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World File Search System可重构的
在任意极化状态下受控全息图
可重编程的元图在物理和信息域之间建立了一个引人入胜的桥梁，可以实时控制电磁（EM）波，因此吸引了世界各地的研究人员的注意力。要控制具有任意极化状态的EM波，希望独立控制一组基集状态，因为具有任意极化状态的入射EM波可以分解为这些基础状态的线性总和。在这项工作中，我们介绍了反射性仪式的完整基础可抵制编码元表（CBR-CM）的概念，该概念可以实现对反射阶段的独立动态控制，同时维持左手圆形极化（LCP）的幅度相同的振幅，并保持相同的振幅。由于LCP和RCP波共同构成了平面EM波的完整基集，因此可以在任意极化波发生率下生成动态控制的全息图。实现了动态可重构的元粒子，以证明CBR-CM在LCP和RCP波下独立控制全息图的纵向和横向作用的强大能力。预计拟议的CBR-CM可以通过多个独立的信息渠道来实现更复杂和高级设备的方法，这可能会为数字EM环境复制提供技术帮助。
制造业中的数字孪生数据可视化...
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法，从现有产品的功能和物理架构的角度对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于基准流链，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出的是混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，它通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持来描述产品系列之间的相似性。以指甲刀为例来解释所提出的方法。工业案例
使用先进技术实现数字孪生的方法...
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法，从现有产品的功能和物理架构的角度对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于基准流链，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出的是混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，它通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持来描述产品系列之间的相似性。以指甲刀为例来解释所提出的方法。工业案例
循环经济：产品生命周期视角...
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法，从现有产品的功能和物理架构的角度对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于基准流链，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出的是混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，它通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持来描述产品系列之间的相似性。以指甲刀为例来解释所提出的方法。工业案例
引用：Li A，Li YF，Wang C等。具有可重新配置性能和超低功耗的成型集成光谱仪。
尽管对集成光谱仪的需求紧迫，但仍缺少提供高性能同时实用的效果的解决方案。此外，当前的集成光谱仪缺乏其性能的可重构性，这对于动态工作场景非常可取。这项研究通过在硅上证明了一个用户友好，可重构的光谱仪，提供了可行的解决方案。该创新光谱仪的核心是一个可编程的光子电路，能够表现出不同的光谱响应，可以使用芯片相变换个器对其进行显着调整。我们光谱仪的区别特征在于其反向设计方法，促进了轻松控制和对可编程电路的有效操纵。通过消除对复杂配置的需求，我们的设计减少了功耗并减轻控制复杂性。此外，我们的可重构光谱仪提供了两个不同的操作条件。在超高的绩效模式下，它被多个相移的动物激活，并在维持宽带宽度的同时，在图表尺度上实现了异常的光谱分辨率。另一方面，使用易用模式进一步简化了控制逻辑并通过操纵单相移位器来减少功耗。尽管此模式提供了大约0.3 nm的光谱分辨率略有降级，但它优先考虑易用性，并且非常适合超细光谱重建不是主要要求的应用。
柔性 DNA 折纸纳米致动器作为尺寸选择性纳米孔
生物纳米孔对控制生物分子跨细胞脂质膜的进出口至关重要。它们在生物物理学和生物技术领域得到广泛应用，其通常较窄且固定的直径能够选择性地运输离子和小分子，以及用于测序应用的 DNA 和肽。然而，由于其通道尺寸较小，因此无法通过较大的大分子，例如治疗剂。在这里，利用 DNA 折纸纳米技术、机器启发设计和合成生物学的独特组合特性，提出一种结构可重构的 DNA 折纸 MechanoPore (MP)，其管腔可通过分子触发器调整大小。通过 3D-DNA-PAINT 超分辨率成像和染料流入分析证实了 MP 在 3 个稳定状态之间的可控切换，这是通过反相乳液 cDICE 技术在脂质体膜中重建大型 MP 后实现的。跨膜运输的共聚焦成像显示了具有可调阈值的尺寸选择性行为。重要的是，构象变化是完全可逆的，证明了强大的机械切换可以克服来自周围脂质分子的压力。这些 MP 推动了纳米孔技术的发展，提供了可以根据需要进行调整的功能性纳米结构，从而影响了药物输送、生物分子分选和传感以及自下而上的合成生物学等多种领域。
可重构大规模神经形态系统的分层网络连接和分区
我们提出了一种高效且可扩展的分区方法，用于将具有局部密集和全局稀疏连接的大规模神经网络模型映射到可重构的神经形态硬件上。计算效率的可扩展性，即实际计算所花费的时间，在超大型网络中仍然是一个巨大的挑战。大多数分区算法还难以解决网络工作负载的可扩展性问题，即寻找全局最优分区并有效地映射到硬件上。由于通信被视为此类分布式处理中最耗能和最耗时的部分，因此分区框架针对计算平衡、内存高效的并行处理进行了优化，目标是低延迟执行和密集的突触存储，并尽量减少跨各个计算核心的路由。我们展示了高度可扩展且高效的分区，用于连接感知和分层地址事件路由资源优化的映射，与随机平衡分配相比，递归地显着减少了总通信量。我们展示了我们在具有不同稀疏度和扇出度的合成网络、小世界网络、前馈网络和果蝇大脑半脑连接组重建方面的成果。我们的方法和实际结果的结合表明，这是一条有希望扩展到超大规模网络和可扩展硬件感知分区的途径。
在空中主动ris辅助网络中进行资源分配的元加强学习，并具有速率分类多个访问
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率拆分多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并借助AARIS支持AARIS以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无聊的无人机的发电率来最大化系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。
具有全可重构路由器的模块化量子处理器
超导量子比特为大规模容错量子计算提供了一种有前途的方法。然而，平面上的量子比特连接通常仅限于几个相邻的量子比特。实现更长距离和更灵活的连接（鉴于纠错码的最新发展，这尤其有吸引力）通常涉及复杂的多层封装和外部布线，这需要大量资源并且可能造成保真度限制。在这里，我们提出并实现了一种高速片上量子处理器，它支持可重构的全对全耦合，具有较大的开关比。我们在四节点量子处理器中实现了该设计，该处理器采用模块化设计，包括一个与两个单独的量子比特承载基板耦合的布线基板，每个基板包括两个单量子比特节点。我们使用该设备演示所有量子比特对的可重构控制 Z 门，基准平均保真度为 96 . 00% 0 . 08%，最佳保真度为 97 . 14% 0 . 07% ，主要受量子比特失相限制。我们还生成分布在各个模块上的多量子比特纠缠，显示 GHZ-3 和 GHZ-4 状态的保真度分别为 88 . 15% 0 . 24% 和 75 . 18% 0 . 11% 。这种方法有望有效扩展到更大规模的量子电路，并为实现受益于增强的量子比特连接性的量子算法和纠错方案提供了途径。
patchnr：通过贴平归一化流正规化从极少数图像中学习
摘要 - 在无人驾驶汽车（UAV）上安装可重构的智能表面（RIS）有望改善传统的地面网络性能。与在无人机上部署被动性RIS的调用方法不同，这项研究探讨了空中活性RI（AARIS）的效率。特别是，研究了AARIS网络的下行链路传输，在此，基站（BS）利用速率分类的多个访问（RSMA）进行有效的干扰管理，并从AARIS支持AARIS的支持下，以共同扩大和反射BS的发射信号。考虑到有效RI的非琐碎能源消耗和无人机的能源储能有限，我们提出了一种创新的元素选择策略，以优化主动RIS元素的ON/OFF状态，该元素的ON/OFF状态可以自适应地管理系统的功耗。为此，提出了一个资源管理问题，旨在通过共同优化BS处的发射界限，元素激活，相移，相位移位和Active RIS的放大因子，用户的RSMA共同数据速率以及无人自由的RSMA共同数据速率，以及无人用的IAV的发电率来最大程度地提高系统能量效率（EE）。由于无人机和用户移动性的动态性质，深入的增强学习（DRL）算法设计用于资源分配，利用元学习来适应快速时变的系统动力学。根据模拟，整合元学习的系统EE会显着增加36％。此外，用AARIS代替固定的陆地活性RI会导致EE增强26％。