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World File Search System非线性的
非线性流形是行为过程中神经群体活动的基础
在行为过程中记录的单个神经元活动种类繁多。然而，这些不同的单个神经元反应可以通过相对较少的神经共调节模式很好地描述。对这种低维神经群体活动结构的研究为大脑如何产生行为提供了重要的见解。几乎所有这些研究都使用线性降维技术来估计这些群体范围的共调节模式，将它们限制为平坦的“神经流形”。在这里，我们假设，由于神经元具有非线性响应并建立数千个可能放大这种非线性的分布式和循环连接，因此神经流形本质上应该是非线性的。结合猴子运动皮层、小鼠运动皮层、小鼠纹状体和人类运动皮层的神经群体记录，我们发现：1) 神经流形本质上是非线性的；2) 它们的非线性程度因结构不同的大脑区域而异；3) 在需要更多不同活动模式的复杂任务中，流形非线性变得更加明显。使用循环神经网络模型进行的模拟证实了电路连接和流形非线性之间的关系，包括结构不同的区域之间的差异。因此，行为产生背后的神经流形本质上是非线性的，随着神经科学家转向研究涉及日益复杂和自然行为的众多大脑区域，正确解释这种非线性将至关重要。
从复杂的神经流形的行为简单解码
用于脑部计算机界面（BCIS）的解码器对神经活动的限制进行了约束，被选为反映11种科学信念，同时产生可拖动的计算。我们记录了缠结的低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性12）会产生异常的神经几何形状。我们将一个解码器设计为13个包含适合这些几何形状的统计约束。Mint采用以轨迹为中心的14方法：神经轨迹的库（而不是一组神经维度）提供了一个脚手架15近似于神经歧管的脚手架。每个神经轨迹具有相应的行为轨迹，16允许直接但高度非线性的解码。薄荷始终优于其他可解释的17种方法，并且在42个比较中的37种中优于表达式机器学习方法。与这18种表达方法不同，薄荷的约束是已知的，而不是优化解码器19输出的隐含结果。薄荷跨任务的表现良好，这表明其假设通常与20个神经数据统计数据相匹配。尽管行为与潜在的21个复杂的神经轨迹之间具有高度非线性的关系，但Mint的计算是简单，可扩展的，并且提供了可解释的数量22，例如数据可能性。Mint的性能和简单性表明，它可能是23个临床BCI应用的绝佳候选者。24
标题：约瑟夫森行波参量放大器及其在计量学中的应用
量子传感器、量子信息电路、超导量子比特等领域的最新发展以及更广泛的天文探测和现代通信都依赖于微波光子的精确探测。然而，用于可靠和灵敏地表征固态量子电路（特别是超低功率和光子微波电路）的计量工具严重缺乏。不仅需要确定微波功率，还需要精确和准确地确定单光子特性（包括时间和相位）以及多光子特性（例如重合和纠缠）。目前最先进的低温放大器在高噪声温度方面不足，全球正在探索新型放大器以在灵敏度的量子极限下运行。参数放大器是目前已知的唯一实现微波信号量子极限灵敏度的方法。然而，实现足够大且足够平坦的带宽（例如从约 1 GHz 到 10 GHz）仍然是一项具有挑战性的任务。在具有三波混频的行波放大器中，目前的情况是可以改善的，但三波混频只有在具有非中心对称非线性的介质中才有可能。设计具有大且可控的非中心对称非线性的非线性介质（量子超材料）的可能性是量子光学的一个重要目标，它将实现参数增益、压缩和纠缠光子对的产生，为它们在量子信息处理和通信（QIPC）中的应用铺平道路。这种量子超材料可以借助约瑟夫森技术进行设计，并且可以同时实现具有三波混频的 JTWPA 和微波领域量子光学电路的优异特性。
通过秒级的室温光子逻辑量子比特......
任何构建相干量子硬件的尝试都会遭到环境的无情有害影响。为了对抗它，当今所有新兴的量子计算机都必须冷却到低温。超导量子电路需要稀释制冷机来消除热噪声1、2，离子阱处理器则需要冷却到10K以下以减少与杂散气体分子的碰撞3。这种冷却需求给量子信息处理的许多潜在应用带来了问题；它大大降低了便携式设备的前景，并严重影响了作为通信网络中继器和路由器大规模部署的成本和实用性。即使是采用单点缺陷（例如色心或稀土杂质）的光路也需要低温来减少热线展宽4-6。采用探测器作为唯一非线性元件的线性光学方案也是如此（在这种情况下是为了避免因低效检测而产生的开销）7、8。目前，只有少数平台似乎具有在室温和大气压下进行量子处理的潜力9-12。我们探索采用体光学非线性的光子电路，因为它们的非线性元件特别有前途。体非线性元件不仅不受热激发，而且由于其尺寸，受热展宽的影响较小。直到最近，实现具有体非线性的量子装置的可能性似乎还很遥远，这既是由于这些非线性的弱点，也是由于波包畸变的问题13-18。材料非线性有效强度的实质性进展、超约束腔的引入19-21以及波包畸变的相对简单的解决方案22-24改变了这种前景。实现非线性光子量子电路的物理技术并不是实现室温量子逻辑的唯一挑战。从实用性角度来看，必须使用最强的可用非线性、领先阶 χ (2) 非线性磁化率来实现这种逻辑，并且为了实现高效的室温操作，逻辑和纠错电路应避免测量或前馈控制。使用光子进行信息处理有两种基本方法。第一种是使用单轨或双轨编码，其中每种模式包含的光子不超过一个 25 。虽然这种方法的优点是可以使用完善的量子位模型的所有电路构造，但即使是为了纠正单个光子的丢失，也会导致电路复杂化。用于此目的的最小代码使用五种模式（双轨编码为十种）26、27。虽然针对五量子比特代码的最小电路的研究很少，但从七量子比特 Steane 代码的电路来看，我们估计它至少需要 9 个额外模式和 30 个以上的 CNOT 门。另一种方法是使用每个模式使用多个光子的玻色子码，但在这种情况下，实现纠错所需的门和电路还远未明朗，更不用说如何实现这些具有 χ (2) 相互作用的门了。虽然已经阐明了玻色子码的显式纠错程序 28 – 32 ，但它们都涉及非拆除或光子数分辨测量。目前尚不清楚如何构造所需的幺正多光子操作来取代仅使用 χ (2) 非线性的这种测量，或者这样做的复杂性。迄今为止，唯一明确构建的用于校正玻色子码的幺正电路是使用理想化 χ (3) 介质 33 的 40 层神经网络。在这里，我们提出了一种仅使用固定 χ (2) 非线性在多模多光子态上实现全幺正（因而是室温）量子逻辑的方法。该范式以具有时间相关驱动的单个三重谐振腔作为其基本模块，大大降低了实现所需的物理电路的复杂性
基于有源电感、具有大输出电压摆幅的高线性度 10 Gb/s MOS 电流模式逻辑驱动器
一些设计挑战[18,19]。有源电感使用晶体管构建，因此电压摆幅低于无源电感，因为晶体管需要较大的电压余量。并且晶体管的非线性特性使有源电感的电感阻抗随偏置点而变化[20]。当有源电感工作在相对较大的电压摆幅下时，输出阻抗的变化很大。为了增加输出电压摆幅，做了一些其他的工作[21-23]。它们克服了阈值电压的限制，因此所需的电压余量降低了，但是晶体管非线性的影响仍然存在。为了使阻抗变化可接受，它们仅对输出电压摆幅提供有限的增加。
Terahertz集成光子设备的当前和未来
光子综合电路使自然科学中的许多领域受益。他们的纳米级图案导致发现了新的来源和从紫外线到微波炉的探测器。到目前为止，Terahertz的技术在光子综合电路提供的设计和材料自由方面几乎没有利用。尽管光电导摄影（在半导体的带子上方吸收光线以产生自由载体的过程）以及迄今为止非线性的上下转换是生成和检测到terahertz波的两种最广泛的方法，到目前为止，Terahertz技术已在Bulk中使用。从这个角度来看，我们讨论了混合光学 - terahertz光子芯片的当前最新，挑战和观点。我们特别关注χ（2）
小型涡轮喷气发动机 MPM 20 的数字电子控制
摘要：小型涡轮喷气发动机代表了一类特殊的涡轮驱动发动机。它们适用于科学目的和研究涡轮喷气发动机中正在进行的某些热力学过程。此外，这种发动机还可用于替代燃料和新数字控制和测量方法领域的研究。我们的研究（也在本文中介绍）正朝着这些目标发展。我们评估并提出了一种特定小型涡轮喷气发动机（MPM 20）的数字测量系统。这种发动机可以被视为高度非线性的大型系统。根据获得的数据和实验，我们提出了发动机的不同模型，并使用某些人工智能方法作为大型系统控制和建模的新方法，为发动机设计了情景控制算法。
信息物理系统接口中的混合神经网络......
人工神经网络技术旨在为未来的机器提供完全的自主性，即自主控制和决策，依靠先前的经验和分析，而无需人类的直接参与。人工神经网络是生物神经网络的模型，用于解决算法未知的问题 [1-3]。如前所述，发动机转速控制可以通过反馈控制和 PID 控制器来实现。事实上，标准 PI (D) 控制律构成了绝大多数现代电子柴油机控制器的主要线性模块。然而，控制原理是基于推进系统传递函数的标准形式，使用传递函数和热力学、物理化学过程（例如燃烧）中固有的任何非线性的线性化。
SDRE 与 LQR 控制在高阶控制中的应用比较...
近年来的技术和科学发展，提出了新的方法和控制设计来描述和改进飞机的动力学、控制和稳定性。在这种情况下，战斗机在战斗情况下的行为至关重要，因为该系统在更接近其极限区域的情况下运行，并且要处理更高的速度和各种各样的攻角。对于 [1] ，由于作用于系统的许多力，例如阻力和升力以及空气层的方向及其与所选参考的关系，飞机的动力学自然是非线性的。因此，忽略非线性方面可能会限制系统代表性模型及其电子控制器的能力。根据 [2] ，对于更现实的模型，必须考虑固有的非线性和不确定性，以避免不稳定的运行区域，从而实现更高效和更现实的控制项目。
光伏模块使用寿命估算 - IEA-PVPS
光伏 (PV) 发电厂的经济成功主要取决于其终生能量产出。衰减效应和总寿命直接影响发电量，进而影响现金流，这也会影响平准化能源成本 (LCOE)，进而影响发电厂的盈利能力。在大多数情况下，用于估计系统性能的寿命和衰减率不是系统特定的，而是基于旧系统或数据表评估的平均值。因此，这些值不幸与特定 PV 系统的特定组件以及特定位置的运行和气候条件没有直接关系。此外，用于计算预期功率输出的数学模型通常预期线性衰减率，这与现场发现的实际衰减过程不一致，后者通常是非线性的。