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从慢波睡眠中唤醒大脑网络中的重新配置
睡眠惯性是醒来后立即经历的警觉和表现的短暂时期。对这种现象的神经机制知之甚少。对睡眠惯性期间神经过程的更好理解可能会深入了解觉醒过程。在生物夜慢波睡眠中突然觉醒后，我们每15分钟观察一次大脑活动1小时。使用32通道脑电图，网络科学方法和受试者内部设计，我们在对照和多色短波长的光线干预条件下评估了功率，聚类系数和跨频段的路径长度。我们发现，在控制条件下，觉醒的大脑的特征是全球theta，alpha和beta功率立即降低。同时，我们观察到聚类系数的下降和三角带内路径长度的增加。觉醒改善聚类变化后立即暴露于光线。我们的结果表明，大脑内的远距离网络通信对于觉醒过程至关重要，并且大脑可以在此过渡状态下优先考虑这些远程连接。我们的研究强调了觉醒大脑的一种新型的神经生理学特征，并提供了一种潜在的机制，该机制通过该机制可以改善醒来后的性能。
用于优化 CMOS 单电子泵的交流信号特性
摘要 以设定的速率泵送单个电子正被广泛地用作电流标准。半导体电荷泵已在多种模式下被采用，包括单门棘轮泵、各种双门棘轮泵和双门旋转闸门泵。无论是使用一个还是两个 AC 信号进行泵送，如果能更好地了解设备上 AC 信号的属性，则可以降低错误率。在这项工作中，我们使用双门棘轮式测量操作 CMOS 单电子泵，并使用结果来表征和优化我们的两个 AC 信号。在不同频率下拟合这些数据，可以发现我们的两条 AC 线路之间的信号路径长度和衰减都存在差异。使用这些数据，我们通过在信号发生器的相位和幅度上应用偏移来校正信号路径长度和衰减的差异。将设备作为旋转闸门操作，同时使用从 2 门棘轮测量确定的优化参数，可获得更平坦、更稳健的电荷泵送平台。该方法有助于调整我们的设备以实现最佳电荷泵送，并且可能对半导体量子点社区确定设备上的信号衰减和路径差异有用。
theta-gamma相的定向图分析
摘要 - 理解大脑中复杂的神经相互作用对于推进诊断和治疗策略至关重要。帕金森病（PD）是由多巴胺不足引起的神经退行性疾病，会影响大脑大面积的网络水平性能。这项研究介绍了一种新型的脑电图（EEG）数据分析方法，研究了theta-gamma跨频率相位振幅耦合（PAC）的时间动力学（PAC），通过使用有向图网络。该方法是特别开发的，可以将PD患者与健康对照区分开。我们首先测量脑电通道对之间的PAC，以构建一个有向图，该图指示不同大脑区域之间的方向相互作用。然后，通过分析该图的结构特征，例如节点聚类和跨时间的有效路径长度，我们提出了图形特征作为诊断标记，以分类来自健康对照的PD患者。结果表明，PD患者和对照组的有向图有显着差异，路径长度和连通性模式的改变表明神经通信中断。这些发现强调了基于PAC的脑电图数据采用定向图分析的潜力，以发现由PD等神经系统疾病引起的神经机制的变化。
慢波睡眠醒来后大脑网络的重构：神经通讯中的干预措施和影响
睡眠惯性是指在醒来后立即经历的短暂的警觉性和表现力受损时期。人们对这一现象背后的神经机制知之甚少。更好地了解睡眠惯性期间的神经过程可能有助于深入了解觉醒过程。在生物夜晚从慢波睡眠中突然醒来后，我们每 15 分钟观察一次大脑活动，持续 1 小时。使用 32 通道脑电图、网络科学方法和受试者内设计，我们评估了对照和多色短波长丰富光干预条件下各频带的功率、聚类系数和路径长度。我们发现在对照条件下，觉醒大脑的典型特征是全局 theta、alpha 和 beta 功率立即降低。同时，我们观察到 delta 波段内的聚类系数下降和路径长度增加。醒来后立即暴露在光线下可以改善聚类变化。我们的结果表明，大脑内的长距离网络通信对于觉醒过程至关重要，并且大脑可能会在这种过渡状态下优先考虑这些长距离连接。我们的研究突出了觉醒大脑的一种新神经生理学特征，并提供了一种光在醒来后改善表现的潜在机制。
从概率幅度计算量子力学演化的复杂性
编辑：Hubert Saleur 我们研究在配备 Fubini-Study 度量的 Bloch 球面上连接任意源状态和目标状态的时间最优和时间次优量子哈密顿演化的复杂性。这项研究分多个步骤进行。首先，我们通过路径长度、测地线效率、速度效率和连接源状态和目标状态的相应动态轨迹的曲率系数来描述每个幺正薛定谔量子演化。其次，从经典的概率设置开始，在仅对系统物理有部分了解的情况下，可以使用所谓的信息几何复杂性来描述弯曲统计流形上熵运动的复杂性，然后我们过渡到确定性量子设置。在这种情况下，在提出量子演化的复杂性定义之后，我们提出了量子复杂性长度尺度的概念。具体来说，我们讨论了这两个量的物理意义，即布洛赫球面上指定从源状态到目标状态的量子力学演化的区域的可访问（即部分）和可访问（即全部）参数体积。第三，在计算了两个量子演化的复杂性测量和复杂性长度尺度之后，我们将我们的测量行为与路径长度、测地线效率、速度效率和曲率系数的行为进行比较。我们发现，一般来说，高效的量子演化比低效的演化复杂度要低。然而，我们还观察到复杂性不仅仅是长度。事实上，弯曲程度足够的长路径可以表现出比曲率系数较小的短路径更简单的行为。
大脑局部结构连接组和内侧颞叶的亚型
结果：（1）在局部大脑连接组中，整个网络特征表现出低特征路径长度，并配对中度至高全球效率，这表明局部脑连接组构建的有效性。杏仁核连接组表现出比同侧海马和帕拉希公接连接组显示更长的特征路径长度和更弱的全球效率。（2）杏仁核连接组的轮毂分散在腹侧额叶，嗅觉区域，边缘，顶部，顶部区域和皮层下核，以及枢轴的海马连接组主要位于山缘，皮层和皮层下区域内。帕拉希公接连接组的轮毂分布类似于海马结构连接组，但缺乏半球间连接以及与皮层核的连通性。（3）每个ROI的大脑局部结构连接组的亚型通过层次聚类进行分类，双侧杏仁核连接组的亚型是杏仁核 - 前额叶连接组；杏仁核 - 外侧或对侧边缘连接组和杏仁核 - 伴随连接组。双侧海马连接组的亚型主要包括域半球中的海马冲向或对侧边缘连接组和前颞张 - 海马 - 腹部颞叶枕骨。parahampocampal连接组的亚型与海马的亚型表现出相似之处。
区块链中的默克尔树：碰撞概率和
摘要：在区块链技术的快速发展的景观中，确保数据的完整性和安全性至关重要。这项研究深入研究了默克尔树的安全方面，这是区块链体系结构（例如以太坊）中的基本组成部分。我们认真研究了默克尔树对哈希碰撞的敏感性，这是一个潜在的漏洞，对区块链系统内的数据安全构成了重大风险。尽管使用了广泛的应用，但尚未对默克尔树木的碰撞抵抗及其对预先攻击的稳健性进行彻底研究，从而在对区块链安全机制的全面了解方面存在明显的差距。我们的研究努力通过理论分析和经验验证的细致融合来弥合这一差距。我们考虑了诸如树木内的哈希长度和路径长度等各种因素，仔细检查了默克尔树中根碰撞的可能性。我们的发现揭示了路径长度的增加与根部碰撞的概率增加之间的直接相关性，从而强调了潜在的安全漏洞。相反，我们观察到哈希长度的增加大大降低了碰撞的可能性，突出了其在强化安全性中的关键作用。我们的研究中获得的见解为区块链开发人员和研究人员提供了宝贵的指导，旨在增强基于区块链的系统的安全性和运营功效。关键字：区块链安全，默克尔树，哈希碰撞，数据完整性，区块链数据验证，碰撞电阻。
cellx |激光发动机
注意：1。在最佳垂直焦点的位置测量。系统与交付的下限对齐。水平梁大小可以调整为上限。SYS TEM以减少或扩展水平焦点宽度。请参阅操作员的手册。2。从物镜组件的机械表面（输出端）测量。3。从标称梁轴测量。使用倾斜/偏航调整调整细胞内部，同时满足所有光学规格。4。假设距CellX输出面不到200 mm（光路径长度）内的物镜组件。5。使用望远镜调整CellX内部调整，同时满足所有光学规格。
澳大利亚电视广播电视广播 ...
使用 COFDM，每个载波频率的符号率要低得多，大约每秒 850 个符号。这意味着符号的物理间距约为 350kM，而不是 50 米。反射信号要干扰当前信号，就需要一个额外路径长度为 350 公里的幽灵，在悉尼，这意味着它需要从纽卡斯尔附近某个建筑物上反弹！每个 COFDM 载波实际上都是一个单独的无线电发射器，在较低的音频范围内调制。多径接收（重影）会使模拟电视几乎无法观看，但对 DVB-T 没有任何影响。这种情况非常类似于在汽车收音机上接收 AM；即使在高速行驶时，AM 也很少发生信号丢失。
在相关条件下 NO 激光诱导荧光模型的比较
一氧化氮 (NO) 分子的平面激光诱导荧光 (PLIF) 已广泛用于风洞设施的流动可视化、速度和温度测量。实验 PLIF 测量结果通常与使用计算得出的温度、压力、速度和物种摩尔分数的合成 PLIF 图像进行比较。这种方法通常称为计算流成像 (CFI)。在目前的研究中，我们将 PLIF 模型的信号强度与在低压气室系统内在与超音速和高超音速流场相关的压力和 NO 摩尔分数下获得的实验 PLIF 测量结果进行比较。实验测量结果与文献中报道的几种不同的激光诱导荧光模型进行了比较，包括 LIFBASE、LINUS 和 NASA 两级模型。实验测量结果与所有模型在较低压力和较低 NO 摩尔分数下都吻合良好；那里的荧光与这两个参数都呈线性关系。然而，在更高的压力和摩尔分数下，信号相对于这些参数变为非线性，因为自猝灭限制了信号，而吸收进一步限制了信号。事实上，对于实验的实验路径长度，高压和高 NO 摩尔分数的组合导致实验结果与忽略入射激光片吸收的预测结果存在很大偏差。 LINUS 模型允许计算吸收，其结果与实验测量结果更吻合。 由于超音速和高超音速流场可能包含高压流动区域，并且大型设施中的测量通常包括长路径长度，因此忽略吸收可能会对 CFI 与实验 PLIF 图像的比较产生显着的负面影响。 因此，考虑吸收的 PLIF 模型应包括在激光诱导荧光的计算流成像方法中。