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肌动蛋白 - 膜连接器：合成重构系统的见解
在细胞表面，肌动蛋白细胞骨架和质膜在与细胞表面重塑有关的多种过程中相互相互作用。已知肌动蛋白细胞骨架可调节膜组织并重塑膜。为此，肌动蛋白 - 膜连接分子在调节肌动蛋白组装中起着重要作用，并在空间上指导肌动蛋白细胞骨架与膜之间的相互作用。虽然细胞中的研究为肌动蛋白 - 膜界面的分子组成和相互作用提供了丰富的知识，但复杂的分子相互作用使阐明界面处肌动蛋白 - 膜接头的精确效果变得具有挑战性。由模型膜和纯化蛋白组成的合成重构系统已成为一种强大的方法，可以阐明肌动蛋白 - 膜连接器如何直接肌动蛋白组装以驱动膜形状变化。在这篇综述中，我们将仅专注于使用重建系统研究的几个肌动膜连接器。我们将讨论这些重构系统的设计主要范围，以及它们如何为理解肌动蛋白 - 膜连接器的细胞功能做出贡献。最后，我们将在理解复杂的肌动蛋白 - 膜相互作用的未来研究方向上提供一个观点。
IWMSE：航空电子领域基于 NoC 的 MPSoC 中的动态重构
现代基于片上网络的多处理器片上系统 (NoC-based MPSoCs) 具有更高的性能潜力，但也可能允许在飞机等复杂系统中将相同功能集中在更少的设备上。尽管有这些优势，但航空电子行业仍然不愿采用多核技术，因为必须满足可预测性等软件要求才能保证安全性和可靠性。多核处理器的应用对这些要求的影响尚未完全了解。因此，我们的研究是由航空电子领域中与多核应用相关的软件需求驱动的。我们解决系统行为的动态方面，并研究灵活分区和在线任务迁移作为一种在共享计算平台上提高资源利用率的方法。
基于分形维数和多维重构的智能态势感知
摘要：为实现态势感知的自主化、智能化，本文提出了一种基于分维信息挖掘和多维信息重构的智能态势感知模型。首先，通过对输入的融合信息进行3D重构建立空间态势感知，4D重构完成态势理解，5D重构寻求态势预测。将三级态势估计模型优化为更加鲁棒的态势估计三元模型。结合数据库系统、推理学习机制和多样化的人机界面理念，完成了智能态势感知的基本框架。其次，论证了系统的灵活配置方法。第三，给出了智能态势感知性能指标和多节点一致性的一些基本评估方法。第四，本文给出了钻井平台的典型电磁态势估计算例，对理论进行了说明和验证。最后对下一步智能态势感知系统的建设提出了几点建议。
从非连续语言中重构连续语言的语义...
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2022 年 9 月 29 日发布。；https://doi.org/10.1101/2022.09.29.509744 doi：bioRxiv preprint
基于相变的可重构微/纳米光学设备：从材料，机制到应用
近年来，许多具有可重新配置功能的创新微/纳米光学设备（MNOD）致力于探索创新的微/纳米光学设备（MNOD），这是非常重要的，因为对下一代光子系统的需求逐渐增加。幸运的是，相变材料（PCM）为实现这一目标提供了极具竞争力的途径。相变引起光学，电性能或形状中材料的显着变化，从而引发了极大的研究兴趣，以应用PCM来重新确定可耐配合的微型/纳米光学设备（RMNODS）。更具体地，基于PCM的RMNOD可以与按需或自适应举止与入射光相互作用，从而实现独特的功能。在这篇综述中，基于阶段过渡的rmnods是系统地汇总的，并从材料，相变机制到应用程序进行了全面概述。强烈引入了由三种典型PCM组成的可重新配置的光学设备，包括葡萄球核化合物，过渡金属氧化物和形状记忆合金，突出了可逆状态开关和光学响应的巨大对比度以及由相转换产生的指定实用性。最后，给出了整个内容的全面摘要，讨论了挑战，并在将来概述了基于PCMS的RMNOD的潜在发展。
可重构双极量子点的色散读数纳米线
我们在使用定制的互补金属 - 氧化物 - 氧化流程过程制造的绝缘子纳米线上，在硅中报告了双极栅极绘制的量子点。双极性是通过将栅极延伸到固有的硅通道上的高度掺杂的N型和P型末端来实现的。我们利用能够向硅通道提供双极载体储层的能力，以证明使用相同的电极来重新定义，并用相同的电极，带有孔或电子的双量子点。我们使用基于栅极的反射测量法来感知电子和孔双量子点的点间电荷过渡（IDT），从而实现了电子（孔）的最小整合时间为160（100）L s。我们的结果提供了将电子旋转与硅中电孔旋转的长相干时间相结合的机会。
可重构双极量子点的色散读数纳米线
“用于现实世界应用和开发的高级材料”将提供非常详细的概述，概述各种功能材料和新兴的高级设备，用于高科技领域的现实世界应用。The course will start with an overview of different classes of functional materials, including semiconductors, nanomaterials, composites, biomaterials, piezoelectric, and thermoelectric materials with a particular focus on their implementation in real-world applications, with main attention to electronic devices, including solar cells, light emitting diodes, transistors, capacitors and sensors.该模块将继续详细说明这些新兴的高级功能材料的必要概念，这些材料将使学生能够解释材料选择，产品设计，设备制造，表征技术，材料翻译，市场趋势及其未来前景的原理。该模块将弥合基本材料科学知识与实现现实世界应用中新型产品设计和制造的实施之间的差距。此外，还将提供许多基于新型功能材料的实际应用的工业和企业案例研究。该模块将在学生中发展各种不同的能力和技能，使他们能够为未来的企业冒险，行业的就业工作做好准备，并在博士层面进行进一步的研究
可重构大规模神经形态系统的分层网络连接和分区
我们提出了一种高效且可扩展的分区方法，用于将具有局部密集和全局稀疏连接的大规模神经网络模型映射到可重构的神经形态硬件上。计算效率的可扩展性，即实际计算所花费的时间，在超大型网络中仍然是一个巨大的挑战。大多数分区算法还难以解决网络工作负载的可扩展性问题，即寻找全局最优分区并有效地映射到硬件上。由于通信被视为此类分布式处理中最耗能和最耗时的部分，因此分区框架针对计算平衡、内存高效的并行处理进行了优化，目标是低延迟执行和密集的突触存储，并尽量减少跨各个计算核心的路由。我们展示了高度可扩展且高效的分区，用于连接感知和分层地址事件路由资源优化的映射，与随机平衡分配相比，递归地显着减少了总通信量。我们展示了我们在具有不同稀疏度和扇出度的合成网络、小世界网络、前馈网络和果蝇大脑半脑连接组重建方面的成果。我们的方法和实际结果的结合表明，这是一条有希望扩展到超大规模网络和可扩展硬件感知分区的途径。
适用于高安全性应用的轻量级可重构 RRAM PUF
摘要 — 最近，忆阻器在各种应用中受到了广泛关注。即使是电阻式存储器件 (RRAM) 的一些主要缺点（例如可变性），也已成为以物理不可克隆功能 (PUF) 形式实现硬件安全性的有吸引力的特性。尽管文献中已经出现了几种基于 RRAM 的 PUF，但它们仍然存在与可靠性、可重构性和大量集成成本相关的一些问题。本文介绍了一种新型轻量级可重构 RRAM PUF (LRR-PUF)，其中使用连接到同一位线和相同晶体管 (1T4R) 的多个 RRAM 单元来生成单个位响应。所使用的脉冲编程方法也很有创新性：1) 它允许实现节能的实现，2) 它利用切换 RRAM 单元作为 PUF 的主要熵源所需的脉冲数量的变化。所提出的 PUF 的主要特点是它几乎不需要额外成本就可以与任何 RRAM 架构集成。通过大量模拟，包括温度和电压变化的影响以及统计特性，我们证明了 LRR-PUF 表现出其他之前提出的基于 RRAM 的 PUF 所缺乏或难以实现的出色特性，包括高可靠性（几乎 100%），这对于加密密钥生成、可重构性、唯一性、成本和效率至关重要。此外，该设计成功通过了相关的 NIST 随机性测试。
座谈会：贝尔定理和量子力学的局部介导重构
贝尔定理排除了许多可能的量子力学改写，但在广义框架内，它并不排除所有局部介导模型。此类模型将纠缠粒子之间的相关性描述为由中间参数介导的，这些中间参数跟踪粒子世界线并遵守洛伦兹协方差。这些局部介导模型需要放宽通常被视为理所当然的时间箭头假设。具体而言，这些模型中的一些介导参数必须在功能上依赖于其未来的测量设置，即与后续时间相关的输入参数。这种通常称为逆因果的选项已在文献中反复指出，但对能够描述特定纠缠现象的明确局部介导玩具模型的探索仅在过去十年才开始。本文简要介绍了此类模型。这些模型提供了与时空位置相关的事件的连续和一致描述，其中的各个方面是“一次性”解决的，而不是从过去到未来展开的。通常与贝尔定理相关的量子力学和相对论之间的矛盾在这里并没有出现。与传统的量子模型不同，指定系统状态所需的参数数量不会随着纠缠粒子的数量呈指数增长。推广此类模型以解释所有量子现象的承诺被认为是一项巨大的挑战。