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World File Search System触觉的
EEG-fMRI 融合研究
看到社交触摸会触发强烈的社交情感反应，涉及多个大脑网络，包括视觉、社交感知和躯体感觉系统。先前的研究已经确定了每个系统的具体功能作用，但对信息流的速度和方向性知之甚少。这些信息是通过社交感知系统提取的，还是通过躯体感觉皮层的模拟提取的？为了解决这个问题，我们检查了观察到的触摸的时空神经处理。21 名人类参与者（7 名男性）在脑电图 (EEG) 记录期间观看了显示社交和非社交触摸的 500 毫秒视频片段。视觉和社会情感特征在大脑中迅速提取，分别在视频开始后 90 毫秒和 150 毫秒开始。将 EEG 数据与我们之前研究中使用相同刺激的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据相结合，发现神经信息首先出现在早期视觉皮层 (EVC) 中，然后出现在颞顶交界处和后颞上沟 (TPJ/pSTS) 中，最后出现在躯体感觉皮层中。EVC 和 TPJ/pSTS 独特地解释了 EEG 神经模式，而躯体感觉皮层本身并不能解释 EEG 模式，这表明社会情感信息可能从 TPJ/pSTS 流向躯体感觉皮层。总之，这些发现表明，社交触觉在前馈视觉过程的时间范围内被快速处理，并且触觉的社会情感意义首先由社交感知通路提取。如此快速地处理社交触觉可能对于其在社交互动过程中的有效使用至关重要。
![arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日](/simg/8\8d6e55e36345a92f0bcf230744b271c0e1d39a3c.webp)
arxiv：2212.03228v3 [CS.LG] 2024年6月7日
在不受控制的环境中，机器人的部署要求它们在以前看不见的场景（如不规则的地形和风条件下）进行稳健操作。不幸的是，虽然从鲁棒的最佳控制理论尺寸较差到高维非线性动力学，但由更可触觉的“深”方法计算出的控制策略缺乏保证，并且往往对不确定的操作条件表现出很小的鲁棒性。这项工作介绍了一种新颖的方法，可以通过将游戏理论安全分析与对抗性增强学习在模拟中结合使用，可与一般非线性动力学对机器人系统的可伸缩合成，并具有一般的非线性动力学。遵循软性参与者计划，寻求安全的后备政策与对抗性的“干扰”代理人共同训练，该代理人旨在引起设计师不确定度允许的模型错误和训练对培训的差异的最严重实现。虽然学习的控制策略并非本质上是固定的安全性，但它用于根据前进性的推出来构建具有强大安全性的实时安全过滤器。该安全过滤器可以与安全性无关的控制政策结合使用，从而排除任何可能导致安全性丧失的任务驱动的动作。我们在5D赛车模拟器中评估了基于学习的安全方法，将学习的安全政策与数值获得的最佳解决方案进行比较，并在经验上验证了我们所提出的安全过滤器对最差案例模型差异的可靠安全保证。关键字：对抗强化学习，模型预测安全过滤器，汉密尔顿雅各比可达性分析
柴油发电机集-x2.6系列
Cummins Powerstart™PS0602控制是基于微处理器的生成器集监控和控制系统。AMF Functionality is inbuilt, and this control includes an intuitive operator interface that allows for complete generator set control as well as system metering, fault annunciation, configuration, and diagnostics AMF Functionality Electronic Governing CAN (J1939) Compatible Sync Compatible (Capable to accept external speed signal from 3rd party sync controller) Intuitive operator interface which includes LED backlit 128X64 pixel graphic带有触觉的感觉软转换和发电机套件状态LED灯远程起动灯远程起动灯，适用于基于FAE的发动机结构发动机计量：机油压力，发动机温度，启动电池电压，发动机运行小时AC交流发电机计量：L-l-L电压和L-N电压，电流（相位和总数）（相位和总数），KVA（相位和总频率）和频率。kWh，总和每个阶段（KW＆KVA），PF，公用电压和FREQ发动机保护：低润滑油油压，高/低冷却液温度，电池高/低/低/弱电压，无法启动/启动，传感器故障，曲柄锁定，旋转锁定，燃油水平低。交流交流发电机保护：电压超过/以下，频率超过/低，交流传感损失。超速超过当前的KW超载数据记录：发动机小时，控制小时和最高5个最近的故障代码可配置的Glow插头控制12伏DC操作模式Modbus接口（RS485 RTU）中的功率兼容（基于PC的服务工具）认证 - 满足相关ISO的需求，EN，MIL STD。和CE标准。根据发动机运行时间和到期日期练习器调度程序维护适当警报
征服大脑的癌症战略计划 - repisalud
癫痫发作通常预示着神经胶质瘤的临床外观或出现在后期。在脑恶性肿瘤中剖析其精确的进化和细胞发病机理，可以为这些高度药剂敏感的癫痫的分期疗法的发展提供信息。免疫缺陷异种移植模型的研究确定了局部神经元间丧失和过量的神经胶质释放是网络抑制作用的主要因素，但是尚不清楚脑周围微环境中的过度刺激性在脑周围微环境中的过度症状，尚不清楚。我们通过子宫抑制基因的子宫缺失在WT小鼠中产生神经胶质瘤，并在肿瘤浸润期间通过体内电生理学和GCAMP7钙像成像在肿瘤浸润过程中串行监测的皮质性癫痫发生，从而揭示了从过度刺激性到旋转式seizers i摄取的可再生性进展。在癫痫发作之前很久，与抑制细胞的损失及其保护性脚手架，胶质谷氨酸抗毒剂XCT表达和反应性星形胶质细胞增多的同时，我们检测到局部的IBA1iba1Þ小胶质细胞炎症，这些炎症会加剧，后来远远超出了肿瘤的界限。迄今未识别的皮质扩散去极化发作，经常从周围区域产生，可能为短暂神经系统缺陷提供了一种机制。对神经胶质XCT活性的早期阻断抑制了以后的癫痫发作，并通过删除与微管相关的蛋白Tau抑制癫痫生成和癫痫发作的分子标记来降低宿主脑兴奋性。我们的研究证实了异种移植肿瘤驱动的病理生物学，并揭示了肿瘤相关的癫痫发生的早期和晚期成分在可遗传触觉的，免疫能力的小鼠胶质瘤模型中，从而使肿瘤的复杂解剖与宿主的致病性癫痫发作机制的复杂解剖。
弯曲是纤维表面触觉感知的关键机制
材料的触觉感知将材料的性质和结构与我们通过触摸识别和评估这些材料的过程联系起来。触觉感知的研究结果使我们能够设计和制造具有预定触觉吸引力的材料。天然和日常材料的触觉感知通常用所谓的触觉维度来描述，这些维度由粗糙/光滑、硬/软、冷/暖和粘/滑等词对定义。[1] 这些触觉维度是在心理物理研究中确定的，这些研究分析了研究参与者的主观判断与粗糙度、弹性柔顺性、热扩散率和摩擦力等物理材料性质之间的相关性。触觉维度感知的潜在机制和相应的敏锐度是正在进行的研究的主题。一种重要的研究策略是创建定义明确的模型材料，该模型材料只有一个参数（如表面粗糙度或样品柔顺性）有系统的变化，目的是刺激特定的触觉维度。通过对光滑度感知或这些样本之间相似性感知等量的幅度估计，研究参与者可以洞悉相关材料参数和触觉感知的细微差异。大量研究工作在系统地改变表面结构的实验中探讨了粗糙/光滑维度。仅举几个例子，Lederman 和 Taylor 量化了感知粗糙度的幅度估计如何取决于金属表面凹槽的几何形状和宽度。[2] Hollins 研究了不同粒径砂纸的触觉，为纹理感知的双重理论提供证据，该理论预测，对于 100-200 μ m 以下的细微结构，触觉主要受振动提示的影响，而对于粗糙结构，则受空间静态提示的影响。[3] Skedung 制备了应变引起的表面皱纹的复制品，并证明人类的触觉可以辨别纳米级的振幅。 [4] 除了心理物理学研究之外，对纹理表面触觉的神经生理学研究还提供了对不同尺度粗糙度感知的神经机制的洞察。[5] 人类通过触觉辨别表面化学性质的能力已在平面上得到证实，包括不同的材料 [6] 和不同的化学表面改性。[7]
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士学位。
Aline Roc于2018年从波尔多INP获得了应用认知科学的工程硕士。随后，她在Mobalib创业公司和IMS CNRS实验室共同担任UX研究人员，涉及数字加速性以及为轮椅使用者选择城市行人路径。自2019年7月以来，她一直在Inria Bordeaux担任博士生。作为ERC项目BrainConconquest的一部分，她的研究重点是学习如何控制基于心理任务的BCIS的培训任务。LéaPillette于2019年从波尔多大学获得了计算机科学博士学位。她目前正在波尔多大学开始第二次胜利，她将在那里使用BCIS用于帕金森氏病人的运动康复。在博士学位期间，她专注于BCI用户培训期间提供的反馈。她做出了一些贡献，以评估用户概况的特征（例如他们的注意力）如何影响反馈的类型。例如，她的早期工作表明了社会和情感维度在反馈内容中的重要性。SébastienRimbert是Inria Bordeaux Sud-ouest的Brainconconquest ERC项目的大多数。他在洛里亚（Nancy，2020年）获得了计算机科学博士学位。在他的论文中，他是第一个基于中位神经刺激设计BCI的人，并显示了其在全身麻醉期间发现意外意识的潜力。他的跨学科工作在脑部计算机界面，神经科学和心理学领域中产生了25多种文章。波尔多，2016年）。最后，他最近因在IEEE SMC 2020会议上的论文工作而获得了“最佳学生论文奖”。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。 他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。 他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。 劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。 他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。 他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。 他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。 他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。 目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。 Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。 他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。 Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。 他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。Hakim Si-Mohammed是里尔大学的副教授。他拥有Insa Rennes和Inria的计算机科学博士学位（2019年），研究了脑部计算机界面并增强现实。他的研究兴趣包括基于脑电图的脑部计算机界面，虚拟现实，增强现实和人类计算机的互动。劳伦特·布格林（Laurent Bougrain）是洛林大学（University of Lorraine）的副教授，也是神经节律团队的负责人（洛林大学，CNRS）。他拥有计算机科学博士学位和心理学学士学位。他的主要主题是脑部计算机界面和机器学习。他是一本关于BCI（英语和法语）的两卷书的共同出版商。他是国际BCI竞赛IV的获胜者，该挑战是预测2008年ECOG的手指弯曲。目前，他是法国ANR项目Graspit 2019 - 2023年的负责人，该计划在设计和评估中风后的上肢康复中有形且触觉的BCI。Fabien Lotte是Inria Bordeaux Sud-ouest的研究总监（DR2）。他拥有博士学位（Insa Rennes，2008年）和监督计算机科学研究的习惯（Univ。Fabien Lotte是BCI研究和EEG信号处理的专家。他特别协调了ANR Rebel项目（2016-2019），并在BCI上协调了ERC开始的Grant BrainConconconconconconconconquest项目（2017-2022）。他是BCI（脑部计算机界面，神经工程杂志，IEEE生物医学工程交易）的几个领先期刊的编辑委员会成员，神经人工经济学领域的专业首席编辑：神经技术和系统神经工程学和系统神经工程学和共同编辑的两本书。
第33届年度纽芬兰电气和计算机工程会议（NECEC）2024年11月14日在Holiday Inn酒店圣约翰，NL 180葡萄牙湾
1 Zhiding Yang A Hybrid Approach for Wave Height Estimation from Rain-Contaminated Radar Images Based on Segmentation and Iterative Dehazing 2 Wanglong Lu TextDoctor: Unified Document Image Inpainting via Patch Pyramid Diffusion Models 3 Sachithra H Atapattu Enhancing the Region of Attraction of a Multi-Rotor UAV Using Neural Network-Based iLQR Control 4 Zahra Jafari A Novel Method for Estimation of Sea-Surface Wind Speed from SAR Imagery 5 Jesse Chen An Evaluation of the Effect of Seasonal Evolution on GNSS Reflectometry Based Sea Ice Classification Using Random Forest Classifiers 6 Manish Patel Optimization-Based Design and Reliability Assessment of a Hybrid Energy System for Natuashish, Labrador 7 Xin Qiao Ocean Surface Wind Speed Estimation From GNSS-R Data Using CNN-Transformer Network 8 Afzal Ahmed A对Windows 11和Ubuntu上媒体玩家功耗的比较分析24.04.1 9 Fatemeh Kafrashi设计以及浮动太阳能的反渗透饮用水系统Kish Island 10 Syed Nafiz Imtiaz设计和Newfoundland Stephenville H2项目的500 MW Winderf Project Syed Nafiz Imtiaz设计和模拟。23 Sondos Omar陡坡 - 修改深神经网络，以减轻消失的梯度问题24 ASAD MEHMOOD HASSAN设计和分析Lahore模型镇房屋的光伏系统的分析，使用Homer Pro。11 Benjamin f Stanley搜索订购星际争霸订单优化的订购12 yi li改进了PCS从X频段雷达数据中从X频段雷达数据中检索的PCS算法13 RUSLAN MASINJILA对象操纵使用多模式，基于触觉的感应和使用Ahsan Mustaf for Aduning大型语言15 Khan khan khan khan khan khan khan khan khan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan khaan基于ARM的CPU 16 RIDWANULLAH ABDULKAREEM FPGA基于GNSS-R整合的海洋监测的实时信号处理17 Samarasimha Reddy Chittamuru机器基于机器学习的功率预测亨利·拉尔森（Henry Larsen Thilakanayake Generative Adversarial Network Based Synthetic Radar Image Generation Method for Automotive Perception Datasets 20 Nirasha Herath Real-Time Video Super-Resolution Using Generative Adversarial Networks 21 Masoud Torabi Enhanced Radar Cross Section Modeling for Ocean Surface 22 Nnaemeka Nwauzor Dynamic Simulation of Solar Energy System for A Shop in Nigeria Providing Community Cellphone Charging Service.
2023年脑机接口领域发展态势 - 生命科学
国科学技术出版社 , 2019 [2] Farwell LA, Donchin E. Talking off the top of your head: toward a mental prosthesis using event-related brain potentials. Electroencephalogr Clin Neurophysiol, 1988, 70: 510-23 [3] Neuper C, Pfurtscheller G. 134 ERD/ERS based brain computer interface (BCI): effects of motor imagery on senseimotor rhythms. Int J Psychophysiol, 1998, 1: 53-4 [4] McMillan GR, Calhoun G, Middendorf MS, et al. Direct brain interface utilize self-regulation of stable-state visual evoked response (SSVER)[C]. Vancouver: Proc RESNA Ann Conf, 1995 [5] Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, et al. Direct brain interface utilize self-regulation of stable-state visual evoked response (SSVER)[C]. Vancouver: Proc RESNA Ann Conf, 1995 [6] Collinger JL, Wodlinger B, Downey JE, et al.四肢瘫痪患者的高性能神经假体控制。柳叶刀，2013，381:557-64 [6] Ramos-Murguialday A、Broetz D、Rea M 等人。脑机接口在慢性中风康复中的应用：一项对照研究。Ann Neurol，2013，74:100-8 [7] Minev IR、Musienko P、Hirsch A 等人。生物材料。用于长期多模态神经接口的电子硬脑膜。科学，2015，347:159-63 [8] Musk E、Neuralink。一个拥有数千个通道的集成脑机接口平台。J Med Internet Res，2019，21:e16194 [9] Flesher SN、Downey JE、Weiss JM 等人。唤起触觉的脑机接口可改善机械臂控制。Science，2021，372：831-6 [10] Liu D，Xu X，Li D 等。利用局部视觉运动反应进行颅内脑机接口拼写。Neuroimage，2022，258：119363 [11] Willett FR、Avansino DT、Hochberg LR 等。通过手写实现高性能脑机文本通信。Nature，2021，593：249-54 [12] BRAIN 2025：科学愿景[EB/OL]。[2023-12-08]。http://www.braininitiative.nih.gov/pdf/BRAIN2025_508C.pdf [13] 澳大利亚大脑联盟[EB/OL]。[2023-12-06]。 https://ans.org.au/resources/issues/about-the-australian- brain-alliance [14] 解码和控制大脑信息[EB/OL]。[2023-12-06]。https://www.jst.go.jp/presto/bmi/research_ area_E.html [15] IKEGAYA 脑-AI 混合[EB/OL]。[2023-12-06]。https://www.jst.go.jp/erato/en/research_area/ongoing/jpmjer1801.html [16] Jeong SJ, Lee IY, Jun BO, et al. Korea Brain Initiative: emerging issues and Institutionalization of neuroethics.神经元, 2019, 101: 390-3 [17]科技部关于发布科技创新2030——“脑科学与类脑研究”重大项目2021年度项目申报指南的通知[EB/OL]. (2021-09-16)[2023-04-26]。 https://service.most.gov.cn/kjjh_tztg_all/20210916/4583.html [18]北京市人民政府办公厅关于印发《北京市促进未来产业创新发展实施方案》的通知[EB/OL]。 （2023-09-08）。 [2023-12-08]。 https://www.beijing.gov.cn/zhengce/ zhengcefagui/202309/t20230908_3255227.html [19] Brückerhoff-Plückelmann F，Bente I，Becker M，等。
samartha brahmbhatt
指导出版物1。“针对目标投掷的最终效力者的识别和学习控制” - Hasith Venkata Sai Pasala，Nagamanikandan Govindan和Samarth Brahmbhatt，IEEE Robotics and Automation and Automation Fetters，第1卷。9，不。11，pp。9558-9564，2024年11月2。“ Imagine2Servo: Intelligent Visual Servoing with Diffusion-Driven Goal Generation for Robotic Tasks ” - Pranjali Pathre, Gunjan Gupta, M. Nomaan Qureshi, Mandyam Brunda, Samarth Brahmbhatt , and K. Madhava Krishna, IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) 2024 3.“ OpenBot-Fleet：与真实机器人进行集体学习的系统” - MatthiasMéuller，Samarth Brahmbhatt，Ankur Deka，Ankur Deka，Quentin Leboutet，David Hafner和Vladlen Koltun和Vladlen Koltun，国际机器人和自动化（ICRA）2024 4。“偷偷摸摸的人：偷偷摸摸的声学本地化” - 孟尤杨，帕特里克·格雷迪，萨玛斯·布拉姆布哈特，Arun Balajee Vasudevan，Charles C. Kemp，Charles C. Kemp和James Hays，Inter-National-National-National-National-National-National-National-inter-National-inter-National-national-inter-National-national-of Robotics and Automation and Automation（ICRA）20224 5。“基于触觉的对象插入政策的零射击” - 萨玛斯·布拉姆·伯特（Samarth Brahmbhatt），安卡尔·德卡（Ankur Deka），安德鲁·斯皮尔伯格（Andrew Spielberg）和马蒂亚斯·米勒（MatthiasMéuller），国际机器人和自动化会议（ICRA）2023 6。“压力之间：估算单个RGB图像的手压力” - 帕特里克·格雷迪，昌昌唐，萨玛斯·布拉姆·Bhatt，克里斯托弗·D·特里克，陈德·沃恩，詹姆斯·海斯，詹姆斯·海斯和查尔斯·肯普，欧洲计算机视觉会议（ECCV）2022（ORAL）7。“对软机器人抓手的视觉压力估计和控制” - 帕特里克·格雷迪，杰里米·A·柯林斯，萨玛斯·布拉姆·布拉特，克里斯托弗·D·特·特维格，昌昌唐，詹姆斯·海斯和查尔斯·C·坎普，IEEE/RSJ IEEE/RSJ国际智能机器人与系统（IROS）（IROS）2022 8。“联系人：优化联系以提高抓地力” - 帕特里克·格雷迪，郑昌，明·沃，克里斯托弗·D。“联系人：带有物体接触和手动姿势的grasps的数据集” - 萨马斯·布拉姆·汉特（Samarth Brahmbhatt），昌昌唐（Chengcheng Tang），克里斯托弗·D·特克格（Christopher D. Twigg），查尔斯·C·肯普（Charles C.“走向无标记的抓握捕获” -Samarth Brahmbhatt，Charles C. Kemp和James Hays，AR/VR计算机视觉的第三次研讨会，CVPR 2019 11.“ ContactGrasp：来自接触的功能性多手指掌握综合” - Samarth Brahmbhatt，Ankur Handa，James Hays和Dieter Fox，IEEE/RSJ国际智能机器人和系统国际会议（IROS）2019
光学隔离器PDF
最近在光学和光子学方面取得了突破，导致了非重点设备和材料的显着进步。研究人员已经证明了实现光学隔离的各种方法，包括磁光隔离器，非逆地相位变速器和声学系统。研究表明，可以使用IIII-V-niobate放大器和激光器（De Beeck等，2021）以及氮化硅平台（Yan等，2020）来实现综合波导隔离器。这些设备可实现有效的光学通信和传感应用。此外，研究人员还探索了在硅光子系统中使用微量的，这可以导致紧凑和集成的光子溶液（Shu等，2022; Shen等，2020）。其他研究的重点是开发针对平面波导隔离器的非重粒子材料和设计（Srinivasan＆Stadler，2018）。此外，研究人员还研究了在不使用磁光材料的情况下实现光学分离的各种方法。这些方法包括合成磁力和储层工程（Fang等，2017），电动驱动的Acousto-Optics（Kittlaus等，2021）以及声子介导的光子自动镇分布（Sohn等，2021）。总体而言，这些非重点设备和材料中的这些进展对用于光学通信，传感和其他应用的紧凑，集成光子系统的开发具有重要意义。最近的一项研究证明了用于基于芯片的激光雷达技术的非重点脉冲路由器的发展[1]。这项创新基于光学隔离器和循环器的先前研究，这些创新已被证明是通过参数放大[2]和KERR效应的固有非交流性[3]来实现的。其他研究探索了微孔子来创建隔离器和循环器[4]，以及在对称微腔中的可重构对称性激光[5]。研究人员还研究了用于频率梳子产生和低功率启动的高Q氮微孔子[6，7]。已经报道了磷化磷化物非线性光子学的综合凝固膜的发展，以及基于触觉的Kerr非线性综合光子学[8，9]。还研究了高Q硅碳化物微孔子中的光学KERR非线性，以及硅碳化物纳米光子学中的光学参数振荡[10，11]。进一步的研究集中于具有高第二谐波产生效率的定期粘性薄膜硅锂微孔谐振器[12]。单片硅锂光子电路已为Kerr频率梳子的产生和调制开发[13]。研究还研究了由于动态互惠性而引起的非线性光学隔离器的局限性[14]，以及非线性谐振器中反传播光的对称破坏[15]。已报道了非线性微孔子中自发性手性的实验证明，以及基于氮化硅和非线性光学硅Hydex的新型CMOS兼容平台[16，17]。研究还探索了稀薄的氮化硅同心微孔子中的分散工程和频率梳子的产生[18]。据报道，探测材料吸收和集成光子材料的光学非线性，以及解决硅微孔谐振器设备的热挑战[19，20]。最后，已经证明了镜子对称的片上频率循环，以及由硅芯片上带光子跃迁引起的电动驱动的非转换的非逆向性[21，22]。使用微孔调制器的光学隔离也已经探索[23]。注意：我在试图维护原始含义和上下文的同时解释了文本。但是，为了清楚起见，可能已经省略或改写了一些次要细节。研究人员刘和团队开发了一种大规模生产高质量氮化硅光子电路的方法，以最低的损失率以最低的损失率实现了出色的性能。在他们最近在《自然传播》中的出版物中详细介绍了这一突破。