带有轨道角动量(OAM)的涡流梁对于高容量通信和超分辨率成像具有重要意义。但是,芯片上的自由空间涡旋(FVS)和等离子涡旋(PVS)之间存在巨大差距,而主动操纵以及更多的通道中的多路复用已成为紧迫的需求。在这项工作中,我们演示了由螺旋等离子元素层,液晶晶体(LC)层和螺旋介质元素层组成的Terahertz(THZ)级联的MetadeVice。通过旋转轨道角动量耦合和光子状态叠加,PV和FV的平均模式纯度平均产生超过85%。由于螺旋跨面的反转不对称设计引起的,实现了OAM的均衡对称性破裂(拓扑电荷数不再以正面和负为正面发生,但所有这些都是正面的),产生了6个与脱钩的旋转状态和近距离/远距离位置相关的6个独立通道。此外,通过LC集成,可以实现动态模式切换和能量分布,最终获得多达12个模式,调制比率高于70%。这种主动调整和多渠道多路复用元点在PVS和FVS之间建立了桥梁连接,在THZ通信,智能感知和信息处理中显示出有希望的应用。
单脑神经成像研究表明,人类合作与额叶和颞顶叶区域的神经活动有关。然而,单脑研究是否能为现实生活中的合作提供信息仍不清楚,因为在现实生活中,人们会进行动态互动。这种动态互动已成为脑间研究的焦点。在这方面,一种有利的技术是功能性近红外光谱 (fNIRS),因为它比 EEG 或 fMRI 等更传统的技术更不容易受到运动伪影的影响。我们基于 13 项研究(涉及 890 名参与者),对 fNIRS 合作超扫描进行了系统评价和首次定量荟萃分析。总体而言,荟萃分析揭示了人们合作时存在统计学上显着的脑间同步性的证据,额叶和颞顶叶区域的整体效应大小都很大。所有 13 项研究都观察到前额叶皮层 (PFC) 中存在显着的脑间同步性,这表明该区域与合作行为特别相关。由于相关研究使用了不同的合作任务,因此这些发现的一致性不太可能归因于与任务相关的激活。总之,本研究结果支持了额叶和颞顶叶区域在人际合作中的大脑间同步的重要性。此外,本文强调了元分析作为辨别大脑间动态模式的工具的实用性。关键词:大脑间同步、人际神经对齐、超扫描、合作、fNIRS
摘要机械生物学领域的最新进展已导致开发了表征单细胞或单层机械性能并将其链接到其功能行为的方法。但是,仍然需要建立三维(3D)多细胞聚集体的联系,从而更好地模拟组织功能。在这里,我们提出了一个平台,以在一个可变形的微设备中启动并观察许多此类骨料。该平台由在3D打印的模具上铸造的单个聚二甲基硅氧烷片组成,并粘合到载玻片或盖玻片上。它由一个包含细胞球体的腔室组成,该腔室与流体独立的空气腔相邻。控制这些空气腔中的气压会导致房间天花板的垂直位移。该设备可以在秒钟到小时的时间尺度上以静态或动态模式使用,并且位移幅度从几µm到几十万微米。此外,我们通过比较不同级别的压缩级别的球体的图像相关性与有限元仿真来展示如何使用压缩方案来获得单个共培养球体内刚度异质性的测量。将细胞的标记及其细胞骨架与图像相关方法结合使用,以将共培养球体的结构与其在不同位置的机械性能相关联。该设备与各种显微镜技术兼容,包括共聚焦显微镜,可用于观察聚集体内单细胞和邻域的位移和重排。现在可以使用完整的实验和成像平台来提供多尺度的测量,这些测量将单细胞行为与聚集体的全局机械响应联系起来。
应用于现实世界分析和控制应用程序(例如机电系统系统(Abraham和Murphey,2019年),(Cisneros等,2020),分布式参数系统(Klus等,2020))。为了实际使用,需要选择有限数量的可观察到的物品,这称为举重。基于这些,构建了时间变化的数据矩阵,以通过最小二乘矩阵近似Koopman运算符计算。该技术被称为Excended动态模式分解(EDMD)(Williams等,2015)。但是,主要问题是可观察物的选择是启发式的,并且无法保证所得模型的质量。为了解决这个问题,一种解决方案是使用数据驱动的技术从数据中学习提升,以规避可观察物的手动选择(Lusch等,2018)(Iacob等,2021)。尽管如此,这仍然是一个近似值,并且有关如何将非线性系统嵌入精确的线性有限尺寸提升表示的问题,并且在可能的情况下,仍然可以打开。这是一个重要的算法,因为出于控制目的,具有确切的有限尺寸嵌入允许将可用的控制工具应用于线性系统。此外,如果模型中存在无法量化的近似错误,则将无法实现预期的性能。为了解决这个问题,已经尝试将Koopman框架与沉浸式(Wang and Jungers,2020)和Carleman线性化连接起来,以获得清晰的计算观测值的方式。紧密连接到然而,在沉浸式方法中,有限的维度完全线性提升的存在很大程度上取决于系统的可观察性特性,并且通常,所得的填充物包含非线性输出注入(Krener和Isidori,1983),(Jouan,2003年)。
对组织培养物,尤其是脑器官的分析需要复杂的整合和协调多种技术以监测和测量。我们已经开发了一个自动化的研究平台,可实现独立设备,以实现以反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间的物联网(IoT)体系结构中进行连续,交流,非侵入性交互,从而确切地控制了体外生物学实验的时间。框架整合了微流体,电生理学和成像装置,以维持脑皮质器官,同时测量其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的,并固定在商业微电极阵列上。使用可授权的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了一种计算机视觉量估计器,用作反馈,以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过一组为7天的小鼠大脑皮层器官进行了验证,比较了手动和自动化方案。在整个实验过程中维持鲁棒的神经活动时,对自动化方案进行了验证。自动化系统启用了7天研究的每小时电子生理记录。通过高频记录揭示了每个样本的中位神经单位射击率都会提高和器官射击率的动态模式。令人惊讶的是,进食不会影响率。此外,在录制过程中进行媒体交换表明对发射率没有急性影响,从而使该自动化平台用于试剂筛查研究。
我们提出了 LibrettOS,这是一种融合两种范式的操作系统设计,可同时解决隔离、性能、兼容性、故障可恢复性和运行时升级等问题。LibrettOS 充当以隔离方式运行服务器的微内核操作系统。为了获得更好的性能,LibrettOS 还可以充当库操作系统,选定的应用程序被授予对存储和网络等虚拟硬件资源的独占访问权限。此外,应用程序可以在运行时在两种操作系统模式之间切换而不会中断。LibrettOS 具有独特的优势,即两种范式无缝共存于同一操作系统中,使用户能够同时利用各自的优势(即更高的隔离性、高性能)。系统代码(例如设备驱动程序、网络堆栈和文件系统)在两种模式下保持相同,从而实现动态模式切换并降低开发和维护成本。为了说明这些设计原则,我们使用 rump 内核实现了 LibrettOS 的原型,使我们能够重用现有的、强化的 NetBSD 设备驱动程序和与 POSIX/BSD 兼容的大型应用程序生态系统。我们使用硬件 (VM) 虚拟化来将不同的 rump 内核实例彼此强隔离。由于原始的 rumprun 单核内核针对的是单处理器系统的更简单模型,因此我们对其进行了重新设计以支持多核系统。与 DPDK 等内核旁路库不同,应用程序无需修改即可从直接硬件访问中受益。LibrettOS 还支持通过我们开发的网络服务器进行间接访问。TCP/IP 堆栈的实例始终直接在应用程序的地址空间内运行。与原始的 rumprun 或单片操作系统不同,即使
是一种有前途的机器学习方法,用于主动流量控制(AFC),深入加固学习(DRL)已成功地用于各种情况下,例如在层状和易变的湍流条件下的固定气缸的拖动减少。但是,DRL在AFC中的当前应用仍然存在缺点,包括过度传感器使用,不清楚的搜索路径和不足的鲁棒性测试。在这项研究中,我们的目标是通过应用DRL引导的自我旋转来抑制圆柱体在锁定条件下的涡流诱导的振动(VIV)来解决这些问题。只有由圆柱体的加速度,速度和位移组成的状态空间,DRL代理就学习了一种有效的控制策略,该策略成功地抑制了99的VIV幅度。6%。通过在感觉运动提示的不同组合和灵敏度分析之间进行系统的比较,我们确定了与流动物理学相关的搜索路径的三个不同阶段,其中DRL代理会调整动作的幅度,频率和相位滞后。在确定性控制下,仅需要一点强迫来维持控制性能,并且体内频率仅受到略微影响,这表明目前的控制策略与利用锁定效应的效果不同。通过动态模式分解分析,我们观察到,在受控情况下,主导模式的增长率均为负面,表明DRL明显增强了系统稳定性。此外,涉及各种雷诺数字和上游扰动的测试证实了学习的控制策略是可靠的。最后,本研究表明,DRL能够用很少的传感器控制VIV,从而使其有效,有效,可解释和健壮。我们预计DRL可以为AFC提供一个一般框架,并对基础物理学有更深入的了解。
背景:市面上有各种各样的透明质酸 (HA) 填充剂产品,了解凝胶特性是根据每位患者的审美目标量身定制治疗方案的关键部分。本文介绍了使用 NASHA ® 和 OBT™ 生产的 HA 填充剂的两个主要凝胶特性——强度/硬度和柔韧性,以及它们对组织性能的临床意义。方法:在 25˚C 下,使用 PP25 流变测量系统以动态模式研究了三种 NASHA 凝胶(Restylane ®;Restylane Silk;Restylane Lyft)和四种 OBT 凝胶(Restylane Refyne;Restylane Kysse;Restylane Volyme;Restylane Defyne)。使用频率扫描测量凝胶强度/硬度,以 0.1 Hz 评估 G prime。柔韧性评估使用 1 Hz 下 0.1% 至 10,000% 应变之间的振幅扫描测量,其中 xStrain 是 G prime 和 G double prime 具有相同值的交叉点处的应变值。结果:Restylane、Restylane Silk 和 Restylane Lyft 的 G prime 分别为 701、416 和 799 Pa。Restylane Refyne、Restylane Kysse、Restylane Volyme 和 Restylane Defyne 的 OBT G prime 分别为 70、160、171 和 271 Pa。 xStrain 值分别为 1,442%(Restylane Refyne)、908%(Restylane Kysse)、930%(Restylane Volyme)、761%(Restylane Defyne)、7%(Restylane)、19%(Restylane Silk)和 17%(Restylane Lyft)。结论:OBT 产品具有高柔韧性(耐变形性)和低至中等强度/硬度,适合用于动态面部区域。NASHA 产品具有更高的强度/硬度,具有提升和突出的潜力。总而言之,NASHA 和 OBT HA 凝胶涵盖了广泛的强度和柔韧性。
摘要:了解人类大脑不同区域如何相互沟通是神经科学中的关键问题。结构、功能和有效连接的概念已被广泛用于描述人类连接组,包括大脑网络、其结构连接和功能相互作用。尽管高空间分辨率成像技术(如功能性磁共振成像 (fMRI))被广泛用于绘制这种复杂的多重相互作用网络,但脑电图 (EEG) 记录具有高时间分辨率,因此非常适合描述神经激活和连接的空间分布和时间动态模式。在这项工作中,我们提供了技术说明和最常用的数据驱动方法的分类,以评估大脑功能连接,旨在研究记录的 EEG 信号之间的统计依赖关系。在时间、频率和信息论领域,我们以利弊分析的方式讨论了不同的成对和多变量以及有向和无向连接指标。通过建立这三个框架中的指标之间的概念和数学关系以及讨论新方法,读者可以深入研究复杂网络中功能连接推断的问题。此外,本文还讨论了描述扩展连接形式(例如高阶交互)的新兴趋势,以及探索由所提出的指标提供的连接网络拓扑属性的图论工具。本文回顾了对 EEG 数据的应用。此外,本文还认识并讨论了源定位的重要性以及信号采集和预处理技术(例如滤波、源定位和伪影抑制)对连接估计的影响。通过阅读本综述,读者可以深入了解研究大脑功能连接和学习的整个 EEG 预处理和分析过程,从而利用新方法和新途径来解决复杂网络中连接推断的问题。
题名 主要研究内容 神经系统记录与调控的新概念和早期研究 处于早期开发阶段的独特和创新型记录和 ( 或 ) 调控技术,包括处于概念化 初始阶段的新的和未经测试的想法。适用于多种记录方式,包括声学、 化学、电学、磁学和光学,以及遗传工具的使用等 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术的探索 组建跨学科团队,开发侵入性神经记录与刺激技术,验证新技术原理、可 性研究 行性,并进行早期开发工作 优化用于神经系统记录和调控的仪器和设备技术 通过与最终用户的迭代测试来优化现有或新兴技术的应用程序。这些技术 和方法有望解决与细胞 ( 即神经元和非神经元 ) 和网络的记录与调控相关 的重大挑战,实现对中枢神经系统动态信号的变革性理解 神经系统记录和调控的新技术和新方法 开发极具创造性的方法,以解决在细胞分辨率或接近细胞分辨率水平记录 和调控 CNS 活动相关的重大挑战。可以是各类技术,如光学、磁学、 声学和 ( 或 ) 基因操作等 大脑行为量化与同步 支持能精确量化人类行为并将其与同时记录的大脑活动联系起来的下一代 平台和分析方法的开发和验证。用于分析行为的工具应该是多模态的, 并且应该能够与大脑活动相关联,因而能够准确、特异性、灵活地测量 和调控行为相关的大脑环路活动 在人脑中使用侵入性神经记录和刺激技术 使用先进、创新技术研究行为相关的动态神经环路功能的跨学科研究,旨 在通过系统地控制刺激和 ( 或 ) 行为,同时主动记录和 ( 或 ) 操纵神经活动 的相关动态模式,并通过测量由此产生的行为和 ( 或 ) 感知来了解中枢神 经系统相关环路的动态与功能 推进下一代人类中枢神经系统记录与调控侵入性 支持新型侵入式脑机接口治疗中枢神经系统疾病的临床试验,鼓励研究人 设备的临床研究 员开展转化活动和小型临床研究 人类中枢神经系统中新型记录和调控技术的临床 支持用于人类使用的下一代记录和 ( 或 ) 调控设备的开发,从概念验证到临 前概念验证 床前测试,以进一步了解人类中枢神经系统并治疗神经系统疾病 通过 Blueprint MedTech 将开创性技术从早期开发 鼓励转化新型神经技术,由美国 BRAIN 计划提供资助并由 NIH “蓝图医疗 转化为早期临床研究 科技”计划监督。鼓励学术和小企业合作开展非临床验证研究,鼓励支 持开发和转化开创性神经技术
