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二维有机卤化物钙钛矿中的激子
分层的钙钛矿是杂化2D材料，它是通过有机铵阳离子层分隔的无机铅卤化物网络的自组装形成的。在这些天然量子孔结构中，量子和介电结构导致强烈依赖于材料组成的激烈的激子状态。在本文中，我们回顾了对分层钙钛矿中激子光体物理学的当前理解，并强调了对其激子特性进行调整的许多方式。特别是，我们专注于激子动力学与晶格运动和软性杂种晶格的局部变形的耦合。这些效果导致了复杂的激发状态动力学，为光电材料设计设计了新的机会，并探索了量子固定系统中基本光物理学的探索。
审查机器人抓握的强化学习
摘要本评论论文对重点介绍了机器人握把的挑战以及各种机器学习技术的有效性，尤其是那些利用深神经网络（DNNS）（DNN）和增强学习（RL）的挑战的全面分析。这篇评论的目的是通过在一个地方收集不同形式的深入学习（DRL）掌握任务来简化他人的研究过程。通过对文献的彻底分析，该研究强调了对机器人抓住的批判性质，以及DRL技术（尤其是软性批评（SAC）策略）如何在处理任务方面表现出很高的效率。这项研究的结果对机器人的更先进和有效的握把系统具有重要意义。在该领域进行的持续研究对于进一步增强机器人在处理复杂和挑战性任务（例如抓地力）方面的能力至关重要。
以生态系统为中心的创新与自动化人工智能
创新对于组织的生存和发展至关重要。在动荡的数字时代，随着主要大趋势本身以前所未有的速度发展，商业环境的复杂性、不确定性和动态性也随之放大。技术的快速进步，特别是人工智能 (AI) 和智能自主系统的进步，开创了一个新时代，创新可以集中在宏观生态系统而不是微观子系统上。本文提出了“经济创新”的概念框架，即以生态系统为中心的创新，由先进的数字技术（尤其是自动智能（自主和类人）AI）支持，旨在实现可持续的竞争优势。本文回顾了组织创新的演变、可持续创新战略、潜在的经济创新系统以及实施经济创新的硬性和软性推动因素。经济创新的最终目标是为组织及其他领域的主要问题开发智能解决方案。
政府技术转让办公室（GOTT）
包括“软”和“硬”两方面的好处。此外，客户和利益相关者都反馈说，GOTT 的活动开始改变人们对 KA 的文化态度，尽管人们认识到这需要更长的时间才能实现。报告的软性好处包括：对更广泛的 KA 议程的热情增加；KA 的知名度和/或吸引力增加；对 KA 的了解和认识增加；总体上更好地理解 KA 的价值；对 GOTT 的信心增加。报告的硬性好处包括：制定和实施 KA 战略；提高 KA 的能力/成熟度；在利用 KA 方面取得进展。关于附加性的整体调查结果是积极的，并证明了 GOTT 支持的价值，即如果没有 GOTT 支持，收益将需要更长的时间才能实现，规模会更小，或者质量会更低（这是基于自我报告的证据）。
通过AI授权法律正义：高级法律文本摘要的强化学习SAC-VAE框架
自动化法律文本的摘要构成了一个重大挑战，这是由于法律文档的复杂和专业性质。尽管最近在自然语言文本摘要的强化学习方面取得了进展，但其在法律领域中的应用效果不佳。本文介绍了SAC-VAE，这是一种专门为法律文本摘要而设计的新颖的增强学习框架。我们利用差异自动编码器（VAE）将高维状态空间凝结到更易于管理的较低尺寸特征空间中。这些压缩特征随后被软性演员批评（SAC）算法用于政策学习，从而促进了从法律文本中自动产生的摘要。通过全面的实验，我们从经验上证明了SAC-VAE框架在法律文本摘要中的有效性和出色性能。
跨音阶的可编程活动物质
摘要可编程活动（PAM）结合了信息处理和能量转导。信息的物理实施例可以是磁性旋转的方向，一系列分子，离子的浓度或材料的形状。能量转导涉及化学，磁或电能转化为机械能。主要类PAM由具有许多交互单元的材料系统组成。这些单元可以是分子，胶体，微生物，液滴或机器人。由于单元之间的相互作用决定了PAM的属性和功能，因此PAM的可编程性在很大程度上是由于可编程相互作用所致。在这里，我们回顾了从超分子系统到宏观机器人群的PAM。我们专注于不同尺度上的相互作用，并描述这些（通常是局部）相互作用如何产生全局属性和功能。对PAM的研究将有助于追求广义晶体学以及对复杂性和出现的研究。最后，我们思考使用PAM建立软性大脑的机遇和挑战。
科学期刊
流体逻辑电路通过消除笨重的组件来简化系统设计，同时在与电子设备不符的一系列敌对环境中启用操作，但以有限的计算能力和响应时间为代价。本文提出了针对快速切换时间，减少组件计数，低单位成本和高复发性优化的四端流感晶体管，以实现复杂的流体控制电路，同时保持每分钟升高的流量。使用三个流体晶体管的环振荡器达到了振荡频率，最多可达到一个kilohertz，具有完全信号传播，可容忍数十亿个循环而不会失败。基本处理器电路，例如完整的加法器和3位类似物对数字的转换器，每个晶体管都只需要七个晶体管。解码电路驱动高分辨率的软性触觉显示，其刷新时间低于人类的潜伏期感知阈值，而无电子控制电路对气动执行器进行了闭环位置控制，并具有干扰抑制作用，从而证明了跨域的值。
问责结构：一套用于管理人工智能系统问责和审计的语义工具 ⋆
人工智能系统的广泛采用以及与错误、偏见和其他负面后果相关的风险凸显了对此类系统进行监管的必要性，并引发了要求对它们（及其开发者）负责的呼声。为了定位我们的工作，我们使用了之前工作 [6] 中提出的定义，其中人工智能系统包括“核心人工智能”组件（例如，机器学习模型）和其他支持组件（例如，API 包装器）；其生命周期包括四个阶段：设计、实施、部署和运营。此外，负责任的人工智能系统是可以进行检查、审计或审查的系统，目标是（i）使其生命周期每个阶段的流程透明化；（ii）表现出对硬性法律（即法律法规）和软性法律（即标准和指南）的遵守；（iii）促进对错误决策或失败的调查并确定负责的人类代理人。近年来，为了提高机器学习系统的透明度，已经提出了许多用于记录元数据的著名框架