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超快分子框架量子断层扫描
我们开发并通过实验证明了一种动态多原子系统的完整分子框架量子断层扫描 (MFQT) 方法。我们通过完整表征氨 (NH 3 ) 中的电子非绝热波包来举例说明这种方法。该方法利用能量和时间域光谱数据，并生成系统的实验室框架密度矩阵 (LFDM)，其元素是群体和相干性。LFDM 完整表征了分子框架中的电子和核动力学，生成了任何相关算符的时间和方向角相关期望值。例如，可以构建时间相关的分子框架电子概率密度，从而生成有关分子框架中电子动力学的信息。在 NH 3 中，我们观察到电子相干性是由核动力学引起的，核动力学以非绝热的方式驱动分子框架中的电子运动（电荷迁移）。在这里，核动力学是旋转的，非绝热科里奥利耦合驱动相干性。有趣的是，核驱动的电子相干性在较长的时间尺度上得以保持。总体而言，MFQT 可以帮助量化电子和核自由度之间的纠缠，并为超快分子动力学、电荷迁移、量子信息处理和最优控制方案的研究提供新途径。
使用带有元启发式优化非局部均值滤波器的小波变换自动识别和去除单通道脑电图中的肌肉伪影
摘要：脑电图 (EEG) 信号很容易受到肌肉伪影的污染，这可能导致脑机接口 (BCI) 系统以及各种医疗诊断的错误解读。本文的主要目标是在不扭曲 EEG 所含信息的情况下去除肌肉伪影。首次提出了一种新的多阶段 EEG 去噪方法，其中小波包分解 (WPD) 与改进的非局部均值 (NLM) 算法相结合。首先，通过预训练的分类器识别伪影 EEG 信号。接下来，将识别出的 EEG 信号分解为小波系数，并通过改进的 NLM 滤波器进行校正。最后，通过逆 WPD 从校正后的小波系数重建无伪影的 EEG。为了优化滤波器参数，本文首次使用了两种元启发式算法。所提出的系统首先在模拟脑电图数据上进行验证，然后在真实脑电图数据上进行测试。所提出的方法在真实脑电图数据上实现了 2.9684 ± 0.7045 的平均互信息 (MI)。结果表明，所提出的系统优于最近开发的具有更高平均 MI 的去噪技术，这表明所提出的方法在重建质量方面更佳并且是全自动的。
多尺度特征和多通道选择……
摘要：目的：受医疗保健4.0的推动，本研究旨在基于人工提取的特征（包括时域和频域中的统计特征）降低传统脑电特征的维数。方法：使用四阶巴特沃斯滤波器和小波包变换从UNM和Iowa数据集中提取了总共22个多尺度特征。基于单通道验证，从59个公共通道池中选择了R2得分最高的29个通道。在UNM数据集上验证了所提出的通道选择方案，并在Iowa数据集上进行了测试，以将其通用性与未进行通道选择训练的模型进行比较。结果：实验结果表明，所提出的模型实现了100％的最佳分类准确率。此外，通过基于Iowa数据集的样本外测试验证了通道选择方法的泛化能力结论：使用单通道验证，我们提出了一种基于传统统计特征的通道选择方案，最终选择了29个通道。该方案显著降低了帕金森病相关脑电特征向量的维数 50%。值得注意的是，该方法在 UNM 和 Iowa 数据集上都表现出了相当好的分类性能。对于闭眼状态，最高分类准确率为 100%，而对于睁眼状态，最高准确率达到 93.75%。
人工智能、统计力学的思想和信息处理的情感调节
1.2. 情感调节的必要性 信息情感/情绪/道德调节的必要性可以从最近的一篇论文“量子钙离子与脑电图的相互作用”（Ingber，2018）的模型之模型 (MOM) 中读出，其中指出“人类最终要对他们所构建的结构负责”。追溯到主要机制的审计线索是科学的重要组成部分，直到现在才有人尝试在神经网络中更好地理解这一点（Iten 等人，2020 年）。该论文（Ingber，2018 年）的背景下，通过脑电图记录 (EEG) 测量大脑皮层区域许多神经元的宏观同步放电与三部分神经元-星形胶质细胞-神经元连接处的量子尺度 Ca 2 +离子波包之间的跨多尺度相互作用。这可能与此相关，因为如果其中的前提通过实验确定为真，那么就可以获得自由意志的合理证明。在当前背景下，如果情感/情绪状态与人工智能相关，那么如果情感调节实际上在信息模式中提供了替代选择，那么 BI 可能提供人工智能也可能拥有“自由意志”的情况。在生物智能 (BI) 中，情感/情绪影响的作用往往不容忽视，这一点显而易见。人工智能 (AI) 的大部分模型开发都严重依赖 BI（Ingber，1988 年；Ingber，2007 年；Ingber，2008 年；Ingber，2011 年）。
Integrated strategy for real-time wind power fluctuation ...
在国内和国际文献中，在使用混合储能系统来减轻风能波动的策略方面取得了广泛的进步。Long [13]提出使用小波分解理论将风电场的原始输出功率分解为多个尺度，并采用模糊控制，以优化混合储能系统的初始功率分配。但是，小波分解层的选择会影响分解结果。Xianjun和Jia [14-15]提出了一种改进的小波包抑制策略，该策略不仅符合风电网连接标准，而且还降低了电荷分离开关频率，从而增强了存储系统的经济活力。Zhang [16]提出了平均滑动和EMD，以获得网格连接和储能功率信号，目的是最大化净福利以完成储能系统配置。guo [17]提出了通过考虑最新电荷（SOC）并配置额定功率和容量和容量和容量来分解混合能源系统功率。使用自适应变分模式分解（VMD）算法，Xiao [18]通过结合超级电容器和氢储罐的状态来分配内部功率，从而自适应地分解风力。fang [19]使用VMD和Wigner – Ville分布算法来处理原始功率数据，并应用了混乱粒子群优化算法来解决两阶段的每月和日前优化问题。Xidong [20]提出了一种方法，该方法将最佳的指数平滑与Ceemdan结合在一起，以获得与网格连接和存储的功率，从而促进了存储系统中的内部功率分配。
研究亮点和焦点
• 这是基于自制低温太赫兹扫描近场光学显微镜 (SNOM) 的新进展，它能够探测太赫兹频率范围内材料的纳米电磁响应。本研究可视化了电子-光子准粒子的传播，并揭示了狄拉克流体中的强电子相互作用。手稿现已发布在 arXiv (arXiv:2311.11502) 上 • 在本研究中，我们测量了单层石墨烯中移动极化子波包的动力学。等离子体极化子的运动记录在具有超精细时空像素的 (1+1)d 图上。 • 我们开发了基于石墨烯交流电导率计算极化子群速度和极化子寿命的理论模型。这些模型完全捕捉了不同温度下费米液体和狄拉克流体状态下的实验观测结果。 • 我们对极化腔模式进行了温度依赖性研究，并证明了在 55K 下极化寿命长达 5 皮秒。 • 我们研究了狄拉克流体中的电子相互作用如何改变极化动力学。极化重正化在电荷中性点最为明显，其中等离子体极化子由相同密度的热激活电子和空穴维持。重正化表现为群速度和极化寿命的降低，这两者都取决于载流子密度。我们能够定量提取石墨烯的电子散射率和精细结构常数，这可作为石墨烯中电子相互作用强度的量度。
利用流动表面声波声子进行量子通信 1
图 2. 声子介导的量子态转移和过程层析成像。a 测量的 Q 1 激发态群体 PQ 1 e 与时间和 Q 1 裸频率的关系，耦合器 G 1 处于中间耦合 κ 1 / 2 π = 2.4 MHz（在 3.976 GHz 处测量），G 2 设置为零耦合。在这种配置中，Q 1 的能量弛豫主要由通过 UDT 1 的声子发射主导，其次是行进声子动力学。白色和红色虚线分别表示单向和双向工作频率（见正文）；插图显示量子位激发和测量脉冲序列。b 通过行进声子在单向（左）和双向（右）工作频率下进行量子态转移。与单向传输相比，双向传输的 Q 2 的最终群体要小 4.5 倍，这与模拟结果一致。绿色实线来自主方程模拟。插图：脉冲序列。对于任一过程，Q 1 的发射率均设为 κ uni | bi c / 2 π = 10 | 6 MHz，对应于 81 | 138 ns 的半峰全宽 (FWHM) 声子波包。c 单向和双向区域的量子过程层析成像，过程保真度分别为 F uni = Tr ( χ exp · χ ideal ) = 82 ± 0 . 3 % 和 F bi = 39 ± 0 . 3 %。红色实线显示理想传输的预期值；黑色虚线显示主方程模拟，其中考虑了有限量子比特相干性和声子通道损耗。不确定性是相对于平均值的标准偏差。
通过秒级的室温光子逻辑量子比特......
任何构建相干量子硬件的尝试都会遭到环境的无情有害影响。为了对抗它，当今所有新兴的量子计算机都必须冷却到低温。超导量子电路需要稀释制冷机来消除热噪声1、2，离子阱处理器则需要冷却到10K以下以减少与杂散气体分子的碰撞3。这种冷却需求给量子信息处理的许多潜在应用带来了问题；它大大降低了便携式设备的前景，并严重影响了作为通信网络中继器和路由器大规模部署的成本和实用性。即使是采用单点缺陷（例如色心或稀土杂质）的光路也需要低温来减少热线展宽4-6。采用探测器作为唯一非线性元件的线性光学方案也是如此（在这种情况下是为了避免因低效检测而产生的开销）7、8。目前，只有少数平台似乎具有在室温和大气压下进行量子处理的潜力9-12。我们探索采用体光学非线性的光子电路，因为它们的非线性元件特别有前途。体非线性元件不仅不受热激发，而且由于其尺寸，受热展宽的影响较小。直到最近，实现具有体非线性的量子装置的可能性似乎还很遥远，这既是由于这些非线性的弱点，也是由于波包畸变的问题13-18。材料非线性有效强度的实质性进展、超约束腔的引入19-21以及波包畸变的相对简单的解决方案22-24改变了这种前景。实现非线性光子量子电路的物理技术并不是实现室温量子逻辑的唯一挑战。从实用性角度来看，必须使用最强的可用非线性、领先阶 χ (2) 非线性磁化率来实现这种逻辑，并且为了实现高效的室温操作，逻辑和纠错电路应避免测量或前馈控制。使用光子进行信息处理有两种基本方法。第一种是使用单轨或双轨编码，其中每种模式包含的光子不超过一个 25 。虽然这种方法的优点是可以使用完善的量子位模型的所有电路构造，但即使是为了纠正单个光子的丢失，也会导致电路复杂化。用于此目的的最小代码使用五种模式（双轨编码为十种）26、27。虽然针对五量子比特代码的最小电路的研究很少，但从七量子比特 Steane 代码的电路来看，我们估计它至少需要 9 个额外模式和 30 个以上的 CNOT 门。另一种方法是使用每个模式使用多个光子的玻色子码，但在这种情况下，实现纠错所需的门和电路还远未明朗，更不用说如何实现这些具有 χ (2) 相互作用的门了。虽然已经阐明了玻色子码的显式纠错程序 28 – 32 ，但它们都涉及非拆除或光子数分辨测量。目前尚不清楚如何构造所需的幺正多光子操作来取代仅使用 χ (2) 非线性的这种测量，或者这样做的复杂性。迄今为止，唯一明确构建的用于校正玻色子码的幺正电路是使用理想化 χ (3) 介质 33 的 40 层神经网络。在这里，我们提出了一种仅使用固定 χ (2) 非线性在多模多光子态上实现全幺正（因而是室温）量子逻辑的方法。该范式以具有时间相关驱动的单个三重谐振腔作为其基本模块，大大降低了实现所需的物理电路的复杂性
深度学习 A - 开放研究在线
摘要：近几年，使用机器和深度学习算法的信号处理领域取得了显着增长，在脑电图 (EEG) 中具有广泛的实际应用。经皮电针刺激 (TEAS) 是传统针灸方法的一种成熟变体，也受到越来越多的研究关注。本文介绍了使用深度学习算法对 EEG 数据进行研究的结果，以研究在刺激前、刺激期间和刺激 20 分钟后立即对 66 名参与者的手部施加不同频率的 TEAS 对大脑的影响。小波包分解 (WPD) 和混合卷积神经网络长短期记忆 (CNN-LSTM) 模型用于检查这种外周刺激的中心效应。使用混淆矩阵分析分类结果，以 kappa 作为度量。与预期相反，EEG 与基线的最大差异发生在每秒 80 个脉冲 (pps) 的 TEAS 或“假”刺激 (160 pps，零幅度) 期间，而最小的差异发生在 2.5 或 10 pps 刺激期间 (平均 kappa 0.414)。CNN-LSTM 的 kappa 平均值和 CV 明显高于多层感知器神经网络 (MLP-NN) 模型。据我们所知，从已发表的文献中，似乎没有进行过人工智能 (AI) 研究来研究不同频率的电针型刺激 (无论是 EA 还是 TEAS) 对 EEG 的影响。因此，这项开创性的研究为文献做出了重大贡献。然而，与所有 (无监督) DL 方法一样，一个特别的挑战是由于算法的复杂性和对底层机制缺乏清晰的理解，结果不易解释。因此，还有进一步研究的空间，即使用 AI 方法探索 TEAS 频率对 EEG 的影响，最明显的起点是混合 CNN-LSTM 模型。这将使我们能够更好地提取信息以了解外周刺激的中枢效应。
2025年3月13日
摘要：颤抖的运动现象，德语中被称为Zitterbewegung（ZBW），一直吸引了科学家多年。本研究报告使用长波模型对扶手椅型石墨烯条的这种情况进行了理论分析，根据海森伯格表示，确定了࢞ෝ和࢟ෝ方向的位置操作员。高斯分布函数用作伪自旋波函数的表示。检查了石墨烯纳米乙烯的宽度和波矢量KX对该现象的振荡值的影响以及多种石墨烯层。选择了这种特定的石墨烯纳米替比，因为它的边缘效应最小，使其可以充当具有可控能隙的半导体材料。因此，可以通过传导和价能带之间的干扰来实现这种现象。进行了一系列的分析和数学数学计算，从而导致以下发现：这种现象首先是在这种石墨烯纳米纤维中出现的，在大约30个方向上出现在大约30个方向上，以实现和不同的值。六边形石墨烯格子有可能藏有电子的可能性。其次，发现表明电子波包的振荡是暂时的和双向的，在所有层中均表现出半规则周期性的宽度====的宽度周期性。振荡值随波数据包的宽度而上升。在这里很明显跳跃能量参数的影响。第三，当石墨烯层的数量上升时，由于层之间的电子传输而出现了称为Altrach区域的区域。这项研究工作提供了对石墨烯条中Zitterbewegung现象的理论见解，代表了该领域的适度补充。关键字：石墨烯;扶手椅石墨烯纳米甲（Agnrs）;颤抖的运动；电子的波数据包； ZBW。