XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System耦合的
人类大脑连接组结构功能耦合的时空模式与发育
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可，根据 提供（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2023 年 10 月 4 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.09.11.557107 doi：bioRxiv 预印本
人类大脑连接组结构功能耦合的时空模式与发育
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证永久有效。它以预印本形式提供（未经同行评审认证），作者/资助者已授予 bioRxiv 许可，可以在该版本中显示预印本。版权所有者于 2023 年 10 月 28 日发布了此版本。；https://doi.org/10.1101/2023.09.11.557107 doi：bioRxiv 预印本
光与物质强耦合和超强耦合的量子放大和模拟
a 天津大学理学院量子联合研究中心和物理系，天津 300350，中国 b 日本理化学研究所理论量子物理实验室，埼玉 351-0198，日本 c 查尔姆斯理工大学微技术与纳米科学系，412 96 哥德堡，瑞典 d 马德里自治大学凝聚态物理理论系和凝聚态物理中心 (IFIMAC)，28049 马德里，西班牙 e 亚当密茨凯维奇大学物理学院自旋电子学和量子信息研究所，61-614 波兹南，波兰 f 日本理化学研究所量子计算中心，埼玉和光市，351-0198，日本 g 密歇根大学物理系，安娜堡，密歇根州 48109-1040，美国 h 天津市低温物理重点实验室天津大学三维材料物理与制备技术学院, 天津 300350
量子点分子设备具有电荷状态的光学控制和耦合的电子控制
隧道耦合对的光学活性量子点（QDMS）（QDMS） - 有可能结合出色的光学特性，例如具有延长相干时间的较高的光 - 三轴偶联（S-T 0）。使用两个旋转形成的S -T 0基本受到固有保护，以免电磁场和磁场噪声。但是，由于通常使用单个门电压来稳定点的电荷占用率并控制点间轨道耦合，因此在最佳条件下S-T 0码头的运行仍然具有挑战性。在这里，可以在需要时通过需要将电场可调QDM光学地充电。四相光学和电场控制序列促进了2H电荷态的顺序制备，并随后允许对跨点耦合的可触觉控制。电荷是通过光学泵和电子隧道电离加载的。分别达到（93.5±0.8）％和（80.5±1.3）％的单孔充电效果。结合了有效的电荷态制备和点间耦合的精确设置，可以控制几翼Qubits，这是按需生成2D光子簇状态或微波和光子之间的量子转导所必需的。
擦除与超导体耦合的半导体量子点中的奇宇称态
量子点在 InSb 纳米线内以栅极定义，靠近 NbTiN 超导触点。随着点和超导体之间的耦合增加，传输中的奇宇称占据区域在诱导超导间隙上方和下方都变得不可辨别（被擦除）。在间隙上方，奇数库仑阻塞谷中的电导率增加，直到谷被抬起。在间隙下方，安德烈夫束缚态经历量子相变，变为奇数占有的 Kondo 屏蔽单重态基态。我们研究了在低偏置和高偏置下奇宇称状态的明显擦除在多大程度上一致。我们用数值重正化群模拟来补充实验。我们从 Kondo 屏蔽和超导之间的竞争的角度来解释结果。在擦除奇宇称机制中，量子点表现出类似于有限尺寸马约拉纳纳米线的传输特征，在偶奇点占据和偶奇一维子带占据之间形成相似性。
一种新型的Lidar-Gnss-Ins两相紧密耦合的集成方案，用于精确导航
摘要在精确导航方面的最新进展已广泛利用全球导航卫星系统（GNSS）和惯性导航系统（INS）的集成，尤其是在智能车辆的领域。然而，这种导航系统的功效被非光（NLOS）信号的反射和多径中断所损害。基于积极的感知传感器以其精确的3D测量而闻名的基于主动感知的传感器的光检测和范围（LIDAR）的探测器在增强导航系统方面已经变得越来越普遍。尽管如此，与GNSS/INS系统的激光雷达进气量同化列出了重大挑战。应对这些挑战，这项研究引入了两相传感器融合（TPSF）方法，该方法通过双阶段传感器融合过程协同结合了GNSS定位，激光镜和IMU预融合。初始阶段采用扩展的Kalman滤波器（EKF）与IMU机械化合并GNSS解决方案，从而促进了IMU偏见和系统初始化的估计。随后，第二阶段将扫描到映射激光雷达的进程与IMU机械化相结合，以支持连续的LiDAR因子估计。然后将因子图优化（FGO）用于liDar因子，IMU预融合和GNSS解决方案的全面融合。通过对城市化开源数据集的苛刻轨迹进行严格的测试来证实所提出的方法的功效，与最先进的算法相比，该系统表明性能的增强，可实现1.269米的翻译标准偏差（STD）。
与模型相关的结果差异在具有扇区耦合的功率系统模型 - 量化和驱动器
德国航空航天中心（DLR），网络能源系统研究所，象征者。4, 70563 Stuttgart, Germany b Stuttgart Research Initiative on Integrated Systems Analysis for Energy (STRise), Keplerstraße 7, 70174 Stuttgart, Germany c German Institute for Economic Research (DIW Berlin), Mohrenstraße 58, 10117 Berlin, Germany d Research Center for Energy Economics (FfE), Am Bl¨utenanger 71, 80995 Munchen，德国E Reiner Lemoine Institute，Rudower Chaussee 12，12389柏林，德国柏林F学院高压设备和电网研究所，数字化和能源经济学，数字化和能源经济学（IAEW），RWTH AACHEN大学，Schinkelstraße6 52056 Aachen，德国ACHEN，DEMACHINCE ISACE ISACHENICERIADS ACHENICTION for POLIVERINGIAL POLESICTIST和ELECTRIVE） J¨agerstraße 17-19, 52066 Aachen, Germany h Institute for Power Generation and Storage Systems (PGS), E.ON ERC, RWTH Aachen University, Mathieustraße 10, 52074 Aachen, Germany i J¨ulich Aachen Research Alliance, JARA-Energy j Chair for Management Science and Energy Economics (EWL), University of Duisburg-Essen, Universit¨atsstr.11，45117德国埃森K能源经济学与理性能源使用研究所（IER），斯图加特大学，Heßbréuhlstraße49a，70565德国斯图加特，德国
与微波谐振器耦合的硅三量子点谷分辨光谱理论
含有丰富核自旋无同位素的半导体越来越多地被研究用作自旋量子比特的主体材料，例如硅[1]、锗[2]和石墨烯[3,4]。结果表明，大多数此类材料在块体材料导带中都包含一个电子谷自由度[5]。在基于这些半导体材料的许多纳米结构中，由此产生的谷分裂仍未完全了解，因此在实践中代表了一个不可预测的系统参数。已知谷自由度可描述为二维电子气（2DEG）中的伪自旋，其属性（即谷分裂和谷相）极大地取决于异质结构的界面[6-13]。单个原子步骤可以改变伪自旋的量化轴，并且电子的谷轨道耦合的复相位可以被修改多达π
通过结构功能耦合的神经库普曼算子理解大脑动力学
摘要：神经科学的基本问题是理解解剖结构如何支持大脑功能的工作机制，以及显著的功能波动如何引发普遍存在的行为。我们在系统辨识领域提出了这个逆问题，其中我们使用几何散射变换（GST）来模拟结构-功能耦合，并使用神经库普曼算子来揭示底层复杂系统的动态机制。首先，使用GST通过将大脑活动的代理信号投射到受大脑中连接模式几何约束的神经流形中来构建测量集合。然后，我们寻求找到一个库普曼算子，以相对简单的线性映射阐明部分观察和行为结果之间的复杂关系，这使我们能够理解控制系统中的功能动力学。此外，我们将 GST 和 Koopman 算子集成到端到端深度神经网络中，从而生成具有数学保证的可解释大脑动力学模型。通过对人类连接组项目-衰老 (HCP- A) 数据集进行的严格实验，我们的方法在认知任务分类中表现出最先进的性能，超越了现有基准。更重要的是，我们的方法在使用机器学习方法揭示大脑动力学的新见解方面显示出巨大的潜力。