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Swift：Swin 4D FMRI变压器
从高维数据（例如功能磁共振成像（fMRI））中对时空脑动力学进行建模是神经科学中的一项艰巨任务。现有的fMRI分析方法采用了手工制作的功能，但是功能提取风险在fMRI扫描中失去基本信息的过程。为了应对这一挑战，我们提出了Swift（Swi N 4d F Mri T Ransformer），这是一种Swin Transformer架构，可以直接从fMRI卷中以记忆和计算有效的方式学习大脑动力学。Swift通过实施4D窗口多头自我发项机制和绝对位置嵌入来实现这一目标。我们使用多个大型静止状态FMRI数据集评估SWIFT，包括人类连接群落项目（HCP），青少年脑认知发展（ABCD）和UK Biobank（UKB）数据集，以预测性别，年龄和认知智能。我们的实验结果表明，Swift的表现优于最新的最新模型。此外，通过利用其端到端的学习能力，我们表明，基于对比的基于损失的自我监管的SWIFT预训练可以提高下游任务的性能。补充 - 我们采用可解释的AI方法来识别与性别分类相关的大脑区域。据我们所知，Swift是第一个以端到端方式处理维数时空脑功能数据的Swin Transformer架构。我们的工作在神经科学研究中促进功能性脑成像的可扩展学习方面具有巨大的潜力，通过减少与将变压器模型应用于高维fMRI相关的障碍。项目页面：https：//github.com/transconnectome/swift
通过4D打印智能热孔隙4D结构，可通过4D打印对可能的输送系统的血浆功能化淀粉纳米材料稳定稳定的皮克林高内相乳液
层次上的多孔结构结合了微孔度，中膜性和微孔度，以增强孔隙可及性和运输，这对于开发高性能材料至关重要，用于生物制造，食物和药物应用。这项工作旨在通过3D打印Pickering型高内相乳液（Pickering-iphipes）来开发4D打印的智能分层大孔结构。关键是表面活性（羟基丁基化）淀粉纳米材料的液化，包括淀粉纳米晶体（SNCS）（从蜡质玉米淀粉通过酸水解）或淀粉纳米颗粒（SNP）（SNPS）（通过超声处理获得）。通过使用冷等离子体技术嫁接1,2-叔丁烯氧化物来增强其表面疏水性，改善其聚集，从而获得胶体稳定的拾音器，从而通过每种表面稳定的凝固性凝固性凝聚力来提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而增强其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而实现来制造功能化淀粉材料的创新程序。 在加入了修改后的SNC或SNP之后，开发了液滴的液滴，从而形成了类似凝胶的结构。 这些皮克林船的3D打印开发了一种高度相互连接的大孔结构，具有具有热响应行为的自组装特性。 作为一种潜在的药物输送系统，这种热重孔3D结构在体温下提供了较低的临界溶液温度（LCST）型相变，可用于生物活性化合物的智能释放领域。来制造功能化淀粉材料的创新程序。在加入了修改后的SNC或SNP之后，开发了液滴的液滴，从而形成了类似凝胶的结构。这些皮克林船的3D打印开发了一种高度相互连接的大孔结构，具有具有热响应行为的自组装特性。作为一种潜在的药物输送系统，这种热重孔3D结构在体温下提供了较低的临界溶液温度（LCST）型相变，可用于生物活性化合物的智能释放领域。
附录4D和半年财务报告
（c）关键的会计估计和判断财务报表的准备要求管理层对影响会计政策的应用以及所报告的资产，负债，收入，收入和费用的估计，判断和假设。实际结果可能与这些估计值不同。估计和基本假设将持续审查。它们是基于历史经验和其他因素，包括对可能对SGH产生财务影响的未来事件的期望，并且在这种情况下被认为是合理的。对估计的修订在修订估算值以及未来影响的任何时期内都得到了认可。
1 4D 打印简介：概念和材料系统
2013 年，Tibbits 提出了“四维打印”（或 4D 打印）的概念 [1]。他使用喷墨打印机打印活性（或可编程）聚合物复合材料，其形状可以在水下随时间演变。不久之后，Qi 等人提出了打印活性复合材料 (PAC) 的概念，该复合材料可以利用形状记忆聚合物 (SMP) 转变为各种复杂的结构 [2]。这些开创性的工作开辟了 4D 打印的新领域，引起了研究界和工业界越来越多的关注。在图 1.1a 中，示意图显示了从一维 (1D) 到 4D 的结构差异。结构在从一维到三维 (3D) 的维度上显示出更高的复杂性。4D 打印最初被定义为“3D 打印形状 + 时间”，其中第四维是时间 [2–6]。目前，4D打印的定义已经扩大，不仅包括形状，还包括打印后在预定刺激下随时间变化的3D打印结构的属性和功能。在4D打印技术中，刺激响应性材料和适当的结构设计通常用于形状可编程结构的3D打印。与传统的3D打印静态物体相比，4D打印结构能够在外界刺激下随时间改变其形状、大小、颜色或其他功能特性。打印后按需改变形状和属性有几个突出的优势。首先，它允许直接制造智能结构/设备。其次，它节省了打印时间和材料，特别是对于薄壁结构制造。第三，它可以节省打印部件的储存和运输空间[7]。由于这些原因，4D打印已成为智能材料和先进制造等各个学科中快速发展的研究领域。得益于 3D 打印技术、刺激响应材料以及基于设计和建模的方法的巨大进步，4D 打印在过去几年中取得了重大进展 [3, 8–11]。3D 打印或增材制造 (AM) 已成为先进制造业的颠覆性技术 [12, 13]。
通过 3D 和 4D 打印方法进行增材制造：
3D 打印，又称增材制造，是根据数字化模型的参数逐层沉积熔融材料来创建固体产品的过程。3D 打印的概念出现于 20 世纪末。20 世纪 80 年代，3D 打印因其非凡的材料效率、出色的表面光洁度和一步到位的制造能力而开始与传统的制造方法相媲美。该技术已逐渐被引入生物医学、电子、自我再生和仿生学领域。然而，它无法控制由变形和材料各向异性行为引起的尺寸变化。4D 打印克服了这些困难，它允许动态改变结构。第四个参数为产品提供了灵活性，因为通过外部刺激，用于生产的智能材料可以改变产品的尺寸、属性和其他参数。智能或环境敏感材料（金属合金、聚合物、陶瓷、复合材料）可以通过温度、吸水率、电磁和红外辐射、磁场、电流、电压、pH 值变化等变化来激活。材料的这种智能行为对于药物输送、传感器、移动电子产品、时尚产品和其他工程物体都很重要。4D 打印的独特特性基于材料的形状记忆效应和材料对外部刺激作出反应的能力。
最新的 3D 和 4D 智能打印技术
增材制造 (AM) 通常被认为是三维 (3D) 打印或快速成型，它已在众多应用中迅速发展。近年来，出现了一个新术语——四维 (4D) 打印，它利用增材制造方法打印受特定刺激而响应刺激的产品。4D 打印通常被认为是 3D 打印的进一步发展。本文回顾了 3D 和 4D 打印之间的近期主要基础和技术发展，包括其特点和最新发现。使用 SWOT 分析方法进一步比较和分析了比较分析和评级水平。此外，还涉及 3D 和 4D 打印之间的一些潜在应用，然后介绍了其典型应用、发展趋势和未来前景。
用于4D跟踪的AC-LGAD条形探测器研究
• 信号频率主要在0.1到1.5GHz范围内 • 1GHz占主导地位 • 一端的波形（电荷）的幅度和面积不同，但两端的总和保持不变 • 在频谱图中，P1-P7之间频率的幅度没有明显差异
智能多响应性生物材料及其在4D生物构图中的应用
摘要：4D打印的出现已成为在生物医学应用（例如组织工程和再生医学）中产生复杂结构的关键工具。本章概述了该领域的当前状态及其巨大的潜力，以更好地理解所涉及的技术以建立复杂的4D打印结构。这些结构具有感知和响应各种刺激的能力，其中包括温度，湿度或电力/磁化剂的变化。首先，我们描述了4D打印技术，其中包括基于挤出的喷墨打印，以及基于光的基于液滴的方法，包括选择性激光烧结（SLS）。还提出了几种用于4D打印的生物材料，随着时间的流逝，它们可能会在各种外部刺激中发生结构变化。这些结构具有革新需要适应能力和智能材料的领域的希望。此外，突出了4D打印智能结构的生物医学应用，涵盖了从药物输送到再生医学的各种预期应用。最后，我们解决了与当前技术相关的许多挑战，涉及技术的道德和监管方面，以及在体外以及在体外以及4D打印结构的体内测试中都需要标准化方案，这是针对最终临床实现的重要步骤。