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驱动中尺度导体中的粒子电流统计
我们提出了一种高度可扩展的方法来计算驱动导体中的电荷转移统计数据。该框架可应用于非零温度、强耦合到终端以及存在非周期性光物质相互作用的情况，远离平衡。该方法将所谓的介观引线形式与完整计数统计相结合。它产生了一个广义量子主方程，该方程决定了电流波动的动态和电荷交换概率分布函数的高阶矩。对于一般的时间相关二次汉密尔顿量，我们提供了闭式表达式，用于计算系统、储层或系统-储层相互作用参数的非微扰状态下的噪声。通过访问电流及其噪声的完整动态，该方法使我们能够计算非平衡配置中电荷转移随时间的变化。动态表明，在驱动系统中，平均噪声应在操作上谨慎定义所涵盖的时间段。
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lai aizhong执行董事香港，2025年2月10日，在此宣布之日，董事会由三位执行董事组成，即赖·艾兹（Lai Aizhong）先生，王卡·夏（Wong Ka Shing）先生（首席执行官）和杨·洪韦（Yang Hongwei）；还有三位独立的非执行董事，即郑海彭先生，王小大先生和孙库尼女士。
CRISPR/Cas9 基因编辑系统在食药用真菌中的研究进展
收稿日期：2021 - 08 - 18 基金项目：国家自然科学基金项目（31972059），国家现代农业产业技术体系资助（CARS - 20） 作者简介：刘笑天，男，硕士研究生，研究方向：食药用真菌遗传育种；E - mail ：sheltonliu@foxmail.com 通讯作者：赵明文，男，博士，教授，研究方向：食药用真菌遗传育种；E - mail ：mwzhao@njau.edu.cn
PEDOT:PSS在压阻式柔性压力传感器中的应用研究进展
压力传感器在可穿戴电子设备和电子皮肤中充当核心组件时，已经获得了更广泛的市场。为了实现高性能柔性压力传感器，研究人员对传感器材料，结构和设备设计进行了创新研究。聚（3,4-乙二醇二噻吩）：聚苯乙烯磺酸盐（PEDOT：PSS）是一种广泛使用的导电聚合物，由于其异常电导率，易于处理，易于处理和生物相容性，因此引起了相当大的关注。作为一种多功能且灵活的功能，PEDOT：PSS可以将其发展为各种形式，对新兴的传感应用具有重要意义。本文概述了使用PEDOT：PSS的最新进步：用于灵活的压电传感器的PSS，同时还讨论了其在此类传感器中的应用以及用于提高其性能的方法和机制。
单细胞中汇总的基因组尺度CRISPR屏幕
将功能分配给基因并学习如何控制其表达是细胞生物学和治疗发育的基础的一部分。遗传筛查是一种有效且公正的方法，它在历史上需要艰苦的克隆产生和表型，并且仍然受到当今规模的限制。使用CRISPR-CAS调节基因功能并在单个细胞中测量它的快速技术进步已经重新获得了主要的实验约束，并启用了通过单个细胞的复杂读数进行汇总的筛选。在这里，我们回顾了汇总单细胞CRISPR筛查的原理和实践考虑因素。我们讨论了扰动策略，实验模型系统，与单个单元格的概述，读取细胞表型和数据分析。我们的重点是单细胞RNA测序和基于细胞分类的读取，包括启用图像的细胞分类。我们期望这种变革性的方法可以在接下来的几十年中推动生物医学研究。
Cortico -cortical网络中的多尺度通信-Serval
大脑网络中的信号传导在多个拓扑尺度上展开。区域可以通过本地电路交换信息，涵盖了具有相似功能的直接邻居和区域，或者在全球电路上，涵盖了具有不同功能的遥远邻居。在这里，我们研究了Cortico-cortical网络的组织如何通过参数调整信号在白色物质Connectome上传输的范围来介导本地化和全球通信。我们表明，大脑区域的首选沟通量表有所不同。通过调查大脑区域与跨多个尺度进行交流的倾向，我们自然揭示了它们的功能多样性：单峰区域显示对本地交流和多模式区域的偏爱显示了对全球交流的偏好。我们表明，这些偏好表现为区域和规模特异性结构函数耦合。也就是说，单峰区域的功能连通性来自小型电路中的单突触通信，而跨模态区域的功能连通性来自大型电路中的多突触通信。总的来说，目前的发现表明，沟通偏好在整个皮质中是高度异质的，从而塑造了结构功能耦合的区域差异。
检测物质挤出添加剂中的多尺度缺陷
摘要：添加剂制造（AM）缺陷在纤维增强的热塑性复合材料（FRTPC）中面临着重大挑战，直接影响其结构和非结构性表现。通过基于材料挤出的AM产生的结构，特别是融合的细丝制造（FFF），逐层沉积可以引入孔隙率（在某些情况下最高10-15％），分层，空隙，纤维错位和层次之间的不完整融合。这些缺陷会损害机械性能，从而导致抗拉强度最多降低30％，在某些情况下，疲劳寿命高达20％，严重降低了该复合材料的整体性能和结构完整性。常规的非破坏性测试（NDT）技术通常难以有效地检测此类多尺度缺陷，尤其是当解决方案，穿透深度或物质异质性构成挑战时。本综述对FRTPC中的制造缺陷进行了严格的研究，根据形态，位置和大小对FFF诱导的缺陷进行了分类。讨论了能够检测到小于10 µm的空隙，以及与自感应纤维集成的结构健康监测系统（SHM）系统的高级NDT技术。与传统的NDT技术相比，还突出了机器学习算法（ML）算法在增强NDT方法的灵敏度和可靠性中的作用，这表明ML积分可以提高缺陷检测高达25–30％。最后，研究了配备连续纤维的自我报告FRTPC的潜力，用于实时缺陷检测和原位SHM。通过将ML增强的NDT与自我报告的FRTPC相结合，可以显着提高缺陷检测的准确性和效率，从而通过启用更可靠的，缺陷，更可靠的，最低的FRTPC组件来促进AM在航空航天应用中的广泛采用。