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对复杂体外细胞培养的综述，强调流体流动的重要性，并由器官在芯片肝模型上进行说明
广泛接受的是，制药行业需要在体外模型上更加生理相关，以更好地预测药物毒性和效率。10年前，新技术的出现令人兴奋，该技术被称为“芯片上的器官”（OOAC），因为人们相信OOA可能会满足这种需求。政府机构和风险投资的发展活动和投资激增。大多数开发OOAC的组织都选择使用使用微加工技术制造的微流体设备，该技术在电子行业取得了悠久的成功历史，因为它在微电体芯片中提供了提高的功能，更好的性能和经济利益。但是，生物系统中液体流的物理学与在微电路中控制电子的物理学大不相同。经过10年的激烈发展，值得研究OOAC技术的状况并评估提供预期的转型所需的内容。令人失望的是，包括OOAC在内的先进的体外方法还无法减少动物的使用来评估药物安全。似乎至少有三个因素：i）对医学研究中的动物替代品与药物开发中高通量筛查（HTS）的需求之间的冲突市场需求缺乏了解，ii）与更复杂模型相关的技术困难，尤其是在微型流通和III的使用方面的经济优势，尤其是在使用强大的行业方面的技术困难。
潜在平衡：任意的统一学习理论...
物理计算元素的响应时间是有限的，神经元也不例外。在皮质网络的分层模型中，每层都引入了响应滞后。物理动力学系统的这种固有属性导致刺激的处理延迟，并导致网络输出和启发性信号之间的时机不匹配，因此不仅会推断，而且还可以学习。我们引入了潜在平衡，这是一个慢速组件网络中推断和学习的新框架，通过利用生物神经元的能力来避免这些问题，以相对于其内存潜力进行输出。该原理可以独立于网络深度，可以实现准稳定推断，并避免需要分阶段可塑性或计算昂贵的网络松弛阶段。我们从依赖网络的广义位置和动量的前瞻性能量函数中共同得出脱离神经元和突触动力学。所得模型可以解释为具有连续时间，泄漏的神经元动力学和连续的局部局部可塑性的深层皮质网络中误差反向传播的误差。我们展示了对标准基准数据集的成功学习，并使用完全连接和连接的体系结构来实现竞争性能，并展示了如何将我们的原理应用于皮质微电路的详细模型。此外，我们研究了模型对时空底物缺陷的鲁棒性，以证明其在体内或在硅中的物理实现的可行性。§
大脑通讯 AIN 通讯
由于其“全或无”动作电位反应，单个神经元（或单位）被公认为大脑的基本计算单位。有大量动物文献支持研究神经元放电作为了解神经元微电路和大脑功能的一种方式的机制重要性。尽管大多数研究都强调生理学，但人们越来越认识到，研究单个单位可以为疾病的系统级机制提供新的见解。微电极记录在人类中越来越普遍，与此同时，颅内脑电图记录在局灶性癫痫术前评估中的应用也越来越多。除了单个单位数据外，微电极记录还记录局部场电位和高频振荡，其中一些可能与临床大电极记录的不同。然而，微电极几乎只用于研究环境，目前没有迹象表明将微电极记录纳入常规临床护理。在这篇评论中，我们总结了 65 年来人类癫痫患者微电极记录的经验教训。我们介绍了可以利用的电极构造、如何记录和处理微电极数据的原理以及对发作动力学、发作间期动力学和认知的见解。最后，我们评论了将单单位记录纳入临床护理的可能性，重点关注潜在的临床适应症，每种适应症都有其特定的证据基础和挑战。
石墨烯及其衍生物的量子特性在功能纳米材料和超材料中的应用进展
因此，量子特性对于各种各样的主题都很有趣，例如量子化学计算，特别是在天体化学[4]、量子计算机[5]、量子存储器[6]、加密[7, 8]、量子发光装置[9]，甚至全球规模的量子通信[10]。在例子中，混合材料在不同尺度上产生了不同的影响，量子特性的产生从亚原子尺度到宏观尺度及更远。因此，应该强调在更短尺度上发展的重要性，包括用于量子存储器的硅中单个高自旋核的相干电控制[11]和可能影响量子信息处理[12]、宏观物体的检测和分辨[13]的量子态干涉。这些量子应用使用了不同的理论模型，例如量子粒子、光子和量子态，此外还有多学科领域，这些领域推动了量子光学、纳米光学、微电路和更高宏观尺度的光学设计和工程的发展。在这里，石墨烯和碳的同素异形体可以根据凝聚电子物质 [14] 与自由电子轨道 [15] 以及可用的伪电磁特性等特性以不同的方式参与。因此，由小原子厚度形成的石墨烯表现出稳定的化学结构和具有半金属特性的薄膜。它们微小的重叠价带和导带表现出强烈的双极电场效应，例如当电压门控增加时，每平方厘米中电子和空穴的浓度很高，并且在室温下具有迁移率 [16]。这些特性基于特定的电子 sp2 轨道，这些轨道可以在约 0.335 nm 的自由间隔长度内相互作用，产生伪
社论：大型脑建模的神经信息学
当代神经科学研究的主要重点是大型脑网络中连通性和活动动态的映射和建模。随着神经数据的分辨率，覆盖范围和可用性的增加，神经信息学技术在这项科学企业中起着越来越重要的作用。大型大脑建模是计算神经科学的方法论固定的子字段，它的重点是在粗粒（中宏/宏）空间尺度上对整个脑活动的模拟，或者在（微元素）空间尺度和高级别的详细尺度和高级详细质量范围的精选神经子系统中的活性。大型大脑建模中采用的神经信息学工具以软件基础架构，数据库资源以及促进这些核心研究目标的数学和算法技术的实际实施形式出现。在许多情况下，作为这项工作的一部分开发的神经信息和建筑解决方案本身具有研究人员的一般方法论，但其次经常与主要神经科学研究问题进行交流。因此，编辑团队认为，在计算神经科学研究主题中的神经信息和前沿的联合前沿，是一个强调该领域令人兴奋的最新发展的场所，并展示了广泛的创新工作。它包含11本原始研究文章的集合，描述了大型大脑建模的神经信息学的新进步。这些范围跨越了各种计算方法和神经科学应用，从细胞和微电路动力学到宏观尺度的神经解剖学和神经影像学。除了各个个人贡献的独立价值外，我们坚信该集合中对本文的计算方法的共同关注还带来了重要的额外好处，以促进对话，暴露和交叉授粉，跨神经科学子范围。
社论：大规模大脑建模的神经信息学
当代神经科学研究的一个主要焦点是绘制和建模大规模脑网络中的连接和活动动态。随着神经数据的分辨率、覆盖范围和可用性的快速增加，神经信息学技术在这一科学事业中发挥着越来越重要的作用。大规模脑建模是计算神经科学中方法论定义的子领域，其重点是模拟粗粒度（中观/宏观）空间尺度上的整个脑活动，或细粒度（微观）空间尺度和高细节水平上的选定神经子系统中的活动。大规模脑建模中使用的神经信息学工具以软件基础设施、数据库资源和数学和算法技术的实际实现的形式出现，这些技术有助于实现这些核心研究目标。在许多情况下，作为这项工作的一部分开发的神经信息学和架构解决方案本身对研究人员来说具有一般的方法学兴趣，但通常次于主要的神经科学研究问题。因此，编辑团队设想将《神经信息学前沿》和《计算神经科学前沿》联合研究主题作为一个平台，重点介绍该领域令人兴奋的最新发展，并展示正在进行的广泛创新工作。它收录了 11 篇原创研究文章，描述了大规模大脑建模神经信息学的新进展。这些文章涵盖了从细胞和微电路动力学到宏观神经解剖学和神经成像等各种计算方法和神经科学应用。除了各个个人贡献的独立价值外，我们坚信，本合集中各篇文章对计算方法的共同关注带来了重要的额外好处——促进神经科学子领域之间的对话、交流和交叉融合。
MIL-STD-883E-方法-1014.pdf
3. 程序。精细和粗泄漏测试应按照规定测试条件的要求和程序进行。测试顺序应为精细泄漏（条件 A 或 B 或 C），然后是粗泄漏（条件 C、、C、、D 或 E），除非 C 与 A、B 或 C 同时使用。当有规定时（见 4），测试后的测量应按照泄漏测试程序进行。当规定的弹压超过微电路封装能力时，可以使用其他压力、暴露时间和停留时间条件，只要它们满足适用的泄漏率、压力、时间关系，并且只要在任何情况下施加至少 30 psia（2 个绝对大气压）的弹压，或者对于条件 C，在任何情况下施加至少 10 psi 的差压测试压力。当使用测试条件时，不需要进行粗泄漏测试。但是，不得用于固定封装所需的密封测试。当使用批量测试（一次在泄漏检测器中放置多个设备）执行测试条件 A 或 B 和拒收条件 OWIS 时，应将其记录为批次失败。如果批次中的所有设备在从示踪气体加压室取出后一小时内重新测试，则可以对每个设备进行一次单独测试以进行验收。仅对于条件 B，设备可以进行批量重新测试以进行验收，前提是所有重新测试都在从示踪气体加压室取出后一小时内完成。仅对于条件 C，经过批量测试并显示拒收条件的设备可以使用此处 3.3.3.1 的程序单独重新测试一次，但如果设备在完成第一次测试后 20 秒内浸入检测器液体中，并且它们一直留在液体中直到重新测试，则无需重新加压。仅对于条件 C 和 C，包装必须满足 3.6 中定义的硬度要求。
大脑、行为与免疫 - 健康 - 精神病学系
炎症、γ-氨基丁酸能 (GABAergic) 功能降低和神经可塑性改变是重度抑郁症 (MDD) 中同时发生的病理生理学。然而，这些生物学变化之间的联系仍不清楚。我们假设炎症会导致 GABAergic 中间神经元标记物缺陷，并且这种影响是由脑源性神经营养因子 (BDNF) 介导的。我们在此报告，在第一批 C57BL/6 小鼠（n = 72；10 – 11 周；50% 为雌性）中腹膜内注射脂多糖 (LPS) (0.125、0.25、0.5、1、2 mg/kg) 引起的全身炎症导致前额皮质 (PFC) 和海马 (HPC) 中的白细胞介素 1-beta 和白细胞介素-6 增加，使用酶联免疫吸附测定 (ELISA) 测量。定量实时聚合酶反应 (qPCR) 用于探索 LPS 对 GABAergic 中间神经元标志物表达的影响。在第二组 (n = 39; 10 – 11 周; 50% 为雌性) 的 PFC 中，2 mg/kg LPS 降低了生长抑素 ( Sst ) (p = 0.0014)、小白蛋白 ( Pv ) (p = 0.0257)、皮质抑素 ( Cort ) (p = 0.0003)、神经肽 Y ( Npy ) (p = 0.0033) 和胆囊收缩素 ( Cck ) (p = 0.0041) 的表达，并且不影响促皮质素释放激素 ( Crh ) 和血管活性肠肽 ( Vip ) 的表达。在 HPC 中，2 mg/kg LPS 降低了 Sst (p = 0.0543)、Cort (p = 0.0011)、Npy (p = 0.0001) 和 Cck (p < 0.0001) 的表达，但不影响 Crh 、 Pv 和 Vip 的表达。LPS 降低了 PFC (p < 0.0001) 和 HPC (p = 0.0003) 中 Bdnf 的表达，这与受影响的标志物 (Sst、Pv、Cort、Cck 和 Npy) 显着相关。总之，这些结果表明炎症可能是导致 MDD 中观察到的皮质细胞微电路 GABAergic 缺陷的因果关系。
焊接对聚合物和MNO2触觉电容器的影响
焊接可能对大多数表面固定技术组件的性能和可靠性产生强大的影响，包括板塔电容器。高质量的触觉电容器可能是唯一的组件类型，焊接模拟是筛选过程中的第一步。尽管如此，刺激后电容器的后焊后故障发生了，需要进行其他分析。爆米花是塑料包裹的微电路（PEM）的众所周知的效果，它也发生在芯片斜塔塔勒电容器中。焊接过程中零件对水分存在的敏感性的特征是水分灵敏度水平（MSL）；但是，与PEM相反，没有用于建立触觉电容器的MSL的标准程序。尚未正确研究吸收水分对焊接相关降解和触觉降解的影响，并且尚无有关对聚合物和MNO2 tantalum tantalum Pacipitors焊接的敏感性差异的足够信息。在这项工作中，在回流焊接之前和之后，已经测试了16种类型的聚合物和9种类型的MNO2阴极斜向电容器。估算了焊接后的水分释放水平，并用于评估焊接过程中电容器变形的热机械分析。结果表明，在聚合物中，相似部分的水分吸收大约是MNO2电容器的两倍。MNO2电容器中这种故障类型与与房间条件相对应的偏差电压和相对较低的水分吸附水平也可能发生。在两种类型的零件中都可能发生案例的破裂和参数降解，但是MNO2电容器在第一个电动循环中以短路和可能的点火方式灾难性地失败。焊接前烘烤是一种有效的措施，以防止失败，即使在遭受爆炸式损坏的地段中也是如此。提出了建立MSL的烘焙和测试的建议。
基于无铅焊料疲劳建模的FLIP芯片可靠性的实质性调查
摘要 - 焊料疲劳故障是限制微电子流量芯片包装可靠性的主要磨损故障机制之一。焊料疲劳故障发生在裂缝启动并随后通过整个焊接接头传播，从而导致电气开放。焊接关节内的裂纹引发和支撑性是由压力的循环施加引起的，这通常是由于暴露于温度周期所引起的。了解产品使用过程中的热循环与用于测试的加速热循环之间的关系对于预测设备的可靠性至关重要。MIL-PRF-38535是用于综合电路（微电路）制造的指导航空航天和高可靠性的规格，该制造能够列出制造业，合格和认证要求，以在国防逻辑机构（DLA）的（DLA）合格列表（QM）（QML）列表中列出。该standard于2022年11月发布的修订版，首次包括在制造QML平流芯片产品中使用无铅焊合金和有机基质。 因此，对于无铅的平流芯片组件的焊料疲劳，人们非常需要了解实质性的物理（POF）。 本文删除了如何使用有限的元素建模来预测平流芯片包装组件的焊料疲劳。 作者的杠杆疲劳寿命是针对不同流量芯片雏菊链套件配置的，以及疲劳的生命定义并可以在发表的论文中使用。修订版，首次包括在制造QML平流芯片产品中使用无铅焊合金和有机基质。因此，对于无铅的平流芯片组件的焊料疲劳，人们非常需要了解实质性的物理（POF）。本文删除了如何使用有限的元素建模来预测平流芯片包装组件的焊料疲劳。作者的杠杆疲劳寿命是针对不同流量芯片雏菊链套件配置的，以及疲劳的生命定义并可以在发表的论文中使用。然后，作者使用所得的无铅焊料疲劳模型来进行参数研究，以研究不同的模具大小，填充材料属性和包装底物材料的影响。在共晶SN/PB和无铅疲劳寿命预测之间进行了比较。此外，作者还展示了如何将焊料疲劳预测用于使用条件，以便对平流芯片套件组件进行可靠性评估。这最终导致更好地理解焊料合金的影响以及材料选择对航空航天和高可靠性产品的任务生活的影响，这些产品属于MIL-PRF-38535修订中引入的更改M.