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World File Search System原始
引用原始发表的论文（记录的版本）：Bengtsson，A.，Vikstål，P。，Warren，C。等（2020）。提高了
量子计算承诺在许多范围内的指数计算加速度，例如加密，量子模拟和线性代数[1]。即使一台大型，容忍故障的量子计算机仍然有很多年的距离，但在过去的十年中，使用超导电路[2-4]取得了令人印象深刻的进步，导致嘈杂的中间尺度量子（NISQ）ERA [5]。可以预测，NISQ设备应允许“ Quantum-tumpremacy” [6]，也就是说，解决了在合理时间内在古典计算机上棘手的问题。最近通过对随机电路的输出分布进行采样[7]，这是在53 QUIT的处理器上证明的。最突出的NISQ算法是用于组合优化问题的量子近似优化算法（QAOA）[8-10]和用于计算分子能量的变量量子量化量化算法[11-13]。QAOA是一种启发式算法，可以将多项式速度带到量子中编码的特定问题的解决方案
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
Microplotter®原始
Microplotter®技术的核心是一种使用受控的超声处理以非接触方式沉积流体的分配器。这项获得专利的技术可以生产出在宽至20 µm宽的表面上形成特征的Picoliter液滴。与自动表面高度校准结合使用时，可以实现沉积特征直径的可变性系数，达到10％。可以使用多种流体，包括水溶液和许多基于有机溶剂的混合物。其他分配器遇到的流体，例如石墨烯或碳纳米管悬浮液，或粘度高达450 cp的液体，可以轻松沉积。超声抽水作用也是一种有效的清洁机制，用于依次快速沉积许多解决方案。
原始文章进行了为期8周的可行性研究，对上肢运动性能和功能性
原始文章对基于Tele的监督进行为期8周的可行性研究，以对上肢运动性能和功能能力的剧本练习，Subhasish Chatterjee。Abstrac t Background Telerehabilitation，使偏远地区的患者更容易获得康复，并且在运输挑战方面已被广泛实施，以恢复中风。随着通信技术的发展，Telerehabilitation正在成为一个更可行的选择。仍然未知，但是，这种分娩策略在中风患者的康复方面有多成功。在此前瞻性，单组，治疗性试验中的材料和方法，根据选择标准招募了12例患者。在基线签署了签署的患者同意书后，对患者进行了身体评估，并熟悉患者。患者通过现场会议，每周3天接受了基于电视的监督，每周3天，每周3天进行30分钟的监督。在切换任务之前，有30秒的休息时间。分别在基线，第4周和8周干预的基线时采取了结果指标，FMA UE和中套。计算描述性统计数据以获取基线时的人口统计信息和结果度量。为了评估数据的正态性，采用了Shapiro-Wilk测试。由于发现数据是正态分布的，因此进行了重复测量ANOVA和事后分析，以评估小组内基线，第4周和第8周的数据。Bonferroni校正用于解决多个比较。p值小于0.05被认为表明统计学上的显着差异。结果每个结果度量都表明有很大的改善（p <0.05）。根据组内分析，在FMA UE和Mesupes（p <0.001）中观察到了明显的区别。结论基于Tele的以任务为导向的练习有效地改善了中风患者的上肢运动性能和功能能力。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kimpel，J。，Kim，Y.，Asatryan，J。等（2024）。高动力有机混合导体
避免功能化会导致更好的原子经济以及毒性较小的反应性物种和副产品。这一切都会导致较低的SCI。尽管DAP具有明显的优势，但与其他常规途径相比，由此产生的材料表现不佳。与Stille制成的聚合物相比，直接芳基聚合物O e eN具有较低的分子量23，并且缺陷的患病率更高。24个同源物缺陷是由随后的链中重复自我的随后的单体而变化的。这是由芳基亲核试剂（AR - H）和DAP中的芳基电到（AR - BR）引起的，反应性更接近。Accordingly, the C – H bond must be su ffi ciently active to undergo reaction and prevent homocoupling of the dibrominated monomer – a side reaction also seen in Stille and Suzuki coupling despite highly orthog- onal reactivity of the monomers in those polymerization
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Zhang，C.，Shi，M.，Kim，W。等（2022）。发现针对PKL
一项生命实验室科学，KTH-瑞典B皇家技术研究院，瑞典B皇家技术学院，B北部大学，450001，亨南省郑州大学教育部，郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系，25240年，Erzurum，土耳其E e e e Erzurum E，兽医学系，兽医学院，阿塔图尔克大学，Erzurum，25240，土耳其，土耳其F，Firke Intralies，Erzurum Truncator，25200 er er turkey Erlime groum groum，Turkey groum，Turkey gokurum，Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics，伊斯坦布尔，土耳其H伊斯坦布尔，夏尔默斯技术大学，哥德堡，哥德堡I大学，瑞典I医学生物学系，医学系，阿塔特·欧克大学，土耳其Erzurum，土耳其Erzurum，Turkey j ost-microbiome互动中心一项生命实验室科学，KTH-瑞典B皇家技术研究院，瑞典B皇家技术学院，B北部大学，450001，亨南省郑州大学教育部，郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系，25240年，Erzurum，土耳其E e e e Erzurum E，兽医学系，兽医学院，阿塔图尔克大学，Erzurum，25240，土耳其，土耳其F，Firke Intralies，Erzurum Truncator，25200 er er turkey Erlime groum groum，Turkey groum，Turkey gokurum，Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics，伊斯坦布尔，土耳其H伊斯坦布尔，夏尔默斯技术大学，哥德堡，哥德堡I大学，瑞典I医学生物学系，医学系，阿塔特·欧克大学，土耳其Erzurum，土耳其Erzurum，Turkey j ost-microbiome互动中心
引用原始发表的论文（记录的版本）：Svedberg，P.，Inostroza，P.，Gustavsson，M。等（2023）。水生生态毒素的数据集
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据，以编译数据集，以评估当前质量结构活动关系（QSAR）模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库（Ecotox）和EFSA（欧洲食品安全局）收集的，报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类，水坝和鱼类的数据。使用Ecosar，Vega和Tox-Icity估计软件工具（T.E.S.T.）计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后，数据集用微笑，Inchikey，PKA和LOGP修改，从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
神经系统界面的神经形态生物电子医学：从神经计算原始素到医学应用
抽象的生物电子医学通过感测，处理和调节人体神经系统中产生的电子信号（被标记为“神经信号”）来治疗慢性疾病。虽然电子电路已经在该域中使用了几年，但微电子技术的进展现在允许越来越准确且有针对性的解决方案以获得治疗益处。例如，现在可以在特定神经纤维中调节信号，从而靶向特定疾病。但是，要完全利用这种方法，重要的是要了解神经信号的哪些方面很重要，刺激的效果是什么以及哪些电路设计可以最好地实现所需的结果。神经形态电子电路代表了实现这一目标的一种有希望的设计风格：它们的超低功率特征和生物学上可行的时间常数使它们成为建立最佳接口到真正神经加工系统的理想候选者，从而实现实时闭环与生物组织的闭环相互作用。在本文中，我们强调了神经形态回路的主要特征，这些电路非常适合与神经系统接口，并展示它们如何用于构建闭环杂种人工和生物学神经加工系统。我们介绍了可以实施神经计算基础的示例，以对这些闭环系统中感应的信号进行计算，并讨论使用其输出进行神经刺激的方法。我们描述了遵循这种方法的应用程序的示例，突出了需要解决的开放挑战，并提出了克服当前局限性所需的措施。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Xiong，B.，Tang，J.，Li，Y。等（2023）。 Vanadi
钒氧化还原流量电池（VRB）系统涉及复杂的多物理和多时间尺度相互作用，其中电解质流速在静态和动态性能中起关键作用。传统上，固定流量已用于操作方便。但是，在当今高度动态的能源市场环境中，根据运营条件调整流量可以为提高VRB能源转换效率和成本效益提供显着优势。不幸的是，将电解质流速纳入传统的多物理模型对于VRB管理和控制系统来说过于复杂，因为实时操作要求用于船上功能的低计算和低复杂模型。本文介绍了一种新型的数据驱动方法，该方法将流速集成到VRB建模中，增强了数据处理能力和VRB行为的预测准确性。所提出的模型采用封闭式复发单元（GRU）神经网络作为其基本框架，在捕获VRB的非线性电压段方面表现出了非凡的熟练程度。GRU网络结构经过精心设计，以优化模型的预测能力，流速被视为关键输入参数，以解释其对VRB行为的影响。模型改进涉及分析在VRB操作中在各种流速下获得的精心设计的模拟结果。还设计和进行了实验室实验，涵盖了电流和流速的不同条件，以验证所提出的数据驱动的建模方法。对几种最新算法进行了比较分析，包括等效电路模型和其他数据驱动的模型，证明了考虑流速的基于GRU的VRB模型的优越性。由于GRU在处理时间序列数据方面的出色能力，该模型在宽范围内提供了令人印象深刻的准确终端电压预测，低误差率不超过0.023 V（1.3％）。这些结果表明了所提出的方法的功效和鲁棒性，突出了对管理和控制系统设计的准确VRB建模中流速的新颖性和重要性。
原始发表论文的引文（记录版本）：Nocerino, E., Stuhr, U., San Lorenzo, I. et al (2023). Q 依赖的电子-声子耦合
a 瑞典皇家理工学院，应用物理系，阿尔巴诺瓦大学中心，斯德哥尔摩，SE-114 21，瑞典 b 中子散射和成像实验室，保罗谢勒研究所，CH-5232，Villigen PSI，瑞士 c 纳米科学中心，尼尔斯玻尔研究所，哥本哈根大学，Nørre All e 59，DK-2100，哥本哈根 O，丹麦 d 都灵理工大学应用科学与技术系，Corso Duca Degli Abruzzi 24 10129，都灵，意大利 e 维也纳科技大学固体物理研究所，Wiedner Hauptstraße 8 e 10，1040，维也纳，奥地利 f 瑞典皇家理工学院 PDC 高性能计算中心，SE-100 44，斯德哥尔摩，瑞典 g Nordita，瑞典皇家理工学院和斯德哥尔摩大学，Hannes Alfv ens v € ag 12，SE-106 91，斯德哥尔摩，瑞典 h 东京大学固体物理研究所中子科学实验室，柏，千叶 277-8581，日本 i 东京大学跨尺度量子科学研究所，东京 113-0033，日本 j 高能加速器研究机构材料结构科学研究所，茨城 305-0801，日本 k 牛津大学无机化学实验室，牛津 OX1 3QR，英国 l 印度理工学院物理系，坎普尔 208016，印度 m 塔塔基础研究所 DCMPMS，孟买 400005，印度 n 查尔姆斯理工大学物理系，SE-412，哥德堡，瑞典