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World File Search System模体
多模单程时空压缩
压缩态的压缩分布到一组独立的光学模式上，是连续变量量子信息技术领域的重要量子资源 [1]，例如单向量子计算 [2] 和量子通信 [3]。此外，多模压缩光在计量应用方面是一种很有前途的工具，特别是用于具有量子增强灵敏度的多参数估计 [4,5]。例子包括通过空间多模压缩实现量子成像 [6,7]，以及利用时间/光谱多模压缩光实现远距离时钟的量子改进同步 [8]。上述广泛的潜在应用与不断增强的产生、控制和检测多模量子光的能力密切相关，这得益于空间光调制器、光频率梳、多像素探测器等光学技术的发展。压缩光通常通过放置在光学腔内的二阶非线性晶体中的参量下转换 (PDC) 获得，即所谓的光学参量振荡器 (OPO)。光学腔增强了非线性相互作用，并将压缩光限制为单个空间模式。通过利用光的不同自由度（例如时间/光谱 [ 9 ]、空间 [ 10 ] 和轨道角动量 [ 11 ]），可以产生多模压缩。然而，OPO 谐振腔将压缩带宽限制在谐振腔带宽内。产生宽带多模压缩的一种有前途的替代方法是使用单通 PDC 源，用脉冲激光器泵浦，该激光器在频域中具有光频梳 [ 12 ]。采用脉冲泵浦的单通设计可确保在 PDC 输出的每个脉冲上都维持压缩 [ 13 , 14 ]。基于非线性波导的单通
基因，模因，文化和精神疾病
基因如何与环境相互作用？环境实际上如何进入身体以影响基因？当我们感知环境时，将信息的位编码为大脑中的记忆，其中由一系列神经连接组成，即大脑代码（请参阅第9章）。当感知发生时，新的感觉输入与现有内存相互作用并创建新的内存。由反复试验形成的原始记忆死于生物体。随着复杂大脑的演变，以脑部代码形式的记忆获得了从一个大脑跳到另一个大脑的能力，首先是通过模仿作为反复试验和错误的快捷方式，然后以语言，作为知识和信息。当内存达到可移植性时，它就会成为模因，复制信息的位（请参阅第8和第9章）。模因，例如基因，在与基因的复杂关系中经历了达尔文的进化。在我们时代，基因×模因×环境相互作用是理解心理健康和疾病的基础。本书将基因和模因的概念整合在理解疾病中是最终的共同途径脑功能障碍。大脑功能障碍由基因和模因决定的精神疾病的症状和迹象表现出来。部分。什么是精神疾病？表观遗传模型，我们考虑了基于基因×环境相互作用和压力的当前精神疾病模型。表观遗传学的概念 - 环境如何打开或关闭基因的概念。第二部分中。i介绍了模因的概念作为感知和记忆，从环境中引入的神经实体并与基因和现有模因互动，并为基因×模因×模因×精神疾病的环境相互作用建立了一个案例。进化和心理健康：基因，模因，文化和个人，我们讨论并整合了遗传学，进化和模因的基本概念，以及学习如何导致模因的出现。然后，我们检查模因如何实际存储在大脑中，以及它们如何在大脑中以及大脑外部演变为文化元素。我们讨论有益，共生和致病模因，以及后者如何“在雷达下”进入大脑。根据基因×模因×环境互动，我提出了心理健康和精神疾病，并建议当大脑中代表自我的模因的民主（自我复合）时，就会实现心理健康。
日本医学生物工学会甲信越支部长野地区
有。当进行EMD时，测得的EEG波形根据波形不同可以达到IMF3，甚至IMF4。从 IMF2 开始的所有添加的波形都使用以下方法进行区分。本实验对Fz、Cz、Pz三个电极进行EMD分析，对四个选项分别比较IMF中P300分量的幅值，输出并统计幅值最大的选项。然后将最受欢迎的选项确定为受试者选择的菜单。 3.结果表1显示了所有受试者的两级菜单选择实验的结果。括号内的刺激为目标刺激，括号左边的刺激为选择刺激。目标刺激和选定刺激匹配的情况显示为黄色。受试者 A 能够在任务 2 和 3 中选择第二层和第三层中的目标刺激。受试者B能够在任务1和4中选择目标刺激，并且能够区分第一层级中的所有目标。受试者 C 在所有试验中都能够区分两个层级。
人工智能深度学习重建算法对 CT 图像质量和潜在剂量减少的影响：一项体模研究
摘要背景：最近，计算机断层扫描 (CT) 制造商已经开发出基于深度学习的重建算法来弥补迭代重建 (IR) 算法的局限性，例如图像平滑和空间分辨率对对比度和剂量水平的依赖性。目的：评估人工智能深度学习重建 (AI-DLR) 算法与混合 IR 算法对胸部 CT 图像质量和剂量减少的影响，对比不同临床适应症。方法：在用于胸部 CT 条件的五个剂量水平 (CTDI vol: 9.5/7.5/6/2.5/0.4 mGy) 下对 CT 美国放射学会 (ACR) 464 和 CT Torso CTU-41 体模进行采集。使用滤波反投影、两级 IR（iDose 4 级别 4 (i4) 和 7 (i7)）和五级 AI-DLR（精确图像；更平滑、平滑、标准、清晰、更清晰）重建原始数据。计算了噪声功率谱 (NPS)、基于任务的传递函数和可检测性指数 (d ′)：d ′ 模型检测软组织纵隔结节（纵隔内的低对比度软组织胸部结节 [LCN]）、毛玻璃影 (GGO) 或高对比度肺 (HCP) 病变。两名放射科医生独立评估胸部拟人幻影图像的主观图像质量。他们使用常用的四或五分量表评估了纵隔图像的图像噪声、图像平滑度、纵隔血管与脂肪之间的对比度、实质图像的支气管与肺实质之间的视觉边界检测以及整体图像质量。结果：从标准到平滑水平，平均而言，噪声幅度降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 66.3% ± 0.5%，实质图像为 - 63.1% ± 0.1%），平均 NPS 空间频率降低（所有剂量水平：纵隔图像为 - 35.3% ± 2.2%，实质图像为 - 13.3% ± 2.2%），三种病变的可检测性 (d′) 增加。从标准到清晰水平则发现了相反的模式。从平滑到清晰水平，
基于动态可控光学模型的脑代谢活动模拟
本文提出一种用于模拟脑内代谢活动的动态光学模体，建立了控制电压与物质浓度的线性等效模型。以环氧树脂为基质材料，纳米碳粉和二氧化钛粉末分别作为吸收和散射掺杂剂，在基础模体表面采用液晶薄膜作为压控光强调节器，实现固-固动态光学模体。该动态模体可模拟近红外光谱（NIRS）信号，采样率高达10 Hz，对1 μ mol/l范围内的氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白浓度最大模拟误差分别为7.0%和17.9%。与同类固体仿生模体相比，可调节的模拟物质浓度范围扩大了一个数量级，满足了大多数脑部NIRS信号的模拟要求。
