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本文研究了光纤的设计和优化，以实现高速数据传输，强调了最大程度地提高现代通信网络效率的进步。光纤（全球通信基础架构的核心组成部分）能够在长距离内传输数据，而通过总内部反射等原则，损失最小。本研究探索了单模和多模式光纤设计，提供了关键参数的概述，例如核心直径，折射率索引程序和数值孔径。使用麦克斯韦方程的数学建模在优化纤维性能方面起着核心作用，帮助工程师缓解诸如衰减和分散等挑战。本文还讨论了高级技术，包括密度波长多重多路复用（DWDM），该技术可实现每秒数据速率。实践应用中的案例研究，例如纤维到家（ftth）网络和跨加工电缆，突出了优化设计对网络绩效的影响。展望未来，预计光子晶体纤维和空心纤维的创新将推动进一步的改进，从而实现超高速度数据传输。本文结束了持续研发的意义，以应对光纤技术的挑战并支持全球通信系统的需求不断增长。
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摘要 - 近几十年来，对计算能力的需求激增，特别是随着人工智能（AI）的迅速扩展。当我们浏览后摩尔法律时代时，传统电气数字计算的局限性（包括过程瓶颈和功耗问题）正在探索替代计算范式。在各种新兴技术中，综合光子学成为下一代高性能计算的有前途的解决方案，这要归功于光的固有优势，例如低潜伏期，高带宽和独特的多路复用技术。此外，配备丰富的光电子组件的光子整合电路（图片）的进展，将光电电子集成电路定位为高性能计算和硬件AI加速器的可行效果。在这篇综述中，我们调查了基于PIC的数字和模拟计算的最新进步，以探讨实施的主要收益和障碍。此外，我们从硬件实现，加速器体系结构和软件硬件共同设计的观点中对光子AI进行了全面分析。最后，承认现有的挑战，我们强调了克服这些问题的潜在策略，并为未来的驱动力提供了光学计算的见解。
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摘要：近几十年来，基于侵入性临床研究的大量证据表明，高频振荡（HFOS）是癫痫发作区（SOZ）定位的有希望的生物标志物，因此，有可能改善术后外的癫痫病患者。新兴的临床文献表明，可以使用诸如头皮电解学（EEG）和磁脑摄影（MEG）之类的方法对HFO进行无创记录。不仅HFO被认为是SOZ的有用生物标志物，而且还具有衡量疾病严重程度，监测治疗和评估前进结果的潜力。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。 无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。 HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。 在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。 需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。 进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。在本文中，我们回顾了有关人脑中非侵入性检测到的HFO的最新临床研究，重点是癫痫。无创检测到的头皮HFO已在各种类型的癫痫病中进行了研究。HFO也在其他病理性脑部疾病（例如偏头痛和自闭症）中进行了无创研究。在此，我们讨论了非侵入性HFO研究中报告的挑战，包括在临床环境中MEG和高密度EEG设备缺乏，低信号比率，缺乏临床批准的自动检测方法，以及在物理和病理HFOS之间区分的难度。需要有关HFO的非侵入性记录方法的其他研究，尤其是前瞻性多中心研究。进一步的研究是基本的，在临床环境中经常评估HFO之前，需要进行大量工作；但是，未来似乎很有希望。
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抽象的微生物组对宿主的健身产生了深远的影响，但是我们很难理解对宿主生态学的影响。微生物组对宿主生态学的影响已经使用两个独立框架进行了研究。经典的生态理论能力代表了预测微生物组对宿主生态学的环境依赖性的机械相互作用，但是众所周知，这些模型很难经过经验评估。另外，宿主 - 微生物组反馈理论代表了微生物组动力学对宿主健身的影响，因为简单的净效应是可与实验评估相关的简单净效应。反馈框架在理解微生物对植物生态的影响方面有了快速的进展，也可以应用于动物宿主。我们从概念上从机械模型参数方面衍生出净反馈的表达来整合这两个框架。这在网络反馈理论和经典的人群建模之间产生了一个精确的映射，从而将机械理解与实验性可持续性合并，这是建立对微生物组对宿主生态学影响的预测理解的必要步骤。
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我们介绍了在高折射率的二氧化硅玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃玻璃的整体研究中的全面研究，在不同的飞秒泵浦波长和输入极化状态下。我们首先基于与熔融二氧化硅在48 THz和75 THz的共焦拉曼显微镜基于共焦拉曼显微镜的观察结果。然后，当分别在1200 nm，1300 nm和1550 nm处泵入异常分散体时，我们演示了从700 nm到2500 nm的宽带超脑产生。相反，在1000 nm的自相度调制和光波破裂的1000 nm处泵送时，会产生较窄的SC光谱。与包括新拉曼响应的非线性schr odinger方程的数值模拟发现了一个良好的协议。我们还研究了集成波导的TE/TM极化模式对SC生成的影响。
辛西娅·鲁丁 - Statement1.pdf
机器学习有两个“领域”表现得非常不同：“原始”数据问题和“表格”数据问题。原始数据问题受益于非常复杂的模型。它们的预测问题具有确定的结果，例如，图像分类器应该能够以超过 99% 的准确率确定图像中是否包含椅子。表格问题则不同：表格数据是人们可以在电子表格中找到的数字表。表格数据问题预测不确定的结果，例如某人出狱后是否会犯罪。表格数据问题无法从深度学习等复杂模型中受益。对于表格数据，有新的可解释机器学习算法可以创建小到可以放在索引卡上但又与深度学习一样准确的模型。
egle信头兰辛中央
违反通知，2024年5月10日，环境部，大湖区和能源部（EGLE），空气质量部（AQD）对位于韦恩县迪尔伯恩市密歇根大道13800号的商业建筑进行了拆除后检查。这项检查的目的是确定所有者和运营商遵守《联邦法规法规》第40条（40 CFR）的要求（第61部分），《国家危险空气污染物的国家排放标准》（NESHAP），M部分和规则942，《行政规则》第55部分中的行政规则的第55部分，空气污染的自然资源控制和环境资源的控制和环境保护。根据我们的调查，Hamzeh Nasser拥有该设施，Led Lion，Inc。在该设施进行了拆除活动。石棉的neshap持有所有者和经营者对违规行为的责任。在检查期间，EGLE，AQD员工观察到以下违规行为：
测量改变的伊辛量子临界性
量子临界系统因其对扰动的固有敏感性而成为探索新测量诱导现象的有吸引力的平台。我们使用显式协议研究测量对典型 Ising 量子临界链的影响，其中关联的辅助粒子与临界链纠缠，然后进行投影测量。使用由大量数值模拟支持的微扰分析框架，我们证明测量可以定性地改变临界相关性，其方式取决于纠缠门的选择、辅助测量基础、测量结果和辅助相关性的性质。我们进一步表明，通过后选择高概率测量结果，或者在某些情况下，通过对位于不同对称扇区的测量结果分别平均可观测量，可以在具有 100 阶量子比特的实验中以令人惊讶的速度高效地实现测量改变的 Ising 临界性。我们的框架自然适应更奇特的量子临界点，并突出了在嘈杂的中尺度量子硬件和里德伯阵列中实现的机会。
