简介 - 量子霍尔状态的特点是它们对运输系数的精确量化,例如霍尔电导率[1],它反映了系统的拓扑不变性。除了电导率之外,已经确定了对托型和几何形状之间相互作用的更深入的见解。其中,大厅的粘度已成为一个关键的几何传输系数,在绝热变化对系统度量的变化下捕获了量子霍尔状态的响应[2-4]。在二维系统中,如果该区域保持恒定,则此类度量变形等同于复杂结构的变化,对于圆环而言,该模块参数τ=τ=τ1 +iτ2,用τ∈H和h,每半平面上升。因此,霍尔粘度可以理解为复杂结构模量空间上的浆果曲率,该曲率控制了量子霍尔态对τ绝热变形的响应。这种联系是在Avron,Seiler和Zograf [2]的开创性工作中首次建立的,将其与量子霍尔状态的固有几何形状联系在一起。重要的是,相应的无耗散传输系数ηh是由与此曲率相关的第一个Chern数进行量化和确定的[5]。这种洞察力不仅强调了大厅的粘度是二维间隙系统的重要特征,从而破坏了时间反转对称性,而且将其定位为基本的拓扑不变性,以补充霍尔电导率。在[5]中,对几何绝热转运的概念进行了扩展,以对较高属(g> 1)的表面进行,并引入了一种新型的运输系数,即中央电荷[6,7],这是由重力异常引起的。此central电荷量化了量子霍尔对几何变形的普遍响应,将其链接到拓扑和保形场理论不变性。
本文通过将心率(HR)和心率变异性(HRV)与各个大脑区域的皮质体积和厚度相关联,探讨了灰质的生理相关性。使用来自1000多名健康受试者的六个开放式数据集,我们首先使用Photoplethysmmography(PPG)信号在所有受试者中都计算了HR和HRV。然后,我们使用流行的神经影像工具freesurfer来根据T1加权图像进行细分和量化大脑的灰质,从31个不同的双侧皮质区域提取灰质体积,厚度和曲率。最后,我们的生理指标(HRV和HR)和灰质指标(体积,厚度和曲率)之间的wecompecturethepearsonCorrosation系数。在汇总所有区域和所有受试者时,我们发现灰质体积与HR之间存在显着的逆相关性(更灰质预测心率较低),HRV与灰质体积之间的正相关,HR与厚度之间的逆相关性以及HRV和厚度之间非常牢固的正相关性(HRV和厚度具有较高的HRV)(也具有较高的HRV)(也具有较高的HRV)。灰质曲率和HRV或HR之间没有关系。HRV与皮质厚度之间的相关性在内侧轨道额和PARS脑脑区域最强,这表明自主神经系统调节与与情感,认知和社会功能有关的大脑区域的结构方面之间存在潜在的联系。这是首次将1000多名健康受试者的生理和基于MRI的灰质数据共同结合的研究,从而促进了我们对脑体连接及其在健康,情感和认知中的作用的理解。
皱纹鉴定。这些技术中的大多数对典型的皱纹“副作用”很敏感。虽然这些副作用可以通过传统的 NDT 技术检测到,但它们并不是导致强度降低的驱动参数。皱纹可能伴随着表面凸起、不同的层间距、树脂池和局部刚度的变化而出现。这些特征可以分别通过目视检查、由于声速变化而产生的超声波、由于树脂池反射而产生的超声波和导波来检测。然而,就强度而言,重要的参数是纤维的曲率。很少有方法对此参数敏感。一个例外是布里斯托尔大学史密斯教授团队目前开发的一种技术。该技术涉及将超声波频率“调整”到层压板的周期性结构中,并可以从接收信号的相位信息中恢复纤维的曲率。虽然该技术在航空航天领域已显示出良好的效果,但 Vestas 正在与布里斯托尔大学合作,使该方法适应风级 GFRP 的特性。
grin(dex中的gr Adient)镜头可以替代玻璃透镜上经常艰苦的抛光曲率手工艺。通过逐渐改变镜头材料中的折射率,光线可以平稳,不断地重定向到聚焦点。索引“梯度”的内部结构可以大大减少对紧密控制的表面曲率的需求,并导致简单,紧凑的透镜几何形状。梯度指数技术的关键在于折射率的受控变化。这是通过玻璃宿主材料中的高温离子交换过程实现的。由Go!Foton制造的自动镜头是由独特的离子交换过程产生的,该工艺产生的索引梯度比生产中当前使用的任何其他方法都更强。使用自助技术,光学工程师和研究人员可以在镜头的物理表面上形成真实的图像。这为将光耦合到光纤或通过内窥镜传递图像创造了独特的可能性。具有多种选择,包括AR(反射)涂层,金属化和倾斜的刻面,可以定制用于应用程序的Selfoc镜头。
自动驾驶汽车,使用图像处理来提取车道线。为了改善车道检测和避免障碍物,这项研究采用了一种新颖的方法来通过将深度学习技术与传统的计算机视觉方法融合来进行自主驾驶。该技术首先使用棋盘的图像来校准相机,以实现正确的失真校正以进行适当的感知。车道线。这是后来出现的车道检测的基础。车道曲率分析和放置变得更加容易。车道边界和曲率。同时,通过识别包括车辆,自行车,公共汽车和行人在内的视频框架中的不同障碍,可以预先训练的HAAR级联反应提高情境意识。使用检测到的车道线作为基础,转向控制提供了有关必须调整的以保持车道位置的实时输入。对于自动驾驶,此顺序处理循环保证了正在进行的分析和决策。
谐波项,旨在尽可能保持参数化的谐波性。第二项是对称形状项,定义为弧长积分,其中形状度量根据曲率定义。根据以下欧拉-拉格朗日方程,可以通过迭代修改矢量场来最小化所提出的能量函数:
抽象的目的是评估四个客观定义的皮质成熟特征的能力,即从期限年龄(TEA)的结构MRI到独立预测2岁年龄的认知年龄和语言发育的能力,从而在非常早于(预生早期)婴儿(VPT)婴儿(vpt)婴儿时期独立预测认知和语言发展。设计基于人群的前瞻性队列研究。结构大脑MRI在月经后40至44周期间进行,并使用发展中的人类Connectome项目管道进行处理。设置多中心研究,其中包括俄亥俄州哥伦布市的四个区域III新生儿重症监护病房。患者110名VPT婴儿(胎龄(GA)≤31周)。主要结果测量在2岁的婴儿和幼儿发展的2岁时的认知和语言得分,第三版。具有高质量T2加权MRI扫描的94名VPT婴儿,75名婴儿(80%)返回Bayley-III测试。皮质表面积与几乎每个大脑区域的认知和语言评分呈正相关。内皮的曲率与额叶,顶叶和颞叶中的Bayley分数负相关。在多变量回归模型中,针对GA,性别,社会经济状况和MRI的伤害评分调整,表面积和曲率的区域度量独立地解释了我们队列中2年校正年龄的认知和语言得分差异的三分之一以上。结论我们确定茶的皮质曲率增加是非常过早的婴儿不良神经发育的新预后生物标志物。与皮质表面积结合使用,它增强了对认知和语言发展的预测。需要进行较大的研究来外部验证我们的发现。
为避免歧义,我们在本节中强调 ε = − 1。如果区域 M ext = (0 , x 0 ] × Q ⊂ M ,其中 Q 是紧 ( n − 1) 维流形,并且当 x 趋向于零时,g 的截面曲率趋向于一个(负)常数,其中 x 是沿 M ext 的第一个因子的坐标,并且度量 x 2 g 平滑扩展到 [0 , x 0 ] × Q 上的黎曼度量,则称该区域为渐近局部双曲 (ALH) 端。(假设最后一个性质,截面曲率条件等同于要求 | dx | x 2 g(即,度量 x 2 g 中 dx 的范数)在趋近于“无穷远处的共形边界” { x = 0 } 时趋向于一。)黎曼流形(M, g ) 称为 ALH,如果它是完备的,并且包含有限个 ALH 端。因此,M 的无穷边界 ∂M ∞ 将是有限个流形 Q 的并集,如上所示。广义相对论的哈密顿分析经过多次分部积分后,得出 ALH 端质量的以下公式 [9] 3(比较 [10])
本研究探索了粘弹性湍流中自由悬浮的有限尺寸纤维的动力学。对于悬浮在牛顿流体中的纤维,Rosti 等人确定了两种不同的拍动方式(Phys. Rev. Lett.,第 121 卷,第 4 期,2018 年,044501):一种由流动的时间尺度主导,另一种由与其固有频率相关的时间尺度主导。我们在这项研究中探索了纤维动力学如何受到载体流体弹性的影响。为此,我们在参数空间中对双向耦合纤维-流体系统进行直接数值模拟,该参数空间涵盖不同的 Deborah 数、纤维弯曲刚度(柔性到刚性)以及纤维与流动之间的线密度差(中性浮力到密度大于流体的纤维)。我们研究了这些参数如何影响各种纤维特性,例如拍打频率、曲率以及与流体应变和聚合物拉伸方向的对齐。结果表明,中性浮力纤维根据其柔性,会随着流动而发生大时间尺度和小时间尺度的振荡,但随着聚合物弹性的增加,较小的时间尺度会受到抑制。聚合物拉伸对密度大于流体的纤维没有影响,当其柔性时,它会随着流动而发生大时间尺度的拍打,而当其刚性时,它会以其固有频率拍打。因此,当纤维呈中性浮力时,特征弹性时间尺度具有次要影响,而当纤维变得更具惯性时,其影响则不存在。此外,我们还探索了纤维的弯曲曲率及其与流动的优先对齐,以确定粘弹性在改变耦合流体结构动力学中的其他作用。惯性纤维的曲率较大,对聚合物存在的反应较弱,而中性浮力纤维则表现出定量变化。密度较大的纤维的可察觉的被动性再次反映在它们优先与聚合物拉伸方向对齐的方式中:与聚合物拉伸方向相比,中性浮力纤维与聚合物拉伸方向的对齐程度更高。
背景。对日冕中重联喷流的观测正在成为研究难以捉摸的日冕加热的一种可能的诊断方法。这种喷流,特别是被称为纳米喷流的喷流,可以在日冕环中观察到,并且与纳米耀斑有关。然而,虽然模型成功地描述了导致喷流的双侧重联后磁弹弓效应,但观测表明纳米喷流是单向的或高度不对称的,只有相对于日冕环曲率向内移动的喷流才能清晰地观察到。目的。这项工作的目的是解决日冕环曲率在非对称重联喷流的产生和演化中的作用。方法。我们首先使用一个简化的分析模型,在该模型中,我们根据重联前磁场线与其重联后缩回长度之间的局部交叉角来估算重联后的张力,以达到新的平衡。其次,我们使用一个简化的数值磁流体动力学 (MHD) 模型来研究两个相反传播的喷流如何在弯曲的磁场线中演变。结果。通过我们的分析模型,我们证明了在重联后重组的磁场中,向内的磁张力本质上比向外的磁张力强(高达三个数量级),并且当缩回长度足够大时,存在一个向外的张力消失的状态,导致在可观测的大尺度上没有向外的喷流。我们的 MHD 数值模型为这些结果提供了支持,并且还证明在随后的时间演化中,向内的喷流始终更具能量。还发现小角度重联和更局部的重联区域的不对称程度会增加。结论。这项研究表明,日冕环的曲率在重联喷流的不对称性中起着重要作用,向内的喷流比相应的向外的喷流更容易发生,而且能量也更高。