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肌电信号的电触觉反馈的空间和频率编码相结合
摘要 电触觉刺激已广泛用于人机界面，为用户提供反馈，从而闭合控制回路并提高性能。编码方法是电触觉界面的重要组成部分，它定义了反馈信息到刺激曲线的映射。理想情况下，编码将提供反馈变量的高保真表示，同时易于被受试者感知和解释。在本研究中，我们进行了一个闭环实验，其中离散和连续编码方案相结合，以利用这两种技术的优势。受试者执行肌肉激活匹配任务，仅依靠代表产生的肌电信号 (EMG) 的电触觉反馈。具体而言，我们研究了两种不同编码方案（空间和空间与频率相结合）在两种反馈分辨率（低：3 和高：5 个间隔）下的性能。在这两种方案中，刺激电极都围绕上臂放置。标准化 EMG 的幅度被分为间隔，每个电极与一个间隔相关联。当生成的 EMG 进入其中一个间隔时，相关电极开始刺激。在组合编码中，活动电极的额外频率调制还指示间隔内信号的瞬时幅度。结果表明，当分辨率较低时，组合编码会降低下冲率、变异性和绝对偏差，但当分辨率较高时则不会，反而会使性能变差。这表明组合编码可以提高 EMG 反馈的有效性，但这种效果受到肌电控制固有变异性的限制。因此，我们的研究结果提供了重要的见解，并阐明了在使用电触觉刺激传递具有高变异性的反馈信号（EMG 生物反馈）时信息编码方法的局限性。
铁电/非铁电材料界面的电荷捕获效应...
我们研究了限制具有金属/铁电/夹层/Si (MFIS) 栅极堆栈结构的 n 型铁电场效应晶体管 (FeFET) 耐久性的电荷捕获现象。为了探索电荷捕获效应导致耐久性失效的物理机制，我们首先建立一个模型来模拟 n 型 Si FeFET 中的电子捕获行为。该模型基于量子力学电子隧穿理论。然后，我们使用脉冲 I d - V g 方法来测量 FeFET 上升沿和下降沿之间的阈值电压偏移。我们的模型很好地符合实验数据。通过将模型与实验数据拟合，我们得到以下结论。（i）在正工作脉冲期间，Si 衬底中的电子主要通过非弹性陷阱辅助隧穿被捕获在 FeFET 栅极堆栈的铁电 (FE) 层和夹层 (IL) 之间的界面处。 (ii) 基于我们的模型，我们可以得到在正操作脉冲期间被捕获到栅极堆栈中的电子数量。 (iii) 该模型可用于评估陷阱参数，这将有助于我们进一步了解 FeFET 的疲劳机制。
Clifford电路中的单T门驱动到通用纠缠频谱统计
在过去的几年中，对非平衡环境中纠缠增长的动力学进行了深入探索，揭示了富含等级现象的丰富结构和普遍性类别[1-5]。最近，沿着该方向的研究已从热带测量范围扩展到完整的纠缠谱（ES）[6]，后者捕获了纠缠的最终结构。已经表明，ES的动力学能够区分不同复杂性[7-9]的随机统一回路，以及基础汉密尔顿基础的热化和局部融化阶段[10-13]。此外，ES中级别排斥的开始信号是操作员前线的传播，这是量子混乱的重要诊断和信息争夺[14-16]。Clifford电路的分析提供了一个清晰的例子，即ES反映由量子电路产生的状态的复杂性。这些电路可以通过经典地进行效率模拟，因此由于单质量旋转受限而无法获得通用量子计算的能力[17，18]。尽管Clifford电路可以产生与HAAR随机状态相同的最大纠缠熵的状态[19]，但此类状态的ES要么是（对于稳定剂初始状态）[4，20]或Poisson分布（对于随机初始产品状态）[8]与Wigner-Dyson（Wigner-Dyson（W-D）相反，因此在Haar的状态下分布在Haar的情况下。重要的相关问题是降低和随机基准测试的问题，即相位检索，量子状态的区分性和量子通道速率误差的估计[21-28]。此外，如[6，8]所示，泊松和W-D之间的过渡与随机量子电路的出现不可逆性有关，这反过来又与以下事实有关，即由Clifford电路产生的最大纠缠侵入型的爆发与Haar随机状态的极大不同。这些任务需要构建T - 设计，即一组大门，它重现了HAAR测量的第一矩[29]。通用门的随机电路可以构建4 - 设计，基于Clifford组的随机电路可以构建3 - 设计，但未能是4 - 设计，这是一个人需要几种降低剂量的协议。众所周知，Clifford组产生了4-设计的良好近似[30]。因此，人们期望一个较小的扰动 - 克利福德（Clifford）外部的几个门 - 应该屈服于4个设计。特别是，受干扰的Clifford电路应该能够重现以通用量子电路演变的系统的纠缠熵的波动，通常需要比复制平均纠缠熵所需的更高级设计。在本文中，我们回答了一个问题，即人们需要添加到Clifford电路中的T门的密度，以将ES从泊松转换为W-D分布，这是通用量子电路的必要条件。此外，我们提出了一个关于过渡到未脱版性和更高T-设计的猜想。如图1（左图）。但是，在时间演变的第二阶段时，ES可能会发生变化。我们首先使用随机Clifford电路进化随机产品状态，直到它们的纠缠熵达到最大值。然后，我们将作用于一定数量的随机量子尺的T门插入电路中，然后继续随机使用Clifford电路演变。由于纠缠熵在插入T门之前已经饱和，因此无法进一步增加。我们提出一个问题：热力学极限中需要多少个t门才能将ES从泊松变为w- d分布？值得注意的是，我们使用各种ES统计量度的有限尺寸缩放分析，即单个T门有足够的能力毒化在热力学极限下纯Clifford电路的泊松统计。n量子位量表系统的W-D分布的偏差为E-γn t n，其中γ是一个阶的常数，n t是插入的T门的数量。这表明在有限的系统大小限制中，ES流向W-D分布
分析净生产率差异和驱动力的定量评估 - 扬兹河流域的案例研究
摘要：净初级生产力（NPP）可以间接反映植被的CO 2固定能力，但是由于气候变化和人类活动的影响，其时空动力学在某种程度上会发生变化。在这项研究中，NPP被用作研究中国长江盆地（YRB）重要生态系统中素食碳能力变化的指标。我们还探讨了NPP对气候变化和人类活动的反应。我们对2003年至2020年YRB生态系统内NPP的时间动力学和空间变化进行了全面分析。此外，我们还采用了剩余分析来定量评估气候因素和人类活动对NPP变化的贡献。研究发现如下：（1）在18年期间，盆地内的平均NPP为543.95 GC/m 2，显示出明显的向上趋势，增长率约为3.1 GC/m 2； （2）在NPP中表现出越来越多的趋势的区域占研究总区域的82.55％。盆地稳定性相对较高的区域占总面积的62.36％，而稳定性低的区域占2.22％，主要位于西丘阿平原的亨格登山脉； （3）NPP的改善是由人类活动和气候变化共同驱动的，人类活动对NPP的增长更为重要。特别是，贡献总计为65.39％，人类活动贡献了59.28％，气候变化贡献了40.01％。本研究提供了对人类活动和气候变化对植被生产率的贡献的客观评估，为未来的生态系统发展和环境计划提供了关键见解
准确的风电预测对于具有高风电感知度的真正有效的电力系统至关重要。风电预测，正如
对于具有高风能感知能力的真正有效的电力系统来说，准确的风能预测非常重要。风能预测以及风力发电资源通过将风能转换为叶片的旋转能，再通过发电机将旋转能转换为电能来接收电能。风能随风速的立方增加。已经发展出许多常见的深度学习方法来实现风能预测。基于深度学习的方法被称为简单而强大的方法，近年来已用于风能预测并取得了一定的成功。然而，由于缺乏适当的特征选择过程，并且为了最大限度地减少用于风能预测的损失的影响，在处理多输入风能数据时需要大量计算，因此对可扩展性造成负面影响，从而影响风能预测时间。为了解决这些问题，在本文中，提出了一种称为同质点互信息和深度量子增强 (HPMI-QDR) 风能预测的方法。 HPMI-DQR 方法分为两个部分。在第一部分中，使用同质点互 (HPM) 特征选择模型设计了使用输入风力涡轮机数据进行稳健风力预测所需的信息和相关特征。在第二部分中，选择相关特征后，使用深度量子强化学习模型进行实际风力预测。为了验证所提出的方法，使用风力涡轮机 SCADA 数据集进行构建和测试。与使用传统技术相比，所提出方法的仿真结果显示，风力预测准确度提高了 13%，最短风力预测时间缩短了 25%，风能发电量提高了 20%，真实阳性率提高了 25%。此外，风力预测时间也有了显着改善，误差最小。
海上风电有哪些优势？
▪ 高能源潜力： 海上风速通常比陆上风速更快、更稳定，从而能够可靠地生产能源。 ▪ 靠近人口中心： 风速强的地区通常位于人口稠密的地区附近，因此可以战略性地选择租赁区域。 ▪ 土地利用效率： 宝贵的陆上土地可以自由用于其他用途，同时考虑到选择发电地点的机会成本。 ▪ 创造就业机会： 随着行业的发展，工程师、金属工人、电工、涡轮机技术员和许多其他职业的多元化劳动力将供不应求。
