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使用（不是）大语模型在正式DSL中生成模拟模型 - 反应网络的研究
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型，可自动执行，解释和分析。但是，可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言，这是计算机不容易解释的。在这里，我们评估了如何将大型语言模型（LLM）用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM（例如商业GPT模型）进行探索，而无需微调模型权重。要缩小这一差距，我们展示了如何对开放量，7B参数Mistral模型进行微调，以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型，从而提供自我托管，计算和内存有效的替代方案。为此，我们开发了一个合成数据代理，以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明，我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5％的案件。此外，我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途，但以当前形式，微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是，需要更高质量的培训数据，并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
与扩散先验的统一视觉感知的桥接生成和判别模型
扩散模型的出色实力促使其努力将其应用范围扩展到生成任务之外。然而，缺乏统一的AP批准来将扩散模型应用于具有不同语义颗粒性的视觉对任务的持续挑战。我们的目的是建立一个统一的视觉感知框架，利用生成模型和歧视模型之间的实质协同作用。在本文中，我们提出了一个简单而有效的框架，该框架构成了预先训练的稳定扩散（SD）模型，其中包含丰富的生成性先验，一个能够整合层次代表的头部（U-Head），并且能够整合层次代表，并提供了一个适应性的外观，并提供了不良的犯罪性犯罪性。全面研究揭示了苦艾酒的潜在特征，例如在不同的时间步骤和各种U-NET阶段隐藏在潜在变量中的感知的不同粒度。我们强调，将重量级或活体积的解码器纳入将扩散模型转换为较大的表示学习者没有任何信息。针对定制判别模型的广泛比较评估展示了我们方法对基于零的素描基于素描的图像检索（ZS-SBIR），少数射击分类和开放式播放量和开放式摄影（OV）SETANICE分割任务的效率。有希望的结果证明了扩散模型作为强大的学习者的潜力，并在提供信息丰富且健壮的视觉代码方面确立了重要的能力。
羟基靶向结合物及其自...
目的：将不同饱和度的 C18 脂肪酸（硬脂酸、油酸和亚油酸）与醋酸亮丙瑞林（LEU 醋酸盐）的羟基结合，并研究通过自组装纳米颗粒 (L18FNs) 的控制释放和增强渗透性。方法：用苯甲酰氯和 DMAP（4-二甲基氨基吡啶）进行 Yamaguchi 酯化，使脂肪酸与 LEU 的羟基结合。然后将这三种结合物分别命名为硬脂酸结合的 LEU、LSC、油酸结合的 LEU、LOC 和亚油酸结合的 LEU、LLC。使用制备型 HPLC (Prep-HPLC) 纯化结合物 (L18FCs)，并通过各种仪器分析进行鉴定。结果：评估了每种 L18FN 的电位、粒度和形态。 LSNs由于饱和脂肪链的疏水性较高,因此zeta电位值相对较低,粒径较大,而LLNs则表现出较高的zeta电位和较小的粒径。在人血浆中,LLC的降解速度最快,累积药物释放量最高。通过Franz扩散池实验分析了L18FNs的渗透性,证实了脂肪酸的饱和度影响LFNs的渗透性。纳米化后,由于粒径较大,LSNs的渗透性并没有显著提高,而LONs和LLNs的渗透性分别是LEU的1.56倍和1.85倍。结论:利用不同饱和度的脂肪酸结合肽类药物,可以通过自组装和物理化学性质的修饰,提供药物的多功能性。关键词：醋酸亮丙瑞林 羟基靶向结合 不同饱和度C18脂肪酸 脂肪酸结合亮丙瑞林 自组装纳米粒子 控制释放 增强渗透性
神经可塑性在神经退行性疾病中的作用
在功能水平上，在突触中，它意味着发射器释放量的变化或接收器（突触可塑性）神经元的密度变化。 div>结构变化会导致神经元突触竞赛区域的修改，复杂突触的重塑，甚至是荆棘，分支，树突或轴突的缩回或延伸。 div>有两种主要形式的突触可塑性：Hebbian和稳态可塑性。 div>希比亚可塑性是一种机制，通过该机制，神经元之间校正的活性导致突触功效的持久变化。 div>主要形式是：长期功率（LTP）和长期抑郁症（LTD），它们可以分别增加或减少，这会影响神经元刺的数量，大小和稳定性的突触连接力。 div>这些机制代表了学习和记忆过程的基础。 div>（法语）稳态可塑性，以突触缩放和体内稳态的形式控制神经元和电路的兴奋性，从而使网络的固定化。 div>（法语）在此过程中，兴奋性和抑制性活动之间必须始终保持平衡，如果这里提交了不稳定的活动，则将通过宿主可塑性的机制来抵消。 div>分子和细胞水平的神经可塑性是作为短期可塑性（STP），长期增强（LTP）和长期增强抑郁症（LTD）产生的。 div>抑制传播ga-These neuroplastic changes and structure conformations are influenced by changes in genetic expression, protein synthesis, the signage of fine neurotro-, the growth of new neurons and the reable neuronal circu Both processes and proteolysis and the elimination of pro-teins, as well as the lysosomatic processes of renovation of organelles and membranes, are not only characteristics of degenerative processes but also of natural神经成形术。 div>尽管可以在几乎所有的脑结构中诱导LTP，但NMDA受体的激活对于LTP的诱导是必不可少的。 div>
基于模型的强化学习的实验室实验，用于自适应光学控制
摘要。直接对地球系外行星的直接成像是下一代地面望远镜最突出的科学驱动因素之一。通常，类似地球的系外行星位于与宿主恒星的小角度分离，这使得它们的检测变得困难。因此，必须仔细设计自适应光学（AO）系统的控制算法，以将外部行星与宿主恒星产生的残留光区分开。基于数据驱动的控制方法，例如增强学习（RL），可以改善AO控制的有希望的研究途径。rl是机器学习研究领域的一个活跃分支，其中通过与环境的互动来学习对系统的控制。因此，RL可以看作是AO控制的一种自动方法，在该方法中，其使用完全是交钥匙操作。特别是，已显示基于模型的RL可以应对时间和错误注册错误。同样，它已被证明可以适应非线性波前传感，同时有效地训练和执行。在这项工作中，我们在ESO总部的基于GPU的高阶自适应光学测试台（Ghost）测试台上实施并调整了称为AO（PO4AO）的策略优化的RL方法，在实验室环境中我们证明了该方法的强劲性能。我们的实施允许平行执行训练，这对于天上的操作至关重要。，我们研究了该方法的预测性和自我校准方面。我们为实施开放量有据可查的代码，并指定RTC管道的要求。除了硬件，管道和Python接口潜伏期外，还仅引入了幽灵运行Pytorch的新实现。我们还讨论了该方法的重要超参数以及它们如何影响该方法。此外，本文讨论了潜伏期的潜伏期的来源以及较低潜伏期实现的可能路径。
随机结构中的量子热力学
在过去的十年中，许多效果一直致力于了解如何从孤立的量子系统开始在哈密顿动力学，平衡和有效的热力学在长时间出现[1]。另一方面，对开放量子系统的研究引发了人们对在开放系统的量子演变下发生的量子热力学问题的兴趣[2]。量子动力学如何从量子动力学出现，量子系统如何动态平衡和热化以及是否始终在量子状态下达到热力化的问题是量子热力学研究的核心。显然，热力学物理学的基本要素是统计，即所研究系统的随机性质。我们的团队是使用用激光直接 - 连续方法制造的集成量子波导电路在随机光子结构中实施随机量子光的先驱之一[3]。当超短激光脉冲紧密聚焦于透明的散装材料中时，非线性吸收会导致光学分解和微等离子体的形成，从而诱导材料的分子结构永久变化。在融合二氧化硅作为宿主材料的特定情况下，密度在局部增加，从而永久增加了折射率。这些变化的尺寸大致与焦点区域的大小相同。通过相对于光束横向移动样品，获得了连续的修改并创建波导（见图1a）。1b）。这样的指南几乎可以沿任意路径的任何安排编写，因为放置焦点的唯一限制因素是写作目标的焦距。在我们在随机光子波导结构上的工作中，我们制造了具有随机间距[5]和随机折射率[6]的波导的扩展晶格[6]，从而产生了整个波函数的统计传播动力学（见图在将量子光发射到这些结构中并检查两粒子相关函数时，人们观察到，除了光子的预期玻体束外，发生了热化过程，因此光子位于结构中心（见图1C），显然正在从弹道运输到本地化的过渡。
毒性和细胞因子从人牙纸浆干细胞中释放出暴露于单个峰和多波LED固化的通用牙齿粘合剂后
目标：评估单峰和多波LED固化的通用粘合剂的影响，对人牙浆干细胞（HDPSC）的代谢活性和细胞因子释放的影响。另外，分析用不同LED固化的粘合剂的转化程度（DC）。方法：使用三种通用粘合剂制备圆盘（直径为5 mm，厚1毫米）：单键Uni Versal（SBU，3 M ESPE），Optibond Universal（OBU，Kerr）和Zipbond Universal（ZBU，SDI）。使用单峰（DeepCure，3 M ESPE）或PolyWave轻射二极管（LED）固化单元（Valo Grand，Ultrapent）将这些圆盘固化40 s。24小时后，将样品放在24孔培养板中，每个培养板含有1 ml培养基24小时。将HDPSC（1.8×10 4）接种在96孔板中，并允许生长24小时。随后，将细胞暴露于提取物（含有粘合剂碟片的培养基）的提取物（培养基）中，再加上24小时。未暴露于提取物的细胞用作对照组。使用MTT分析和通过Magpix评估的细胞因子释放评估线粒体代谢。使用FTIR分析粘合剂的转化程度（n = 5）。通过方差分析的双向和Tukey的测试对结果进行了分析。结果：OBU和ZBU洗脱液在线粒体代谢上导致统计学上显着降低，而不论所用的LED如何，表明它们的细胞毒性。相比之下，SBU并未显着影响MTT结果，类似于对照组。与ZBU相关的细胞因子IL-1，IL-6，IL-10和TNF-α的释放较高。SBU增加了IL-8的释放。OBU不影响细胞因子释放。SBU呈现较高的直流，而OBU和ZBU的DC相似，低于SBU。的意义：总之，通用粘合剂对HDPSC表现出毒性，但毒性程度因粘合剂而异。ZBU与HDPSCS的细胞因子释放量增加有关，尤其是促炎性介质。不同的LED不影响评估粘合剂的细胞毒性。
光刻和EUV光刻
最先进的半导体光刻将我们世界上最先进的光学系统与巧妙设计且高度优化的光化学材料和过程结合在一起，以制造使我们的现代信息社会的微型和纳米结构。应用光学，化学和材料科学的独特组合为对应用自然科学和技术感兴趣的科学家和工程师提供了理想的游乐场。多年来，光刻图案技术的发展几乎仅仅是按照驱动的扩展，并着重于改进分辨率，以支持戈登·摩尔（Gordon Moore）将更多组件挤在集成电路上的愿景。尽管这种缩放量仍未达到其最终限制，但在具有所需统一性且没有缺陷的半导体芯片上产生更多和较小的模式变得越来越困难和昂贵。针对新兴新颖应用的未来光刻技术必须强调不同的要求，包括三维（3D）形状控制，新颖（功能）材料的整合，非平面表面上的图案，对目标模式的灵活适应最终应用等等等。在技术开发50多年的技术开发中获得的半导体光刻者的知识和经验为开发新型微型和纳米技术驱动的应用提供了重要关键。它还应帮助高级工程师和经理对替代方法和应用程序的看法。本书并不是要提供对印刷图案技术各个方面的完整描述。这本书的材料是在多年的有关光刻的讲座上编写的：在Friedrich-Alexander-University-University Erlangen-Nuremberg上的技术，身体效果和建模，并为公司的特殊方面以及公司的特殊方面以及作为会议的附带活动准备专门的课程。本书旨在帮助有兴趣的学生具有物理，光学，计算工程，数学，化学，材料科学，纳米技术和其他领域的背景的学生，以在纳米化的光刻技术的迷人领域开始使用。相反，该书着重于对图像和模式形成的基本原理的解释。
储能杂志
热能储存（TES）越来越多地被认为是有效组合热量和功率（CHP），浓缩太阳能（CSP），加热通风和空调（HVAC）的重要组成部分，并在减少峰值需求的同时帮助管理能量的峰值（例如，来自太阳能或风能），并减少峰值需求。潜热热能存储（LHTES）是一个可行的选择，因为它的储能密度很高。从无量纲数字来看，LHTE的参数分析是高度希望作为建模LHTES系统的工具。一种方法是开发模型方程，以最大程度地减少从实验或模拟获得的模型和数据之间的误差。这种方法可以产生适用于其创建数据范围内的准确相关性，但它不能提供对控制设备瞬态行为的限制限制过程的物理理解。在本文中，我们提出了一种替代方法，从第一原理中确定了潜在的限制过程，然后将关键过程确定为时间的函数，作为LHTES设备的费用。例如，在简单的几何形状中，如果热传递速率受相变材料的自然对流限制，则可以预期熔体分数会在及时变化，并且我们以PCM Grashof数为𝐺𝑟1𝑝1𝑝和PCM PRANDTL数字显示为缩放量为𝑃𝑟（1∕3）。另一方面，如果固体PCM的表面积限制了传热速率，则熔体分数会渐近地增加以达到充分的熔化。对于我们的几何形状，发现这约为90％。使用我们的64个模拟的数据库验证了这些线性和渐近区域以及熔体分数曲线的𝐺𝑟1𝑝1∕3𝑝的形状。设计LHTES设备的实际重要性是熔体的部分，在这种熔体中，热传递速率不再受到对流的限制，此后热量存储速率恶化。我们的方法论的一个测试案例显示了我们方法的价值，即根据时间限制物理现象来预测热量储存速率，这是对LHTES设备进行建模的有效方法。
顺铂包覆氧化锌纳米粒子的合成及其作为靶向药物输送载体的应用
摘要：顺铂是一种常用的抗癌药物，是第一个铂基抗癌药物。顺式结构使配位复合物能够共价结合一条或两条 DNA 链，从而使 DNA 链交联，导致细胞以程序性方式死亡。顺铂以盐水形式静脉输注用于治疗实体恶性肿瘤。抗癌药物通常具有多种副作用，但将药物封装在合适的宿主材料中可最大限度地减少副作用，同时由于药物仅在靶标处缓慢释放而提高药物的功效。本研究旨在开发一种简单但有效的机制，利用强制水解法将二水合醋酸锌与去离子水在二乙二醇 (DEG) 介质中进行反应来制备多孔氧化锌纳米颗粒 (PZnO NPs)。然后用扫描电子显微镜 (SEM)、能量色散 X 射线分析 (EDX)、傅里叶变换红外光谱 (FT-IR)、粒度分析和粉末 X 射线衍射 (PXRD) 对合成的 PZnO NPs 进行表征。通过 X 射线荧光 (XRF)、SEM、EDX 和 FT-IR 研究证实顺铂被封装在多孔氧化锌纳米粒子内。我们的结果表明，合成的纳米粒子具有六方纤锌矿结构，这已通过 PXRD 证实。通过光散射测定的平均粒度为 52.4 ± 0.1 nm SEM 图像显示具有聚集颗粒的多孔球形形态。顺铂封装产品的 XRF 数据显示 Pt：Cl 比为 1:2，表明顺铂封装没有任何碎裂或其他化学变化。 FT-IR 数据也表明封装产品中存在 NH 3。通过测量 Pt 释放量与时间的关系，研究了抗癌药物顺铂在 PZnO NPs 中的封装情况及其 pH 值对药物从 PZnO NPs 中释放的依赖性，测量方法为使用电感耦合等离子体原子发射光谱法 (ICP-AES) 在 λ max 265.94 nm 处进行。发现顺铂在 PZnO NPs 中的封装效率为 50.52%。在 pH 为 4.0、5.0、6.0、7.0 和 8.0 的醋酸盐/磷酸盐缓冲液中，前 7 小时内从 PZnO NPs 中释放的顺铂百分比 < 6.30%。