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World File Search System相序
高温超导相的出现...
具有钙钛矿和相关结构的第一行 (3d) 过渡金属氧化物 (TMOs) 为发现新奇的量子现象提供了肥沃的土壤，因为自旋、电荷、轨道和晶格自由度之间有着密切的相互作用 [1-3]。在铜氧化物中发现非常规高温超导性是最著名的例子之一 [4-6]，因此它鼓励人们不断努力在 3d TMO 中寻找更多非常规超导系统。作为元素周期表中与铜最近的邻居，镍氧化物 (镍酸盐) 自 20 世纪 90 年代初以来就作为高温超导最有希望的候选者而备受关注 [7-9]。然而，直到最近才在该方向取得实验突破。 2019年，Li等人利用CaH 2通过钙钛矿相的拓扑还原反应成功合成了空穴掺杂的无限层Nd 1-x Sr x NiO 2 薄膜，并发现了𝑇 c 在9 ~ 15 K左右的超导性[10-12]。这一发现引发了许多关于铜酸盐和镍酸盐之间相同点和不同点的理论讨论[13-16]。后来发现，在12.1 GPa下，Pr 0.82 Sr 0.18 NiO 2 薄膜的𝑇 c 可以提高到30 K以上，这凸显了进一步提高超导镍酸盐𝑇 c 的潜力[17]。
受挫磁体的凸出相
几何受挫 (GF) 磁体由局部磁矩、自旋组成，其方向无法同时最小化它们的相互作用能。此类材料可能承载新颖的物质相，例如称为量子自旋液体的类流体状态。与所有固态系统一样，GF 磁体具有随机分布的杂质，其磁矩可能在低温下“冻结”，使系统进入自旋玻璃态。我们分析了 GF 材料中自旋玻璃转变的现有数据，发现了一个令人惊讶的趋势：玻璃转变温度随杂质浓度的降低而升高，并在以前未确定的“隐藏”能量尺度上达到无杂质极限的有限值。我们提出了一种情景，其中相互作用和熵的相互作用导致介质磁导率的交叉，有助于玻璃在低温下冻结。这种低温的“发光”相可能会掩盖甚至破坏相当干净的系统中广泛寻找的自旋液体状态。
带有电光调节剂和相...
6。S. Feng，C。Qin，K。Shang，S。Pathak，W。Lai，B。Guan，M。Clements，T。Su，G。Liu，H。Lu，R。P. Scott和S. J.225
theta-gamma相的定向图分析
摘要 - 理解大脑中复杂的神经相互作用对于推进诊断和治疗策略至关重要。帕金森病（PD）是由多巴胺不足引起的神经退行性疾病，会影响大脑大面积的网络水平性能。这项研究介绍了一种新型的脑电图（EEG）数据分析方法，研究了theta-gamma跨频率相位振幅耦合（PAC）的时间动力学（PAC），通过使用有向图网络。该方法是特别开发的，可以将PD患者与健康对照区分开。我们首先测量脑电通道对之间的PAC，以构建一个有向图，该图指示不同大脑区域之间的方向相互作用。然后，通过分析该图的结构特征，例如节点聚类和跨时间的有效路径长度，我们提出了图形特征作为诊断标记，以分类来自健康对照的PD患者。结果表明，PD患者和对照组的有向图有显着差异，路径长度和连通性模式的改变表明神经通信中断。这些发现强调了基于PAC的脑电图数据采用定向图分析的潜力，以发现由PD等神经系统疾病引起的神经机制的变化。
脑电图揭示抓取动作过程中事件相关去同步化的机制...
4.1 目的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
阿特拉斯·科普柯 - Emerald Air 启动器和设备
全功能单元：带 ID 集成干燥机 – ■ 全功能：集成 DD 预过滤器（仅与集成制冷剂干燥机组合使用） – ■ 相序继电器 – ■ PT1000 主电机绕组和轴承 ■ ■ 主电机中的防冷凝加热器 ■ ■ Roto X-tend 流体 8000 h 油 – ■ NPT/ANSI 连接 – ■ 锚垫 – ■ 性能测试证书 ■ ■ 见证性能测试 – ■ 材料证书 ■ ■ 适航包装 ■ ■ SPM 振动监控系统 ■ ■ 能量回收 ■ – 集成油水冷凝水分离器（流出物纯度为 10 毫克油/升冷凝水） – ■ 电子排水管 EWD – ■ 相序继电器 – ■ 管式油/后冷却器（仅适用于水冷式机器） – ■
机器学习随机微分方程用于经典多体系统平衡态和非平衡态序参量的演化
摘要。我们开发了一种机器学习算法来推断控制多体系统序参量演化的随机方程。我们训练我们的神经网络来独立学习作用于序参量的定向力以及有效扩散噪声。我们使用具有 Glauber 动力学的经典 Ising 模型和接触过程作为测试案例来说明我们的方法。对于代表典型平衡和非平衡场景的两种模型，可以有效地推断出定向力和噪声。Ising 模型的定向力项使我们能够重建序参量的有效势，该序参量在临界温度以下形成特征性的双阱形状。尽管它具有真正的非平衡性质，但这种有效势也可以用于接触过程，并且其形状表示相变到吸收状态。此外，与平衡 Ising 模型相反，吸收状态的存在使噪声项依赖于序参量本身的值。
自旋模型的机器学习研究
随着机器学习的最新发展，Carrasquilla 和 Melko 提出了一种与研究自旋模型的传统方法相补充的范式。作为研究宏观物理量的热平均值的替代方法，他们使用自旋配置通过机器学习对相变的无序相和有序相进行分类。我们扩展并概括了这种方法。我们专注于长程关联函数的配置而不是自旋配置本身，这使我们能够对多组分系统和具有向量序参数的系统提供相同的处理。我们使用相同的技术分析了 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless (BKT) 转变，以将三个相分类为：无序相、BKT 相和有序相。我们还使用不同模型的训练数据对模型进行了分类。