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心流的余辉：音乐家心流的神经关联
摘要 心流是一种最佳或高峰体验状态，通常与专业和创造性表现有关。音乐家在演奏时经常体验到心流，然而，由于神经数据中存在大量伪影，这种难以捉摸的状态背后的神经机制仍未得到充分探索。在这里，我们通过关注心流体验后立即进入的静息状态来绕过这些问题。音乐家演奏了预期会可靠地引发心流状态的乐曲，并作为对照，演奏了不会引发心流的音乐作品。在心流状态之后，我们观察到上部 alpha（10-12 Hz）和 beta（15-30 Hz）波段的频谱功率更高，主要是在大脑前额叶区域。使用相位斜率指数进行的连接分析显示，右额叶簇影响了 θ（5 Hz）波段左颞叶和顶叶区域的活动，在报告高倾向性心流的音乐家中尤其明显。前顶叶控制网络内的 θ 波段连接促进了认知控制和目标导向注意力，这对于实现心流状态可能至关重要。这些结果揭示了与音乐家的即时心流后状态相关的大规模振荡相关性。重要的是，该框架有望在实验室环境中探索心流相关状态的神经基础，同时保持生态和内容有效性。
化学成分，流和鼓在...
Appendix ............................................................................................................................................... 61-67
搭载量子流
我们预见到可以在受量子纠错码 (QECC) 保护的量子比特流上搭载经典信息。为此，我们提出了一种通过故意引入噪声在量子流上发送经典比特序列的方法。这种噪声会引发一个受控的征兆序列，可以在不破坏量子叠加的情况下对其进行测量。然后可以使用这些征兆在量子流之上编码经典信息，从而实现多种可能的应用。具体而言，搭载量子流可以促进量子系统和网络的控制和注释。例如，考虑一个节点彼此交换量子信息的网络 [1-7]。除了用户数据之外，网络运行还需要同步模式、节点地址和路由参数等控制数据。在经典网络中，控制数据会消耗物理资源。例如，带内同步要求传输节点在数据流中插入特定模式的比特（消耗额外带宽）来分隔数据包，而接收节点则要求从传入的比特中搜索此类模式 [8]。然而，将量子比特作为控制数据插入对量子网络来说并不是一个可行的选择，因为测量会破坏量子态叠加 [9]。出于这个原因，一些研究断言量子网络将需要经典网络来实现带外信令和控制 [7]。另一方面，参考文献 [10-12] 开发了将经典比特和随机数（使用连续变量）一起传输以实现量子密钥分发 (QKD)，以增强经典网络的安全性。相反，我们渴望将经典比特和量子比特（使用离散变量）一起传输，以控制量子网络。
JD 1. McAllister 期刊(cat.) 20.1 (续)
2 天前 — B. $184-6 月 13,186-7-Ne 开始参加军事会议或为他的军事论坛购买材料。......曾提到军队的到来......
2020 - 中华航空企业永续报告
2020年是全世界都难以忘怀的一年。新冠肺炎疫情改变了我们的生活方式，边境管制和严格的检疫要求严重打击了全球航空业。2020年，疫情在农历新年伊始开始蔓延。华航从总部到外地，迅速作出反应，重新安排客运和货运航班，采取轮流在家办公、储备医疗物资等应对措施，保障一线员工的健康和安全，帮助旅客返乡，并调配客运和货运运力，将医疗物资运往目的地。当全球主要航空公司纷纷缩减规模、减薪裁员，甚至有的宣布破产时，华航与工会展现出和谐的劳资关系，工作团队也展现出坚韧不拔的团队精神，华航旗下企业相互支持，共同应对挑战，最终在艰难的一年里屹立不倒。
向母公司注意到FSP Technology Inc.的财务报表（续）
注释1：该公司的交易条款与其他客户的交易条款没有显着差异。注2：包括购买产品，购买原材料和加工。注释3：包括购买产品，原材料和处理费的应付账款。注释4：交易价格不适合常规客户进行比较，信用期限为每月和解后5天。注释5：该集团不会从其他制造商那里购买类似的产品，因此没有常规制造商的交易价格进行比较。付款条款与常规制造商的付款条款没有显着差异。
对连续加密算法的加密抗药性标准的研究
已知问题是基于生成伪随机序列的发生器解决的。基于单向（不可逆）转换的原始密钥的伪随机序列的发电机，例如：独立转换位，nibbles和bytes，压缩表，矩阵扩展，矩阵扩展，具有成比例的行和柱子，逻辑序列和图表的分布元素，并在统一的分布元素中，在真实的分布元素中，构造了真实的分布元素，该元素在真实的pse extriention in of真实分布元素组合，并将其组合为组合。等。[4-5]。具有相对较小的长度的初始键，但目前至少有256个字符，具有伪随机序列发生器，基于单向转换，生成了足够大长度的序列，其元素具有一定的操作，并通过加密消息的字符转换（Gammed）。因此，正在开发连续的加密算法。对作者进行的系统研究和科学观察结果使得可以作为评估连续加密算法强度的必要条件制定以下陈述。
轨迹流与临床时间序列建模应用的轨迹流匹配
对随机和不规则抽样的时间序列进行建模是在广泛的应用中发现的一个具有挑战性的问题，尤其是在医学中。神经随机微分方程（神经SDE）是针对此问题的有吸引力的建模技术，它可以将SDE的漂移和扩散项与神经网络相关。但是，当前用于训练神经SDE的算法需要通过SDE动力学进行反向传播，从而极大地限制了它们的可扩展性和稳定性。为了解决这个问题，我们提出了轨迹流匹配（TFM），该轨迹以无模拟方式训练神经SDE，通过动力学绕过反向传播。TFM利用从生成建模到模型时间序列的流量匹配技术。在这项工作中，我们首先为TFM学习时间序列数据建立必要条件。接下来，我们提出了一个改善训练稳定性的重新聚集技巧。最后，我们将TFM适应了临床时间序列设置，从绝对性能和不确定性预测方面，在四个临床时间序列数据集上的性能提高了，这是在这种情况下的关键参数。