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加光子三重相干态的高阶非经典和纠缠特性
摘要：本文研究了光子加三重相干态（PATCS）的高阶非经典特性与纠缠特性，采用高阶单模反聚束准则来衡量光子加操作的作用，并研究了PATCS中高阶三模和压缩与纠缠特性的一般检测准则。结果表明：对三重相干态进行光子加操作可以增强高阶单模反聚束和高阶三模和压缩的程度，增大光子加三重相干态的高阶三模纠缠因子值。此外，随着高阶值的增加，单模反聚束和纠缠特性的表现更加明显。
基于横向BJT的高阶曲率补偿电压基准
固定的1.2V输出，接近于硅的带隙电压。电流型BGR的输出电压与硅的带隙电压无关，可以根据应用需要进行调整，这也是电流型BGR仍在许多模拟集成电路中广泛使用的原因。由于电流型BGR的输出电压与硅的带隙电压无关，因此称之为电压基准（VR）更为合适。目前，VR的研究方向都与其主要性能参数有关。一是功耗，降低功耗的常用方法是采用亚阈值金属氧化物半导体场效应晶体管（MOSFET），因为亚阈值MOSFET的电流比普通MOSFET低得多，适合于低功耗设计[1-8]。另一个是输出电压的温度系数（TC），它是反映VR性能的重要参数。迄今为止，世界各地的研究人员已经提出了许多方法来提高VR的TC，以适应不同的应用。传统BGR输出电压中含有高阶非线性项，导致输出电压的温度曲线具有一定的曲率，从而决定了输出电压的温度系数。有的文献利用非线性电流来补偿输出电压中的高阶非线性项[9~14]。也有研究者将温度范围分成几部分，对每部分温度分别进行补偿，这种方法称为分段补偿[9，15]。一般来说，这种方法的补偿效果较好，但是电路结构稍复杂。针对正向偏置PN结电压的非线性特性，补偿方法有两种，一种方法是利用流过正向偏置PN结的不同TC电流来补偿曲率[10，16~20]，另一种方法是通过不同的器件来补偿曲率[21，22]。以上两种方法都是利用PN结的温度特性来补偿温度曲率，比较适用于基于传统BGR电路结构的VR。亚阈值BGR在低功耗方面具有优势，但是传统BGR具有更好的工艺兼容性和更好的TC，这也是本文基于传统电流型BGR设计VR的原因。段全振等人在2015年提出了一种利用NPN BJT进行补偿的方法[21]，该补偿曲率的方法简单实用，但需要NPN BJT工艺的支持，有些特定工艺无法提供NPN BJT，根据特定工艺的特点，我们利用工艺设计了一种高精度曲率补偿VR
高阶矩阵范围和混合量子纠错
十多年来，数值范围工具和技术已应用于量子纠错问题，从研究高阶数值范围开始[1,2]，不断拓宽和深化到联合高阶数值范围及更高阶数值范围[3-10]。这些努力为量子纠错编码理论做出了贡献，并且本身也发展成为有趣的数学研究。在本文中，我们扩展了这种方法，引入并研究了高阶矩阵范围，其动机既有最近混合编码理论的进展[11,12]，也有混合经典和量子纠错的算子代数框架[13,14]。我们最初的主要重点是矩阵范围的一个基本问题，即希尔伯特空间需要多大才能保证给定类型的非空矩阵范围的存在。
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
增强高阶思维的 30 个策略
协作式战略阅读——CSR（Klinger、Vaughn、Dimino、Schumm 和 Bryant，2001）是另一种让学生参与阅读并同时提高口语技能的方法。CSR 是跨学科混合水平课堂中提高说明性文本阅读理解能力的理想策略。使用这种策略，学生被分成四到六名能力各异的学生组成的合作学习小组。学生们一起完成四个主要任务：（1）预览（浏览材料，确定他们知道什么以及他们想要学习什么），（2）识别点击和不理解（点击=我们明白了；不理解=我们不理解这个概念，想法或词语），（3）了解要点（主要思想）和（4）总结（总结重要思想并提出问题（想想老师在考试中可能会问的问题）。小组中的每个学生都被分配了一个角色，例如领导者/参与者/任务负责人，不理解专家，要点专家和计时员/领航员（积极相互依赖）。每个学生都应该准备好报告小组的结论（个人责任）。
