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World File Search System相位锁定
脑电图功能连接有助于预测缺氧后昏迷的结果
目的：研究除非耦合脑电图特征外，脑电图功能连接特征对心脏骤停后昏迷患者预后的预测价值。方法：前瞻性、多中心队列研究。计算心脏骤停后 12 小时、24 小时和 48 小时 19 通道脑电图的相干性、相位锁定值和互信息。使用功能连接、脑电图非耦合特征和两者的组合训练和验证了三组机器学习分类模型。在六个月时评估神经系统预后，并将其归类为“良好”（大脑功能类别 [CPC] 1-2）或“较差”（CPC 3-5）。结果：我们纳入了 594 名患者（46% 预后良好）。在心脏骤停后 12 小时，基于最佳功能连接的分类器在预测不良预后方面实现了 51%（95% CI：34–56%）的灵敏度和 100% 的特异性，而使用 12 小时和 48 小时数据，基于最佳非耦合的模型在 100% 特异性下达到了 32%（0–54%）的灵敏度。两组特征的组合在 100% 特异性下实现了 73%（50–77%）的灵敏度。结论：功能连接测量可改善基于脑电图的缺氧昏迷不良预后的预测模型。意义：从早期脑电图得出的功能连接特征具有改善心脏骤停后昏迷结果预测的潜力。2021 年国际临床神经生理学联合会。由 Elsevier BV 出版，保留所有权利。
http://eprints.gla.ac.uk/252677/
背景：脊髓损伤 (SCI) 后的神经性疼痛 (NP) 影响了近 40% 受伤人群的生活质量。据报道，在不同的 NP 条件下，大脑连接发生了改变。因此，对有和没有 NP 的 SCI 人群的大脑连接进行了研究，目的是确定由于损伤、疼痛或两者而改变的网络。方法：研究队列分为三组：有 NP 的 SCI 患者、没有 NP 的 SCI 患者和健全人。在瘫痪和疼痛以及非瘫痪和无痛肢体的运动意象 (MI) 期间记录每个参与者的脑电图。使用希尔伯特变换计算相位锁定值以研究不同区域之间改变的功能连接。结果：在 SCI 无痛组中，在优势上肢（非瘫痪和无痛肢体）发生 MI 期间，与额叶、额中部和颞叶区域的后部连接显著降低。这种改变的连接在 alpha 和高频波段（beta 和 gamma）中尤为明显。此外，在疼痛和瘫痪肢体发生 MI 期间，疼痛组观察到振荡性改变的整体连接，这在 θ 和 SMR 频带的额后区域、额中后区域之间以及后部和额部区域内更为明显。PNP 组的聚类系数和局部效率值降低，而 PWP 组的聚类系数和局部效率值升高。结论：额顶叶网络中发现的 θ 波段连接改变以及局部效率的整体增加仅仅是疼痛的结果，而感觉运动网络中观察到的 β 和 γ 波段连接改变以及聚类系数值下降主要是损伤的结果。本研究结果可作为 NP 的潜在诊断生物标志物。此外，预期的见解对于设计基于神经反馈的神经康复和基于连接的 SCI 患者脑机接口具有重要的临床意义。
基于脑电功能连接与深度学习的主体特定认知负荷分类
摘要：认知工作量是涉及动态决策和其他实时和高风险情况的任务中的关键因素。神经成像技术长期以来一直用于估计认知工作量。与 fMRI 和其他神经成像方式相比，EEG 具有便携性、成本效益和高时间分辨率，因此使用 EEG 估计个人工作量的有效方法至关重要。已知多种认知、精神和行为表型与“功能连接”有关，即不同大脑区域之间的相关性。在这项工作中，我们探索了使用不同的无模型功能连接指标以及深度学习来有效分类参与者的认知工作量的可能性。为此，在 19 名参与者执行传统 n-back 任务时收集了他们的 64 通道 EEG 数据。这些数据（预处理后）用于提取功能连接特征，即相位转移熵 (PTE)、相互信息 (MI) 和相位锁定值 (PLV)。选择这三个特征对有向和非有向无模型功能连接指标进行全面比较（允许更快的计算）。利用这些特征，使用三个深度学习分类器，即 CNN、LSTM 和 Conv-LSTM 将认知工作量分类为低（1-back）、中（2-back）或高（3-back）。由于 EEG 和认知工作量的受试者间差异很大，并且最近的研究强调基于 EEG 的功能连接指标是特定于受试者的，因此使用了特定于受试者的分类器。结果显示，MI 与 CNN 的组合具有最先进的多类分类准确率，为 80.87%，其次是 PLV 与 CNN 的组合（75.88%）和 MI 与 LSTM 的组合（71.87%）。PLV 与 Conv-LSTM 的组合和 PLV 与 CNN 的组合实现了最高的受试者特定性能，准确率为 97.92%，其次是 MI 与 CNN 的组合（95.83%）和 MI 与 Conv-LSTM 的组合（93.75%）。结果强调了基于 EEG 的无模型功能连接指标和深度学习相结合对分类认知工作负荷的有效性。这项工作可以进一步扩展，以探索在实时、动态和复杂的现实场景中对认知工作负荷进行分类的可能性。
揭示大脑连接性：用于脑电图表示和功能连接性的比较分析
这项研究采用深度学习技术来提出一种令人信服的方法，用于通过图形嵌入来建模EEG运动成像分类中的大脑连接性。这项研究的引人入胜的方面在于其图形嵌入，深度学习和不同大脑连接性类型的结合，这不仅增强了分类精度，而且还丰富了对大脑功能的理解。该方法具有很高的精度，为大脑连接提供了宝贵的见解，并在理解神经系统状况方面具有潜在的应用。所提出的模型由两个不同的基于图的卷积神经网络组成，每种都利用不同类型的脑连接性，以增强分类性能并获得对大脑连接的更深入的了解。基于邻接的卷积神经网络模型（ADJ-CNNM），基于结构性大脑连接到嵌入空间信息，将其与先前的空间过滤方法区分开来，利用图表表示图表。在基准数据集-IV-2A上进行的广泛测试表明，ADJ-CNNM可以实现72.77％的精度，超过基线和最新方法。第二个模型是相位锁定值卷积神经网络模型（PLV-CNNM），它结合了功能连接性，以克服结构连通性限制，并确定不同大脑区域之间的连接。PLV-CNNM在1-51 Hz频率范围内达到75.10％的总体精度。此外，在考虑整个8-30 Hz频段时，该模型的精度为84.3％。在首选的8–30 Hz频带中，分别以α，µ和β为α，90.2％和85.8％的个人精度，为91.9％，90.2％和85.8％的单个精确度，分别为91.9％，90.2％和85.8％。值得注意的是，PLV-CNNM在运动成像任务期间揭示了不同的大脑区域之间的牢固连接，包括额叶和中央皮层以及中央和顶叶皮层。这些发现为大脑连接模式提供了宝贵的见解，从而丰富了对大脑功能的理解。此外，该研究还对各种大脑连通性建模方法进行了全面的比较分析。
使用基于脑电图的功能连接和深度学习进行特定主题的认知工作量分类
摘要：认知工作量是涉及动态决策和其他实时高风险情况的任务中的一个关键因素。神经成像技术长期以来一直用于估计认知工作量。与 fMRI 和其他神经成像方式相比，EEG 具有便携性、成本效益和高时间分辨率，因此使用 EEG 估计个人工作量的有效方法至关重要。已知多种认知、精神和行为表型与“功能连接”有关，即不同大脑区域之间的相关性。在这项工作中，我们探索了使用不同的无模型功能连接指标以及深度学习来有效分类参与者的认知工作量的可能性。为此，在 19 名参与者执行传统 n-back 任务时收集了他们的 64 通道 EEG 数据。这些数据（预处理后）用于提取功能连接特征，即相位转移熵 (PTE)、相互信息 (MI) 和相位锁定值 (PLV)。选择这三个特征对有向和非有向无模型功能连接指标进行全面比较（允许更快的计算）。利用这些特征，使用三个深度学习分类器，即 CNN、LSTM 和 Conv-LSTM 将认知工作量分类为低（1-back）、中（2-back）或高（3-back）。由于 EEG 和认知工作量的受试者间差异很大，且最近的研究强调基于 EEG 的功能连接指标是特定于受试者的，因此使用了特定于受试者的分类器。结果显示，MI 与 CNN 的组合具有最先进的多类分类准确率，为 80.87%，其次是 PLV 与 CNN 的组合（为 75.88%）和 MI 与 LSTM 的组合（为 71.87%）。受试者特定性能最高的是 PLV 与 Conv-LSTM 的组合，以及 PLV 与 CNN 的组合，准确率为 97.92%，其次是 MI 与 CNN 的组合（准确率为 95.83%）和 MI 与 Conv-LSTM 的组合（准确率为 93.75%）。结果突出了基于 EEG 的无模型功能连接指标与深度学习相结合对分类认知工作负荷的有效性。这项工作可以进一步扩展，以探索在实时、动态和复杂的现实场景中对认知工作负荷进行分类的可能性。
量子和经典照明的理论比较，用于简单的基于检测的LIDAR
简单的基于检测的LIDAR包括将信号状态发送到可能包含目标对象或可能不包含目标对象的环境中，然后检测可能的反射光。反射到检测器的任何光都将提供有关可能存在的目标对象的信息。但是，当光的状态平均光子数较低并且存在高环境背景噪声时，对物体的存在的准确推断很具有挑战性。这个问题等于区分两个状态，一种包含反射的信号和噪声，另一个只有噪声，因此可以用量子状态歧视表示。我们通过试图区分我们检测器系统中可能的状态来确定对象是否存在。这些状态越明显，可以识别或排除对象的存在越快。量子照明利用非经典相关的光学模式作为执行对象检测的光源，由于非经典量子状态的可区分性增强，比经典光源相比具有基本优势。量子照明因此，即使在嘈杂的量子通道中，量子照明也可以提高目标歧视，但目前尚不清楚实现最大敏感性增强所需的确切测量方案。5该方案可以通过各种方式实施。如果在局部存储一种模式（常规“惰轮”），直到可以组合检测到两个模式以获得检测优势，则可以在检测器上返回信号。，如果需要干扰并因此在惰轮和信号梁之间存在相位锁定，那么这是具有挑战性的，因此在光学频率下它在实验室外面是不切实际的。一种更实用的方法需要在本地测量惰轮，然后使用此测量来调节信号光束，该信号光束被发送以询问目标。希望条件信号梁具有增强的检测概率。量子照明已被证明比经典照明具有实验检测的优势，从实验上进行6和理论上，7当信号和惰轮都使用简单检测时。
在误差减少回路中使用神经网络的准强化学习对 100 个激光束阵列进行实验相位控制
近来，需要高平均功率激光束的应用数量急剧增加，涉及大型项目，如空间清洁 [1]、航天器推进 [2]、粒子加速 [3]，以及工业过程 [4] 或防御系统 [5]。激光光束组合是达到极高功率水平的最常用方法之一，特别是相干光束组合 (CBC) 技术 [6]。它们旨在对放大器网络传输的平铺激光束阵列的发射进行相位锁定，以产生高亮度的合成光束。由于实际激光系统（尤其是光纤激光系统）中阵列中光束之间的相位关系会随时间演变，因此这些技术必须通过伺服环路实时校正合成平面波的相位偏差。近年来，CBC 技术得到了广泛发展，探索了调整合成离散波前中各个相位的不同方法。它们可以分为两大类。在第一类中，测量阵列中光束的相位关系，然后进行校正 [7]。在第二种方法中，实际波前和期望波前之间的差异通过迭代过程得到补偿 [8]。在后一种情况下，优化算法驱动反馈回路，分析所有光束之间干涉的阵列相位状态的更多全局数据 [9,10]。这些技术通常更易于实施，所需电子设备更少，但需要更复杂的数值处理，其中一些技术在处理大量光束时速度会降低。最后一个问题与反馈回路中达到预期相位图所需的迭代次数有关，该迭代次数会随着要控制的相位数的增加而迅速增加。最近，人们研究了神经网络 (NN) 和机器学习，以期找到一种可能更简单、更有效的方法来实现相干光束组合。已发表的文献 [11] 中涉及的一种方案依赖于卷积神经网络 (VGG) 的直接相位恢复，然后一步完成相位校正，例如在自适应光学 NN 的开创性工作 [12]。 NN 用于将光束阵列干涉图样的强度（在透镜焦点处形成的远场或焦点外的图像、分束器后面的功率等）直接映射到阵列中的相位分布中。恢复初始相位图后，可以直接应用相位调制将相位设置为所需值。[11] 中报告的模拟表明，当阵列从 7 条光束增加到 19 条光束时，基于 CNN 的相位控制的精度会下降。这一限制在波前传感领域也得到了强调，因此 NN 通常仅用作初始化优化程序的初步步骤 [13]。另一种可能的方案是强化
Ph.D.入学考试教学大纲2024年1月Ph.D.入学考试教学大纲2024年1月
1。基本电子PN连接二极管，硅的能带，内在和外部硅。硅的运输：扩散电流，漂移电流，迁移率和电阻率。载体，PN连接二极管，Zener二极管，隧道二极管，BJT，JFET，MOS电容器，MOSFET，LED，PIN，PIN和AVALANCHE PHOTO DIODE的产生和重组。二极管，BJT，MOSFET和模拟CMO的小信号等效电路。简单的二极管电路，剪裁，夹紧，整流器。晶体管的偏见和偏置稳定性； FET放大器。2。数字电子逻辑大门：或者，或者不nand，non，nor，ex-or，ex-nor;布尔代数，错误检测和校正代码，karnaugh地图，多路复用器和弹能器，BCD算术电路，编码器和解码器，触发器：S -R，J-K，J-K，T，T，D，D，Master-Slave，Edge，Edge触发； p-n连接，D/A和A/D转换器的切换模式操作。3。微处理器简介微处理器，8085/8086微处理器：体系结构和框图； 8085/8086微处理器的指令集：数据传输说明，算术说明，分支说明，循环说明； 8255 PPI芯片建筑； 8259可编程中断控制器，8237 DMA控制器。4。数字信号处理离散时间信号，离散时间系统，时间信号的采样，数字过滤器，多段数字信号处理，ADSP 2100，DSP处理器，DSP的应用，DSP IN：通信，语音处理，图像处理，生物医学和雷达5。D.C.电动机和感应电动机等7。工业驱动器的电动驱动器组件；电气驱动器的选择；电动驱动器的动力学；时间和能量的计算；瞬态操作损失；稳态稳定性和负载均衡。闭环控制相位锁定环（PLLL）控制；电动机加热和冷却的热模型；运动税和电动机等级类别。启动；制动和电动机的速度控制；象限驱动器；负载类型；过程行业使用的扭矩和相关控件；选择电动机和继电器。无刷直流电动机，步进电机，切换的不情愿马达6。电力系统一般布局和热电站的主要组件（简而言之）。可用的水电；选择用于水力发电站的地点；他们的分类；布局和主要组件（简而言之）。核电站 - 拟合能量；一般布局和主要组件（简而言之）；废物处理；核反应堆的类型（简而言之）；一般布置和主要组成部分（简而言之）；核辐射的类型及其作用。使用同步冷凝器改进系统的功率。传输系统计算电阻，电感，单导体的电容，多导体，单相和三相传输线的计算；换位;双电路线；皮肤和接近效应；广义ABCD常数；短和中线的表示和稳态分析；调节和效率；名义– T和PI电路；长线：电流 - 电压关系，双曲线解；冲浪阻抗；冲浪阻抗载荷；总电路等效表示；费兰蒂效应；电源通过传输线；一条线的反应性发电 /吸收；动力传输能力；分流和系列补偿（简而言之）。
物理
房间：106 Spalding 实验室 检测和操纵压缩光用于量子计量和通信 Esme Knabe 导师：Maria Spiropulu 压缩光是一种亚泊松非经典光状态，在精密测量和量子通信等领域有广泛的应用。由于与现实世界系统的相关性，开发能够与现有光学和光子设备集成的压缩光过程至关重要。为此，该项目旨在展示使用桌面设备和集成光子学测量和操纵压缩光的相空间。这项工作的一些贡献包括但不限于压缩态的相位锁定以实现确定性相位旋转、通过将相干光与压缩光混合来产生位移压缩态、以及优化压缩光实际量子应用实验。通过量子电路假设搜索，使用量子生成对抗网络生成逼真的 LHC QCD 模拟 Yiyi Cai 导师：Maria Spiropulu、Jean-Roch Vlimant 和 Samantha Davis 经典生成模型已被证明有望成为替代生成模型，可以取代部分或全部对撞机数据的详细模拟链，尤其是在 LHC 中。由于初态希尔伯特空间大小的指数缩放和量子系统的内在随机性，量子-经典混合生成模型可以提供更高的精度和性能。这种方法的一个局限性是可以任意选择所用量子电路的假设。我们研究了量子-经典生成对抗模型的性能，以使用变分量子电路作为模型的生成部分来模拟 LHC 上强子喷流的特征，并进一步搜索电路假设空间以找到性能最佳的电路。我们对强子喷流数据集中量子-经典混合生成对抗模型的性能得出结论，并对此类方法在 LHC 上的可用性进行了展望。时间箱量子密钥分发密钥交换 Ismail Elmengad 导师：Maria Spiropulu 和 Anthony LaTorre 量子密钥分发 (QKD) 使双方 Alice 和 Bob 能够实现信息论安全通信。这意味着无论多少计算资源都无法让第三方访问 Alice 和 Bob 的通信。量子比特可以用几种方式编码。该项目将使用时间箱协议来交换量子比特。光子要么在时间基础上准备，它们落入早期或晚期时间箱，类似于经典信息中的 0 和 1，要么在相位基础上准备，这是早期和晚期状态的叠加。通过表征影响量子比特错误率 (QBER) 的各种因素，例如暗计数、脉冲宽度、QBER 稳定性，相位调制等。我们希望通过光纤介质实现任意长度的有效密钥交换。QKD 是通过光纤和视距自由空间环境进行安全通信的一个令人兴奋的前景。用于量子网络的时间箱编码光子量子比特的 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的生成 Nassim Tavakoli 导师：Maria Spiropulu、Samantha Davis、Raju Valivarthi 和 Nikolai Lauk 量子纠缠是量子信息应用（如量子计算、通信和计量）的重要资源，有望实现计算加速、信息论安全通信和增强的传感能力。该项目将重点研究由三个纠缠粒子组成的 GHZ 状态。我们旨在使用光纤耦合元件、体非线性和最先进的超导纳米线单光子探测器（SNSPD）生成时间箱量子比特的 GHZ 状态。纠缠光子可以通过自发参数下变频和连续波泵浦光后选择产生。这些“飞行量子比特”通过基于到达时间的时间箱技术传输编码的信息。这一演示将是迈向现实世界量子网络的重要一步，这是一种更有效地生成量子隐形传态所需状态的方法。