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World File Search System物理学
物理学家在环境压力下稳定超导状态
MSU密西西比州农业和林业实验站的助理教授 Hill说，这个蚱hopper属可能在更新世时期（也称为冰河时代）中有多元化。 他指出，在洛矶山脉中，随着冰川后退，其栖息地转移到更高的海拔时，在高山草原的这种亚科种类可能被隔离。 希尔怀疑他的团队发现的沙漠物种发生了类似的孤立和物种形成过程。Hill说，这个蚱hopper属可能在更新世时期（也称为冰河时代）中有多元化。他指出，在洛矶山脉中，随着冰川后退，其栖息地转移到更高的海拔时，在高山草原的这种亚科种类可能被隔离。希尔怀疑他的团队发现的沙漠物种发生了类似的孤立和物种形成过程。
理学硕士 物理学及量子科学专业
PHY 5951 低温物理 / 低温物理 II (3 学分 / 3 单元) 低温下物质的性质。氦物理学。低温温度测定。低温制冷机的理论和技术。应用超导性。最新发展：低温电子、量子霍尔效应。氦晶体生长、核磁有序、低温探测器和高能物理极化靶。本课程相当于卡尔顿大学的 PHYJ 5409。/ 低温下物质的性质。氦物理学。低温温度测定。低温制冷机的理论和技术。应用超导性。最新发展：低温电子、量子霍尔效应。氦晶体生长、核磁有序、低温探测器和高能物理极化靶。本课程相当于卡尔顿大学的 PHYJ 5409。 Volet / 课程组成部分： 行政课程 / 讲座
原子级电子物理学家需要开发具有量子优势的实用引擎
在典型的量子信息引擎中具有量子优势的发动机，工作物质由离散的，量子键入的电子状态制成。在描述其运作方式时，在过去的10年内从理论上成熟了量子热纳米的领域，强调了这种工作物质与外界之间的量子相互作用的优势。几个概念可以构成这种引擎中的量子资产。例如，该工作物质的激发量子状态可以在返回基态后提供量子来源3的附加工作来源3。这是所谓的麦芽糖4的一个例子。此外，制造了工作物质，以选择性地与发动机的冷水浴室相互作用。这些相互作用是连贯的，并且是按电子/能量定制的，可以等同于量子信息测量/工作物质的设置，这也会产生麦角属5。一般而言，麦内型允许量子发动机的表现优于其经典的3-7。在过去的3年中，已经报道了发动机中这种量子优势的一些实验证明3，6 - 8。到目前为止，实现了设置和测量原子上电子水平的量子状态的发动机周期（例如，具有未配对电子旋转3，6的氮空位中心钻石几乎完全是光学实验的领域。通常使用可见光和微波激发进行发动机笔触，并使用发光进行发动机状态读数。通过通过明确的外部输入来制定每一次中风，科学家可以研究这些引擎的内部工作和量子资产的作用。但是，由于操作发动机所需的大量辅助设备，这种基本方法排除了任何实际应用。
特刊 - 物理学中的量子信息熵
在本期特刊中，我们希望接受与物理学中的量子信息熵主题相关的未发表的投稿，无论是原创还是评论。这是一个广泛的主题，从量子通信和量子计算等应用导向学科到基础物理学、量子热力学、多体系统中的量子信息的发展等。感兴趣的主题包括但不限于：- 量子熵 - 量子信息处理 - 量子纠缠 - 量子相干性 - 量子计算 - 量子密钥分发 - 量子热力学 - 量子光学
物理学，觅食流动性和Sahul的第一个人
Homo Sapiens进入Sahul的路线和速度仍然是考古学的主要研究问题。在这里，我们介绍了一种方法，该方法通过将随时间不断发展的景观与Lévy步行觅食模式结合起来，对人类流动性的影响进行建模，后者构成了短途步骤的结合以及偶尔的更长的移动，而猎人 - 总成员可能会用于新环境的效率探索。我们的结果表明，在河道走廊和海岸线之后，遍布萨哈尔的散布浪潮。基于考古遗址和预测的距离估计迁移速度属于先前报道的Sahul和其他地区的范围。从我们的机械移动模拟中，我们分析了考古遗址的可能性，并突出了澳大利亚具有考古潜力的地区。我们的方法补充了现有的方法，并提供了有关萨哈尔更新世考古学的有趣观点，这些观点可以应用于世界其他地区。
研究人员揭示量子信息理论与粒子和凝聚态物理学之间的联系
在物理学中，对称性为理论的性质提供了重要线索。例如，如果同时用 S 极替换磁场中的 N 极，用 N 极替换 S 极，即使磁场的方向已反转，物体所受的力和磁场中储存的能量仍保持不变。这是因为描述磁场的方程式相对于交换 N 极和 S 极的操作是对称的。
心理意象 BCI 用户培训的物理学习伴侣
基于心理意象的脑机接口 (MI-BCI) 提供了与数字技术（如轮椅或神经假体）交互的新机会，只需执行心理意象任务（例如，想象物体旋转或想象手部运动）。MI-BCI 还可用于多种应用，如通信或中风后康复。不过，它们缺乏可靠性仍然是该技术大规模发展的障碍。例如，平均 75% 的时间可以识别两个任务之间的一项任务。研究表明，如果用户不自主或紧张，他们更有可能在使用 MI-BCI 时遇到困难。这可能至少部分是由于缺乏社交存在和情感支持，尽管教育文献中有建议，但这些在 MI-BCI 中还很少得到测试。提供这种社交和情感背景的一种方法是使用学习伴侣。因此，我们设计、实施和评估了第一个致力于改进 MI-BCI 用户培训的学习伴侣。我们将这个伴侣命名为 PEANUT，即用于神经技术用户培训的个性化情感代理。PEANUT 通过结合发音句子和面部表情的干预，根据用户的表现和进度提供社交临场感和情感支持。它是基于文献、数据分析和用户研究而设计的。我们特别进行了各种在线用户调查，以确定我们的学习伴侣在外观和支持性语音内容方面的理想特征。从这些调查的结果中，我们特别推断出根据学习者的表现和进步，应该使用哪些句子的特征（个人/非个人、感叹/陈述）。我们还发现眉毛可以增加卡通脸的表现力。然后，一旦这个伴侣