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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。
木星对流层的全球气候建模以及干与湿对流对喷气机的影响
目标。木星的大气的特征是带状喷气机，包括赤道超旋转射流，具有强烈的潮湿的影响活动，以及涡流，波浪和湍流所施加的扰动。即使在对木星的太空探索任务和木星的详细数值建模之后，关于带喷头的机制以及干燥和湿对流在维护这些喷气机中所起的作用仍然存在问题。方法。我们使用称为Jupiter-Dynamico的全球气候模型（GCM）报告了木星天气层的三维模拟，该模型将其在二十面体网格上与详细的辐射传输计算结合在二十面体网格上。我们添加了一个用于木星的热羽流模型，该模型通过干燥和潮湿的对流羽流，模仿热，动量和示踪剂的效果，这些羽流在GCM网状间距中未解决，并使用基于物理学的方法尚未解决。结果。我们的木星 - dynamico全球气候模拟表明，大规模的Jovian流，尤其是喷气结构，可能对对流层中的水丰度高度敏感，并且存在赤道超级旋转的丰度阈值。与我们的干燥（或弱潮湿）模拟相比，包括观察到的对流层水量的模拟在赤道处显示出明显的超级旋转向东，而十二个向东的中纬度喷气机则不会迁移极点。幅度与观测值一致。如闪电观测所表明的那样，通过我们的热羽模型模拟的对流活性比中部至高纬度地区弱。无论它们是干燥还是潮湿，我们的模拟都会在Zonosrothic Congime中观察到的从小（涡流）到大尺度（JET）的逆向能量级联反应。
南丫发电厂l7及l8号机组
- 近场模型 - 描述 - 雨季建模 - 描述 - 模型性能检查 - 模型测试条件 - 旱季热建模结果 - 雨季热建模结果 - 羽流建模结果 - 污染建模结果 - 旱季发电站的金属释放 - 雨季发电站的金属释放 - 旱季发电站的硝酸盐释放 - 雨季发电站的硝酸盐释放 - 总结和结论 - 关键问题研究
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。
Powerline地役权和火
- 切勿将软管流引导到电源线中。- 切勿将软管流引导成接近（距离不到25m）或到达电源线的烟羽。保持溪流不超过一个人的头高。- 切勿在燃烧的灌木丛或树（大于头高）中引导软管流。•在电力线地役权中燃烧的灌木或树木带来了真正的威胁，即从电线中创建闪水般的地球 - 保持至少25m。•越过电源线地役权时，请确保有足够的间隙（根据线路的电压在3m到8m之间变化），在车辆的最高点（包括航空公司）和电力线之间，避免了线下的高植被。
丸羽日郎集团 2022 年综合报告
价值创造战略 12 重新定义长期经营愿景和新中期经营计划 14 课题分析（1）-上一期中期经营计划概要 - 16 课题分析（2）-上一期可持续发展中期经营计划概要 - 18 新中期经营计划“为了海洋，为了生命 MNV 2024”的方针 20 价值创造流程 - 展望未来，实现 MNV 最大化 - 22 财务和非财务重点 24 财务负责人寄语 28 实践价值创造管理，实现 MNEV 最大化 30 成长事业领域（1）：进军海外市场 31 成长事业领域（2）：冷冻食品和护理食品 32 成长事业领域（3）：精细化学品 成长事业领域（4）：宠物食品 34 重新评估可持续发展战略（实质性）