 Lyapunov 系数的量子模拟，该系数描述了经典混沌系统被扰乱的时间尺度。OTOC 仅应用于非常有限的玩具模型，例如与黑洞信息扰乱相关的 SYK 模型，但它们在量子系统中的信息扰乱方面具有更广泛的适用性，可以与实验进行比较。众所周知，多原子分子的振动会从低能量下的规则动力学转变为足够高能量下的轻松能量流。因此，分子代表了研究中等大小（此处为 6 到 36 个自由度）多体系统中扰乱的理想量子系统。通过计算量子 OTOC 及其经典对应物，我们可以量化信息在分子系统中如何以量子力学方式“扰乱”。在早期“弹道”动力学和晚期“饱和” OTOC（当探索到全状态密度时）之间，确实存在一个可以为本研究中的所有分子定义量子 Lyapunov 系数的机制。与实验速率数据的比较表明，由 OTOC 测量的慢速扰乱可以达到分子反应动力学的时间尺度。即使对于我们讨论的最小分子，正则化的 OTOC 仍能满足 Maldacena 边界，但不正则化的 OTOC 则不能，这强调了前者更适合于讨论这种中等尺寸量子系统中的信息扰乱。
蓝斑去甲肾上腺素能神经元与前额叶皮质和海马亚慢节律锁相，与行为事件同步
蓝斑 (LC) 是去甲肾上腺素能投射到前脑的主要来源，在前额叶皮层中，它与决策和执行功能有关。睡眠期间，LC 神经元与皮层慢波振荡相位锁定。尽管人们对这种慢节奏感兴趣，但由于它们与行为的时间尺度相对应，因此在清醒状态下很少报告这种慢节奏。因此，我们研究了在执行注意力转移任务的清醒大鼠中，LC 神经元与超慢节奏的同步性。前额叶皮层和海马中的局部场电位 (LFP) 振荡周期约为 0.4 Hz，与关键迷宫位置的任务事件相位锁定。事实上，超慢节奏的连续周期显示出不同的波长，因此这些不是周期性振荡。同时记录的前额叶皮层和海马中的超慢节奏也显示出不同的周期持续时间。这里记录的大多数 LC 神经元（包括光遗传学识别的去甲肾上腺素能神经元）都与这些超慢节律相位锁定，LFP 探针上记录的海马和前额叶单元也是如此。超慢振荡还对伽马振幅进行相位调制，将这些行为时间尺度上的节律与协调神经元同步的节律联系起来。LC 神经元与超慢节律协同释放的去甲肾上腺素将有助于同步或重置这些大脑网络，从而实现行为适应。
分子中的量子信息扰乱
时序非相关器 (OTOC) 可用于探测当动态初始条件发生变化时量子系统对信息的扰乱速度。在足够大的量子系统中，可以从 OTOC 中提取 Lyapunov 系数的量子模拟，该系数描述了经典混沌系统被扰乱的时间尺度。OTOC 仅应用于非常有限的玩具模型，例如与黑洞信息扰乱相关的 SYK 模型，但它们在量子系统中的信息扰乱方面具有更广泛的适用性，可以与实验进行比较。众所周知，多原子分子的振动会从低能量下的规则动力学转变为足够高能量下的轻松能量流。因此，分子代表了研究中等大小（此处为 6 到 36 个自由度）多体系统中扰乱的理想量子系统。通过计算量子 OTOC 及其经典对应物，我们可以量化信息在分子系统中如何以量子力学方式“扰乱”。在早期“弹道”动力学和晚期“饱和” OTOC（当探索到全状态密度时）之间，确实存在一个可以为本研究中的所有分子定义量子 Lyapunov 系数的机制。与实验速率数据的比较表明，由 OTOC 测量的慢速扰乱可以达到分子反应动力学的时间尺度。即使对于我们讨论的最小分子，正则化的 OTOC 仍能满足 Maldacena 边界，但不正则化的 OTOC 则不能，这强调了前者更适合于讨论这种中等尺寸量子系统中的信息扰乱。
使用多个光流算法
摘要：光流技术具有运动跟踪的优势，并且长期以来一直在降水中使用，用于使用接地雷达数据集跟踪降水场运动。但是，基于光流的模型的性能和预测时间尺度受到限制。在这里，我们介绍了将深度学习方法应用于光流量估计的结果，以扩展其预测时间尺度并增强现象的性能。表明，深度学习模型可以更好地捕获降水事件的多空间和多阶段运动，该模型与传统的光流估计方法相对。该模型包括两个组成部分：1）基于多个光流算法的回归过程，该过程更准确地捕获了与单个操作流量算法相比的多空间特征； 2）一个基于U-NET的网络，该网络训练降水运动的多个临时特征。我们通过韩国的降水案例评估了模型性能。尤其是，回归过程通过将多个光流算法与梯度下降方法相结合，从而最大程度地降低了错误，并且仅使用单个光流算法的其他模型胜过其他模型，直到3小时提前时间。此外，U-NET在捕获非线性运动中起着至关重要的作用，而非线性运动无法通过传统的光流估计来捕获简单的对流模型。因此，我们建议使用深度学习的拟议的光流估计方法在改善基于传统的光学流量方法的当前操作现象模型的性能中起着重要作用。
二维材料及其异质结构的先进软X射线吸收和光电子能谱
BACH 光束线通过在 EUV 软 X 射线光子能量范围内结合 PES 和 XAS 提供多光谱技术方法。该光束线提供可选的光偏振、不同环境和各种时间尺度下的高分辨率。此设置可以研究固体表面、界面、薄膜的电子、化学、结构、磁性和动力学特性。此光束线在单个终端站中提供的技术和光谱方法范围是独一无二的。此外，可以原位制备和生长 2D 层、薄金属和氧化物膜、分子层和金属有机结构等样品。
分子中的量子信息混乱
时序非相关器 (OTOC) 可用于探测当动态初始条件发生变化时量子系统对信息的扰乱速度。在足够大的量子系统中，可以从 OTOC 中提取 Lyapunov 系数的量子类似物，该系数描述了经典混沌系统扰乱的时间尺度。OTOC 仅应用于非常有限数量的玩具模型，例如与黑洞信息扰乱相关的 Sachdev-Ye-Kitaev 模型，但它们可以发现在量子系统中的信息扰乱的更广泛的适用性，可以与实验进行比较。众所周知，多原子分子的振动会从低能量下的规则动力学转变为足够高能量下的容易的能量流。因此，分子代表了研究中等大小（此处为 6 到 36 个自由度）多体系统中扰乱的理想量子系统。通过计算量子 OTOC 及其经典对应物，我们可以量化信息在分子系统中如何以量子力学方式“扰乱”。在早期“弹道”动力学和探索全态密度时 OTOC 的后期“饱和”之间，确实存在一个可以为本研究中的所有分子定义量子 Lyapunov 系数的机制。与实验速率数据的比较表明，由 OTOC 测量的慢速扰乱可以达到分子反应动力学的时间尺度。即使对于我们讨论的最小分子，Maldacena 边界仍然由正则化的 OTOC 满足，但不由非正则化的 OTOC 满足，这强调了前者对于讨论这种中等尺寸量子系统中的信息扰乱更有用。