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利用导波驱动的超表面塑造自由空间光
具有无与伦比的光可控性的超表面已显示出彻底改变传统光学的巨大潜力。然而，它们主要需要外部光激发，这使得它们很难完全集成到芯片上。另一方面，集成光子学可以将光学元件密集地封装在芯片上，但它限制了自由空间光的可控性。在这里，通过将超表面装在波导上，我们将导波塑造成任何所需的自由空间模式，以实现复杂的自由空间功能，例如平面外光束偏转和聚焦。这种超表面还打破了有源微环谐振器中顺时针和逆时针传播的回音壁模式的简并性，从而导致片上直接轨道角动量激光。我们的研究展示了一条跨集成光子学和自由空间平台完全控制光的可行途径，并为创建具有灵活访问自由空间的多功能光子集成设备铺平了道路，这使得通信、遥感、显示器等领域的大量应用成为可能。
预处理模块对 ΒCI 系统性能的影响
摘要。脑电图 ( ΕΕ G ) 被认为是脑机接口 ( Β CI ) 中著名且有效的方法之一。这是因为它易于实施、成本低廉且便于携带。 ΕΕ G 是一种使用放置在头皮上的非侵入性电极检查大脑电活动的技术。基于 ΕΕ G 的 BCI 系统由五个模块组成：信号采集、预处理、特征提取、分类和命令模块。在本文中，我们将研究滤波器类型及其顺序对所考虑的 BCI 系统性能的影响。该系统由以下部分组成：用于预处理步骤的带通 ( ΒΡ ) 滤波器、特征提取模块中的公共空间模式 (CSP)，以及对于分类模块，我们使用支持向量机 (SV Μ )。所得结果显示所提出的 BCI 系统得到了很好的改进。事实上，该系统的准确率可以达到 88.17%，kappa 系数几乎为 0.76 。关键词。脑电图（ΕΕ G）、运动想象（Μ I）、脑机接口（ΒCI）、带
使用不同的热量指标对主要欧洲城市的环境热量进行高分辨率预测
Euro-Cordex Ensemble提供了目前从整个欧洲的气候模型预测合奏中获得的最佳空间决议，并可以分析在城市一级的极端温度和热浪风险的风险。我们专注于三个基于温度的热量指标 - 年度最高温度，温度超过30℃的天数和热浪幅度每日（HWMID）（HWMID），以分析欧洲与1981 - 2010年的欧洲3℃下在欧洲3°C变暖的预测基于欧元 - 基于欧元 - 汇款的集合。申请表明，南欧城市将特别受到高水平的环境热量的影响，但取决于所考虑的指标，中部，东部和北欧的城市也可能会经历大量升高。在几个城市中，周围热量的预测在三个热量指标上有很大差异，表明基于单个度量的eSTES可能低估了由于热应力而导致的不良健康影响的情况。夜间环境热量，基于每日最低温度进行量化，显示与白天条件相似的空间模式，
历史和未来最高海面温度
海洋热浪会影响海洋生态系统，并有望变得更加频繁和强烈。Earth System模型重现极端海洋温度统计的能力尚未进行定量测试，从而使其未来海洋热浪预测的可靠性不确定。我们证明，在39年的全球卫星观测中，每日平均海面温度（SST）中的年度最大值通过广义极值分布很好地描述了。如果模型可以重现观察到的SST极端分布，这会增加对海洋热浪投影的信心。14 CMIP6模型的历史实现重现了基于卫星的分布及其参数的空间模式。我们发现，在2°C的温暖下，最高海洋温度会变暖（在3.2°C的温暖下加热1.07°±0.17°C和2.04°±0.18°C）。这些变化主要是由于SST的平均增加，SST季节性增加略有增强。我们的研究量化了海洋温度的极端，并为模拟海洋热浪的预测提供了信心。
![arxiv：2501.08337v1 [physics.optics] 2024年12月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3b4b85f58aeba4e66ea86babb8d77b25e587607e.webp)
arxiv：2501.08337v1 [physics.optics] 2024年12月30日
本文介绍了一种新型的神经图解方法，用于具有实验验证的激光吸收断层扫描（LAT）。坐标神经网络用于表示热化学状态变量作为空间和时间的连续函数。与大多数现有的LAT神经方法（依赖于先前的模拟和监督培训）不同，我们的方法仅基于LAT测量，利用具有标准光谱数据库数据库中提供的线参数的可区分观测操作员。尽管从多光束吸光度数据中重建标量字段是一种固有的，非线性的逆问题，但我们的连续空间 - 时间参数化支持物理启发的调节策略，并启用了物理学知识的数据同化。合成和实验测试以验证该方法，证明性能和可重复性。我们表明，我们对LAT的神经形式的方法可以从非常稀疏的测量数据中捕获不稳定火焰的主要空间模式，这表明其潜力揭示了具有最小光学访问的测量域中燃烧不稳定性。
社会运动和信息城市
6Eg，Alvin Tomer's7カε7巧か4晦re8，对于与此类意识形态预言相矛盾的经验性问答，s㏄：Am Markusen，PeterHAI1，and Amy Glasmeier，疏8hπch加8伽，Londonl AlIen and Unwin，19861 and Thierry Noyelle and Thomas Stanback，7γ1e Eωno'n'c丑oη⑳7η2α！'orπoゾ。4醒ε7'c佣α”θ5，Totowa，N．J．l Allanheld，Osman and Co．，1984， 7Mitchell Moss，“Te1㏄通讯与城市的未来，”in加η41）θりθZop耀π'5'磁85，1986， 3，第33－44页。 8Penny Gurstein，“电子家庭对社会空间模式的影响”，伯克利：加州大学，城市与区域规划系，CP284 研讨会论文，Sp.g1987。 9Margrethe H・01son・“美国在家工作趋势概述”现纽约：纽约大学工商管理研究生院，信息系统研究中心，1983。 10Alelandro Portes，Manuol Castells 和 Lauren Benton（编辑）著，巴尔的摩：约翰霍普金斯大学出版社，1988。
一种用于特征提取的优化 SWCSP 技术...
摘要——多通道脑电图 (EEG) 是一种常用的非侵入性方法，用于向基于运动想象 (MI) 的脑机接口 (BCI) 系统提供输入信号。目前，由于缺乏所需的分类准确度，其使用受到严重限制。机器学习用于 BCI 中以识别 EEG 数据中的隐藏模式，然后将其分类到适当的 MI 任务中。在本研究中，提出了一种称为优化频谱加权公共空间模式的方法来改进基于 EEG 的 BCI 系统中的特征提取。它通过优化频谱和空间系数的权重来增强信息增益，以从事件相关去同步 (ERD) 大脑活动中提取判别特征。通过在 BCI 竞赛 IV 的基准数据集 2a 上执行该方法来评估所提出的方法。独立成分分析法用于去除噪声，而线性判别分析法用于分类。与文献中报道的其他方法相比，使用所提出方法的实验结果产生了更高的分类准确度。
验尸成像揭示了阿尔茨海默氏病中内侧颞叶病理学的内侧颞叶脆弱性
我们目前对阿尔茨海默氏病（AD）早期颞叶（MTL）内tau神经薄缠结（NFT）的传播和神经退行性作用的理解受到限制，这受到混淆的非AD病理学和二维（2-D）的常规历史学性质的存在。Here, we combine ex vivo MRI and serial his- tological imaging from 25 human MTL specimens to present a detailed, 3-D characterization of quantitative NFT burden measures in the space of a high- resolution, ex vivo atlas with cytoarchitecturally-de fi ned subregion labels, that can be used to inform future in vivo neuroimaging studies.平均地图在NFT分布中显示出海报梯度的明显前方，并且具有最高水平的NFT的精确的空间模式，不仅在跨肾上腺域内发现，而且还发现了Cornu氨（CA1）子场。此外，我们确定了颗粒状MTL区域，其中神经退行性的测量可能与NFT相关，因此作为早期AD生物标志物可能更敏感。
开发一个基于运动图像的实时异步混合型BCI控制器，用于下LIMB外骨骼
摘要：这项研究旨在开发与步态相关的运动图像（MI）基于较低LIMB外骨骼的基于与基于步态相关的运动图像（MI）的混合脑机构界面（BCI）控制器，并研究控制器在包括标准，Gait-Forwhard和Sit-Down的实际情况下的可行性。在研究中使用过滤库的公共空间模式（FBCSP）和基于信息的最佳个人特征（MIBIF）选择来解码MI脑电图（EEG）信号，并提取特征矩阵作为支持向量机（SVM）分类的输入。连续的眼光开关在操作下LIMB外骨骼时依次与EEG解码器结合。十个主题在OfflINE（培训）和在线方面都表现出80％以上的精度。所有受试者通过开发的实时BCI控制器穿着下LIMB外骨骼成功完成了步态任务。与手动智能手表控制器相比，BCI控制器的时间比为1.45。开发的系统可能有可能是具有神经系统疾病的人，他们可能有效地操作手动控制。
![arXiv:2010.07171v2 [eess.SP] 2021 年 2 月 1 日](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f120c341c60d1bcfee3f6b2ded49de57a77a4b2e.webp)
arXiv:2010.07171v2 [eess.SP] 2021 年 2 月 1 日
听觉注意解码 (AAD) 算法从捕捉听众神经活动的脑电图 (EEG) 信号中解码听觉注意。这种 AAD 方法被认为是所谓的神经引导助听设备的重要组成部分。例如，传统的 AAD 解码器通过从 EEG 信号重建关注语音信号的幅度包络，可以检测听众正在关注多个说话者中的哪一个。最近，提出了一种这种刺激重建方法的替代范例，其中仅基于 EEG 使用通用空间模式滤波器 (CSP) 来确定听觉注意的方向焦点。在这里，我们提出基于黎曼几何的分类 (RGC) 作为这种 CSP 方法的替代，其中直接对新 EEG 段的协方差矩阵进行分类，同时考虑其黎曼结构。虽然所提出的 RGC 方法对于短决策长度（即用于做出决策的 EEG 样本数量）的表现与 CSP 方法相似，但我们表明，对于较长的决策窗口长度，它的表现明显优于 CSP 方法。