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World File Search System双稳态
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
从双稳态吸附物到可切换界面
几乎所有有机（光）电子器件都依赖于具有特定属性的有机/无机界面。这些属性反过来又与界面结构密不可分。因此，结构的变化会导致功能的变化。如果这种变化是可逆的，它将允许构建可切换的界面。我们用 Pt(111) 上的四氯吡嗪实现了这一点，它表现出双阱势，具有化学吸附和物理吸附最小值。这些最小值具有明显不同的吸附几何形状，允许形成可切换的界面结构。重要的是，这些结构促进了不同的功函数变化和相干分数（X 射线驻波测量），这是读出界面状态的理想属性。我们使用改进版本的 SAMPLE 方法执行表面结构搜索，并使用从头算热力学来解释热力学条件。这允许研究数百万个相称以及高阶相称的界面结构。我们确定了三种不同的结构类型，它们表现出不同的功函数变化和相干分数。使用温度和压力作为控制点，我们展示了在这些不同类型之间可逆切换的可能性，为有机电子学中的潜在应用创建了一个动态界面。
大脑中的定向信息共享在感知双稳态过程中将感知与其后果区分开来
在寻找意识体验的神经基础时，感知及其认知后果通常会被混淆，因为在记录神经活动的同时，参与者会明确报告他们所经历的事情。在这里，我们提出了一种新颖的方法，使用基于卷积神经网络的眼动分析技术和基于信息论的神经动力学分析来将感知与报告区分开来。我们使用双稳态视觉刺激来实例化意识感知的两个众所周知的特性：整合和分化。在任何给定时刻，观察者要么将刺激视为一个整合的单一对象，要么视为两个明显不同的分化对象。使用脑电图，我们表明，当报告切换时，基于信息论的整合和分化测量与参与者对这些内容的感知体验密切相关。我们观察到在切换到整合感知之前，前电极与后电极（从前到后）之间的信息整合增加，并且在报告分化感知之前，前信号的信息分化更高。至关重要的是，信息整合与感知密切相关，甚至在无报告条件下也能观察到，因为感知转换仅从眼球运动推断出来。相反，神经分化与感知之间的联系仅在主动报告条件下观察到。因此，我们的结果表明，感知和报告需要不同数量的前后网络通信和前部信息分化：尽管从前到后的定向信息与感知内容的变化有关，无论报告如何，但前部信息分化在无报告条件下不存在，因此具有与感知本身没有直接联系的不同作用。
用于可重构多模态软机器人的高动态双稳态软执行器
已经开发出能够进行多模式运动的机器，这些机器能够在非结构化环境中机动，用于搜索和救援行动、[2] 监控和防御等应用。 [3] 这种多模态性通常通过 i）身体形状变形、ii）步态改变或 iii）使用不同的驱动或推进机制实现。 一种流行的方法是使用专门用于相应环境中运动的不同推进机制（例如，螺旋桨用于飞行和游泳，轮子用于陆地运动 [4,5] ）。 然而，多种推进机制会使设计复杂化，并增加此类系统的重量。 同样，使用能够实现不同步态和运动模式的单一推进机制可以简化设计，但通常会导致在某些环境中的移动性受到更多限制。 [6–8] 一种有前途的替代方案是利用身体的可逆形状变形，这样就可以重新调整一组常见的执行器或机器人肢体，以执行新的地面接触或流体结构相互作用模式（参见参考文献 [9–11] 中的示例）。软机器人特别适合可逆形状变化，因为它们具有机械可变形性和对受控刺激的形态反应。最近，Baines 等人提出了一种形状变形肢体，它可以利用刚度调节在鳍状肢和腿之间变换。[12] 这种肢体被安装在受海龟启发的机器人 [6] 上，以促进两栖运动。Shah 等人提出了一种
磁双稳态可提高振动冲击摩擦电能收集器的带宽
摘要：振动产生的机械能广泛存在于周围环境中。可以使用摩擦发电机有效地收集这些能量。然而，由于带宽有限，收集器的效率受到限制。为此，本文对变频能量收集器进行了全面的理论和实验研究，该收集器集成了基于振动冲击摩擦电的收集器和磁非线性，以增加工作带宽并提高传统摩擦电收集器的效率。带有尖端磁铁的悬臂梁与另一个极性相同的固定磁铁对齐，以产生非线性磁排斥力。通过利用尖端磁铁的下表面作为收集器的顶部电极，将摩擦电收集器集成到系统中，而将附有聚二甲基硅氧烷绝缘体的底部电极放置在下方。进行了数值模拟以检查磁体形成的势阱的影响。讨论了结构在不同激励水平、分离距离和表面电荷密度下的静态和动态行为。为了开发具有宽带宽的变频系统，通过改变两个磁体之间的距离来改变系统的固有频率，以减小或放大磁力，从而实现单稳态或双稳态振荡。当系统受到振动激励时，梁会振动，从而导致摩擦电层之间产生撞击。收集器电极之间的周期性接触-分离运动会产生交变电信号。我们的理论发现得到了实验验证。本研究的结果有可能为开发有效的能量收集器铺平道路，该收集器能够在广泛的激励频率范围内从环境振动中获取能量。与传统能量收集器相比，在阈值距离处发现频率带宽增加了 120%。非线性冲击驱动的摩擦电能量收集器可以有效拓宽工作频率带宽并增强收集的能量。
通过刺激响应聚合物实现双稳态、剩磁、读/写存储器和逻辑门功能
原则上，如果状态之间的转变表现出导致双稳态的磁滞现象，则在不同状态之间切换可以读取和写入信息。响应性聚合物在其体积相变时表现出磁滞现象，例如热响应性聚合物。这是溶剂膨胀单相状态和溶剂消肿两相状态之间的转变。两种状态之间的转变在热力学上对应于铁磁材料中两种磁化状态之间的转变。对于铁磁材料，磁滞现象的特征是矫顽场强度 H c ，它是逆转磁化并从而改变磁化状态所需的，以及零场强度下的剩磁 M r。信息被编码在磁化状态中。在双稳态区域内，对于足够大的矫顽力和剩磁，它是长期稳定的。同时，体积相变信息将由溶液状态编码，并且对于足够大的矫顽力温度范围和剩磁来说，这是可能的。最近，非传统非磁性材料表现出双稳态，这在折纸结构的折叠状态 [3]、玻璃体 [4] 和主客体功能化的热响应聚合物中得到了证实。[5] 有了两个状态控制变量，逻辑运算的实现也将成为可能。近年来，逻辑门响应功能已被用于控制溶胶/凝胶转变 [6]、水凝胶降解 [7] 或纳米载体拆卸 [8]，用于药物输送应用。对于响应性材料，到目前为止，双稳态和逻辑门功能都是通过使用化学反应来实现的，例如由外部刺激驱动的不稳定连接子的断裂/形成 [7] 或主客体复合 [5]。这导致化学状态和动力学方面的双稳态，
二维单分子层中单个自旋交叉分子的电压诱导双稳态
图 2：Cu(111) 上的电压脉冲。a) 3 . 5 × 3 . 5 nm 2 STM 初始状态的形貌图像，其中暗（HS）邻居（V = 0 . 3 V，I = 5 pA）和 b) 4 . 8 × 4 . 8 nm 2 STM 初始状态的形貌图像，其中亮（LS）邻居（V = 0 . 3 V，I = 5 pA）。黑点表示两种环境中电压脉冲的位置。c)、d) 分别在暗（HS）和亮（LS）邻居的 0.5 V 电压脉冲期间记录的典型 I(t) 轨迹。e)、f) 分别在暗（HS）和亮（LS）邻居的 I(t) 轨迹的每个平台的电流乘以持续时间（I×∆t）的分布。红色圆圈（蓝色方块）对应于从亮（LS）到暗（HS）（暗（HS）到亮（LS））分子的实验事件分布。虚线对应于每个分布的单指数拟合。g)、h) 两种环境下 LS 和 HS 状态在 0.5 V 时的相对势能示意图。
有丝分裂纺锤体中协同微管和动粒动力学的双稳态和振荡
摘要。在有丝分裂纺锤体中，微管在中期通过捕获键附着在动粒上，微管解聚力引起随机染色体振荡。我们研究了纺锤体模型中的协同随机微管动力学，该模型由一组平行微管组成，这些微管通过弹性接头附着在动粒上。我们包括微管的动态不稳定性以及弹性接头对微管和动粒的作用力。采用基于福克-普朗克方程的平均场方法，对外力作用于动粒的单侧模型进行分析求解。该解建立了微管集合的双稳态力-速度关系，与随机模拟一致。我们推导出双稳态的接头刚度和微管数的约束。单侧纺锤体模型的双稳态力-速度关系导致双侧模型中的振荡，这可以解释中期随机染色体振荡（方向不稳定性）。我们推导出中期染色体振荡的连接体刚度和微管数的约束。将极向微管通量纳入模型，我们可以解释实验观察到的极向通量速度高的细胞中染色体振荡的抑制。然而，在存在极向喷射力的情况下，染色体振荡持续存在，但幅度减小，姊妹动粒之间有相移。此外，极向喷射力是必要的，以使染色体在纺锤体赤道处对齐，并稳定两个动粒的交替振荡模式。最后，我们修改了模型，使得微管只能对动粒施加拉力，从而导致两个微管集合之间发生拉锯战。然后，到达动粒后诱发的微管灾难是刺激振荡的必要条件。该模型可以定量再现 PtK1 细胞中动粒振荡的实验结果。
评估双稳态视觉感知中的自愿和非自愿注意力：一项 MEG 研究
我们介绍了一种测量人类注意力的方法，用于在执行视觉任务时测量对双稳态图像的不同解释。向九名健康志愿者展示了具有闪烁面的 Necker 立方体。立方体前后面的像素强度分别由频率为 6.67-Hz (60/9) 和 8.57-Hz (60/7) 的正弦信号调制。这些频率及其二次谐波的标签在从枕叶皮层记录的脑磁图 (MEG) 数据的平均傅里叶光谱中清晰可辨。在实验的第一部分，要求受试者通过将立方体方向解释为左向或右向来自愿控制注意力。因此，我们观察到相应光谱成分的主导地位，并测量了自愿注意力的表现。在实验的第二部分，要求受试者只是观察立方体图像，而无需对其进行任何解释。在第二谐波标记频率处，主要光谱能量的交替被视为立方体方向的变化。基于第一阶段实验的结果，并使用小波分析，我们开发了一种新方法，使我们能够识别当前感知到的立方体方向。最后，我们使用主导时间分布来描述非自愿注意力，并将其与自愿注意力表现和大脑噪音联系起来。特别是，我们已经表明，注意力表现越高，大脑噪音就越强。
原创 双稳态感知过程中感知整合和分化的可分离神经信息动力学
1剑桥大学心理学系，CB2 3EB剑桥，2个Vicertoria de Revissionacion y Posgrado，Catolica del Maule，TALCA 3480112，智利，3个大脑和思维研究所，西安塔里奥大学，伦敦，伦敦大学，伦敦，伦敦46a 3k7，46a 3k7 IAGO 8370076，智利，6个计划，伊伯氏丝比，医院，布宜诺斯艾利斯艾利斯，布宜诺斯艾利斯C1199BB，阿根廷7实验心理学和神经科学实验室（LPEN），认知和转化神经科学研究所（Incogentical Cockience and intaimentimen）技术研究委员会（CONICET），布宜诺斯艾利斯，阿根廷，心理学9学院，社会和认知神经科学中心（CSCN），阿道夫大学智利圣地亚哥伊巴涅斯 2485，10 肯特大学计算机学院，ME4 4AG 查塔姆，英国和 11 剑桥大学临床神经科学系，CB2 3EB 剑桥，英国