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在 ATLAS 探测器上观测顶夸克的量子纠缠
纠缠是量子力学的一个关键特征 1–3 ，在计量学、密码学、量子信息和量子计算 4–8 等领域有应用。纠缠已在从微观 9–13 到宏观 14–16 的各种系统和长度尺度中被观察到。然而，在可访问的最高能量尺度上，纠缠仍然基本上未被探索。这里，我们报告了在大型强子对撞机产生的顶-反顶夸克事件中对纠缠的最高能量观测，使用由 ATLAS 实验记录的质子-质子碰撞数据集，其质心能量为 √ s = 13 TeV，积分光度为 140 倒数飞靶 (fb) −1。自旋纠缠是通过测量单个可观测量 D 检测到的，D 是由带电轻子在其母顶夸克和反顶夸克静止框架中的夹角推断出来的。可观测量是在顶夸克-反顶夸克产生阈值附近的一个狭窄区间内测量的，在此区间内纠缠检测预计会很显著。它是在一个用稳定粒子定义的基准相空间中报告的，以尽量减少因蒙特卡洛事件生成器和部分子簇射模型在模拟顶夸克对产生方面的局限性而产生的不确定性。当 m 340 GeV < < 380 GeV tt 时，纠缠标记测得为 D = −0.537 ± 0.002（统计）± 0.019（系统）。观测结果与没有纠缠的情况相差超过 5 个标准差，因此这是首次观察到夸克对中的纠缠，也是迄今为止最高能量的纠缠观测。
16O+92Zr反应的准弹性散射截面
如今，围绕库仑势垒对聚变反应和准弹性散射的研究引起了广泛关注。通过这类重离子碰撞可以研究核-核相互作用势和核结构性质 [ 1 ]。碰撞伙伴的核结构性质可显著影响亚势垒域中的聚变产额。聚变对中不同内在自由度的参与降低了参与者之间的聚变势垒，并导致与一维势垒穿透模型 (BPM) 的预测相比大得多的聚变结果。文献中已充分证实，聚变伙伴的相对运动和内在通道之间的耦合会导致单个聚变势垒分裂为不同高度和重量的势垒分布。这被称为聚变势垒分布，聚变势垒分布的形状对聚变过程中涉及的耦合类型非常敏感。聚变势垒分布的概念由 Rowley 等人 [2] 提出，可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 𝜎 𝑓 对质心能量取二阶导数获得。此外，大角度准弹性散射函数可以产生与聚变势垒分布非常相似的势垒分布，并且聚变势垒分布和准弹性势垒分布的形状基本相同。准弹性势垒分布可通过对 𝐸 𝑐.𝑚. 的准弹性散射截面取一阶导数获得。众所周知，聚变过程可以用穿透概率来解释，基于量子力学隧穿，而准弹性散射与反射概率有关。重离子准
技术硕士课程大纲能源学院...
课程内容 第一单元（16 个接触时段） 研究的意义和目标、优秀研究的标准、研究的意义、研究的类型、研究方法：历史方法、案例研究方法、调查方法和实验方法。 研究过程、研究问题的确定和制定、文献综述的相关性。 假设：类型和特点。 研究设计：优秀研究设计的需要、特点和特性。 不同的研究设计：描述性、探索性和实验性。 抽样调查设计：人口普查和抽样调查的概念、抽样和非抽样误差、概率和非概率抽样设计及其类型。 第二单元（16 个接触时段） 测量和缩放技术：定性和定量数据的测量尺度、缩放技术：比较和非比较、多维缩放。 数据收集：收集原始数据和次要数据的方法、问卷设计。 数据准备过程：编辑、编码、分类、制表和图形表示。描述性统计：集中趋势测量、离散度测量和关系测量。属性关联。概率分布的概念，正态分布、二项分布和泊松分布。第三单元（16 个接触期）矩阵、向量和微积分的基本知识。推论统计：点和区间估计、样本量的确定。抽样分布。I 类和 II 类错误。假设检验程序、t 检验、z 检验、卡方检验、F 检验、方差分析。回归分析：简单线性回归、多元线性回归、逻辑回归。多重共线性问题。因子分析：质心和主成分方法。撰写科学报告、撰写研究项目提案、学术道德和剽窃、知识产权和专利法。
后端VLSI设计课程内容
Course Content: Module 1: INTRODUCTION TO VLSI DESIGN: What is VLSI Design and Microelectronics / Practical Applications of Integrated Circuits / Why study VLSI Design and Microelectronics / Career Prospects in VLSI Design / ASIC Design Flow / Types of Integrated Circuits ( Full Custom / Semi Custom / Gate Array ) / State of the Art in VLSI Design.模块2：MOSFET的操作和建模：MOSFET作为开关 / NMOS和PMOS晶体管 / MOS设备 / MOS设备的物理 /操作 /电流方程在不同区域 /阈值电压 /身体效应 /车身效应 /通道长度调制 /速度饱和 /短通道效果 /简短通道效应 /简介Spice Simulation。模块3：CMOS工艺技术和芯片制造：半导体晶体生长 /晶圆制剂的简介 /外交 /氧化 /扩散 /光刻 /金属化 /金属化 /蚀刻 /芯片包装和测试。模块4：数字CMOS电路的电路设计和布局：组合和顺序电路 /逻辑门 /闩锁和flops和flops /逻辑设计样式 /逻辑系列。模块5：CMOS模拟电路设计 - 简介：MOSFET / MOS模型 /电流源 /电流镜像 /差分放大器 /比较器 / opamp / opamp / bgr / dac / dac / adc / pll / rf电路的电流方程。模块6：模拟布局 - 概述：电阻器 /电容器 / MOSFET /匹配技术的布局（互构化和公共质心布局） /可靠性问题 - 电气移民 / ir drop / crosstalk / crosstalk / latchup / eSD / eSD /天线效应。行业标准EDA / CAD介绍模拟布局。
太阳能巡洋舰及其他船只的动力管理策略
太阳巡洋舰是一个小型（ESPA 级）卫星技术演示任务 (TDM)，旨在使用面积大于 1600 平方米的太阳帆来完善太阳帆推进技术，展示其作为推进系统和稳定指向平台的性能，用于在日地拉格朗日点 1（sub-L1）向阳的人造晕轨道上进行科学观测。为了确保整个任务期间的姿态控制，必须管理用于姿态控制的反作用轮 (RW) 上累积的动量，以使帆船不会因 RW 动量饱和而失去控制。太阳辐射压力与质心 (CM)/压力中心 (CP) 偏移、变形的帆形和远离太阳的指向角以及其他因素相结合引起的环境扰动扭矩会在轮子上形成动量。太阳巡洋舰通过使用主动质量转换器 (AMT) 来减轻这种动量积累，通过调整 CM/CP 偏移来保持俯仰和偏航动量，并使用推进器来保持滚动动量。太阳巡洋舰团队进行了一项调查，以评估新型动量管理概念的可行性和权衡，例如反射率控制装置 (RCD)、不同的推进器配置以及控制叶片和其他铰接式控制面。此外，还评估了减少扰动扭矩累积的技术，例如减少吊杆尖端偏转和时钟角控制。类似的帆船动量管理策略可用于未来的任务，例如太空天气监测和地球磁尾科学任务。关键词：太阳巡洋舰、动量管理、GNC、ADCS
基于智能手机的言语疗法治疗后肌想障碍：试验随机对照试验评估功效和可行性
方法：将参与者分为两组，以进行这项随机评估者盲试验。干预组使用基于智能手机的语音治疗应用程序每天1小时，每周5天，持续4周，并提供基于指南的标准中风护理。对照组获得了基于标准指南的中风护理和康复。使用重复措施ANOVA评估语音清晰度，心理健康，生活质量和用户接受。结果：在这项研究中，招募了40例中风后构音障碍患者，其中32例完成了试验（每组16例）。与对照组相比，干预组的语音清晰度有显着提高。这是从基线（F 1,30 = 34.35; P <.001），组间差异（F 1,30 = 6.18; P = .02）和明显的按时间相互作用（F 1,30 = 6.91; P = .01）中的改进来证明这一点。关于次级结果，干预措施会随着时间的推移改善正确的辅音百分比（f 1,30 = 5.57; p = .03）。此外，随着时间的推移，干预组的质心严重程度（F 1,30 = 21.18; p <.001）注意到了显着降低，具有明显的组效应（F 1,30 = 5.52; P = .03）和时间互动（F 1,30 = 5.29 = 5.29 = 5.29; P = .03）。关于生活质量，通过EQ-5D-3L问卷（F 1,30 = 13.25; P <.001）和EQ-VAS（F 1,30 = 7.74; P = .009）观察到显着改善。对基于智能手机的应用程序的依从性率为64％，超过一半的参与者完成了所有课程。该应用程序的可用性被评为较高（系统可用性得分80.78）。此外，干预组还报告了与对照组相比使用该应用程序的自我效能感（f 1,30 = 10.81; p = .003）。
丘脑前核治疗癫痫的最佳靶点：一项荟萃分析
目的：研究显示丘脑前核 (ANT) 的深部脑刺激 (DBS) 是治疗特定边缘系统癫痫患者的有效方法。然而，该适应症的最佳靶点和电极位置仍未确定。因此，本系统评价和荟萃分析的目的是量化所有已发表的 ANT DBS 系列中主动接触位置与结果之间的关联。方法：使用 PRISMA 标准进行文献检索，以确定所有报告 ANT 治疗癫痫的 DBS 主动接触位置和结果的研究。提取患者、疾病、治疗和结果数据进行统计分析。在一个共同的参考框架上分析了对 DBS 有反应者（定义为最后一次随访时癫痫发作减少 ≥ 50%）与无反应者的接触位置。计算了每组接触的质心（按临床反应加权）。结果 从 555 项筛选出来的研究中，共有 7 项研究（涉及 162 名患者）符合纳入标准并进行了分析。在整个队列中，癫痫平均持续时间为 23 年，DBS 前平均发作频率为每月 56 次。5 项研究（n = 62，占患者队列的 38%）采用直接定位植入 DBS 电极，4 项研究（n = 123，76%）采用经脑室电极轨迹植入。在平均 2.3 年的随访期内，56% 的患者被认为是反应者。与无反应者相比，反应者的主动接触位于前 1.6 毫米（95% CI 1.5-1.6 毫米，p < 0.001），且毗邻乳头丘脑束（MTT）。结论 准确定位 ANT 对 DBS 治疗癫痫的成功至关重要。这些发现表明，刺激 MTT 附近的 ANT 亚区可改善疗效。
使用深度学习技术的颜色检测-IJRPR
使用深度学习的颜色检测代表了计算机视觉和机器学习的引人入胜的交集，为识别和解释数字图像或视频中的颜色提供了强大的功能。利用高级神经网络体系结构，该技术使计算机不仅可以识别单个颜色，还可以理解复杂的颜色模式和关系。以其核心，该过程涉及在标记为颜色图像的庞大数据集上训练深层神经网络，从而使模型可以学会区分不同的色调，饱和度和强度。随着应用程序从图像处理和增强现实到质量控制和医学诊断的应用，使用深度学习的颜色检测的潜在影响是深远的。通过利用深度学习的能力，开发人员和研究人员可以在准确的颜色分析至关重要的领域中解锁新的可能性，从而彻底改变了我们感知，互动和利用视觉信息的方式。图像中的颜色检测是计算机视觉的关键方面，可以在给定图像中识别和分类。此过程涉及多个关键步骤。首先，该图像是从源代码（例如相机提要或数字文件）中获取的。之后，通常采用预处理技术来增强图像质量并降低噪声。颜色空间转换以在合适的彩色空间（例如HSV或LAB）中表示图像。阈值用于定义感兴趣的颜色范围，根据这些标准将图像分割为区域。接下来，从分段区域提取区域质心和区域等特征。最后，使用基于规则的方法或更高级的机器学习技术，根据这些功能对检测到的颜色进行分类。颜色检测发现了各个领域的应用程序，包括对象跟踪，工业自动化和医学成像，由于其在分析视觉数据方面的多功能性和实用性。
患有亨廷顿氏病个体的吞咽困难
在该基因中[3,9,10]。在没有HD的个体中，CAG重复的数量通常不超过34。但是，对于那些高清的人，这个数字可以超过40 [9]。CAG重复的数量增加会触发Huntingtin蛋白的产生，从而导致随后的神经元丧失[9]。值得注意的是，神经元丧失在基底神经节中，特别是在尾状核和壳核中，尽管在大脑皮层中也可以观察到它[2]。HD会导致运动，认知和精神疾病[11]该疾病的最具特征性特征是Chorea，这是一种涉及类似舞蹈，非自愿，快速和非疾病型高激动运动的运动障碍[12]。其他运动障碍包括肌肉僵硬（刚度），肌张力障碍（非自愿和长时间肌肉收缩）和运动缓慢（Bradykinesia）[9,13,14]。与该疾病相关的认知和精神疾病包括痴呆，抑郁，人格变化和注意力不足[12]。随着疾病的发展，采用基因检测来确认临床症状，包括运动，认知和行为障碍的混合，引起怀疑[8,13]。虽然唱片是一种常见的初始经验，但随着疾病的发展，肌张力障碍和僵化也表现出来[13,14]。运动功能中的这些运动中断可能会导致吞咽困难（吞咽困难）和过度运动质心等问题[15,16]。除了导致吞咽困难的运动挑战之外，认知问题也会影响吞咽[15]。值得注意的是，抽吸是HD中的主要死亡原因[18]。吞咽困难又可能导致营养不良，脱水和抽吸肺炎[17]。此外，吞咽困难可以促进社会隔离，活动和参与的局限性以及整体生活质量的下降
机器人感知规划：挑战与机遇
机器学习和计算机视觉领域的最新进展显着增强了机器人的感知能力[1]，为新的机器人应用开辟了可能性。然而，设计有效整合感知和行动目标的方法仍然是一个不小的挑战。这对协作机器人 [2]、敏捷四旋翼飞行 [3] 和自主安全机器人 [4] 等有前景的机器人应用提出了要求。虽然现有的移动机器人任务（如检查规划[5]和监视[6]）通常需要实现地标的可见性，但在理解和如何在解决视野约束时整合额外的自由度（DOF）方面仍然存在差距。近期，使用零空间投影和阻抗控制的机械手分层跟踪方法 [ 7 ] 虽然相关，但尚未完全解决这一挑战。在本文中，我们主张采用新方法，生成用于导航或操纵的机器人运动，同时有效地实现感知目标。现有的方法主要集中于如何在存在看不见的[8]或动态[9]障碍物的情况下规划机器人运动，或者如何改进漫游车的机器人定位[10,11]。此外，考虑兴趣点约束的方法仅仅依赖于将被跟踪特征的质心保持在图像平面的中心[3,12]。最后，大多数现有的方法都是为无人机设计的[3,9-12]，不能轻易推广到高自由度机器人，如移动机械手或具有运动约束的机器人。我们认为，需要全面考虑感知和运动目标的方法，才能实现有效的多任务机器人——即同时具有感知和行动目标的机器人。我们通过进行实验来支持我们的机器人，这些机器人必须完成基本任务，例如操纵或导航，同时保持对物体的连续监控。等他环境。到