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基于机器学习的无扫描非相干显微镜可用于微创深部脑成像
摘要：深层脑显微镜受成像探头尺寸的严重限制，无论是在可实现的分辨率方面，还是在手术可能造成的创伤方面。在这里，我们展示了一段超薄多模光纤（套管）可以取代大脑内部笨重的显微镜物镜。通过创建一个自洽的深度神经网络，该神经网络经过训练可以从套管传输的原始信号中重建以人为中心的图像，我们展示了单细胞分辨率（< 10 µ m）、深度切片分辨率 40 µ m 和视野 200 µ m，所有这些都使用绿色荧光蛋白标记的神经元在距离大脑表面 1.4 毫米的深度处进行成像。由于在体内很难获得这些深度的真实图像，我们提出了一种新颖的集成方法，该方法对来自不同深度神经网络架构的重建图像进行平均。最后，我们展示了移动的 GCaMp 标记的 C . elegans 蠕虫的动态成像。我们的方法大大简化了深部脑显微镜检查。
通过完全ab ...
加压的基于氢的超导体是具有高声子频率的声子介导的超导体。在这些超导体中，除了在费米能量（e f）处的状态密度（DOS）之外，DOS周围DOS的能量依赖性对于评估其过渡温度（T C）也很重要。在e f周围具有峰值结构的系统，例如IM 3 m H 3 S和FM 3 M LAH 10，突出显示了这一点。我们使用完全依据的Eliashberg方法来研究IM 3 m CAH 6和FM 3 m Thh 10中的这种现象，其DOS在E f周围的DOS中进行了倾斜结构。我们计算出的T C值（在200 GPA时为CAH 6的225–235 K，对于170 GPA时的Thh 10，156–158 K）与实验结果一致。值得注意的是，我们对电子绿色功能的自洽处理与DOS中峰结构的情况形成对比的结果。这一发现统一了对DOS结构如何影响t c的评估的理解。
OPTI 557：激光工程与应用学期和......
课程描述 激光工程是一个广泛的跨学科领域，涵盖原子和分子物理学、电磁学、非线性光学、机械设计、热力学、软件以及经济和法律方面。这是一个非常活跃且发展迅速的领域，自 1960 年第一台可操作的激光器问世以来一直处于科学技术的前沿，至今仍是如此。这门为期一学期的研究生课程涵盖了激光器和激光系统的操作、设计、特性和应用方面的基本和应用方面。本课程为学生提供实际适用的信息，这些信息对于在实验室和工业环境中合理使用和设计各种类型的激光器至关重要。本课程将自洽地介绍激光器操作以及其产生的辐射的特性和特性所涉及的基本符号和原理。课程将涵盖不同的激光操作模式，包括连续波、Q 开关和锁模模式。将讨论各种特定的激光系统，包括气体激光器、二极管激光器、固体激光器、光纤激光器，以及大型装置，例如美国的国家点火装置和欧洲的极端光基础设施。
![arxiv：2502.08270v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日](/simg/5\502504f958d499025b8c6b450b9eeeb5b7813389.webp)
arxiv：2502.08270v1 [cond-mat.supr-con] 2025年2月12日
在二维ISING型nematic量子临界点附近，列级参数的量子波动与电子耦合，从而导致非Fermi液体行为和非常规的超导性。这两个效应之间的相互作用已通过Eliashberg方程进行了广泛的研究，以实现超导间隙。但是，以前的研究通常依赖于可能在结果中引入不确定性的各种近似值。在这里，我们在没有这些近似值的情况下重新访问了此问题，并检查其去除方式如何改变结果。我们在数值上求解了质量重新归一化A 1（p）的四个自洽的EliAshberg积分方程，化学势重新归一化A 2（p），配对函数φ（p）和列米的自我（偏振）函数π（q）使用迭代方法π（q）。我们的计算保留了这些方程式的明确非线性和动量依赖性。我们发现，丢弃一些常用的近似值可以更准确地确定超导间隙Δ=φ /a 1和临界温度t c。EliAshberg方程具有两个不同的收敛间隙解：扩展的S波间隙和D x 2 -2 -y 2波间隙。后者是脆弱的，而前者对小扰动的强大。
基于单层 MoSe2 的隧道场效应晶体管...
摘要 — 本文详细研究了机械应变对过渡金属二硫属化物 (TMD) 材料隧道场效应晶体管 (TFET) 的影响。首先，利用密度泛函理论 (DFT) 的第一原理在元广义梯度近似 (MGGA) 下计算机械应变对 MoSe 2 材料参数的影响。通过在非平衡格林函数 (NEGF) 框架中求解自洽 3D 泊松和薛定谔方程，研究了 TMD TFET 的器件性能。结果表明，I ON 和 I OFF 均随单轴拉伸应变而增加，但 I ON / I OFF 比的变化仍然很小。TMD TFET 中这种应变相关性能变化已被用于设计超灵敏应变传感器。该器件对 2% 的应变显示出 3.61 的灵敏度 (ΔI DS / I DS)。由于对应变的高灵敏度，这些结果显示了使用 MoSe 2 TFET 作为柔性应变传感器的潜力。此外，还分析了应变 TFET 的后端电路性能。结果表明，与无应变 TFET 相比，基于受控应变的 10 级反相器链的速度和能效有显著提高。
1 A晶界拥抱基因组...
晶粒边界（GB）溶质分离通常与GB的互惠有关，与众所周知的Fe（S），Fe（P）和Fe（Sn）系统1-5有关。但是，许多合金元素并不是一开始或不隔离。溶剂（宿主）和GB隔离的某些组合导致边界增强3,6-10，或提供其他有益的特性，例如热稳定性11-14和改善的机械性能15-17。成功的合金设计越来越多地需要对GB隔离和封闭的细微理解。过去几年在理解该问题的隔离部分方面取得了显着的进展，其中大量数据是针对在多晶环境中GBS中存在的全部原子位置中播种的热力学数量的大量图形，这些数据是在多晶环境中播种的。但是，这个问题的封封部分仍然是许多合金尚未提供自洽数据的大图。最近汇总已发布的数据集的尝试说明了与多种方法生成的数据之间的挑战8,21-23。此外，评估GB互惠效力的方法基于GB平板方法，通常需要大量的计算资源24-26。因此，用于计算合金设计框架27,28的GB隔离和互惠数据有限。
Hedin方程 div>
hedin的方程式提供了一条优雅的途径，可以通过一组非线性方程的自洽迭代来计算确切的一体绿色功能（或传播器）。其一阶近似（称为GW）对应于环图的重新介绍，并且在物理和化学方面已显示出非常成功的。通过引入顶点校正，尽管具有挑战性，可以进行系统的改进。 考虑到异常的传播器和外部配对电位，我们得出了一组与著名的Hedin方程相等的封闭方程组，但作为第一阶近似值，粒子粒子（PP）t -matrix近似值，在此执行梯形图的分解。 通过考虑低阶PP顶点校正，HedIn方程的PP版本提供了一种系统地超越T -Matrix近似的方法。可以进行系统的改进。考虑到异常的传播器和外部配对电位，我们得出了一组与著名的Hedin方程相等的封闭方程组，但作为第一阶近似值，粒子粒子（PP）t -matrix近似值，在此执行梯形图的分解。通过考虑低阶PP顶点校正，HedIn方程的PP版本提供了一种系统地超越T -Matrix近似的方法。
量子计算机上的局部量子化学
摘要：大型强关联系统的量子化学计算通常受到计算成本的限制，而计算成本会随系统规模呈指数级增长。专为量子计算机设计的量子算法可以缓解这一问题，但所需的资源对于当今的量子设备来说仍然太大。在这里，我们提出了一种量子算法，该算法将化学系统的多参考波函数的局部化与量子相位估计 (QPE) 和变分酉耦合簇单重和双重 (UCCSD) 相结合，以计算其基态能量。我们的算法称为“局部活性空间酉耦合簇”(LAS-UCC)，对于某些几何形状，该算法与系统规模呈线性关系，与 QPE 相比，总门数减少了多项式，同时提供的精度高于使用 UCCSD 假设的变分量子特征求解器，也高于经典的局部活性空间自洽场。 LAS-UCC 的准确性通过将 (H 2 ) 2 分解为两个 H 2 分子以及通过破坏反式丁二烯中的两个双键来证明，并且提供了最多 20 个 H 2 分子的线性链的资源量估计。■ 简介
多态串联重复在免疫景观上形状的单细胞基因表达
图2：Evodiff会产生逼真的和结构上的蛋白质序列。（a）用于评估Evodiff序列模型产生的序列的可折叠性和自洽的工作流量。（b-c）可折叠性的分布，通过序列PLDDT的序列（b）的序列PLDT衡量，以及通过scperperxity（C）测量的自谐度，用于测试集，Evodiff模型和基础线的序列（n = 1000个序列；每个模型;盒子图显示Me-Dian和Internetrokile范围）。（d）序列PLDDT与测试集（灰色，n = 1000）和640M参数OADM模型Evodiff-seq（蓝色，n = 1000）的序列相对于scperperxity。（e）从Evodiff-Seq（640m参数OADM模型）中成功表达和表征无条件的世代的结构和指标。omegafold预测，并报告了每个结构的平均PLDDT。％的覆盖率和对最高爆炸击中的％身份在每个设计下面表示。（f）（e）设计序列的圆二色性（CD）光谱。（g）从CD光谱（蓝色）与Omegafold（灰色）推断出的每个序列的结构组成。Alphafold预测包含在图中S6进行比较。
量子纠错综述
最近，量子计算重新引起了人们的关注，因为已经报道了几台较大规模的量子计算机，例如 [1]。容错量子计算（FTQC）[2]被认为是实现大规模量子计算机必不可少的。FTQC 对量子纠错码（QECC）中的码字执行计算，而不将其解码为原始信息。量子纠错可以分为两大类，一类是经典信息（比特序列）的传输，另一类是量子信息。FTQC 依赖于后者，因为量子计算机的内存由量子信息组成。本综述也关注后者。我们假设读者熟悉传统纠错理论和初等代数。特别是，假设读者具备张量积的知识。熟悉这些知识后，本文就可以自洽地阅读了。虽然本综述只对量子信息做了最低限度的回顾，但我们仍推荐 [3] 作为一本不错的量子信息入门教材。传统的纠错码通过向原始信息中添加冗余来纠正经典信息中的错误。量子不可克隆定理 [4] 认为这种冗余的添加是不可能的，量子纠错也是如此。然而，Shor 通过明确提供 QECC 的例子推翻了这种天真的信念 [5] ，这引发了人们对 QECC 的广泛研究关注，当时提出了许多 QECC 的构造。