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自然界的最新进展启发了自动系统的摩擦电纳米生成器
抽象的摩擦电纳米生成剂（Tengs）站在能量收集创新的最前沿，通过扭矩电信和静电诱导将机械能转化为电力。这项开创性的技术解决了对可持续和可再生能源解决方案的迫切需求，为自动系统开辟了新的途径。尽管有潜力，但Tengs仍面临挑战，例如材料优化，以增强摩擦电效应，可伸缩性和在各种条件下提高转化效率。耐用性和环境稳定性也构成了重大障碍，需要对更弹性的系统进行进一步的研究。自然启发的Teng设计通过模拟生物学过程和结构（例如植物的能量机制和动物皮肤的质感表面）提供了有希望的解决方案。这种仿生方法已导致材料特性，结构设计和整体性能的显着改善，包括提高能量转换效率和环境鲁棒性。对生物启发的Tengs的探索已解锁了能源收集，自动传感和可穿戴电子产品的新可能性，强调通过创新设计降低能耗和提高效率。本综述封装了自然界中的挑战和进步，激发了滕斯的启发，强调了仿生原理的整合以克服当前的局限性。通过专注于增强电气性能，生物降解性和自我修复功能，自然启发了Tengs为更可持续和多功能的能源解决方案铺平了道路。
细胞外基质启发的伤口愈合的生物材料
由于DM相关的血管并发症，DM患者的伤口愈合能力也受到严重影响，并可能导致慢性伤口的形成。糖尿病足溃疡（DFU）特别普遍，影响了约19-34％的DM患者[6]。溃疡是由神经病，循环DYS功能和创伤的组合发展而来的[7]。包括爪脚趾在内的解剖畸形特别容易受到DM诱导的神经病的导致DFU和慢性伤口的发展，以及长期糖尿病患者的高压和重复创伤的区域[8，9]。由于DFU的非治疗性质以及开放伤口对环境的一致暴露，微生物感染和严重感染骨骼受累或骨髓炎，是主要的
因果关系启发性的歧视性特征学习，用于步态识别的三重领域
摘要。步态识别是一种生物识别技术，可以通过步行方式区分个人。但是，在准确提取身份特征时，以前的方法会面临挑战，因为十个特征与非身份线索纠缠在一起。为了应对这一挑战，我们提出了CLTD，这是一种因果关系启发的歧视性特征学习模块，旨在有效消除三重域中的混杂因素，即空间，时间和光谱。具体来说，我们可以使用跨像素的注意力生成器（CPAG）生成空间和时间域中事实和反事实特征的出现分布。然后，我们将傅立叶投影头（FPH）介绍给项目空间特征到光谱空间，从而保留基本信息，同时降低计算成本。此外，我们采用了一种具有对比度学习的优化方法，从而在同一主题的序列之间执行语义一致性约束。我们的方法在挑战性数据集上表现出了显着的性能提高，从而证明了其有效性。此外，它可以无缝集成到现有的步态识别方法中。
风险感知的强化学习 - 启发出版物
摘要 - 强化学习方法表明，在无人系统中解决具有挑战性的方案的问题。然而，在高度复杂的环境中解决长期决策序列，例如在密集的情况下的连续车道变化和超车仍然具有挑战性。尽管现有的无人车系统取得了长足的进步，但最大程度地降低了驱动风险是第一个考虑。风险意识的强化学习对于解决潜在的驾驶风险至关重要。但是，在无人车辆中应用的现有强化学习算法并未考虑多种风险来源带来的风险的可变性。基于上述分析，本研究提出了一种具有风险感知的加强学习方法，并通过驱动任务分解，以最大程度地减少各种来源的风险。特别是，构建了风险潜在领域，并结合了强化学习以分解驾驶任务。建议的强化学习框架使用不同的风险分支网络来学习驾驶任务。此外，提出了针对不同风险分支的低风险发作抽样方法来解决高质量样本的短缺并进一步提高采样效率。此外，采用了一种干预培训策略，其中人工电位场（APF）与增强学习相结合以加快训练并进一步确保安全。最后，提出了完整的干预风险分类双胞胎延迟的深层确定性政策梯度任务分解（IDRCTD3-TD）算法。两个具有不同困难的场景旨在验证该框架的优越性。结果表明，所提出的框架在性能方面具有显着改善。
具有生物启发的纳米系统的精确纳米医学
1 Anjuman-I-I-Islam Kalsekar技术校园药房，16区，塔纳·纳卡（Thana Naka），khandagao，new Panvel，New Panvel，Navi Mumbai 410206，印度马哈拉施特拉邦； mirzasalman.pharma@gmail.com或Salman.baig@aiktc.ac.in 2 Julia McFarlane Diabetes研究中心（JMDRC），微生物学，免疫学和感染性疾病系，Snyder慢性疾病研究所，霍奇基斯脑研究所，医学中心4N1，加拿大3 S.B.S.P.M B.药房学院，Ambajoagi，BEED，印度马哈拉施特拉邦431517； Pathanrijwan4610@gmail.com 4石油与能源研究大学健康科学与技术学院（UPES），Bidholi，Dehradun，Dehradun 248007，印度北阿拉坎德邦； rakeshk.mishra@ddn.upes.ac.in *通信：anas.ahmad@ucalgary.ca†这些作者对这项工作也同样做出了贡献。
骨膜骨启发的分层支架，内源性压电性用于神经血管化骨再生
开发用于修复临界骨缺损的脚手架的发展在很大程度上依赖于建立神经血管化的网络，以适当地渗透神经和血管。尽管在使用注入各种代理的人造骨状脚手架方面取得了重大进步，但仍然存在挑战。天然骨组织由一个多孔骨基质组成，该骨基质被神经血管化的骨膜包围，具有独特的压电特性，对骨骼生长必不可少。从该组件中汲取灵感，我们开发了一种模仿骨膜骨骨架的脚手架支架，具有压电特性，用于再生临界骨缺损。该支架的骨膜样层具有双网络水凝胶，由螯合的藻酸盐，明胶甲基丙烯酸酯和烧结的whitlockite纳米颗粒组成，模仿天然骨膜的粘弹性和压电性能。骨状层由壳聚糖和生物活性羟基磷灰石的多孔结构组成。与常规的骨状支架不同，这种生物启发的双层支架显着增强了成骨，血管生成和神经发生，结合了低强度脉冲超声辅助压电刺激。这样的方案增强了体内神经血管化的骨再生。结果表明，双层支架可以作为在动态物理刺激下加快骨再生的有效自动电刺激器。
生物学启发的材料，过程和系统（...
Topics include, but are not limited to: • fundamental research (e.g., aerodynamics, adhesion, superhydrophobicity and self-cleaning, nano and microfluidics, structural colors, optics, rheology, photonics, locomotion, visual systems) • materials development (e.g., biomaterials, composites, hybrid materials, structural materials, high-strength membranes,超轻型结构，自我修复材料）•设备设计（例如，传感器，多功能设备，微型设备，神经形态设备和系统，光子设备）•应用（例如，机器人技术，建筑，生物医学和药品，药物和药品，海洋用途，通讯和信息，人工效应，人工涂料，人工效果，涂层，人工涂料，人工涂料，人工涂层，均可出现，•资源效率，废物管理和生物益生生物呼吸（例如自主系统，绿色能源，生物降解性，循环经济）
具有林德布拉德主方程和干扰测量的量子启发语言模型用于情绪分析
量子启发模型在许多下游语言任务（如问答和情感分析）中表现出色。然而，最近的模型主要关注嵌入和测量操作，忽略了量子演化过程的重要性。在这项工作中，我们提出了一种新型的量子启发神经网络 LI-QiLM，它集成了林德布拉德主方程 (LME) 来建模演化过程和干涉测量过程，提供更多的物理意义以增强可解释性。我们对六个情感分析数据集进行了全面的实验。与传统神经网络、基于 Transformer 的预训练模型和量子启发模型（如 CICWE-QNN 和 ComplexQNN）相比，所提出的方法在六个常用的情感分析数据集上表现出卓越的准确率和 F1 分数。额外的消融测试验证了 LME 和干涉测量的有效性。
一种受量子启发的星系分类算法
天文数据收集的进步需要更有效、更准确的星系分类方法。本论文探讨了量子启发算法的开发和应用，以提高星系的分类精度。该研究利用机器学习和计算机视觉技术，采用卷积神经网络 (CNN) 并集成奇异值分解 (SVD) 和张量网络来处理和分析天文图像。所提出的方法旨在降低计算复杂度，同时保持较高的分类性能。结果表明，与传统方法相比，量子启发算法实现了几乎同样好的分类精度，但在大多数情况下它们使用的数据更少。但所有方法的表现都明显优于本论文提出的基线。此外，这项研究凸显了量子计算概念在解决天文学复杂问题方面的潜力，为在各个科学领域的进一步探索和应用铺平了道路。