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椭圆法和极化法
椭圆法是一种成熟的实验方法，其根部回到了现代光学元件本身的早期阶段。它通常是由保罗·德鲁德（Paul Drude）在19世纪的最后十年中发明的，但是在Drude开始工作之前已经采用了类似的技术。自1940年代以来使用的实际术语“椭圆法”正在使用。有趣的是，它始于描述生物应用的工作。值得注意的是，这是在一个现代实心相，尤其是半导体材料的现代物理学正在迅速扩展。椭圆形即将受到固态和表面研究界的欢迎，因为研究表面，界面和薄层的能力是必不可少的。椭圆法是一种从数值计算和建模概念中受益匪浅的方法。固态物理和椭圆法之间的连接是科学和技术中自我强化创新周期的一个例子。尤其是在计算能力wasaccompaniedwithanincreasefellipsometryresearch和社区的迅速扩展的情况下，大大增加了。椭圆法 - 微电子和数字技术。反之亦然，它可以开发更好的电子设备。如果没有椭圆计的开发及其数十年前的许多折叠应用，那是数字时代的基础将不存在的硬件。椭圆法是对反射实验的偏振法实现。所有偏振技术都取决于
巨噬细胞极化肿瘤微环境
情感和感知紧密地交织在一起，因为情感经历通常是由于对感官信息的评估而产生的。尽管如此，大脑是否使用特定于感官代码还是以更抽象的方式编码情绪实例尚不清楚。在这里，我们通过测量在典型发达的，先天性的盲人和先天性聋哑参与者的全长电影和大脑活动中收集的情绪等级之间的关联来回答这个问题。情感实例被编码在一个庞大的网络中，其中包含感觉，前额叶和颞皮层。在该网络中，腹侧前额叶皮层在情绪上存储了独立于情态和前感的感觉体验的分类表示，而后颞上皮皮层则使用Ab-ratact代码映射价值。感觉体验不仅仅影响大脑在超大区域之外如何组织情感信息，这表明存在一个脚手架来代表情绪状态，在发展过程中，感官输入形式的功能。
堕落状态在手性极化
在这项工作中，我们从理论上探讨了偶然的/手性光 - 材料 - 互动是否需要捕获手性偏光元学的所有相关方面，或者是奇异的/ACHIRAL理论是否足够（例如，长波长/偶极近似值）。这个问题是不重要的，因为Achiral理论（哈密顿人）仍然具有手性解决方案。为了阐明这个基本的理论问题，简单的GAAS量子环模型与偶极子近似中单手光腔的有效手性模式结合在一起。裸体物质GAAS量子环具有非分类基态和双重变性的第一激发状态。对孤立的物质系统的归化激发态的手性或精神性质（叠加）仍然不确定。然而，在我们的奇偶校验中，在对手性腔的描述中，我们发现穿着的特征态（从头开始）会自动获得手性特征，并根据腔的手工歧视。相比之下，非分类的裸露物质状态（基态）在偶极子近似内的手性腔内没有表现出能量歧视。尽管如此，我们的结果表明，腔的惯性仍然可以印在这些状态（例如，角动量和手性电流密度）。总体而言，上面的发现突出了堕落状态在手性偏光元中的相关性。，因为线性极化腔的最新理论结果表明在集体强耦合条件下形成了沮丧且高度退化的电子接地状态，同样，这同样有望在手性偏振层中形成，因此可能会容易发生手柄对称性破坏效应。
网络拓扑，极化和算法策划
PLOS Biology于2003年首次出版。那一年，神经科学领域的重要变化正在发生。神经记录与计算理论的婚姻刚刚开始呈现出严重的果实，促使2004年计算和系统神经科学（Cosyne）会议的就职典礼。双方，三个研究流引起了特别的兴趣。首先，研究灵长类动物动力学系统的研究人员刚刚表明，伴随着使眼睛的决定的神经活动具有许多古老的决策潜伏期模型的标志，包括近似贝叶斯推理的嘈杂的积累动力学[1]和在神经网络中反复抑制[2]。Second, both single-neuron electrophysiology and functional MRI were being deployed to study the motiva- tional signals in basal ganglia and medial prefrontal cortex that accompany reward-guided deci- sions, building on theoretical constructs from the fields of Reinforcement Learning (RL) [ 3 ] and behavioral economics [ 4 ] (the Society for Neuroeconomics also held its first annual meeting in 2003).第三，冷春港的一组研究人员展示了啮齿动物模型研究决策的可行性[5]，补充了对大鼠的研究记忆和导航的新兴研究；仅在两年后才能发现网格细胞[6]。从那以后的20年中，这些（以及许多其他）研究链植入的种子增长了强大。更普遍的是，在过去的20年中，链接模型和数据的研究已成为常态，将领域指向了真正累积科学的黄金时代。建模框架基于心理物理学，贝叶斯方法，连接主义网络，RL和计量经济学模型已广泛用于测试机械理论并解释神经数据。并行，更明显的神经扎根模型已经迅速增加，例如那些说明啮齿动物中导航和记忆的细胞类型的聚宝盆，该发现在2014年获得了诺贝尔奖。今天，我们继承了核心脑功能的复杂理论，包括（但不限于）感觉运动选择，奖励指导的学习，视觉注意力，记忆和导航。
通过光极化引入量子力学
摘要。在2019/20学年，我指示了一个基于光两极分化的量子力学教学部门，这使我获得了几种经验。有时我会面临问题，因为基于颗粒的波性质的强制性匈牙利课程与量子物理学的极化方法完全不符。尽管如此，我也向物理老师的同事展示了两极分化的方法。然后，我认识到与这种方法有关的匈牙利物理教师的一些困难，因为他们过去使用波浪方法。因此，教师培训计划应包括平等基础的不同方法的基础，我认为，教师教育也应响应中学的机会。在本文中，我总结了在波形形式主义具有伟大传统的国家中应用两极分化方法的问题，例如匈牙利。我还展示了为什么我个人更喜欢中学中的两态方法，而不是传统的浪潮形式主义，并介绍了我学到的老师的知识。我重点介绍了我们打算在物理教师培训计划中使用两极分化方法时产生的一些要求，我也为教师教育提出建议。
通过融合双极化增强土地利用分类...
摘要。研究了双极化合成孔径雷达 (SAR) 对光学数据对土地利用分类准确性的贡献。为此，实施了不同的图像融合算法，以在保留光谱信息的同时获得空间改进的图像。为了比较融合技术的性能，使用了微波 X 波段双极化 TerraSAR-X 数据和多光谱 (MS) 光学图像 RapidEye 数据。我们的测试地点 Gediz Basin 覆盖农田和人工建筑。在分类阶段之前，应用了四种数据融合方法：(1) 可调 SAR-MS 融合、(2) Ehlers 融合、(3) 高通滤波和 (4) 贝叶斯数据融合。使用统计分析评估了融合图像的质量。在这方面，我们采用了几种方法进行质量评估。然后，我们还使用支持向量机作为基于核的方法、随机森林作为集成学习方法、基本 k-最近邻和最大似然分类器方法对融合图像的分类性能进行了比较研究。实验为双极化 SAR 数据和光学数据在土地利用/覆盖测绘中的融合提供了有希望的结果。© 作者。由 SPIE 根据 Creative Commons Attribution 3.0 Unported 许可证发布。全部或部分分发或复制本作品需要完全署名原始出版物，包括其 DOI。[DOI：10.1117/1.JRS.9.096054]
训练集成 La0.15Bi0.85FeO3 中的极化
如此严重的化学取代会扰乱自发极化的幅度和方向，以及 BiFeO 3 的结构和畴结构。[10–12] 因此，与纯 BiFeO 3 相比，La 取代的 BiFeO 3 中的畴结构高度随机化。此外，晶体对称性从菱面体变为单晶。[10,11,13] 规则 BiFeO 3 条纹畴结构的丧失可能会影响与应用相关的特性，例如前述磁电开关过程。由于任何铁性材料的功能都受其畴操纵的支配，因此对集成到电容器架构中的 La 取代 BiFeO 3 进行非侵入性操作研究对于了解取代诱导的畴结构的影响至关重要
通过定量溶解动态核极化
摘要：超极化的核磁共振（NMR）提供了一组方法，可以显着解决NMR的灵敏度问题。溶解动态核极化（D-DNP）提供了一种独特而通用的方法，可检测13 C NMR信号，其灵敏度通过几个数量级增强。D-DNP的扩展应用范围现在涵盖了自然13 C丰度时对复杂混合物的分析。但是，在该区域中，它仅限于代谢物提取物。在这里，我们报告了自然丰度时生物氟-urine-的第一个DNP增强的13 C NMR分析，为这种具有挑战性的样本提供了前所未有的分辨率和敏感性。我们还表明，可以通过标准添加程序检索有关多个靶向代谢物的准确定量信息。
在任意极化状态下受控全息图
可重编程的元图在物理和信息域之间建立了一个引人入胜的桥梁，可以实时控制电磁（EM）波，因此吸引了世界各地的研究人员的注意力。要控制具有任意极化状态的EM波，希望独立控制一组基集状态，因为具有任意极化状态的入射EM波可以分解为这些基础状态的线性总和。在这项工作中，我们介绍了反射性仪式的完整基础可抵制编码元表（CBR-CM）的概念，该概念可以实现对反射阶段的独立动态控制，同时维持左手圆形极化（LCP）的幅度相同的振幅，并保持相同的振幅。由于LCP和RCP波共同构成了平面EM波的完整基集，因此可以在任意极化波发生率下生成动态控制的全息图。实现了动态可重构的元粒子，以证明CBR-CM在LCP和RCP波下独立控制全息图的纵向和横向作用的强大能力。预计拟议的CBR-CM可以通过多个独立的信息渠道来实现更复杂和高级设备的方法，这可能会为数字EM环境复制提供技术帮助。