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图S6：单层WS 2的拉曼和PL光谱（样品2）。（a）室温下H-Bn / WS 2 / H-BN样品2的拉曼光谱，激发激光波长为514 nm，功率为3 mW。在拉曼光谱中，A 1G和E 2G模式分别定位在419 cm -1（52 MeV）和359 cm -1（44 MeV）（用虚线表示）。单层WS 2可以从A 1G和E 2G线之间的拉曼移位差确定。将最强的拉曼峰在352 cm-1处归因于二阶拉曼模式2 la。（b）具有激发激光波长为532 nm的极化解析的拉曼光谱，第一阶仅在SCP配置中可见1G模式，而E 2G模式仅在OCP配置中观察到E 2G模式。（c）PL光谱在恒定激发能力为10 µ W处的温度演化。在290和180 K时很好地观察到了A-Exciton（X）和Trion（T）。随着温度的降低，激子和TRION线转移到更高的能量（蓝移），并且A-Exciton的相对峰强度降低。在78和12 K时，局部激子（L）出现，而A-Exciton消失了。这些光谱特征与先前的结果一致。2,3
由正常，重型或Altermagnetic Metallic叠加剂诱导的磁性绝缘体中自旋波的非局部阻尼：Schwinger-keldysh场理论方法
了解自旋波（SW）阻尼以及如何将其控制到能够放大SW介导的信号的点是使所设想的宏伟技术实现的关键要求之一。甚至广泛使用的磁性绝缘子在其大块中具有低磁化阻尼（例如Yttrium Iron Garnet），由于在最近的实验中观察到的，由于与金属层与金属层的不可避免接触，因此SW阻尼增加了100倍。，adv。量子技术。4，2100094（2021）]以空间解析的方式映射SW阻尼。在这里，我们使用扩展的Landau-lifshitz-gilbert方程对波矢量依赖性的SW阻尼提供了微观和严格的理解，并具有非局部阻尼张量，而不是常规的本地标量尺吉尔伯特damp，从Schwinger-keldysh norther-keldysh nortakys damper中衍生而成。在这张照片中，非局部磁化阻尼的起源以及诱导的波载体依赖性SW阻尼是磁绝缘子的局部磁矩与来自三种不同类型的金属叠层器的传导电子的局部磁矩的相互作用：正常，重型和altermagnetic。由于后两种情况下传导电子的自旋分解能量散布引起的，非局部阻尼在自旋和空间中是各向异性的，并且与正常金属覆盖物的使用相比，可以通过更改两层的相对方向来大大降低。
能源与建筑 - JuSER - 于利希研究中心
未来的能源系统通常采用基于优化的自下而上的能源系统模型来设计，这些模型将大量使用间歇性可再生能源。然而，这种模型通常仅限于单一年份和每小时分辨率。本研究使用平均和抽样数据方法，量化了自给自足住宅多能源系统设计和运行的每小时和亚小时分辨率数据在总成本、系统设计和可靠性方面的精度损失。在本案例研究中，与完全解析的分钟分辨率数据相比，平均小时数据低估了年度总成本 1.7%，这主要是由于光伏逆变器和电池的尺寸。这是由于供需数据中亚小时峰值被平衡，对亚电力系统产生了重大影响。结果显示，总电负荷和热负荷的年度损失高达 89 kWh，根据损失负荷的价值，罚款成本高达 894 欧元（+ 24%）。另一种方法采用对原始时间序列的定期采样，根据所选样本，在高估或低估系统成本和组件容量方面表现出不可预测的行为。采样和平均方法都强调，虽然每小时分辨率可能足以近似总系统成本，但它无法确定动态运行组件的大小并满足严格的可靠性要求。未来的研究可能旨在提高全球间歇性可再生能源的时间分辨率，并减少与分钟级分辨率相关的计算费用。
卷积神经网络可以识别与解码空间听觉注意力有关的大脑相互作用
人类听众有能力在多人说话的环境中将注意力集中到单个说话者身上。选择性注意的神经关联可以从一次脑电图 (EEG) 数据试验中解码出来。在本研究中，利用源重建和解剖解析的 EEG 数据作为输入，我们试图将 CNN 用作可解释的模型来揭示大脑区域之间特定于任务的交互，而不是简单地将其用作黑匣子解码器。为此，我们的 CNN 模型专门设计用于从五秒输入中学习 10 个皮质区域的成对交互表示。通过专门利用这些特征进行解码，我们的模型能够达到参与者内分类的 77.56% 和参与者间分类的 65.14% 的中位准确率。通过消融分析以及剖析模型特征和应用聚类分析，我们能够辨别出以 alpha 波段为主导的半球间相互作用，以及以 alpha 和 beta 波段为主导的相互作用，这些相互作用要么是半球特有的，要么以左右半球之间的对比模式为特征。对于参与者内部解码，这些相互作用在顶叶和中央区域更为明显，但对于跨参与者解码，这些相互作用在顶叶、中央和部分额叶区域更为明显。这些发现表明，我们的 CNN 模型可以有效利用已知在听觉注意力任务中很重要的特征，并表明将领域知识启发的 CNN 应用于源重建的 EEG 数据可以为研究与任务相关的大脑相互作用提供一个新颖的计算框架。
基于元启发式的微电网规模模型，集成套利感知多日电池调度
摘要：基于规则的微电网调度策略在过去二十年中受到了广泛关注。然而，最近的大量文献已确凿地表明，在优化微电网规模的同时，优化运营调度具有诸多好处。这通常被称为微电网设计和调度协同优化 (MGDCO)。然而，据可查明，文献中所有现有的 MGDCO 模型都考虑了 24 小时解析的日前时间范围，以实现相关的最佳能源调度过程。也就是说，在更广泛的相关文献中，通常没有关于多日时间范围内的智能、前瞻性能源调度策略。为此，本文介绍了一种新颖的 MGDCO 建模框架，该框架将基于套利感知线性规划的多日能源调度策略集成到基于元启发式的标准微电网投资规划流程中。重要的是，该模型通过生成考虑三天内情景的最佳调度解决方案，有效地延长了微电网投资规划问题中主流能源调度优化的时间范围。基于从测试案例微电网获得的数值模拟结果，验证了所提出的基于优化的调度策略在微电网规模确定过程中的有效性，同时保留了计算的可处理性。具体而言，将使用制定的 72 小时调度策略的所提出的投资规划框架与照常的 MGDCO 方法进行比较，结果表明它可以将微电网的全寿命成本降低高达 8%。所提出方法的优异性能在很大程度上可归因于有效利用了电表后锂离子电池存储，从而提高了整体系统的灵活性。
多层直接能量沉积
基于激光的直接能量沉积（L-DED）用吹粉末可以同时或连续处理一个组件中不同粉末材料，因此提供了添加剂多材料制造的可能性。因此，该过程允许在空间解析的材料分配和制造锋利甚至分级的材料过渡。在这一贡献中，应提出来自多材料L-DED的两个主要研究领域的最新结果 - （i）自动化和（ii）由原位合成的高熵合金（HEAS）快速合金开发 - 应提出。首先，开发了自动化的多物质沉积过程，该过程可以自动制造三维标本。为此，进行了关于粉末喂养动力学和过程区域中产生的粉末混合物的沉积系统的表征。获得的系统特性用于实现指定粉末混合物的三维沉积。通过能量分散性X射线光谱，扫描电子显微镜和微硬度测量通过能量X射线镜头进行分析。这项研究表明，L-DED的准备时间不断增加，以制造多层质量成分。第二，提出了DED快速合金开发的最新结果。通过同时使用多达四个粉末喂食器，研究了AL - Ti - Co - CR - CR - FE - FE - Ni Hea系统中的各种合金组成。为此，有益地使用了量身定制的测量系统，例如内部开发的粉末传感器。该研究显示了AL对相形成和产生的机械性能的影响，并证明了L-DED在减少新合金开发时间的潜力。
虚拟现实设置中相关的脑电图组件
抽象的虚拟现实（VR）提供了一种有力的工具来研究认知过程，因为它允许研究人员在复杂但高度控制的场景中衡量行为和精神状态。使用VR头部安装的显示与诸如EEG之类的生理措施结合使用，提出了新的挑战，并提出了问题，是否已建立的发现是否也推广到VR设置。在这里，我们使用VR耳机来评估两个良好的脑电图短期记忆的EEG相关性的空间约束：对侧延迟活动的幅度（CDA）和保留记忆保留期间诱导的α功率的横向化。，我们在变化检测任务中测试了观察者的视觉记忆，其中具有两个或四个项目的双侧刺激阵列，同时改变了内存阵列的水平偏心率（4、9或14度的视觉角度）。在两个较小的构成处，高记忆负荷之间的CDA幅度有所不同，但在最大的偏心率上没有不同。记忆负荷和偏心率均未显着影响观察到的α侧向化。我们进一步拟合了时间解析的空间过滤器，以从事件相关电位以及其时间频率分解中解码内存负载。在保留间隔期间的分类性能在两种方法中都高于差异水平，并且在偏心率中没有显着差异。我们得出的结论是，可以利用商业VR硬件来研究CDA和侧向化的α功率，并且我们为以VR设置为针对这些视觉记忆的EEG标记的未来研究提供了警告。
使用 SOAR（轨道空气动力学研究卫星）进行在轨空气动力学系数测量
轨道空气动力学研究卫星 (SOAR) 是一项立方体卫星任务，预计于 2021 年发射，用于研究极低地球轨道 (VLEO) 上不同材料与大气流动状态之间的相互作用。提高对这些高度的气体-表面相互作用的了解以及识别可以最大限度减少阻力或改善空气动力学控制的新型材料，对于设计未来可以在低高度轨道运行的航天器非常重要。这类卫星可能更小、开发成本更低，或者可以提供改进的地球观测数据或通信链路预算和延迟。为了实现这些目标，SOAR 具有两种有效载荷：i) 一组可操纵的翼片，能够将不同的材料或表面处理暴露给具有不同入射角的迎面而来的气流，同时还提供可变的几何形状以研究空气稳定性和空气动力学控制；以及 ii) 具有飞行时间能力的离子和中性质谱仪，可以精确测量原位流动成分、密度和速度。利用精确的轨道和姿态确定信息以及测得的大气流动特性，可以研究卫星在轨道上受到的力和扭矩，并计算出气动系数的估计值。本文介绍了 SOAR 任务的科学概念和设计。描述了使用最小二乘轨道确定和自由参数拟合过程从测得的轨道、姿态和原位大气数据中恢复气动系数的方法，并估计了解析的气动系数的实验不确定度。结果表明，卫星设计和实验方法的结合能够清楚地说明阻力和升力系数随不同表面入射角的变化。阻力系数测量的最低不确定度位于约 300 公里处，而升力系数测量的不确定性随着轨道高度降低至 200 公里而提高。
用于 fMRI 分析的功能模式细粒度图谱
群体成像显著增加了功能成像数据集的大小，为个体间差异的神经基础提供了新的见解。分析这些大数据带来了新的可扩展性挑战，包括计算和统计方面的挑战。因此，大脑图像通常总结为几个信号，例如使用大脑图谱或功能模式减少体素级测量值。选择相应的大脑网络非常重要，因为大多数数据分析都是从这些减少的信号开始的。我们贡献了精细解析的功能模式图谱，包含 64 到 1024 个网络。这些功能模式词典 (DiFuMo) 是在数百万个 fMRI 功能性大脑体积上训练的，总大小为 2.4TB，涵盖了 27 项研究和许多研究小组。我们展示了在我们的细粒度图谱中提取精简信号对许多经典功能数据分析流程的好处：从 12,334 个大脑反应中解码刺激、跨会话和个体的 fMRI 标准 GLM 分析、提取 2,500 个个体的静息状态功能连接组生物标志物、对超过 15,000 个统计图进行数据压缩和荟萃分析。在每一个分析场景中，我们都将我们的功能图谱与其他流行参考资料的性能进行比较，并与简单的体素级分析进行比较。结果强调了使用高维“软”功能图谱来表示和分析大脑活动同时捕捉其功能梯度的重要性。高维模式的分析实现了与体素级类似的统计性能，但计算成本大大降低，可解释性更高。除了提供它们之外，我们还根据这些模式的解剖位置为其提供有意义的名称。这将有助于报告结果。
快速视觉呈现以支持地理空间大数据处理
鉴于任何组织中人类GIS/图像分析师数量有限，其时间和组织资源的使用很重要，尤其是考虑到大数据应用方案，当组织可能被大量地理空间数据淹没时。目前的手稿专门用于实验研究的描述，概述了人类计算机共生的概念，其中计算机执行任务（例如在大图像数据集上的分类），以及，依次进行分析，人类通过脑电脑接口（BCIS）进行分析，以对机器学习困难的这些图像进行分类。添加BCI分析是利用大脑更好地回答问题的能力：“该图像中的对象是要寻找的对象吗？”为了确定这种系统的可行性，对监督的多层卷积神经网络（CNN）进行了训练，以检测卫星图像数据中的“船”和“无船”之间的差异。然后将一个预测层添加到经过训练的模型中，以输出给定图像在这两个分类中的每个分类中的概率。如果概率在以0.5为中心的高斯分布的平均值的一个标准偏差之内，则将它们存储在单独的数据集中，以使用Psyhopy实施的快速串行视觉呈现（RSVP），使用低成本的情绪“ Insigh” EEG BCI BCI HEADSET对人类分析师实施。在RSVP阶段，可以顺序证明每分钟数百张图像。以这样的速度，人类分析师无法就每个图像中的内容做出任何有意识的决定。但是，耳机仍然可以检测到潜意识的“ aha-moment”。这些时刻的发现是通过事件相关电位（ERP）（特别是p300 ERP）的说明来解析的。如果生成了p300 ERP来检测船，则相关图像将移至其应有的指定数据集；否则，如果尚不清楚图像分类，则将其预留在另一次RSVP迭代中，其中每次都会增加分析师观察每个图像的时间。如果分类在大量的RSVP迭代后仍不确定，则所讨论的图像将位于其较大图像场景的网格矩阵中。然后将相邻的图像添加到网格上的图像中，然后将其添加到演示文稿中，以通过扩展的视野为分析师提供更多上下文信息。如果分类仍然不确定，则提供了视野的最终扩展。最后，如果以某种方式不确定图像的分类，则将图像存储在存档数据集中。