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承载两组磁性 Skyrmion 的范德华界面
磁耦合材料的应用为磁性的探索以及二维极限下的自旋电子学应用提供了新的机遇。[7–9] 在所有基于范德华层状体系的界面工程异质结构中，磁邻近效应对于操控自旋电子学、[10–12] 超导[13–15] 和拓扑现象至关重要。[16–18] 磁性 skyrmion 因其非平凡拓扑结构而得到深入研究，这导致了许多有趣的基本和动力学特性。[19–21] 这些主要见于非中心对称单晶[22–24] 超薄外延系统[25,26] 和磁性多层膜。 [27–31] 最近，在与氧化层 [32] 或过渡金属二硫化物 [33] 界面的范德华铁磁体中观察到了 Néel 型 skyrmion，通过调整铁磁体厚度可以控制 skyrmion 相。此外，使用各种范德华磁体，可以在其新界面中创建具有独特性质的 skrymion 相。承载多个 skyrmion 相的材料增加了该领域的丰富性，并且在设计方面具有额外的自由度
![arxiv：2110.04663v1 [cs.ro] 2021年10月9日](/simg/f\fb981b58d73f9358826be95efbacbbe3ea7501a0.webp)
arxiv：2110.04663v1 [cs.ro] 2021年10月9日
使用运动传感器技术可以将人体运动作为高维连续信号捕获。即使是从机动性有限的人捕获的情况下，重新培养数据也可能会出奇丰富。在这项工作中，我们探讨了通过运动传感器捕获的有限上身运动的使用，作为控制7度自由度的机器人臂的输入。即使是密集的传感器信号也可能缺乏可靠的高维机器人控制所需的显着信息和独立性。随着人类在这种限制的背景下随着时间的流逝而学习，可以利用对机器人的智能来更好地识别关键的学习挑战，提供有用的反馈，并支持个人，直到管理挑战。在这篇简短的论文中，我们从正在进行的研究中检查了两个未受伤的参与者的数据，以提取初步结果并分享见解。我们观察到机器人智能的机会介入，包括在所有控制方面所花费的时间，单个控制维度的不对称时间以及用户在学习方面的进步的情况。关于这些情境的机器推理可能会促进将来的新界面学习。
人类大脑类器官为什么会存在道德问题......
摘要 人脑类器官 (HBO) 是在实验室中培育的三维生物实体，目的是重现成年人脑的结构和功能。由于其特定的特征和用途，它们可以被视为新型生命体。作为对有关使用 HBO 的持续讨论的贡献，作者确定了三组道德担忧的原因。第一组原因涉及 HBO 中可能出现的感知/意识，这将赋予它们道德地位，其范围应该建立起来。第二组道德担忧与人造子宫技术的类比有关。通常与人体生理学相关的过程的技术实现可能会产生一种操纵性和工具性的态度，从而破坏对人类的保护。第三组涉及生物计算的新领域和嵌合体的创造。就类器官智能的新领域而言，人类与具有能够模仿记忆和认知的生物组件的新界面之间的密切关系引发了道德问题。就嵌合体而言，非人类动物的人性化值得进行严格的道德审查。本文详细描述了这些伦理问题，以有助于构建一个监管框架，指导考虑 HBO 领域研究时的决策。
太阳能和地热能案例研究
公共和私人组织试图预测技术发展的未来，并据此分配资金。根据我们对麻省理工学院创业中心、斯隆管理学院和 IBM 专家的采访以及对文献的回顾，我们发现这一重要的资金分配过程主要依赖专家意见，这在有其优点的同时，也存在重大缺点。在本论文中，我们引入了一种数据驱动的方法，称为早期增长技术分析，用于技术预测，该方法利用多种信息源来分析有前途的新技术的发展。我们的方法基于文献计量分析，包括三个关键步骤：从在线出版物数据库中提取相关关键字、确定这些关键词的出现频率以及识别那些表现出快速增长的关键词。我们的建议超越了理论层面，体现在软件中，该软件通过可视化界面收集用户所需的输入，动态提取网站数据，对收集的数据进行分析，并显示结果。与我们小组以前的软件相比，新界面在执行分析时提供了更好的用户体验。虽然这些方法适用于任何研究领域，但本论文介绍了太阳能和地热能领域的案例研究结果。我们在这些特定领域确定了新兴技术，以测试我们结果的可行性。我们相信，数据驱动的方法（例如本论文中提出的方法）将越来越多地被政策制定者用来补充、验证和确认专家意见，将实际目标映射到基础/应用研究领域并做出技术投资决策。论文指导老师：Stuart Madnick John Norris Maguire 麻省理工学院斯隆管理学院信息技术教授、麻省理工学院工程学院工程系统教授
音乐家的生成AI：设计智能乐器的小数据原型
https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。 2009。 用于交互式机器学习的元启动。 在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。 匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。 http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。 2023。 符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。 ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://www.theguardian.com/music/2023/sep/08/ai-music-bigsound-brisbane-brisbane-brisbane-ai-dj-spotify-beatles [4] rebecca fiebrink，dan trueman和perry r cook。2009。用于交互式机器学习的元启动。在国际音乐表达新界面会议论文集（Nime '09）。匹兹堡，美国宾夕法尼亚州，280-285。http://www.nime.org/proceedings/2009/ nime2009_280.pdf [5] shulei ji，Xinyu Yang和Jing Luo。2023。符号音乐生成深度学习的调查：表示，算法，评估和挑战。ACM计算。 幸存。 56，1（2023）。 https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。ACM计算。幸存。56，1（2023）。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。 2023。 音乐表达的机器学习：系统文献综述。 在国际音乐表达界面国际会议上。 13页。 http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。 2018。 什么是体现的音乐认知？ 在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。 施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。 https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1145/3597493 [6]ThéoJourdan和Baptiste Caramiaux。2023。音乐表达的机器学习：系统文献综述。在国际音乐表达界面国际会议上。13页。http://nime.org/proceedings/2023/nime2023_46.pdf [7] Marc Leman，Pieter-Jan Maes，Luc Nijs和Edith Van Dyck。2018。什么是体现的音乐认知？在Springer系统音乐学手册中，Rolf Bader（编辑）。施普林格柏林海德堡，柏林，海德堡，747–760。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。 2000。 太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。 Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。https://doi.org/10.1007/978-3-662-55004-5_34 [8] George E. Lewis。2000。太多的注释：“ Voyager”中的计算机，复杂性和文化。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。 https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。 2019。 260–265。 2023。 2003。Leonardo Music Journal 10（2000），33-39。https：//doi.org/10.1162/096112100570585 [9] Charles Patrick Martin和Jim Torresen。2019。260–265。2023。2003。具有混合密度复发神经网络的交互式音乐预测系统。在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。 音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。 监护人（2023年10月）。 https：//www.theguardian。 com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。 连续器：与风格的音乐互动。 新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。 https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10.5281/Zenodo.3672952 [10] Blake Montgomery。音乐出版商Sue Amazon Basked AI Company to Song歌词。监护人（2023年10月）。https：//www.theguardian。com/technology/2023/oct/19/Music Lawsuit-ai-song-lyrics-homhthrocs [11]françoispachet。连续器：与风格的音乐互动。新音乐研究杂志32，3（2003），333–341。https://doi.org/10。 1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。 2023。 管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。 在国际音乐表达界面国际会议上。https://doi.org/10。1076/jnmr.32.3.333.16861 [12] Teresa Pelinski，Rodrigo Diaz，AdánL。Benito Temprano和Andrew McPherson。2023。管道用于录制数据集和在Bela嵌入硬件平台上运行神经网络。在国际音乐表达界面国际会议上。
Postdoc, student, and technician positions at Harvard Medical School Immediate postdoc, student or technician positions are available. Our laboratory
在哈佛医学院的博士后职位，学生和技术人员立场即时，学生或技术人员职位。我们的实验室重点介绍了干细胞生物学与免疫学之间的新界面，称为“茎免疫学”。我们小组的一份手稿最近被本质上被接受（在出版社中接受； 2024年11月； https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-2469338/v1）。尽管肿瘤免疫疗法和干细胞移植的应用不断增长，但干细胞与免疫系统之间的相互作用尚不清楚。尚不清楚免疫系统如何控制干细胞。在很大程度上尚不清楚如何控制对正常或恶性细胞的免疫反应。朝着新的“茎免疫学”中的此类问题，富士崎博士的小组测试了干细胞的专门微环境是否称为干细胞生态位，是干细胞的免疫学庇护所。从理论上讲，这将屏蔽正常/恶性/移植的干细胞免受免疫攻击，以及来自细胞应激反应。在1950年代证明了睾丸和胎盘作为免疫特权部位，即使在没有免疫抑制的情况下，移植的同种异体（allo-）或异类移植物也可能会持续长期。尽管最近在各种组织中鉴定出组织的干细胞壁ni，但在免疫学环境中尚未评估小众本身。几乎不知道体细胞壁ni是否具有广泛的免疫特权。成功的博士后研究员的候选人将获得博士学位。和/或M.D.学位。我们最近证明，骨髓内的造血干细胞（HSC）壁ne可容纳独特的调节性T细胞种群，该细胞群具有易裂免疫特权（细胞干细胞22，445-453，2018;自然474（7350），216-9-9，216-9，2011）。我们在自然界中的最新手稿（2024年11月，在新闻界接受）进一步确定了高度免疫特权，高度原始的HSC和其他HSC；由高度免疫保护壁ches屏蔽，在不同的BM生态位位置。我们证明了高级一氧化氮（NO）生成的HSC对免疫攻击难治。并展现出独特的“像睡美人一样的晚期升起”，但坚固而长期的血液重建。如此高度免疫特异性，高原始的无hscs位于地层中的独特内接毛细管处，其特征是高水平的免疫接收分子CD200，原发性纤毛，原发性纤毛和分子/表型特征是血管发芽的血管发育特征。这些专门的毛细血管通过创新的纤毛蛋白IFT20/CD200/eNOS/自噬轴控制NO HIS的再生功能。毛细血管进一步维持了小裂treg的池大小，增强了无hscs的免疫特权。值得注意的是，免疫力较低，效力较低，没有低HSC在先前描述的利基成分，正弦或型H血管上共定位。这些观察结果证明了HSC和不同的BM壁ni中的新型分层结构，这既决定了再生功能和免疫耐受性。我们正在寻找对我们现在在以下方式中扩展了该创新项目：干细胞/利基调节；自我耐受； Treg生物学；不同外围器官中的干细胞；和癌症。使用多种实验方法，包括转基因动物模型，人类样品，RNA/TCR测序，空间转录组学和插入式两光子显微镜。候选人更喜欢（但不需要）在以下领域之一中具有专业知识：干细胞生物学；免疫学；癌症生物学； RNA/DNA测序； T细胞受体测序；细胞重编程；和计算生物学。