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实验分析和建模均匀和暂停的综合布拉格反射器的穿透深度
集成的布拉格光栅无处不在，在光学通信中找到了他们的主要应用。它们主要用作波长划分多路复用（WDM）的过滤器[1]。它们在激光器中用作分布式Bragg反射器（DBR）[2]和分布式反馈（DFB）激光器[3]的镜子。他们还找到了他们在传感中的应用[4]。此外，它们是集成腔分散工程的重要组成部分[5，6]。集成的Bragg反射器已使Fabry-Pérot（FP）微孔子中有趣的表演达到了实现。仔细研究这些空腔，对分散补偿策略的兴趣不大，例如，将分散元素补偿元素在空腔体系结构中[5]进行了整合。使用色散bragg反射器证明了综合微孔子中的耗散kerr孤子（DKSS）[7]。通常需要这些光源来产生非常短的脉冲持续时间，即飞秒级，用于高精度计量学级的飞秒源的应用，并用于产生跨越频率的宽带频率梳子，这些频率从数十吉赫赫兹到Terahertz。这种非线性机制开辟了增加相干光学通信系统带宽[8，9]的可能性，以满足增加的数据速率需求。最近，由两个光子晶体谐振器组成的Q-因子为10 5的纳米制作的FP谐振器已成功证明了KERR频率 - 兼而产生[10]。这个概念是在反射器的背景下进行分析描述的。因此，在FP微孔子中，布拉格反射器的广泛采用以进行分散补偿变得越来越重要。虽然用作反射器的Bragg光栅提供了广泛的功能，但设备物理学中存在一个潜在的问题。当光反射器反射光时，它不会从光栅开始的点上进行反映。为了解决这个问题，研究人员检查了渗透深度的概念或闪光的有效长度，称为l eff。该术语是指定义实际反射点的bragg反射器内的虚拟移位接口。
![arxiv：2205.13518V2 [QUANT-PH] 2024年2月26日](/simg/9\933c5be3092109f012a3c5b1f418b3033e481731.webp)
arxiv：2205.13518V2 [QUANT-PH] 2024年2月26日
Casimir-Polder力[1]在两个电力中性极化的颗粒之间作用于远远超过其尺寸的距离或经历的可中性极化粒子，这是宏观的互面部。这是由电磁场的零点和热闪光的联合作用引起的吸引力。In the condition of thermal equilib- rium, i.e., under equal temperatures of the particles, ma- terial surface, and the environment, the Casimir-Polder free energy and force are expressed via the dynamic po- larizability of these particles (atoms) and the reflection coefficients of electromagnetic fluctuations on the surface in the framework of the Lifshitz theory [2, 3].当将其中一个被视为罕见的培养基时，分别表达式来自两个平行板之间Casimir力的Lifshitz公式。获得的结果在基本物理和应用物理学中发现了许多应用（参见参考文献[4，5]进行审查）。对于不均衡状况，例如，对于将表面保持在一个温度而而在一个纳米骨或原子的情况下，它们被广泛[6-11]，而环境则以其他温度为特征。最近，考虑了两个具有温度依赖性介电渗透率的类似板[12]和两个超导板[13]，考虑了两个类似的板中的casimir力。参考文献中证明了两个平行板之间的非平衡排斥力casimir力。[14]。[21]在一般散射形式的框架中 -纳米颗粒和平面之间的Casimir-polder力是对总粒子表面相互作用的重要贡献，该粒子表面相互作用还包括出生的脉动和机械接触力[15，16]。纳米颗粒与材料表面之间的相互作用的研究非常关注，例如设计传感器，例如电化学传感器和生物传感器，以满足生物电子的需求[17-20]。在参考文献中研究了一个小球和板之间的不平衡卡西米尔 - 轮轴 - 两个小球之间的研究。
自闭症谱系障碍研究
自闭症谱系障碍 (ASD) 等神经发育疾病的早期诊断仍是一个尚未得到满足的需求。其中一个困难是识别与 ASD 表型相关的生物信号。视网膜电图 (ERG) 波形已被确定为可能对 ASD 等神经系统疾病进行分类的信号。ERG 波形源自光感受器和视网膜神经元对短暂闪光的响应而产生的电活动，为中枢神经系统提供了一个间接的“窗口”。传统上，波形是在时域中进行分析的，但最近，人们已成功地使用离散小波变换 (DWT) 对 ERG 进行了时频频谱 (TFS) 分析，以表征信号的形态特征。在本研究中，我们建议使用高分辨率 TFS 技术，即变频复合解调 (VFCDM)，根据两个信号闪光强度分解 ERG 波形，以建立机器学习 (ML) 模型来对 ASD 进行分类。其中包括 N = 217 名受试者（71 名 ASD 患者，146 名对照患者）在两种不同闪光强度，446 和 113 Troland 秒 (Td.s) 下的右眼和左眼的 ERG 波形。我们使用 DWT 和 VFCDM 分析了原始 ERG 波形。我们从 TFS 中计算特征并训练 ML 模型（例如随机森林、梯度提升、支持向量机）以将 ASD 与对照患者进行分类。使用独立于受试者的验证策略对 ML 模型进行了验证，我们发现具有 VFCDM 特征的 ML 模型优于使用 DWT 的模型，实现了 0.90 的受试者操作特性曲线下面积（准确度 = 0.81、灵敏度 = 0.85、特异性 = 0.78）。我们发现与较低频率相比，较高频率范围（80 – 300 Hz）包含更多与 ASD 分类相关的信息。我们还发现，右眼中更强的 446 Td.s 闪光强度提供了最佳分类结果，这支持对 ERG 波形进行 VFCDM 分析，作为辅助识别 ASD 表型的潜在工具。
UMM：无监督均值差异最大化
摘要 许多脑机接口利用响应视觉、听觉或触觉刺激而引发的脑信号，即所谓的事件相关电位 (ERP)。在主要使用的视觉 ERP 拼写器应用中，屏幕上显示的字母组会随机闪烁，参与者会注意他们想要拼写的目标字母。当此字母闪烁时，产生的 ERP 与任何其他非目标字母闪烁时不同，通过对观察到的 ERP 响应进行一系列二元分类，脑机接口可以检测出哪个字母是目标。我们提出了一种新的无监督方法来检测被关注的字母。在每次试验中，对于每个可用的字母，我们的方法都会假设它实际上是被关注的字母，并根据每个假设计算 ERP。通过利用只有真实假设才能产生类均值之间最大差异的事实，我们可以检测到被关注的字母。请注意，这种无监督方法不需要对底层实验范式进行任何更改，因此可以在几乎任何基于 ERP 的设置中使用。为了处理非常嘈杂的脑电图数据，我们使用块 Toeplitz 正则化协方差矩阵来模拟背景活动。我们实现了所提出的新型无监督均值差异最大化 (UMM) 方法，并在脑机接口视觉拼写器数据集的离线重放中对其进行了评估。对于每次试验每个符号使用 16 次闪光的数据集，UMM 在 25 名参与者中正确分类了 3654 个字母中的 3651 个（99.92%）。在另一个试验次数较少且较短的数据集中，54 名参与者每人进行两次试验，正确分类了 7383 个字母中的 7344 个（99.47%）。即使在从肌萎缩侧索硬化症患者（77.86%）获得的更具挑战性的数据集中或使用听觉 ERP（82.52%）时，UMM 获得的分类率也具有竞争力。作为额外的好处，这种新方法提供了稳定的置信度度量，可用于监控 UMM 的收敛性。
国际人力资源管理
远程与继续教育理事会最初成立于 1962 年，当时名为大学夜校，在过去的 52 年里走过了漫长的道路。“教育惠及所有人”是我们的座右铭。越来越多的开放和远程教育机构渴望为任何人、任何时间、任何地点提供教育。DDCE、Utkal 大学一直在努力应对开放远程教育系统的挑战。近九万名学生已经通过了这座伟大的学习殿堂的大门。我们可能没有无数杰出学术成就的伟大故事，但我们有人生成功、重获失去机会、获得巨大人生满足、事业转折点和那些认为没有我们就不会取得今天成就的人的伟大故事。我们的学生在荣誉科目中名列前十，这也是我们闪光的时刻。2014 年，我们有多达 15 名学生进入教育、梵文、英语和公共管理、会计和管理荣誉荣誉榜的前十名。我们的学生必须摆脱绝望和消极的态度。他们必须充满热情、精力充沛，对未来充满信心。为了满足质量提升的需求并解决多年来利益相关者对质量的担忧，我们正在转向自学材料印刷课件。现在，我们已经建立了公私合作伙伴关系，以推出优质的 SIM 模式课件。领先的出版商已经站出来与我们分享他们的专业知识。许多知名作家现在已经准备了课件。印刷书籍形式的自学材料仍然是远程学习者的核心学习材料。我们确信学生会超越我们提供的课程。我们知道你们大多数人都在工作，也有家庭责任。请记住，只有忙碌的人才会有时间做所有事情，懒惰的人则没有时间。我们相信您将能够制定一个精心计划的计划来学习课程。通过选择以远程方式学习课程，您已承诺自我提升并获得更高的教育资格。你应该履行你的承诺。每个学生都必须超越标准书籍和自学课程材料。你应该阅读大量书籍并使用 ICT 学习资源，如互联网、电视和广播节目等。由于课程数量有限，学生应做好充分准备参加个人联系课程。PCP 应用于澄清疑问和提供咨询。只有在您阅读 PCP 之前的课程材料时才会发生这种情况。您随时可以向我们发送有关课程材料的反馈。与其他同学讨论课程材料的内容非常重要。
基于移动智能手机的数字瞳孔测量曲线在创伤性脑损伤诊断中的应用
的严重 TBI 患者未得到充分分诊并被送往非创伤医院（Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Carrick 等人，2021 年）。这种分诊不足模式导致美国 TBI 患者的超额死亡率为 25%（Chesnut 等人，1993 年；Capone-Neto 和 Rizoli，2009 年；Chen 等人，2011 年；Cheng 等人，2017 年；Carrick 等人，2021 年）。在世界 85% 的人口居住的中低收入国家，超额死亡率可能更高，严重 TBI 后的死亡率会翻倍（Couret 等人，2016 年；Alali 等人，2018 年；Dagain 等人，2018 年；Dewan 等人，2018a 年）。在现场进行初步创伤调查本质上非常复杂，特别是在涉及头部和颈部受伤的病例中（Alali 等人，2018 年）。一种完善的 TBI 生物标志物是瞳孔对光反射 (PLR)。瞳孔对闪光的反射性收缩直接反映了中枢神经系统的功能状态 (Dewan 等人，2018b；GBD，2019；Gurney 等人，2020)。PLR 可指示颅内压升高，这是 TBI 的更严重后果 (Haas 等人，2010)，并且即使在脑震荡 (Hall and Chilcott，2018) 和轻度 TBI (Helmick 等人，2015) 中也显示出异常。 PLR 是 TBI 最重要的早期指标之一（Hernández-Sierra 等人，2021 年），最简单、最常见的 PLR 评估方法是传统的笔电检查（也称为手动瞳孔测量法），其中使用手持光源引起瞳孔收缩。然后，检查者用肉眼确定 PLR 的程度和性质。虽然这种方法简单且经济实惠，但缺乏观察者间的信度（GBD，2019 年）。数字瞳孔测量法目前是评估 PLR 的黄金标准（Larson 和 Behrends，2015 年）；然而，这种机器价格昂贵，需要专门的培训才能使用。为了解决当前临床瞳孔测量技术的缺点，我们开发了一款名为 PupilScreen 的移动应用程序（Mariakakis 等人，2017 年；图 1）。 PupilScreen 是一款机器学习驱动的应用程序，依赖于计算机视觉神经网络算法，旨在在智能手机平台上进行瞳孔测量，以提供一种比手动瞳孔测量更准确、更可靠的 PLR 评估方法，同时比数字瞳孔测量更容易使用。虽然之前发表的一项研究证明了该应用程序在评估 PLR 方面的准确性（Mariakakis 等人，2017 年），但将这些结果呈现给检查者进行解释的最佳方法仍不清楚。本研究的目的是确定从业者是否可以通过查看 PupilScreen 生成的 PLR 曲线来评估 PLR 是否正常，并将这种评估方法与更传统的笔电方法的评分者间信度进行比较。确实存在通过智能手机检测 PLR 的替代方法（Meeker 等人，2005 年；McAnany 等人，2018 年；Master 等人，2020 年），但 PupilScreen 目前在双目测量 PLR 的方法方面是独一无二的。