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World File Search System毫秒
磁层返回电流加热的旋转驱动毫秒脉冲星
1 Tuorla天文台，物理与天文学系，20014年，芬兰图尔库大学，芬兰电子邮件： Kepler Astro与粒子物理中心，Tübingen大学，SAND 1，72076Tübingen，德国4天文学系，Kazan（Volga Region）（沃尔加地区）联邦大学，Kremlyovskaya Str。18，420008俄罗斯喀山5俄罗斯科学院太空研究所，Profsoyuznaya str。 84 /32，俄罗斯莫斯科6物理系和哥伦比亚天体物理学实验室，哥伦比亚大学，纽约州纽约州纽约市西120街538号，美国7号哥伦比亚大学，美国7号，美国7号纽约州纽约州纽约市中心，Flatiron Institute，Flatiron Institute，162 Fifth Avenue，New York Avenue，NE NY 10010，USA < / div>，USA < / div>18，420008俄罗斯喀山5俄罗斯科学院太空研究所，Profsoyuznaya str。84 /32，俄罗斯莫斯科6物理系和哥伦比亚天体物理学实验室，哥伦比亚大学，纽约州纽约州纽约市西120街538号，美国7号哥伦比亚大学，美国7号，美国7号纽约州纽约州纽约市中心，Flatiron Institute，Flatiron Institute，162 Fifth Avenue，New York Avenue，NE NY 10010，USA < / div>，USA < / div>84 /32，俄罗斯莫斯科6物理系和哥伦比亚天体物理学实验室，哥伦比亚大学，纽约州纽约州纽约市西120街538号，美国7号哥伦比亚大学，美国7号，美国7号纽约州纽约州纽约市中心，Flatiron Institute，Flatiron Institute，162 Fifth Avenue，New York Avenue，NE NY 10010，USA < / div>，USA < / div>
毫秒尺度的电动机编码先于鸣禽中的感觉运动学习
摘要在年轻动物中神经系统的关键目标是学习运动技能。Songbirds 11学会唱歌为少年，提供了一个独特的机会来识别技能12获取的神经相关性。先前的研究表明，在歌曲获取过程中，声带皮层的尖峰速率可变性大大降低了13个，这表明从基于速率的神经控制到14的过渡到14毫秒至少的运动代码，已知是成人人声表现的已知。通过15区分尖峰模式的合奏是如何通过皮质神经元（“神经16词汇”）和尖峰模式与歌曲声学（“神经代码”）之间的关系17在歌曲获取过程中的变化，我们量化了18个少年bengence bengengale bengengale bengengale bengengalesection of to song ockisition。我们发现，尽管率变异性的预计会下降（峰值词汇的19个学习相关变化），但最年轻的20名歌手中神经代码的精度与成年人相同，峰值正时的1-2毫秒变化转移到21个量子上，差异很大。相比之下，较长的时间标准的爆发率失败了22，会影响少年动物和成年动物的运动输出。在变化的尖峰速率和行为可变性水平上，始终存在23毫秒的电动机编码24表明，与学习相关的皮质活动的变化反映了大脑更改其尖峰25词汇以更好地匹配潜在的运动代码，而不是在26代码本身的准确性中匹配基础运动代码。27
存储光子时间箱量子比特在罕见情况下最长可达 20 毫秒......
用于光子量子比特的长持续时间量子存储器是实现长距离量子网络和中继器的重要组成部分。将光学状态映射到稀土集合中的相干自旋波上是一种特别有前途的量子存储方法。然而，由于所需的自旋波操纵引起的读出噪声，在量子水平上实现长时间存储仍然具有挑战性。在这项工作中，我们应用动态解耦技术和小磁场，在 151 Eu 3 +：Y 2 SiO 5 晶体中实现 20、50 和 100 毫秒的六种时间模式的存储，基于原子频率梳存储器，其中每个时间模式平均包含大约一个光子。通过存储两个时间箱量子比特 20 毫秒来验证存储器的量子相干性，平均存储器输出保真度为 F = (85 ± 2)%，每个量子比特的平均光子数为 μ in = 0.92 ± 0.04。量子比特分析是在存储器读出时完成的，使用我们开发的一种复合绝热读出脉冲。
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睡眠中非疼痛触觉刺激的研究
在整个夜间记录期间，评估 N1 和 N2 阶段 EEG 段（表示为浅睡眠，LS）的右手食指和中指触觉反应。这导致具有正偏转和负偏转的睡眠触觉波形。P50 波形的潜伏期在 64-170 毫秒之间，N100 在 90 至 242 毫秒之间，P200 在 166 至 290 毫秒之间，N300 在 258 至 388 毫秒之间，P450 出现在 440 至 560 毫秒之间，N550 在 484 至 774 毫秒之间观察到，P900 在 668 至 900 毫秒之间，N_late 在 954 至 1,292 毫秒之间。在 LS 期间对非疼痛触觉刺激的大脑反应导致以下波偏转幅度。 P50 范围为 -0.73 至 1.93 µV，N100 范围为 1.14 至 -2.17 µV，P200 范围为 -0.11 至 3.02 µV，N300 范围为 -0.96 至 -9.31 µV，P450 范围为 0.17 至 6.74 µV，N550 波形在 1.57 至 -1.03 µV 之间观察到，P900 范围为 -0.16 至 4.18 µV，最后 N_late 范围为 -0.74 至 -3.51 µV。这些值及其标准偏差以表格形式列于表 2 中。
稀疏对比前 T1 映射，实现高分辨率整体
目的：开发和评估一种适用于定量高分辨率全脑动态增强磁共振成像 (DCE-MRI) 的有效对比前 T 1 映射技术。方法：考虑可变翻转角 (VFA) T 1 映射，提供 1 × 1 × 2 mm 3 分辨率，以匹配最近的高分辨率全脑 DCE-MRI 协议。七个 FA 以对数间隔排列，范围从 1.5° 到 15°。使用基于模型的重建估计 T 1 和 M 0 图。使用具有噪声模拟 3T 神经成像的解剖学逼真的脑肿瘤数字参考对象 (DRO) 和从一名健康志愿者获取的完全采样数据来评估该方法。该方法还将方法应用于来自 13 名高级别胶质瘤患者的四倍前瞻性欠采样 VFA 数据。结果：T 1 映射精度随欠采样因子 R 的增加而降低，但在临界 R 之前偏差仍然很小。在无噪声 DRO 中，白质 (WM) 中的 T 1 偏差 <25 毫秒，脑肿瘤 (BT) 中的 T 1 偏差 <11 毫秒。WM 中的 T 1 标准差 (SD) <119.5 毫秒（变异系数 [COV] ~11.0%），BT 中的 T 1 标准差 <253.2 毫秒（COV ~12.7%）。在有噪声的 DRO 中，WM 中的 T 1 偏差 <50 毫秒，BT 中的 T 1 标准差 <30 毫秒。对于 R ≤ 10，WM 中的 T 1 SD <107.1 毫秒（COV ~9.9%），BT 中的 T 1 SD <240.9 毫秒（COV ~12.1%）。在健康受试者中，R ≤ 16 时 T 1 偏差 <30 毫秒。当 R = 4 时，T 1 SD 为 171.4 毫秒（COV ~13.0%）。在前瞻性脑肿瘤研究中，T 1 值与 WM 和 BT 中的文献值一致。结论：高分辨率全脑 VFA T 1 映射在稀疏采样下是可行的，支持将其用于定量 DCE-MRI。
![电场与电流 [118 分]](/simg/g:\will\search\icon\source\9\9c9329f2c89812fd7941ec3ab5c1a109c7f17dc2.webp)
缓慢发射的单个神经元对于无声语音的最佳解码至关重要
应用程序：包含 5、10、25 或 50 毫秒时间段内单个单元激发的 .txt 文件以表格形式导入 Matlab 工作区。25 毫秒时间段提供最佳解码精度。单击应用程序，然后单击“新会话”并选择导入的 .txt 文件，即可打开分类学习器应用程序。选择所有分类器类型并激活“训练”按钮。在众多分类器中，支持向量机（SVM，精细或粗略）和已知最近邻分类器被证明是解码这些数据的最佳选择。每个 .txt 文件（对应于一个音素或单词的产生）通常包含 500 毫秒的单个单元激发，由代表可听语音的声学通道或控制或静默语音期间的事件标记确定。100 毫秒的数据是
失眠青少年的大脑活动发生改变，与抑制过程有关
图 1 提示 Go/No-go 任务的实验范例。提示 Go/NoGo 任务是一个空间提示任务，其中 Go 和 NoGo 刺激的概率相等。在每次试验开始时，会呈现一个向左或向右的箭头作为提示，持续 200 毫秒，指示参与者注意提示位置并忽略其他位置。在提示偏移量 1000 到 1200 毫秒的间隔之后，呈现一个目标，持续 200 毫秒。参与者应该对提示位置的加号“+”（Go 目标）做出反应（注意-Go），同时抑制对提示位置的字母“x”（NoGo 目标）做出反应（注意-NoGo）。对于出现在忽略位置的任何目标，参与者不应该对 Go 目标（忽略-Go）或 NoGo 目标（忽略-NoGo）做出反应。每次试验结束时，都有 2300 毫秒的固定延迟