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World File Search System空间模式
人类脆弱性在...
随着年龄的增长，人脑的形态和组织中发生了明显的改变，其空间模式与众不同，部分是由于后来生命的细胞萎缩而部分的1,2。这种衰老过程38可能会因年龄介导的疾病，例如阿尔茨海默氏病，帕金森氏病和其他神经退行性疾病3。进一步了解我们对特定的40个神经生物学对脑衰老空间模式的影响，可能会洞悉大脑41健康衰老的变化以及临床结果的可能诊断标记。从历史上看，42比较神经科学一直是关于解剖学原理43和人脑功能专业的重要发现的有效催化剂4。具有开放和协作的努力44，例如国家黑猩猩大脑资源（NCBR）和灵长类日期交易所（Prime-de）5，45，以及改进的方法论和成像技术，大规模比较神经植物学46已经能够回答新的翻译问题6。47
斑点不敏感的分形超导纳米线...
斑点是与多空间模式光学元件相关的普遍现象，如果检测器的光响应依赖于极化，则可能会降低检测效率并诱导模态噪声。到目前为止，它们限制了与多模光纤维（MMF）相连的超导纳米线单光子检测器（SNSPDS）的性能。为了解决此问题，在这里，表明将SNSPD构成了分形几何形状对斑点不敏感，并且会产生最小的模态噪声，否则这些噪声依赖于极化依赖性的局部设备的效率和螺旋snspds会引起。使用分形SNSPDS的这种有利特性，当我们将分形SNSPD与50-microter-core-core-core-core-core-core-core-core-core-core-sep-index mmf相提并论时，证明了78±2％的系统检测效率和42-ps的正时抖动。这项工作不仅展示了可以在许多应用中使用的MMF耦合SNSPD的高系统检测效率的方案，而且还提供了有关光电探测器的工程纳米结构如何在从多种空间模式中检测光的光模态噪声的洞察力。
用于自由空间量子通信的多模时延干涉仪
量子密钥分发 (QKD) 和超密集隐形传态等量子通信方案为安全地传递信息提供了独特的机会。光通信正日益扩展到自由空间信道，但自由空间信道中的大气湍流需要光接收器和测量基础设施来支持多种空间模式。本文，我们介绍了一种多模迈克尔逊型延时干涉仪，该干涉仪采用场展宽设计，用于测量自由空间通信方案中的相位编码状态。干涉仪采用玻璃光束路径构造，以提供热稳定性、场展宽角度公差和紧凑的占地面积。干涉仪的性能突出，单模和多模输入的测量可见度分别为 99.02 ± 0.05% 和 98.38 ± 0.01%。此外，还展示了针对任意空间模式结构和 ± 1.0 ◦ C 温度变化的高质量多模干涉。干涉仪测得的光路长度漂移接近室温，为 130 nm / ◦ C。借助此装置，我们展示了用于时间相位 QKD 的双峰多模单光子状态的测量，可见度为 97.37 ± 0.01%。
利用全光纤平台动态产生光子空间量子态
摘要：光子空间量子态是量子通信应用领域备受关注的主题。一个重要的挑战是如何仅使用光纤元件动态生成这些状态。在这里，我们提出并通过实验演示了一种全光纤系统，该系统可以基于线性偏振模式在任何一般横向空间量子比特状态之间动态切换。我们的平台基于一个快速光开关，该开关基于萨格纳克干涉仪与光子灯笼和少模光纤相结合。我们展示了空间模式之间的切换时间约为 5 纳秒，并通过演示基于我们平台的独立于测量设备的 (MDI) 量子随机数生成器来证明我们的方案对量子技术的适用性。我们连续运行该生成器超过 15 小时，获取了超过 13.46 Gbits 的随机数，其中我们确保至少 60.52% 是私有的，遵循 MDI 协议。我们的结果表明，使用光子灯笼仅使用光纤组件即可动态地创建空间模式，由于其稳健性和集成能力，这对光子经典和量子信息处理具有重要影响。
特殊分析地理学定量方法
在地理研究中，定量方法是非常有用的工具，有助于更好地理解空间模式，关系和过程。本研究研究了地理与定量方法之间的有益关系，并解释了空间数据技术，数学建模和统计分析如何支持该领域的分析深度和经验严格。通过应用定量方法，地理学家能够精确检查S1战机现象，揭示复杂的空间模式，并阐明地理学中物理，环境和人类方面之间的深层关系。现代地理研究的基础由地理信息系统（GIS），遥感，空间统计和地理分析组成。这些工具允许建模空间关系，空间分布的研究以及空间趋势的检测。，但在地理学中也使用定量方法存在缺点。这些包括在各种情况下解释空间模式的困难，方法论复杂性和数据限制。它强调了方法论严格，批判性思维和上下文敏感性在地理研究活动中的重要性。解决这些问题需要对定量方法和地理思想有全面的理解。
D4.1：开发并测试用于……的数据融合算法
在本文中，我们首先提供与数据同化和数据融合技术相关的一般背景以及它们在公民科学和众包背景下的含义。随后，我们介绍了 hackAIR 中用于数据融合的初步方法。该方法基于地理统计学；这允许对空间中的 hackAIR 观测进行数学上有意义的插值，同时继承基于模型的浓度场的空间模式。然后，我们简要讨论我们期望从 hackAIR 志愿者那里获得的观测数据，并更详细地介绍 CAMS 在全球和区域范围内提供的建模信息，这些信息与 hackAIR 数据融合模块框架中的使用相关。随后，我们展示使用模拟观测的映射结果。使用模拟观测的结果表明，该方法能够产生真实的空气质量空间场，一方面继承了底层模型信息的空间模式，同时以数学上有意义的方式插入观测中的差距。此外，我们还讨论了该算法在 hackAIR 社区进行的各种现实世界观察中的应用，并分析了撰写本文时 hackAIR 数据库中的数据可用性。最后，我们介绍了模块的总体架构和数据流，并描述了如何在 hackAIR 服务器上实现该模块。
经典纠缠光束通过小鼠脑组织的传输：
此外，偏振起着重要作用，因为它可以影响光束传播的深度。例如，众所周知，圆偏振光比线偏振光传播得更深 [3]。根据散射单元大小，偏振会保留光学记忆 [4]。拉盖尔-高斯 (LG) 光束 [5] 是一种涡旋光束，它可以携带不同类型的偏振（线性、圆形、径向和方位角）以及以ℓ 值的轨道角动量 (OAM) 为特征的相位前沿。具有空间不均匀偏振分布的光束称为矢量光束。各种空间模式（例如径向）具有不可分离的圆偏振和 OAM 部分。偏振和空间模式的结合导致了经典纠缠——Forbes 团队 [6] 使用经典纠缠矢量光束在湍流介质中实现更好的成像。矢量光束的关键特性（例如径向和方位角）结合了偏振和空间模式，它们是不可分离的且相互纠缠。这些特性不仅是量子纠缠所独有的，也适用于经典局部纠缠的矢量光束[6-9]。此外，矢量光束的不可分离特性不仅在光学成像中而且在光通信中都具有重要意义，因为人们正在探索其偏振自由度和空间模式来编码信息[7，10]。此外，根据理论[11]，ℓ值越高，透射率越高，穿透能力越好，因此光密度（OD）越低，观察到的散射越少。当光脉冲进入组织等高度散射的介质时，它会分解成三个主要成分：弹道光束、蛇形光束和漫射光束。弹道分量保留了光的原始属性，因为它在前向方向上相干散射，而扩散分量则变得随机并在介质中游走。蛇形分量在前向方向上略微散射，传播路径更短并保留初始信息[12]。本研究重点研究了 LG 矢量涡旋光束在弹道（z < l tr）和扩散（z > l tr）区域通过小鼠脑组织的传输，其中 z 是混浊介质的厚度，l tr 是传输平均自由程[13]。研究了不同厚度小鼠脑组织不同特殊位置的不同类型偏振，以证明经典纠缠在经典极限下以更高光子通量潜在地改善成像方面的作用。大脑是一种由树状结构的神经元和轴突组成的生物组织。神经元由蛋白质聚合物的整合网络组织，这些聚合物被认为是一种手性介质。这种手性介质将通过改变其偏振状态与光的电磁场相互作用；这种效应使大脑成为手性生物等离子体[14]。结构化矢量光有望通过与电偶极子、磁偶极子和
经典纠缠光束通过小鼠脑组织的传输：
此外，偏振起着重要作用，因为它可以影响光束传播的深度。例如，众所周知，圆偏振光比线偏振光传播得更深 [3]。根据散射单元大小，偏振会保留光学记忆 [4]。拉盖尔-高斯 (LG) 光束 [5] 是一种涡旋光束，它可以携带不同类型的偏振（线性、圆形、径向和方位角）以及以ℓ 值的轨道角动量 (OAM) 为特征的相位前沿。具有空间不均匀偏振分布的光束称为矢量光束。各种空间模式（例如径向）具有不可分离的圆偏振和 OAM 部分。偏振和空间模式的结合导致了经典纠缠——Forbes 团队 [6] 使用经典纠缠矢量光束在湍流介质中实现更好的成像。矢量光束的关键特性（例如径向和方位角）结合了偏振和空间模式，它们是不可分离的且相互纠缠。这些特性不仅是量子纠缠所独有的，也适用于经典局部纠缠的矢量光束[6-9]。此外，矢量光束的不可分离特性不仅在光学成像中而且在光通信中都具有重要意义，因为人们正在探索其偏振自由度和空间模式来编码信息[7，10]。此外，根据理论[11]，ℓ值越高，透射率越高，穿透能力越好，因此光密度（OD）越低，观察到的散射越少。当光脉冲进入组织等高度散射的介质时，它会分解成三个主要成分：弹道光束、蛇形光束和漫射光束。弹道分量保留了光的原始属性，因为它在前向方向上相干散射，而扩散分量则变得随机并在介质中游走。蛇形分量在前向方向上略微散射，传播路径更短并保留初始信息[12]。本研究重点研究了 LG 矢量涡旋光束在弹道（z < l tr）和扩散（z > l tr）区域通过小鼠脑组织的传输，其中 z 是混浊介质的厚度，l tr 是传输平均自由程[13]。研究了不同厚度小鼠脑组织不同特殊位置的不同类型偏振，以证明经典纠缠在经典极限下以更高光子通量潜在地改善成像方面的作用。大脑是一种由树状结构的神经元和轴突组成的生物组织。神经元由蛋白质聚合物的整合网络组织，这些聚合物被认为是一种手性介质。这种手性介质将通过改变其偏振状态与光的电磁场相互作用；这种效应使大脑成为手性生物等离子体[14]。结构化矢量光有望通过与电偶极子、磁偶极子和
基于自我的运动想象脑电图分类 - 刘国阳
摘要 —基于运动想象的脑机接口已广泛应用于神经康复。运动想象脑电图 (MI-EEG) 是指人们想象自己的身体在没有实际动作的情况下运动的脑电信号。患有运动障碍的人可以通过脑电图 (EEG) 解码来控制外部设备。然而，由于脑电图的复杂性和非平稳性，解码仍然存在各种挑战。如何提高脑电图解码的准确性和鲁棒性仍然是一个有待研究的关键问题。在本文中，首次引入了一种基于自注意的卷积神经网络 (CNN) 结合频带-时间带共同空间模式 (FTBCSP) 进行四类 MI-EEG 分类。基于自注意的 CNN 用于原始数据以获得通道权重并强化空间信息。共同空间模式 (CSP) 是一种广泛应用于 MI-EEG 解码的算法，可以提取两个类之间的判别特征。将经过 CSP 算法处理后的特征与上述空间信息相结合完成分类。我们在公开的多类 MI 数据集上验证了该方法，平均准确率为 78.12%，优于其他传统方法。证明了所提方法充分利用了脑电信号的时空信息，在公开数据集上获得了优异的分类性能。