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WebAssembly启用低延迟可互操作的增强和虚拟现实软件
使用增强/虚拟现实（AR/VR）设备特定硬件和基于Web的实现的本机应用程序之间的运行时性能有明显的差异。在这里我们表明WebAssembly（WASM）提供了一个有前途的开发人员解决方案，该解决方案可以为基于Web的应用程序带来近乎本地的低潜伏期性能，从而通过在任何WIFI或蜂窝数据网络启用的AR/VR AR/VR设备上运行的便携式字节码来使硬件 - 稳定的互操作性按比例扩展。许多软件应用领域已经开始意识到WASM作为关键促进技术的潜力，但尚未在AR/VR域中建立强大的影响力。在考虑当前基于Web的AR/VR开发技术（例如WebXR）的局限性时，该技术提供了现有的应用程序编程接口（API），该界面（API）为基于Web的程序提供了AR/VR功能时，WASM可以解决与正当（JIT）汇编，慢速运行时间，大型文件，大型文件，大型数据和大数据等方面所面临的关键问题。使用基于WASM的WebXR的现有应用程序稀疏但增长，并且移植本机应用程序使用此新兴框架的潜力将受益于基于Web的AR/VR应用程序空间，并使其在性能方面更接近其本地对应物。综上所述，针对AR/VR应用程序的这种标准化的“ Write-once-Deploy-everywhere”软件框架有可能巩固各种头部安装的显示器和其他嵌入式设备上的用户体验，以最终创建一个可互操作的AR/VR生态系统（Jacobsson and Will'en（202020））。
通过分子构象动力学的有效自旋互转换在无定形固体
摘要：有机光伏和光电子中具有改进的光能转化的固态材料，预计将通过通过操纵向单元状态的自旋转换过程来实现高效的三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三重态 - 三胞胎 - 三胞胎（TTA）。在这项研究中，我们从分子构象的显微镜视图中阐明了TTA延迟荧光的自旋转换机制。我们使用时间分辨的电子顺磁共振通过使用时间分辨的电子磁共振，研究了三胞胎状态（TT状态）电子自旋极化（TT状态）的时间演变。我们澄清说，单线TT的自旋状态人群通过三胞胎和五重骨TT状态在激子扩散期间的自旋相互转换增加，并且在两个三重态之间进行了随机取向动力学，以调节交换相互作用，从而实现了高分转化发射的高量子量产率。这种理解为我们提供了用于开发利用TTA的有效光能转换设备的指南。
fstest：用于变体呼叫格式文件的互固定索引估计
摘要。固定指数（F ST）统计数据为影响人群内部遗传变异结构的进化过程提供了批判性见解。f st统计数据已被广泛应用于种群和进化遗传学，以识别选择压力靶向的基因组区域。使用高通量基因分型或测序数据来估计哈德逊，威尔和科克汉姆，尼尔和赖特的四个F ST统计数据。在这里，我们引入了FSTEST 1.3，并将其性能与两个广泛使用的软件VCFTools 0.1.16和Plink 2.0进行了比较。染色体1000个基因组中的III期变体数据中属于南亚（n = 211）和非洲（n = 274）种群作为示例案例。在对南亚人群与非洲人群的成对比较中，计算了每个单核苷酸多态性（SNP）的不同F ST估计值，而VCFTOOLS 0.1.16和PLINK 2.0的FSTEST 1.3的结果均得到了证实。使用FSTEST 1.3和VCFTOOLS 0.1.16进行了两个基于固定数量的SNP的基于固定数量的SNP和另一个基于固定数量的碱基对（BP）的方法。我们的结果表明，使用固定数量的BP，在滑动窗口分析中，覆盖范围较低的基因型数据的区域可能会导致f st的高估。fstest 1.3可以通过估计沿染色体的连续SNP的平均值来减轻这一挑战。fstest 1.3允许使用少量代码对VCF文件进行直接分析，并且可以在几分钟内以超过一百万个SNP在台式计算机上计算F ST估算值。fstest 1.3可以在https://github.com/similab/fstest上免费获得。
一份要求加速可互操作的高级5G网络服务开发的要求
在2025年，AECC将巩固其作为定义移动性发展端到端数字基础架构的权威的地位。AECC将推进框架和证明（POCS）（POC），以解决实时数据处理，低延迟通信以及可持续的边缘到云的体系结构的挑战，从而在自动驾驶系统，数字双生态系统，高级车辆服务，高级车辆服务和AI型自动驱动自动启动性解决方案中启用创新。网络API的集成将释放新的机会，简化无缝的连接性并加速下一代服务以用于连接移动性。此外，AECC还将倡导绿色计算平台，以与行业可持续性目标保持一致，从而确保出行行业以效率，可扩展性和环境责任的发展。
细胞囊泡介导的胰岛和糖尿病的胰岛间的互块
糖尿病（DM）是一种全身代谢疾病，具有高死亡率和发病率。细胞外囊泡（EV）已成为一种新型的信号分子，生物标志物和治疗剂。EVs-mediated intercellular and interorgan crosstalk of pancreatic islets plays a crucial role in the regulation of insulin secretion of b -cells and insulin action in peripheral insulin target tissues, maintaining glucose homeostasis under physiological conditions, and it ' s also involved in pathological changes including autoimmune response, insulin resistance and b -cell failure associated with DM.此外，EV可以作为生物标志物和治疗剂，分别反映了胰岛的状态并提高功能和生存能力。在这篇综述中，我们提供了电动汽车的概述，讨论了在生理和糖尿病条件下的EVS介导的胰岛的细胞间和跨组织串扰，并总结了电动汽车在DM诊断和处理中的新兴应用。对胰岛介导的EVS介导的胰岛间和实体间交流的更好理解将扩大和丰富我们对生理稳态维持以及DM的开发，诊断和治疗的了解。
Space-O-Ran：在6G中启用智能，开放和可互操作的非地面网络
摘要 - 非事物网络（NTN）对于无处不在的连通性至关重要，可在遥远和非层面区域提供覆盖范围。但是，由于目前NTN是独立运作的，因此他们面临诸如隔离，可扩展性有限和高运营成本等挑战。与地面网络集成卫星的明显，提供了一种解决这些局限性的方法，同时通过应用人工智能（AI）模型实现自适应和成本效益的连接。本文介绍了Space-O-Ran，该框架将开放式无线接入网络（RAN）原理扩展到NTN。它使用分布式空间运行智能控制器（Space-rics）的层次结构闭环控制，以动态管理和优化两个域之间的操作。为了启用自适应资源分配和网络编排，所提出的体系结构将实时卫星优化和控制与AI驱动的管理和数字双（DT）建模集成在一起。它结合了分布式空间应用程序（SAPP）和分离的应用程序（DAPP），以确保在高度动态的轨道环境中的稳健性能。核心功能是动态链接接口映射，它允许使用卫星上的所有物理链接适应特定的应用程序要求并更改链接条件。仿真结果通过分析不同NTN链接类型的LAS限制来评估其可行性，表明群集内协调在可行的信号延迟范围内运行，而将非实时时间任务降低到地面基础架构对地面基础设施的降低可以增强对第六代（6G）网络的可扩展性。
局部汉密尔顿算子的吉布斯态互信息的指数衰减
物理系统的热平衡性质可以用吉布斯态来描述。因此，了解何时可以轻松描述此类状态非常重要。特别是，如果远距离区域之间的相关性很小，情况就是如此。在这项工作中，我们考虑在任何温度下具有局部、有限范围、平移不变相互作用的一维量子自旋系统。在这种情况下，我们表明吉布斯态满足相关性的均匀指数衰减，而且，两个区域之间的互信息随其距离呈指数衰减，与温度无关。为了证明后者，我们表明，对于在任何温度下具有局部、有限范围相互作用的一维量子自旋系统，无限链热态相关性的指数衰减、指数均匀聚类和互信息的指数衰减都是等价的。特别是，Araki 的开创性结果表明这三个条件在平移不变的情况下成立。我们使用的方法基于 Belavkin-Staszewski 相对熵和 Araki 开发的技术。此外，我们发现，我们所考虑的系统的吉布斯状态超指数地接近饱和 Belavkin-Staszewski 相对熵的数据处理不等式。
在锂提取中精确离子筛分的聚酰胺膜互层的纳米形态发生
纳米过滤（NF）提供了一种可扩展且节能的方法，用于从盐湖中提取锂。然而，由于其水合离子半径的紧密相似性，锂与镁的选择性分离，尤其是在镁浓度高的盐水中，仍然是一个重大挑战。有限的LI + / mg 2 +当前NF膜的选择性主要归因于对孔径和表面电荷的控制不足。在这项研究中，我们报告了结合功能化的磺化carge胶以调节界面聚合过程的层间薄膜复合材料（ITFC）膜的发展。该集成的层间在控制胺基单体的扩散和空间分布中起着至关重要的作用，从而导致形成致密的纳米条纹聚酰胺网络。与常规的TFC膜相比，这些结构改进，包括精致的孔径和减少负电荷可显着提高LI + /Mg 2 +选择性（133.5）和渗透率增加2.5倍。此外，纳米条纹结构优化了膜过滤区域，同时最大程度地降低了离子传输抗性，从而有效克服了离子选择性和渗透性之间的传统权衡。这项研究强调了ITFC膜在达到高锂纯度和恢复的潜力，为大规模从盐水中提取大规模锂的途径有前途的途径。
迭代机器学习辅助框架在焊料互连中的疲劳和蠕变损伤之间架起桥梁
摘要 — 电子系统中焊点寿命估算方法成本高昂且耗时，加上数据有限且不一致，对将可靠性考虑作为电子设备主要设计标准之一提出了挑战。在本文中，设计了一个迭代机器学习框架，使用一组自修复数据来预测焊点的使用寿命，这些数据通过热负荷规格、材料特性和焊点几何形状强化了机器学习预测模型。自修复数据集通过相关驱动神经网络 (CDNN) 迭代注入，以满足数据多样性。结果表明，在很短的时间内，焊点的寿命预测精度得到了非常显著的提高。分别评估了焊料合金和焊料层几何形状对焊点蠕变疲劳损伤演变的影响。结果表明，Sn-Ag-Cu 基焊料合金通常具有更好的性能。此外，蠕变和疲劳损伤演化在 Sn-Pb 和 Sn-Ag-Cu 基焊料合金中分别占主导地位。所提出的框架提供了一种工具，允许在制造的早期阶段对电子设备进行可靠性驱动的设计。
智能车辆近距离学：一个概念框架在车外交互作用的背景下操作近距离学
摘要。我们介绍了智能车辆近端，这是一种用于交互式车辆应用的概念框架，可在车外交互中运行近距离。我们确定了不同类型的相互作用周围的四个区域，并讨论沿三个维度（物理距离，相互作用范式和目标）的相应概念空间。我们研究了该框架的尺寸，并综合了有关驾驶员对（i）信息的偏好的发现，以远距离从其车辆中获取，（ii）其车辆的系统功能远程控制，（iii）设备（例如，智能手机，智能手机，智能镜，智能镜头，智能镜头，智能镜头）用于车辆外部的交互。我们在更广泛地讨论了智能车辆近端的定位，并扩展了智能车辆近视启用的新应用程序外部车辆和车内的二分法和构成。