XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System纯磁态
量子理论中的纠缠、复杂性和因果不对称
以 Emma Flake 的困境为例。Flake 博士经营着一个研究量子态断层扫描应用的实验室，但她最近有点不在状态。她的研究生 Alice 和 Bob 在她不在的时候进行了以下实验：一个源准备一组纯态 | α ⟩ 的二分量子系统。Alice 知道状态 | α ⟩，但 Bob 不知道。然后，每个系统穿过由哈密顿量 H 控制的时空区域，最终进入某个纯态 | β ⟩。Bob 的任务是通过对系统的不同可观测量进行大量测量来重建纯态 | β ⟩。Flake 博士对自己的旷工感到内疚，她提出自己写论文，并告诉 Alice 和 Bob 休息一会儿。当她查看 Alice 和 Bob 的笔记时，她发现没有记录哪个状态是 Alice 准备的，哪个状态是 Bob 重建的；她所知道的只是两个纯状态 | α ⟩ 和 | β ⟩ 。有没有办法
经颅磁的有效性...
背景：一名72岁的男性在中风后六个月遭受吞咽困难和左侧弱点，在食用液体和软食物期间遇到了诸如咳嗽和窒息的挑战，以及长时间的用餐过程。双侧血栓性梗塞和左侧侧面化。案例：Gugging吞咽筛查量表（GUSS）评估表现出严重的损害，总得分为7，尽管传统的物理治疗试图改善吞咽功能，但仍持续存在。随后，实施了重复的经颅磁刺激（RTMS），涉及在对比半球中ipsilesiles hemisphere中的高强度刺激和低强度刺激。值得注意的是，在RTMS后一个月，患者表现出了重大进展，这表明了15分的进度，表明吞咽功能增强。讨论：此案强调了双侧RTMS半球刺激对冲刺后吞咽困难的积极影响。高强度的iPsiles和低强度对比刺激的战略应用是减轻吞咽困难的有效干预措施。这些发现突出了RTM作为中风后持续性吞咽困难的创新治疗方法的潜力。关键字：吞咽困难，刺激后，刺激，TMS，经颅磁刺激
dynabeads磁珠
图1。您选择的磁珠会影响您的结果。dynabeads磁珠具有定义的表面以进行必要的结合，而没有内部表面可以捕获不需要的蛋白质。（a）Dynabeads产品是具有高度控制的产品质量制造的最均匀，单分散的超级磁珠，可帮助确保最高的可重复性。（b – d）替代供应商的磁性颗粒具有可变的形状和尺寸，可捕获杂质，从而导致较低的可重复性和增加的非特异性结合。
强关联镍酸盐-钛酸盐超晶格中界面磁性的出现
强关联过渡金属氧化物因其各种奇异现象而广为人知。稀土镍酸盐（如 LaNiO 3）就是一个典型例子，它们的电子、自旋和晶格自由度之间具有紧密的互连。将它们配对成混合异质结构可以进一步增强其特性，从而产生隐藏相和突发现象。一个重要的例子是 LaNiO 3 /LaTiO 3 超晶格，其中已经观察到从 LaTiO 3 到 LaNiO 3 的层间电子转移，从而导致高自旋状态。然而，迄今为止尚未观察到与这种高自旋状态相关的宏观磁序出现。本文利用 μ 子自旋旋转、X 射线吸收和共振非弹性 X 射线散射，直接证明了在 LaNiO 3 /LaTiO 3 界面上出现了具有高磁振子能量和交换相互作用的反铁磁序。由于磁性是纯界面性的，单个 LaNiO 3 /LaTiO 3 界面本质上可以表现为原子级薄的强关联准二维反铁磁体，有可能在先进的自旋电子器件中实现技术应用。此外，其强准二维磁关联、轨道极化平面配体空穴和分层超晶格设计使其电子、磁性和晶格结构类似于超导铜酸盐和镍酸盐的前体态，但具有 S → 1 自旋态。
![利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]](/simg/g:\will\search\icon\source\e\e2b202296b0567a88b2efb733a168494aa2a8937.png)
利用人工智能（AI）技术与电磁学进行优化设计 [I]
(1) MP Bendsøe 和 N. Kikuchi，“使用均质化方法在结构设计中生成最佳拓扑”，Comp. Methods in Appl. Mech. Eng.，第 71 卷，第 197-224 页，1988 年。 (2) MP Bendsøe 和 O. Sigmund，拓扑优化，理论、方法和应用，Springer，2004 年。 (3) Hidenori Sasaki 和 Hajime Igarashi，“使用傅里叶级数对 IPM 电机进行拓扑优化”，Journal of Electrical Engineering (B)，第 137 卷，第 3 期，第 245-253 页，2017 年 3 月。 (4) Y. Tsuji 和 K. Hirayama，“使用基于函数扩展的折射率分布的拓扑优化方法设计光路设备”，IEEE Photonics Technol. Lett.， (5) T. Sato、H. Igarashi、S. Takahashi、S. Uchiyama、K. Matsuo 和 D. Matsuhashi，“使用拓扑优化实现内置永磁同步电机转子形状优化”，《电气工程杂志 (D)》，第 135 卷，第 3 期，第 291-298 页，2015 年 3 月。 (6) S. Kobayashi，“实数编码 GA 的前沿”，《人工智能杂志》，第 24 卷，第 1 期，第 147-162 页，2009 年 1 月。 (7) T. Sato、K. Watanabe 和 H. Igarashi，“基于正则化高斯网络的电机多材料拓扑优化”，《IEEE 会刊》， (8) S. Hiruma、M. Ohtani、S. Soma、Y. Kubota 和 H. Igarashi，“参数和拓扑优化的新型混合：应用于永磁电机，”IEEE Trans. Magn.，第 57 卷，第 7 期，8204604，2021 年 (9) Y. Otomo 和 H. Igarashi，“用于无线电源传输设备的磁芯 3-D 拓扑优化，”IEEE Trans. Magn.，第 55 卷，第 6 期，8103005，2019 年。 (10) K. Itoh、H. Nakajima、H. Matsuda、M. Tanaka 和 H. Igarashi，“使用带归一化高斯网络的拓扑优化开发用于缝隙天线的小型介电透镜，”IEICE Trans. Electron.， E101-C 卷，第 10 期，第 784-790 页，2018 年 10 月。 (11) N. Hansen、SD Müller 和 P. Koumoutsakos，“通过协方差矩阵自适应降低去随机化进化策略的时间复杂度（CMA-ES），”进化计算，第 11 卷，第 1 期，第 1-18 页，2003 年。 (12) N. Aage、E. Andreassen、BS Lazarov 和 O. Sigmund，“用于结构设计的千兆体素计算形态发生”，自然，第 550 卷，23911，2017 年。