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应变拓扑超材料并在高阶坐标中揭示隐藏的拓扑
拓扑物理学彻底改变了材料科学，在从量子到光子系统和声音系统的不同环境中引入了物质的拓扑阶段。在此，我们提出了一个拓扑系统的家族，我们称其为“应变拓扑超材料”，其拓扑合适仅在高阶（应变）坐标转换下被隐藏和揭幕。我们首先表明，规范质量二聚体，该模型可以描述各种设置，例如电路和光学元件，等等属于该家族，在该家族中，应变坐标揭示了在自由边界处的边缘状态的拓扑非平地。随后，我们为主要支持的基塔夫链提供了一种机械类似物，该链支持拟议框架内的固定和自由边界的拓扑边缘状态。因此，我们的发现不仅扩展了拓扑边缘状态的识别方式，而且还促进了各种领域中新型的托托质材料的制造，具有更复杂的量身定制的边界。
通过拓扑高阶功能连通性阐明精神分裂症中精神分裂症的整合 - 隔离失衡
背景：脑疾病的发生与脑连接学专业化中可检测的功能障碍相关。广泛的研究探讨了这种关系，但考虑到低阶网络的局限性，缺乏研究专门研究精神病脑网络之间的统计相关性。此外，这些功能障碍被认为与大脑功能中的信息失衡有关。但是，我们对这些失衡如何引起特定的精神病症状的理解仍然有限。方法：本研究旨在通过研究健康个体的专业化和被诊断为精神分裂症的人的拓扑高阶水平的变化来解决这一差距。采用图理论大脑网络分析，我们系统地检查静止状态功能性MRI数据，以描绘大脑网络连通性模式中的系统级别区分。Results: The findings indicate that topological high-order func- tional connectomics highlight differences in the connectome between healthy controls and schizophrenia, demonstrating increased cingulo-opercular task control and salience interac- tions, while the interaction between subcortical and default mode networks, dorsal attention and sensory/somatomotor mouth decreases in schizophrenia.另外，与健康对照组相比，精神分裂症患者中脑系统的隔离和脑部整合减少可能是早期精神分裂症的新指标此外，我们观察到与精神分裂症患者相比，健康控制中脑系统的分离降低，这意味着在精神分裂症中逐渐隔离和脑网融合之间的平衡在精神分裂症中破坏了，这表明可以恢复这种平衡来治疗这种疾病。
用于驾驶困倦评估的频率间地形和动态高阶功能连接
摘要——先前研究探索驾驶困倦时利用了频谱功率和功能连接，而没有考虑频率间和更复杂的同步。为了弥补这种不足，我们使用高阶功能连接 (HOFC) 和包络相关性探索了基于频带间地形和动态特性的区域间同步。我们提出了 HOFC、相关 HOFC 和衡量功能连接总体效应的全局指标的动态相互作用。EEG 数据集是从 30 名健康受试者那里收集的，他们经历了两次驾驶会话。采用两会话设置来评估会话间的指标可靠性。根据结果，我们观察到可靠的显著指标变化，主要涉及 alpha 波段。在 HOFC θα 、HOFC αβ 、相关 HOFC θα 和相关 HOFC αβ 中，额叶中央、中央中央和中央顶叶/枕叶区域的连接水平指标显著增加，表明中央区域占主导地位。HOFC θαβ 和 aHOFC θαβ 也得到了类似的结果。对于动态低阶 FC 和动态 HOFC，全局指标显示 alpha、theta-alpha 和 alpha-beta 波段有可靠的显著增量。相关 HOFC α 和相关 HOFC θα 的模块化指数也表现出可靠的显著差异。本文证明了带内和频率间地形和
石墨烯量子点中激光诱导高次谐波产生和高阶波混频
我们展示了高阶波混频/高次谐波产生（HWM/HHG）的数值研究结果，其中考虑了石墨烯量子点（GQD）中双频圆形强激光场引起的多粒子相互作用过程。显示了这种激光场的相对相位对 GCT 中产生的高阶谐波光谱的影响。这可以控制产生的谐波的极化。 GCT 由紧密耦合的最近邻 (TN) 模型描述。扩展哈伯德近似考虑了多粒子相互作用。我们利用已经应用的方法来解决带电载流子局部表示中的量子动力学方程，并获得了 GQD 中 SVV/SHG 过程的一般公式。对所得结果的分析证实了在双频圆形激光场的某些相位下，具有锯齿状边缘的三角形和六边形GCT中SHG具有足够的效率。
高阶个人价值观如何影响电力存储购买——来自德国光伏市场的证据
图 1 修改后的激励价值观连续体。最内圈显示了 19 种修改后的人类价值观的圆形结构。围绕着它，显示了开放与保守、自我超越与自我提升两个维度上的四个高阶价值观。向外移动，下一个圆圈将价值观分为社会和个人关注。最外圈区分了焦虑回避和无焦虑维度。来源：自己的可视化，基于 Schwartz 等人（2012 年，第 669 页）
1 量子 Lambda 演算
20 世纪 30 年代，Church 和 Curry 开发了 lambda 演算，这是一种表达高阶函数的形式化方法。简而言之，高阶函数是一种输入或输出“黑箱”的函数，而黑箱本身也是一个 (可能是高阶的) 函数。高阶函数是一种计算能力强大的工具。事实上，纯无类型 lambda 演算具有与图灵机 (Turing, 1937) 相同的计算能力。同时，高阶函数对程序员来说是一种有用的抽象。它们构成了函数式编程语言的基础，例如 LISP (McCarthy, 1960)、Scheme (Sussman and Steele Jr, 1975)、ML (Milner, 1978) 和 Haskell (Hudak et al., 2007)。在本章中，我们将讨论如何将高阶函数与量子计算相结合。我们认为这是一个有趣的问题，原因有很多。首先，高阶函数与量子现象的结合带来了纠缠函数的前景。某些众所周知的量子现象可以自然地描述为
使用高阶马尔可夫链和深度神经网络对作物特异性土地覆盖预测的评估
高阶马尔可夫连锁店（HOMC）是基于过渡概率的常规模型，美国农业部（USDA）国家农业统计局（NASS）使用，随着时间的推移研究农作物旋转模式。但是，由于分类数据表示为指示器（或虚拟）变量，因此请与稀疏性和识别能力问题相称。实际上，参数空间的维度与分析所需的人类所需的顺序相吻合。虽然简约的表示减少了参数的数量，如文献所示，但它们通常会导致预测较少。大多数简约的模型都经过大数据结构的培训，可以使用替代算法对其进行压缩并有效处理。因此，使用新的HOMC算法和在一系列农业条件上进行的深层神经网络（DNN）进行了彻底评估和比较，以确定哪种模型最适合于运营农作物特定土地涵盖美国农业（US）农业。在本文中，在2011年至2021年之间，六个神经网络模型从六个农业强化县进行了作物旋转数据，这些县反映了中西部和美国南部种植的主要农作物的范围以及各种农作物旋转模式。六个县包括：北达科他州的伦维尔；内布拉斯加州珀金斯；德克萨斯州黑尔；伊利诺伊州利文斯顿；伊利诺伊州麦克莱恩；和俄亥俄州的谢尔比。结果表明，DNN模型在2021年获得所有县的总体预测准确性较高。所提出的DNN模型允许摄入长时间序列数据，并且比被认为预测美国特定农作物特定土地覆盖的新的HOMC算法可鲁棒地实现更高的精度值。
全基因组的DNA修复蛋白分析鉴定单细胞中的高阶配位
a，实验设置和集成的概述。b，染色体1p上的信号。左：在 +DSB条件下的单细胞热图（RPKM），其顶部为 +DSB（有色）和–DSB（灰色）条件的单细胞聚集体。右：带有覆盖MSR调用的单细胞线图。asisi图案，用黑线注释，红色三角形表示经常裂解（或“顶部”）位点。c，所有ASISI位点的条形图≥10％，每个位点的修复蛋白频率（靶蛋白和方法）都有颜色。通过增加绝对修复蛋白频率（即，任何数据集中的最高频率）。每个站点，通过增加每个数据集的修复蛋白频率（即前后；即未堆叠）来排序条。底部水平条表示先前的（缺乏）注释作为顶部位点。d，一个代表性核的共聚焦图像，显示DAPI，RAD51 DAMID M6A-Tracer和内源性γH2AX免疫荧光染色。e，信号共定位的定量（manders的a和a和b每个核），n = 33核。
全基因组的DNA修复蛋白分析鉴定单细胞中的高阶配位
a，实验设置和集成的概述。b，染色体1p上的信号。左：在 +DSB条件下的单细胞热图（RPKM），其顶部为 +DSB（有色）和–DSB（灰色）条件的单细胞聚集体。右：带有覆盖MSR调用的单细胞线图。asisi图案，用黑线注释，红色三角形表示经常裂解（或“顶部”）位点。c，所有ASISI位点的条形图≥10％，每个位点的修复蛋白频率（靶蛋白和方法）都有颜色。通过增加绝对修复蛋白频率（即，任何数据集中的最高频率）。每个站点，通过增加每个数据集的修复蛋白频率（即前后；即未堆叠）来排序条。底部水平条表示先前的（缺乏）注释作为顶部位点。d，一个代表性核的共聚焦图像，显示DAPI，RAD51 DAMID M6A-Tracer和内源性γH2AX免疫荧光染色。e，信号共定位的定量（manders的a和a和b每个核），n = 33核。
全基因组的DNA修复蛋白分析鉴定单细胞中的高阶配位
（a）实验设置和集成的概述。（b）1p染色体上的信号。左：在 +DSB条件下的单细胞热图（RPKM），其顶部为 +DSB（有色）和–DSB（灰色）条件的单细胞聚集体。右：带有覆盖MSR调用的单细胞线图。asisi主题用黑线注释，红色三角形表示经常裂解（或“顶部”）位点。（c）所有修复频率≥10％的ASISI位点的条形图，每个位点的修复频率（目标蛋白质和方法）颜色为颜色。通过增加绝对修复频率（即任何数据集中的最高频率）来订购（在X轴上）。每个站点，通过增加每个数据集的维修频率（前后；即未堆叠栏）来排序条。底部水平条表示先前的（缺乏）注释作为顶部位点。（d）一个代表性核的共聚焦图像显示DAPI，RAD51 DAMID M6 A-TRACER和内源性γH2AX免疫荧光染色。（e）信号共定位（Manders的A和B每个核）的定量，n = 33核。