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球面投影对脑图旋转测试的影响
对脑图进行统计比较是神经成像中的标准程序。在评估图间相似性时，已开发出多种推理方法来解释空间自相关的影响。旋转测试是一种常用的生成保留空间自相关的替代图的方法。本文我们表明，该程序的一个关键部分——将脑图投影到球面——会扭曲顶点之间的距离关系。这些扭曲会导致替代图不能完美地保留空间自相关，从而导致假阳性率过高。然后我们确认，有针对性地去除具有高扭曲的单个旋转可降低假阳性率。总的来说，这项工作强调了在生成用于图间比较的替代图时准确表示和操纵皮质几何形状的重要性。
www.comdem.org eISSN：3008-1416 使用量子球面模糊决策模型对医院储能系统进行优化管理
本研究旨在确定优先策略，以提高医院储能投资的有效性。医院的高能耗增加了储能投资的重要性。为此，确定了影响医院储能投资的 5 个基于文献的标准。这些标准由量子球面模糊 DEMATEL 方法加权。另一方面，确定了 4 种不同的可再生能源替代品。用量子球面模糊 TOPSIS 方法对这些替代品的性能进行排名。确定存储容量是提高医院储能系统有效性的最关键因素。同样，技术基础设施是这一过程发展的另一个关键问题。然而，也可以看出安全问题、法律效力和财务状况的权重较低。此外，排名结果表明，风能是最适合医院储能性能的可再生能源类型。地热能也可以考虑用于这种情况。另一方面，太阳能和水力能源类型在此框架中表现较低。
模糊球面上三维伊辛跃迁的量子蒙特卡罗模拟
经典和量子相变中出现的临界现象因其实验相关性和理论意义而备受关注[2,3]。许多临界现象被认为可以用共形场论（CFT）来描述，这些场论具有强相互作用，对二维（即 1 + 1D）以上更高时空维度的研究提出了挑战。最近，一种称为模糊（非交换）球面正则化 [1] 的方法被发明来研究由圆柱几何上的 3D CFT 控制的 3D（即 2 + 1D）临界现象，表示为 S 2 × R 。与传统的格点正则化相比，模糊球面正则化在三维 CFT 的研究中具有许多优势，这主要归功于它在 S 2 × R 中利用了径向量化[ 4 , 5 ]以及精确保存了球面 SO ( 3 ) 对称性[ 6 , 7 ]，这一点最近已被令人信服地证明[ 1 , 8 – 11 ]。首先，模糊球面可以直接获取有关临界状态下出现的共形对称性的信息[ 1 , 10 ]。其次，它可以直接提取 CFT 的各种数据，包括共形主算子的众多缩放维度[ 1 , 10 ]、算子积展开系数[ 8 ]和四点相关器[ 9 ]。例如，可以直接从系统的激发能量计算缩放维度，并且可以使用共形扰动进一步提高其精度[12]。第三，模糊球方案适用于各种三维CFT，包括Ising[1]、O(N)Wilson-Fisher、SO(5)非禁闭相变[10]、临界规范理论[10]和缺陷CFT[11]。最后，当哈密顿量经过合理微调时，模糊球正则化表现出令人难以置信的小有限尺寸效应。模糊球正则化的这些优势为探索高效率、高精度和全面的三维CFT提供了激动人心的机会。模糊球正则化考虑了一个微观量子哈密顿量，在连续球面空间中对具有多种口味的费米子进行建模，并将费米子投影到最低球面朗道能级 [ 1 , 6 , 13 ] 。与规则晶格模型相比，模糊球模型在紫外极限下严格保持了连续旋转对称性。得益于通过微调实现的极小的有限尺寸效应，精确对角化 (ED) 和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 方法等数值算法在研究 3D Ising CFT 和 SO ( 5 ) 解禁相变的模糊球模型时非常有效。然而，这两种算法的计算成本最终会随着系统尺寸呈指数增长。更重要的是，对于涉及大量费米子口味的情况，ED 和 DMRG 的计算成本很快就会超过实际的资源和时间限制。在这些情况下，使用随时间多项式缩放的方法（例如量子蒙特卡罗 (QMC)）来研究模糊球面上的模型将会很有帮助。本文旨在利用 3D Ising CFT 作为示例，展示 QMC 方法在研究模糊球面上的 3D CFT 中的应用。在参考文献 [ 13 , 14 ] 中可以找到有关模糊环面模型的类似讨论。与参考文献 [ 1 ] 中介绍的模糊球面 Ising 模型相比，我们在费米子中引入了一个额外的味道指数，这会导致 QMC 模拟没有符号问题。作为基准，我们提供了数值
三叶非球面 Janus 的制造及开环控制
简介。不受束缚的微型机器人可以以微创方式输送治疗剂 [1]，进入人体其他无法到达的区域 [2, 3]。这些微型机器人在生物医学中的潜在应用非常广泛，从传感 [4-7] 到药物输送 [8-10]，甚至再生医学 [11] 等。特别是，微型机器人非常适合再生医学中的细胞应用，因为它们可以快速穿透细胞并实现有效的细胞内输送 [3]。旨在修复受损或患病的组织和器官 [12] 的细胞疗法需要将细胞精确运送到目标位置进行移植 [13, 14]。任何细胞输送失败都可能导致严重的免疫反应 [15]。因此，确保准确、无创地输送细胞至关重要，而微型机器人可以发挥至关重要的作用 [16]。
采用定向能量沉积技术制造球面抛光热冲压工具的集成冷却通道
摘要：热冲压工具需要冷却通道，最好具有较高的定位灵活性。传统上，这些冷却通道是机加工的。由于铣刀的可达性有限且灵活性低，因此这是一个缺点。通过定向能量沉积 (DED) 工艺，可以灵活地设计冷却通道。DED 可以制造不同几何形状的冷却通道，以控制热冲压工具中的热平衡。在这种情况下，添加剂可生产性和冷却通道的表面分数之间的一致性很重要，这有助于工具表面的有效热量。实验和数值分析表明，该领域的一种可能配置是水滴形冷却通道。为了降低 DED 工艺后的表面粗糙度，随后对工具表面进行球面抛光。由此产生的工具表面的粗糙度和波纹度会降低，但不会完全平整。表面纹理化可以应用于影响由 DED 实施的热冲压工艺中的材料流动。所述方法的组合允许制造具有近表面冷却通道的热冲压工具以及工具表面特性的整体或局部调整。
通过调节局部曲率实现无像差非球面平面可调液体透镜
驱动机制包括气动/流体动力压力、24 电润湿 (EW)、14,21,25 - 27 介电泳 (DEP)、19,28 - 31 等。其中，DEP 方法利用电场，由于其体积小、易于制造和静态液体流动（即无需连续供应液体）等独特优点，有利于芯片实验室集成。它还能够快速响应（约 1 毫秒）并具有焦距的宽可调性（例如，从负到无穷大再到正）。32,33 此外，电驱动液体透镜通常具有高可靠性和长寿命，因为它们不需要机械运动部件。在已报道的可调液体透镜中，它们中的大多数操纵界面的整体曲率并保持球面形状。8,34因此，球面像差变得不可避免，导致成像质量差。在平面液体透镜中，周边光线和近轴光线的焦距差异会导致纵向球面像差 (LSA)。在传统的大型光学系统中，像差由多透镜系统补偿。但在微流控芯片中，很难精确控制多个单独的透镜。因此，操纵局部曲率是实现无像差系统的可行方法。已经提出了各种机制来实现平面外非球面光流控透镜。35 一种简单直接的方法是使用预成型膜 36 – 38 或非圆形孔径 39 来调节液体透镜的非球面性。其中，静电力的使用已被证明
凸凹球面上液滴接触角的测定
实验测量曲面上的表观接触角通常需要专用仪器，这种仪器价格昂贵且不易普及。为了应对这一挑战，我们提出了一个简单的润湿模型，从理论上预测液滴在凸面和凹面球面上的表观接触角，这需要知道液滴的体积、表面曲率和固有接触角。利用该理论模型，我们研究了曲面半径和疏水性对润湿行为的影响。对于凹面，其上的液滴可能呈现凸面或凹面形态，具体取决于详细参数。本研究确定了液滴从凸面变为凹面的临界体积。利用该模型，还研究了具有微结构的曲面上的接触角。该模型可能有助于理解自然润湿现象和更好地设计相关结构。2015 Elsevier BV 保留所有权利。
球面反卷积信息滤波纤维束图
简介：人们越来越有兴趣开发使用扩散 MRI 纤维束成像分析活体整个人脑结构连接的方法和模型。这些分析依赖于连接组重建的稳健性和生物学准确性；不幸的是，许多方法因素都会影响这种重建（以及任何衍生的测量值），甚至包括播种策略 [1] 。部分原因是在流线纤维束成像中，轨迹是彼此独立生成的，因此大脑中的特定通路可能相对于底层生物学被过度定义或定义不足。在这里，我们提出了一种全脑纤维追踪数据的后处理滤波器，以补偿这种方法偏差。方法：Raffelt 等人 [2] 的模拟结果表明，使用球面反卷积产生的纤维取向分布 (FOD) 中每个峰的幅度与与该峰对齐的体素内轴突的细胞内体积分数成正比。因此，如果全脑纤维追踪的结果是对底层神经元轴突结构的完美重建，则高角度分辨率空间中的轨迹密度应与 FOD 峰值的方向和相对幅度相对应。因此，我们可以构建一个简单的成本函数：