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World File Search System频率变换
适用于密集波长的敏捷频率变换...
摘要：光子学的宽带宽和光谱效率促进了长距离光波通信的空前速度。然而，在不进行光电转换的情况下高效地路由和控制光子信息仍然是一项持续的研究挑战。本文，我们展示了一种动态转换密集波分复用数据载波频率的实用方法。通过将相位调制器和脉冲整形器组合成全光频率处理器，我们实现了 N = 2 和 N = 3 个用户的系统的循环信道跳变和输入数据流的 1 对 N 广播。我们的方法不涉及光电转换，并且能够在单个平台上实现低噪声、可重构的光纤信号路由，原则上可以进行任意波长操作，为低延迟全光网络提供了新的潜力。
室温下点间相干动力学...
图 2. S-QD 样品的 2DES 测量。（a）S-QD 样品在选定的布居时间 t 2 值下纯吸收 2DES 图的演变（图已标准化为 1）。虚线指出了激发激光轮廓覆盖的 1S 电子跃迁的位置。（b）和（c）在对角线（18500, 18500 cm -1 ）坐标（圆圈）和非对角线（18900, 17200 cm -1 ）坐标（正方形）提取的衰减轨迹与 t 2 的关系。黑色：实验数据；红色：从全局拟合分析获得的拟合轨迹。振荡残基报告在下面板中。（d）和（e）分别对图 (b) 和 (c) 中显示的衰减轨迹进行时间频率变换拍频分析。在拍频 1000 cm -1 处绘制一条灰色虚线，作为视觉引导。
一种用于双线性回归的频域机器学习方法...
磁共振成像 (MRI) 可以非侵入性地绘制大脑的代谢氧消耗 (CMRO 2 )，这对于理解和监测健康和疾病状态下的神经功能至关重要。然而，由于缺乏稳健的方法，对 MRI 氧代谢的深入研究迄今为止受到阻碍。一种绘制 CMRO 2 的 MRI 方法基于在氧气和二氧化碳的呼吸调节期间同时获取脑血流 (CBF) 和血氧水平依赖 (BOLD) 加权图像。虽然这种双校准方法在研究环境中显示出良好的前景，但当前的分析方法在存在噪声的情况下不稳定和/或计算要求高。在本文中，我们提出了一种机器学习实现，用于对双校准 fMRI 数据进行多参数评估。所提出的方法旨在解决稳定性、准确性和计算开销问题，消除使用 MRI 研究氧代谢的重大障碍。该方法利用获取的灌注和 BOLD 加权数据的时间频率变换，从中选择适当的特征向量来训练机器学习回归器。实施的机器学习方法之所以被选中，是因为它们对噪声具有鲁棒性，并且能够映射复杂的非线性关系（例如 BOLD 信号加权和血氧之间存在的关系）。极端随机树 (ET) 回归器用于估计静息血流量，多层感知器 (MLP) 用于估计 CMRO 2 和氧提取分数 (OEF)。带有加性噪声的合成数据用于训练回归器，模拟数据涵盖广泛的生理合理参数。在模拟和体内数据（n = 30）中，将实施的分析方法的性能与已发表的方法进行了比较。所提出的