脑机接口 (BCI) 研究已开始用于从脑电图 (EEG) 中识别语音想象过程中的回忆音节。目前,很难从 EEG 数据中识别出真实的回忆持续时间。因此,通常使用不准确的回忆数据(包括非回忆持续时间或通过视觉确定频谱轮廓标记的回忆部分)来识别回忆的音节。由于视觉音节标记耗时费力,因此希望区分正确的语音想象片段的过程能够自动化。在本文中,我们构建了由语音想象片段和非回忆片段组成的每个模型以获得真正的音节片段。我们通过视觉判断从带有音节标记的语音想象/非回忆数据中提取复倒谱,并使用这些特征识别语音想象/非回忆片段。最后,我们报告了通过 10 倍交叉验证的分类结果。
摘要。极化滤光片阵列(PFA)摄像机是一种成像装置,能够以快照方式分析光的极化状态。这些摄像机在纳米构造过程中引入的光学缺陷而表现出空间变化,即非均匀性。校准是通过计算成像算法来校正辐射和极化误差的数据的。我们回顾了现有的校准方法,并使用实用的光学采集设置和市售的PFA摄像头应用了它们。评估的目标首先比较了算法在极化误差方面的性能更好,然后研究训练数据的动态范围和极化角刺激的数量的影响。据我们所知,这在以前的工作中尚未完成。 ©作者。 由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。 全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物,包括其DOI。 [doi:10.1117/1.jei.29.4.041011]据我们所知,这在以前的工作中尚未完成。©作者。由SPIE发表在创意共享归因4.0未体育许可下。全部或部分分发或复制此工作需要完全归因于原始出版物,包括其DOI。[doi:10.1117/1.jei.29.4.041011]
在研究的第一部分,我们将暗能量建模为一个标量场,该标量场可以最小或非最小耦合到 Ricci 标量,并给出了宇宙场方程的多个精确解。每个解都对应一种特定的几何形状 — — 平坦、开放或封闭。在下一部分中,我们将分析方法与数值技术相结合,对文献中的几种模型进行分析,这些模型之所以被选中,是因为它们能够代表完整的宇宙历史。目的是研究空间曲率如何影响演化的主要特征。最初,我们假设宇宙由范德华流体组成,但仅凭这一点无法解释后期的加速现象,尽管它解释了膨胀和物质主导的时期。因此,我们将暗能量作为精髓、恰普雷金气体或动态真空能量引入。事实证明,从膨胀时期到物质主导时期的转变将首先发生在开放宇宙中,最后发生在封闭宇宙中。晚期加速的开始也将按此顺序发生。此外,发现正曲率
个人身份信息 (PII) 是用于识别个人的任何信息。这种类型的数据在暗网上非常有价值,尤其是与凭证信息结合使用时。示例包括全名、带邮政编码的账单地址、出生日期、电子邮件地址、护照号码、国家身份证号码和电话号码。它还包括与某人的在线状态相关的任何内容,例如社交媒体资料。即使是泄露的手机号码等信息也可能被威胁行为者利用进行 SIM 卡交换等社会工程活动,犯罪分子会利用 SIM 卡交换来绕过多因素身份验证并获得对在线帐户的未经授权的访问。
暗网已成为分发攻击者进行操作所需的一切所需的枢纽。exploits很容易获得,从零日漏洞到完全开发的漏洞利用工具包。这些工具通常带有详细的说明,即使是具有有限技术专长的攻击者也可以有效地使用它们。折衷帐户的凭据,无论是公司网络,云服务还是个人资料,都以充满活力的在线市场进行交易,价格取决于目标的价值。预包装的恶意软件,例如勒索软件即服务平台和信息偷走的木马,也很容易访问,大量泄漏的个人数据也可以访问,这些数据会促进网络钓鱼和身份盗窃等次要攻击。
最常见的量子计算形式是电路模型,它类似于经典计算机中使用的电路。门被幺正变换(量子门)取代,位被量子位取代。为了获得计算优势,构建鲁棒且抗噪声的量子门非常重要。完整量子计算 [ 1 , 2 ] 就是一个候选模型,它基于绝热 [ 3 ] 或非绝热 [ 4 ] 演化中的非阿贝尔(矩阵值)几何相。此类完整门仅依赖于系统状态空间的几何形状,因此能够抵御量子演化中的局部错误。完整量子计算的最新理论和实验进展分别可参见参考文献 [ 5 – 13 ] 和 [ 14 – 21 ]。将计算元素限制为量子位的想法是一种任意选择,很可能是出于二进制逻辑的方便。那么为什么是二进制逻辑呢?它只是最简单的非平凡例子:在二进制逻辑中,事物可以是 0 或 1、True 或 False、开或关等等。由于其简单性,难怪第一台计算机就是这样设计的。但我们是否局限于比特?早在 1840 年,Fowler [ 22 ] 就制造出了一种机械三元(三值逻辑)计算设备,1958 年,苏联开发出第一台电子三元计算机 [ 23 ]。尽管三元计算机比二进制计算机有许多优势,但它从未取得过同样广泛的成功。然而,理论上没有什么可以禁止更高维度的计算基础,当涉及到量子计算时更是如此。
在物理和生命科学中具有广泛应用的固态量子传感器 ( 金刚石色心 -NV 氮原子空穴色心 ) ; 探索标准模型之外物理的量子传感器 ( 磁力仪和原子钟,囚禁的极性分子,自旋压缩,控制自旋退相 干,纠缠 ) ; 量子信息处理成为现实 ( 囚禁离子,约瑟夫森结 ) ; 增强型量子传感器的先进材料 ( 光晶格,固态量子缺陷,混合量子系统,拓扑材料 ) ; 用于暗区物理的量子传感器 ( 高 Q 值的射频或微波腔,基于超导干涉效应的高 Q 接收器 ) ; 基于原子干涉测量和光学原子钟的精密时空传感器 ( 量子纠缠 ( “压缩” ) 和量子控制 ( “动态解耦” )) 。
超脑机械传感器为测试新物理学提供了令人兴奋的途径。虽然这些传感器中的许多是为检测惯性力而定制的,但磁悬浮(Maglev)系统特别有趣,因为它们对电磁力也敏感。在这项工作中,我们建议使用磁性悬浮的超导体通过其与电磁作用的耦合来检测暗光子和轴突暗物质。几个现有的实验室实验以高频搜索这些黑暗象征的候选者,但很少有人对低于1 kHz的频率敏感(对应于深色 - 物质M dm m dm≲10-12ev)。作为机械谐振器,磁性悬浮的超导体对较低的频率敏感,因此实验室实验目前无法探索的探针参数空间也可以。暗光子和轴线暗物质可以采用振荡的磁场,该磁场驱动磁性悬浮的超导体的运动。当暗物质康普顿频率与悬浮的超导体的捕获频率匹配时,这种运动会得到共鸣。我们概述了对暗物质敏感的磁性超导体的必要模块,包括宽带和共振方案的规格。我们表明,在Hz≲f dm≲kHz频率范围内,我们的技术可以在深色photon和Axion Dark Matter的实验室探针中达到领先的灵敏度。
我们概述了玻色子暗物质 (DM) 的基本量子描述,在极限 m ≪ 10 eV 时,传统的经典波图像由此出现。对于量子系统而言,我们从密度矩阵开始,该矩阵编码了有关我们可以对 DM 及其波动进行的可能测量的全部信息。根据量子光学的基本结果,我们认为对于 DM,密度矩阵最有可能采用相干态基础上的高斯显式混合形式。偏离此值将在 DM 可观测量中产生非高斯波动,从而可以直接探测 DM 的量子态。我们受量子光学启发的方法使我们能够严格定义和解释通常仅以启发式方式描述的各种量,例如相干时间或长度。该形式主义进一步通过波粒子跃迁提供了对 DM 的连续描述,我们利用它研究两个极限之间各种物理尺度上的密度波动如何演变,并揭示 DM 在波和粒子描述边界附近的独特行为。