XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System结构的
用于预测编码和主动推断的大脑体系结构的演变
摘要本文考虑了用于预测处理的大脑体系结构的演变。我们认为，预测感知和作用的大脑机制并不是像我们这样的先进生物的晚期进化加成。相反，它们逐渐源自更简单的预测循环（例如自主和运动反射），这些循环是我们早期进化祖先的遗产，并且是解决其适应性调节基本问题的关键。，我们以生成模型的形式表征了更简单的复合大脑，这些模型包括增加层次宽度和深度的预测循环。这些可能从简单的稳态基序开始，并在进化过程中以四种主要方式进行详细说明：这些包括将预测性控制的多模式扩展到同类循环中；它复制以形成多个感官循环，以扩大动物的行为曲目；以及具有层次深度的生成模型的逐渐捐赠（处理以不同的空间尺度展开的世界各个方面）和时间深度（以未来面向的方式选择计划）。反过来，这些阐述为越来越复杂的动物所面临的生物调节问题提供了解决方案。我们的建议将神经科学理论（预测性处理）与不同动物物种中脑体系结构的进化和比较数据保持一致。关键字：预测处理；主动推断；大脑进化；脑建筑；模型选择；自然选择。
用于 mmW 应用的 C 掺杂 AlN/GaN HEMT 与 AlN/GaN/AlGaN 双异质结构的比较
摘要 — 我们报告了使用两种缓冲层用于毫米波应用的超薄（亚 10 nm 势垒厚度）AlN/GaN 异质结构的比较结果：1) 碳掺杂 GaN 高电子迁移率晶体管 (HEMT) 和 2) 双异质结构场效应晶体管 (DHFET)。观察到碳掺杂 HEMT 结构表现出优异的电气特性，最大漏极电流密度 I d 为 1.5 A/mm，外部跨导 G m 为 500 mS/mm，最大振荡频率 f max 为 242 GHz，同时使用 120 nm 的栅极长度。C 掺杂结构在高偏压下提供高频性能和出色的电子限制，可在 40 GHz 下实现最先进的输出功率密度（P OUT = 7 W/mm）和功率附加效率 (PAE) 组合，在脉冲模式下高达 V DS = 25V 时高于 52%。
对航空应用中复合三明治结构的审查
“三明治结构的特征是使用由一个或多个高强度外层（面）和一个或多个低密度内层（核心）组成的多层皮肤”。在1944年[1]的第一批文章之一中提出了这一定义，该定义是在专门用于三明治结构的第一篇文章中[1]，并且在用于这种类型的结构[2-7]中以各种形式采用。今天，对于核心和皮肤而言，今天都有大量的材料和架构组合[8]。但是，对于航空应用，认证极大地限制了可能性。今天，只使用由Nomex，铝合金制成的蜂窝芯或质量非常好的技术泡沫。sim，对于皮肤，我们主要根据玻璃，碳或凯夫拉纤维发现铝合金和层压齐。根据Guedra-Degeorges [9]，也是[10]中描述的一些堆叠的情况（另请参见图22），对于航空应用，皮肤的厚度小于2 mm。三明治分为两类。对称三明治，例如图中所示的三明治1主要用于抵抗屈曲及其弯曲。这种类型的三明治非常适合加压结构或承受空气动力载荷的结构，总体而言，它是迄今为止使用最广泛的结构。在飞机结构中也使用了另一种较不受欢迎的三明治类型：不对称的三明治（见图2）。该皮肤的屈曲抗性由A至于由薄膜稳定的薄皮肤组成的经典机身，一个不对称的三明治由碳层压板中的第一个皮肤组成，称为“工作皮肤”，这将大部分膜胁迫从结构中获取。
人类神经类器官突触结构的分离和表征
突触体传统上是从啮齿动物或死后人类脑组织中富集的，但啮齿动物模型缺乏人类特有的突触特征，而死后组织中突触体的功能受到死后间隔的限制，并且通常仅显示疾病终点。此外，由于道德问题和可用性问题，只有少数研究针对人类样本。然而，神经类器官 (NO) 已成为分离完整和活的人类神经末梢以研究人类特有的突触传递方面的可能新来源。此外，突触体的富集通常使用密度梯度离心进行，这需要大量的起始材料。在本研究中，我们开发了一种应用差速离心方案从人类 NO 中富集突触结构的方法。然后，我们使用基于质谱的定量蛋白质组学来记录突触和生长锥特异性蛋白的富集，并在 KCl 刺激下进行定量磷酸化蛋白质组学来证明衍生突触结构的活力和生理功能。
基于结构的药物设计，以发现TRIM71蛋白的潜在HIT分子，以防止先天性脑积水Veer Bhatia 1和Divya ra
trim71是在人类中大量表达的基因，在早期的胚胎发生和神经分化中起着至关重要的作用，通过与靶MRNA结合，触发翻译抑制或mRNA降解。3 Qiuying Liu等人，研究人员使用交联的免疫沉淀和测序（CLIP-SEQ）技术探索了小鼠中CH相关的突变。这项研究很重要，因为蛋白质对人类表现出相似的反应。4研究表明，突变的TRIM71蛋白与不同的靶标mRNA结合，表明“功能的获取”。具体而言，小鼠中的R595H-TRIM71与CTNNB1基因中的mRNA结合，该基因编码了β-catenin蛋白，这对于干细胞分化至关重要。5抑制其翻译可阻止神经发育必需蛋白质的产生。相反，R783H-TRIM71与LSD1 mRNA结合，抑制其翻译并导致干细胞分化的缺陷。5
基于结构的嵌合流感血凝素的设计引起跨组免疫
流感病毒菌株之间的抗原变异性对开发广泛的保护性，持久的疫苗构成了重大挑战。当前的年度疫苗靶向特定菌株，需要准确预测有效中和。尽管系统发育群体之间的序列多样性，但血凝素（HA）头域的结构仍然高度保守。利用这种保护，我们设计的跨组嵌合具有结合远处菌株的抗原表面。通过结构引导的受体结合位点（RBS）残基的移植，我们在H1 HA支架上显示了H3 RBS。这些嵌合免疫原子会引起能够中和底菌株和远端菌株的跨组多克隆反应。此外，嵌合体整合了异三聚体免疫原子，增强了模块化疫苗的设计。这种方法使包含各种应变段能够产生广泛的多克隆响应。将来，这种模块化免疫原子可以用作评估免疫力优势和完善免疫策略的工具，从而提供了桥接和增强免疫力患者免疫反应的潜力。该策略有望推进普遍的流感疫苗开发。
用于毫米波应用的各种 AlN/GaN HEMT 几何结构的热分析和统计分析
摘要 - 如今，缩小 HEMT 器件的尺寸对于使其在毫米波频域中运行至关重要。在这项工作中，我们比较了三种具有不同 GaN 通道厚度的 AlN/GaN 结构的电参数。经过直流稳定程序后，96 个受测 HEMT 器件的 DIBL 和滞后率表现出较小的离散度，这反映了不可否认的技术掌握和成熟度。对不同几何形状的器件在高达 200°C 的温度下的灵敏度评估表明，栅极-漏极距离会影响 R 随温度的变化，而不是 I dss 随温度的变化。我们还表明，中等电场下的 DIBL 和漏极滞后表现出非热行为；与栅极滞后延迟不同，栅极滞后延迟可以被热激活，并且无论栅极长度的大小如何都表现出线性温度依赖性。
演员：基于跨注意的结构的多模式融合...
AI的最新进展彻底改变了材料科学和加速材料发现的财产预测。图形神经网络（GNN）由于能够表示晶体结构作为图形，有效捕获局部相互作用并提供出色的预测，因此脱颖而出。但是，这些方法通常会丢失关键的全局信息，例如晶体系统和重复单位连接。为了解决这个问题，我们提出了Cast，这是一个基于跨注意的多模式融合模型，该模型集成了图形和文本模式以保留基本的材料信息。cast使用交叉注意机制将节点 - 和令牌级的特征结合在一起，超过了依赖于材料级嵌入（如图形平均值或[Cls]令牌）的先前方法。掩盖的节点预测预处理策略进一步增强了原子级信息的整合。与Crysmmnet和MultiMAT等方法相比，我们的四个晶体特性（包括带隙）的性质预测的实现最大提高了22.9％。预处理是对齐节点和文本嵌入的关键，并且注意力图证实了其在捕获节点和令牌之间关系的有效性。这项研究强调了材料科学中多模式学习的潜力，为更强大的预测模型铺平了道路，这些模型纳入了本地和全球信息。
光致发光和三链螺旋物的金属甲基分子体系结构的光发光和非线性光学特性
K。Waszkowska，Y。Cheret，A。Zawadzka，A。Korcala，J。Strzelecki等人。光致发光和基于三链螺旋物的金属金属螺旋体 - 苏普朗分子体系结构的光致发光和非线性光学特性。染料和颜料，2021，186，pp.109036-。10.1016/j.dyepig.2020.109036。hal-03492998
具有双V形磁铁结构的永久磁体同步电动机的动态等效磁网络模型和驱动系统
等效磁网络（EMN）方法似乎是电动机中磁场的一种更有效的分析方法，比等效磁路方法（EMC）[11]和比有限元方法（FEM）相比，相结合了更高的计算精度和更快的计算速度。W. Shi等。研究了具有V形磁铁结构的PMSM的EMN，该结构可以准确计算磁场分布并模拟电动机的抗磁力化能力[12]。J. Zhang等。 提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。 尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。 然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。 H. Kwon等。 研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。 G. Liu等。 研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。 其正确性通过FEM和实验验证[15]。 但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。J. Zhang等。提出了双层磁铁结构永久磁铁同步不情愿电动机，并建立了其EMN模型，该模型可以准确计算电动机的气隙通量密度分布，并用于转子结构的设计和优化[13]。尽管如此，[12]和[13]中的EMN模型不可用于计算绕道通量，电动力（EMF）和扭矩波形以及转子旋转。然后，介绍了根据转子位置修改EMN在定子和转子之间的连接的动态EMN模型，以解决此问题。H. Kwon等。研究并建立了具有表面无磁体结构的PMSM的动态EMN模型，该模型可以获得与FEM相似的磁场计算结果[14]。G. Liu等。研究了具有单层V形磁体结构的PMSM的动态EMN模型。其正确性通过FEM和实验验证[15]。但是，在本文中对拟议的DVMPMSM的动态EMN模型没有相关的研究。在[16]中，动态EMN模型用于表面安装的PMSM的多目标优化，这对电动机的快速设计有益。