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通过小光学频率调谐控制和锁定量子级联激光频率梳
最近已经证明了Terahertz（THz）发射量子级联激光（QCL）梳子的全相控制，即使是最苛刻的应用，也为新的视角开辟了新的观点。在此框架中，简化控制这些设备的设置将有助于加速其在许多领域的传播。这项研究报告了一种使用非常简单的实验设置来控制THZ QCL梳子的发射频率的新方法，从而利用了普通的白色光发射二极管的不相干发射。在这些条件下可访问的略有扰动式允许调整半导体的复杂折射率，而不会破坏宽带激光增益。软执行器的表征并与另一个执行器（QCL驱动电流）进行了比较。显示了这种额外的自由度对于频率和thz QCL梳子的相位稳定的适用性，并讨论了观点。
MOS2中的Moiré工程光 - 摩擦相互作用... 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Jafarzadeh，S.，Nooshkam，M.，Qazanfarzadeh，Z。等（2024）。解锁潜在的O 加油否认：气候变化反动运动和瑞典极右媒体 有效的微孔子频率梳 可用性比较拟人化数字人的健康参与者和基于文本的聊天机器人，以此作为对心理健康问题的响应者：随机对照试验 朝着光网络中的可解释的强化学习：RMSA用例 和电热膜蒸馏 基于滑动触摸的探索，用于用多指双手建模未知对象形状 原子能洞察纳米片分裂水的竞争边缘 引用原始发表的论文（记录的版本）：Konzock，O。，Nielsen，J。（2024）。试图评估微生物Biote的生产成本 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Bainsla，L.，Zhao，B.，Behera，N。等（2024）。 中的大面外旋转轨道扭矩 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Monsel，J。，Ciers，A.，Kini Manjeshwar，S。等（2024）。耗散和色散cav 引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kumar，R。，Srivastav，S.，Roy，U。等（2024）。镁的电噪声光谱 用快速电子梁探测光学叠液 基于机器学习的极化签名分析，用于检测和分类窃听事件和有害事件
van der waals异质结构中的Moiré超级晶格代表了高度可调的量子系统，在多体模型和设备应用中都引起了极大的兴趣。然而，在室温下，Moiré电位对光物质相互作用的影响在很大程度上仍然没有。在我们的研究中，我们证明了MOS 2 /WSE 2中的Moiré潜力促进了室温下层间激子（IX）的定位。通过执行反射对比光谱，我们证明了原子力显微镜实验支持的原子重建在修饰内部激子中的重要性。降低扭转角时，我们观察到IX寿命会更长，并且发光增强，表明诸如缺陷之类的非辐射衰减通道被Moiré电位抑制。此外，通过将Moiré超晶格与硅单模腔的整合，我们发现，使用Moiré捕获的IXS的设备显示出明显较低的阈值，与利用DelaCalized IXS的设备相比，较小的一个数量级。这些发现不仅鼓励在升高温度下在Moiré超晶格中探索多体物理学，而且还为利用光子和光电应用中的这些人工量子材料铺平了道路。
tcl-net：具有频率域融合和多角度注意的轻巧有效的飞行网络
摘要。朦胧的图像带来了一个具有挑战性的问题，由于信息丢失和颜色失真而遭受。当前的基于深度学习的去悬式方法通过增加网络深度来增强性能，但会导致大量参数开销。同时，标准卷积层集中在低频细节上，通常会说出高频信息，这阻碍了模糊图像中提出的先前信息的有效利用。在本文中，我们提出了TCL-NET，这是一个轻巧的飞行网络，该网络强调了频域特征。我们的网络首先包含一个用于提取高频和低频内形式的所谓层，该层是针对原始模糊图像的快速变压器专门设计的。同时，我们设计了一个频率域信息融合模块，该模块将高频和低频信息与后续卷积层的卷积网络作品集成在一起。此外，为了更好地利用原始图像的空间信息，我们引入了一个多角度注意模块。使用上述设计，我们的网络以仅0.48MB的总参数大小实现了出色的性能，与其他最先进的轻量级网络相比，参数的数量级降低了。
FedDG：通过连续频率空间中的情节学习对医学图像进行分割的联合域概括
联合学习允许分布式的医疗机构可以协作学习具有隐私保护的共享预测模型。在临床部署时，接受联邦学习的模型仍会在联邦外面完全看不见的霍斯群岛上使用时仍会遭受性能下降。在本文中，我们指出并解决了联合域的生成（FedDG）的新型问题设置，该设置旨在从多个分布式源域中学习联合模型，以便它可以直接概括为看不见的目标域。我们提出了一种新颖的方法，在持续频率空间（ELCF）中称为情节学习，通过启动每个客户端在数据分散率的挑战性约束下利用多源数据分布来利用多源数据分布。我们的方法通过有效的连续频率空间插值机制以隐私保护方式传输客户之间的分布信息。通过转移的多源分布，我们进一步仔细设计了面向边界的情节学习范式，以将本地学习暴露于域分布变化，尤其是在医学图像分割场景中尤其满足模型概括的挑战。在两个医学图像分割任务上，我们的方法的有效性优于最先进的表现和深入消融实验。可以在https://github.com/liuquande/feddg-elcfs上使用代码。
引用本文：Gerbrich Ferdinands (2021) 人工智能辅助系统评价：选择研究比较小样本量的贝叶斯与频率 SEM，多元行为研究，56:1，153-154，DOI：10.1080/00273171.2020.1853501
Smid 等人（2020 年）进行了一项系统评价，以表征贝叶斯和频率估计在小样本量 SEM 中的表现。在手动筛选 5050 项研究后，仅选定 27 项来回答他们的研究问题。进行系统评价需要付出巨大的筛选努力。这种筛选工作使证据综合成为一项极具挑战性的任务。开源 AI 辅助筛选工具可以潜在地减少工作量：系统评价的主动学习（ASReview；van de Schoot 等人，2020 年）。在 ASReview 中，研究人员与主动学习模型交互筛选摘要。根据研究人员的决策（相关与不相关），该模型会迭代更新其对剩余摘要的相关性预测。通过优先考虑最有可能相关的文章（即基于确定性的主动学习），ASReview 最大限度地减少了研究人员需要筛选的文章数量，同时仍能识别出大多数相关文章。手动筛选和自动优先排序出版物的过程会产生一组相关出版物。作为一个例子，ASReview 被应用于 Smid 等人（2020 年）确定的 5050 篇研究的全部集合。理想的表现被定义为最大限度地识别 Smid 等人最初确定的 27 篇相关文章，同时最大限度地减少研究人员需要筛选的文章数量。相关性预测由主动学习模型进行，该模型使用朴素贝叶斯或逻辑回归作为分类器。对于第一个预测，ASReview 需要一些示例文章。对每个分类器应用了 27 次 ASReview，使用每篇相关文章作为示例文章一次，并与一篇随机的不相关文章配对。如图 1 所示，贝叶斯和逻辑回归模型都发现超过 80%
一种深入的CNN方法，用于解码上肢的电动机从源级别的EEG信号的时间 - 频率图
一个可以检测到行动和解码计划运动意图的系统，可以帮助所有可以计划运动但无法实施的受试者。在本文中，通过使用脑电图（EEG）信号来研究电动机计划活动，目的是解码运动制备阶段。在执行不同动作（肘部流量/扩展，前臂旋转/supination/supination/suplination/open/loth/collos）的过程中，可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。 引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。 对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。 拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。 所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。可公开可用的61个通道EEG信号，右上肢录制了15个健康受试者的EEG信号。引入了一种新型系统，用于静止与静止和前期时期的分类。对于每个时期，所提出的系统都会通过光束成形和连续的小波变换（CWT）生成电动机源信号的时间频率（TF）图，然后将所有映射嵌入体积中并用作输入到深CNN中。拟议的系统成功地歧视了前提下的平均准确度为90.3％（最低74.6％，最大100％），在文献中的表现优于可比较的方法，而在鉴别期间的VS vs vs vs等待中的平均准确度为62.47％。所达到的结果鼓励通过深度学习方法在时间频域中的源级别调查电动机计划。
灵活性合同对手动频率恢复储备市场的影响考虑传输系统灵活性问题
应对功率系统灵活性需求增加的解决方案之一是基于合同的功率灵活性交易（FLEXCON）。此类合同旨在克服可再生产生和消费变化的不确定性。需要进一步探索Flexcons对现有市场环境（尤其是平衡市场（BLM））的影响。因此，本文介绍了一种方法来优化弹性频率和手动频率恢复储备 - 考虑到传输系统灵活性问题，能源激活市场（MFRR-EAM）。flexcons位于可变可再生能源生产商（VREP）和电力零售商（RETS）之间，并且通过该工具，参与者可以将生产和消费偏离日间市场（DAM）市场（DAM）的偏差交换，以供电力灵活性，以应对挥发性市场价格的能力灵活性，并帮助解决灵活性需求。在拟议的方法论中，将实体作为flexCon操作员介绍在系统的不同位置清除弹性孔，并将结果发送给FlexCon Participants和传输系统操作员（TSO）。随后，TSO清除了接近实时功率交付的MFRR-EAM，以满足剩余的灵活性要求。评估了MFRR-EAM最大化和最佳功率流量结果的社会福利最大化问题的操作和经济方面的影响。使用三说明性示例和修改的IEEE 30总线系统用作案例研究。结果表明，在考虑系统中的Flexcons时，可以实现较低的灵活性价格和较低的操作成本。此外，flexcons的存在以及MFRR-EAM的存在导致传输线的拥堵降低。
混合泵存储电厂的静态频率转换器与集成储能系统
虽然神经系统免疫检查点抑制剂相关的不良事件的频谱正在扩大，但患者的结局并不能很好地进行。这项研究旨在评估神经免疫相关的不良事件的结果并确定预后因素。包括在两个临床网络（法国副塑性神经综合症中心，里昂；巴黎牛皮炎，巴黎的法国参考中心）确定的所有患者与神经系统免疫相关的不良事件。修改后的Rankin分数在一开始，6、12、18个月和上次访问中。在研究期间，使用多州马尔可夫模型来估计轻度残疾（MRS <3），严重的残疾（MRS 3-5）和死亡（MRS 6）之间的过渡率。使用最大似然估计了状态到国家的过渡率，并将变量引入不同的过渡中以研究其效果。在205名患者中，总共包括147例患者，怀疑神经系统免疫相关的不良事件。中位年龄为65岁（范围20-87），男性为87/147例（59.2％）。神经系统免疫相关的不良事件涉及87/147例患者（59.2％），51/147的中枢神经系统（34.7％）和9/147（6.1％）的全外周神经系统。副塑性样综合征。癌症包括肺癌（36.1％），黑色素瘤（30.6％），泌尿科癌症（15.6％）等（17.8％）。患者。在发作时108/144例患者（75.0％）和33/146例患者（22.6％）的严重残疾据报道（中位随访时间：12个月：12个月，范围为0.5-50）； 48/147（32.7％）患者死于癌症进展（17/48，35.4％），神经毒性（15/48，31.2％），其他原因（10/48，20.8％）或未知原因（6/48，12.5％）。从严重残疾到轻度残疾的过渡率与黑色素瘤独立增加[与肺癌相比，危险比= 3.26，95％CI（1.27; 8.41）]和肌炎/肌炎/神经肌肉连接疾病[危险比= 8.26，95％CI（2.90; 2.90; 23.58; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; 2.90; （0.47; 0.99）]和副塑性样的syn dromes [危险比= 0.29，95％CI（0.09; 0.98）]。患有神经免疫相关的不良事件的患者，肌炎/神经肌肉连接疾病和黑色素瘤增加了从严重残疾到轻度残疾的过渡率，而年龄较大和副恐怖类样的syn液会导致神经系统差；需要未来的研究来优化此类患者的管理。
基于频率的方法研究以从TLP测量中提取ESD保护动态香料模型
摘要 - 为了确保在设计阶段的早期系统的可靠性，使模型能够预测暴露于静电排放（ESD）的系统的行为变得至关重要。这是越来越多的必要性，因为嵌入式电子产品的数量正在增长，并且由于它们被用于人们安全的应用，例如汽车和航空应用。到目前为止，准静态保护设备的准静态模型成功地在失败预测（主要是硬故障）中提供了相当好的结果。今天，此类设备的频率范围的增加需要动态模型能够重现其瞬态行为。在本文中，我们调查了通常在频域中使用的线性设备建模的常规方法，可用于获得ESD保护设备的等效频率模型，ESD保护设备表现出非线性行为。提出并详细介绍了从传输线脉冲（TLP）测量中提取ESD保护香料模型的方法，以解决瞬态和频率模拟。我们证明，在明确的条件下，此类频率模型可以提供准确的结果，以预测与保护设备触发延迟相关的过冲。对模型的验证是在三个现成设备上的TLP和人类金属模型（HMM）条件下进行的。