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直接偶极 - 偶极相互作用对强烈不均匀红外腔场中二维材料的光学响应的影响蚂蚁菌落优化
本文是对生命评论物理学的第一个20年中发表的最引用的文章之一的后续行动。特定的主题是“蚂蚁菌落优化”，它是解决挑战性优化问题的元疗法。由于自然蚂蚁菌落最短的路径发现行为的灵感，该优化技术构成了一个被称为群智能的较大领域的一部分。在对蚂蚁菌落优化的简短介绍之后，我们首先提供了针对算法发展而不是应用的年代。本文的主要部分介绍了对蚂蚁菌落优化文献的书目计量研究。关于有关出版物的地理起源以及随着时间的推移的研究重点的有趣趋势，可以从提出的图形和数字中学到。
Maxforce® 量子蚂蚁诱饵
Jan Brill 注册经理 拜耳环境科学 拜耳作物科学部门 5000 Centregreen Way, Suite 400 Cary, NC 27513 主题：根据 PRN 98-10 的通知 - 添加推荐声明并更新公司地址 产品名称：Maxforce® Quantum 蚂蚁诱饵 EPA 注册编号：432-1506 申请日期：2019 年 6 月 14 日 决定编号：552987 亲爱的 Brill 先生： 本机构已收到您根据农药登记通知 (PRN) 98-10 针对上述产品提出的农药通知申请。登记部门 (RD) 已审查此申请是否符合 PRN 98-10，并认定请求的行动属于 PRN 98-10 的范围。随申请提交的标签已加盖“通知”印章，将保存在我们的记录中。如果您希望在标签上添加/保留对公司网站的引用，请注意，该网站将成为《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》下的标签，并受该机构的审查。如果该网站是虚假或误导性的，则该产品将被贴错标签，并根据《联邦杀虫剂、杀菌剂和灭鼠剂法案》第 12(a)(1)(E) 条出售或分销是违法的。40 CFR 156.10(a)(5) 列出了 EPA 可能认为是虚假或误导性的陈述示例。此外，无论您的产品标签上是否引用了某个网站，网站上的声明可能与通过注册流程批准的声明没有实质性差异。因此，如果该机构发现或我们注意到某个网站包含虚假或误导性陈述或声明，与 EPA 批准的注册有很大不同，该网站将被提交给 EPA 的执法和合规办公室。如有任何疑问，可致电 (703) 305-5413 联系 Melody Banks，或发送电子邮件至 Banks.Melody@epa.gov 。
蚂蚁社交行为的萌芽神经科学
蚂蚁生理学是由1亿年的社会发展来制作的。蚂蚁执行许多复杂的社会和集体行为，但在示意图和规模上与果蝇果蝇Melanogaster（一种流行的单独模型有机体）相似。蚂蚁是有吸引力的互补受试者，以研究与果蝇中没有的复杂社会行为有关的适应。尽管对蚂蚁行为的研究兴趣和社会性的神经生物学基础，但我们对蚂蚁神经系统的理解是不完整的。最近的技术进步已经以较少依赖模型选择的方式对神经系统进行了尖端调查，为机械社会昆虫神经科学打开了大门。在这篇综述中，我们重新审视了有关蚂蚁神经系统和行为的重要方面，我们期待蚂蚁的功能性电路神经科学如何帮助我们了解如何区分孤独动物与高度社交动物。
QKD 概念和注意事项 - GÉANT 资源
量子密钥分发 (QKD) 和后量子密码学 (PQC) 是两种不同的方法，可用于确保量子计算时代的信息安全。由于量子计算有望在不久的将来破解 RSA 和 ECC，因此正在开发一种用于签名和交换密钥的新型量子安全算法，称为 PQC。量子密钥分发可以交换对称密钥，而无需依赖公钥算法，无论是传统算法还是量子安全算法。这两种技术在安全和密码学领域都至关重要，由于它们的巨大潜力和引起人们的兴趣，人们正在积极研究和开发它们。然而，尽管两者都被认为是确保量子安全的机制，但重要的是要强调它们的相似之处和不同之处，以确定哪种方法更适合每种情况。
基于蚂蚁优化 PID 控制器的效率...
摘要 —本文采用带单位反馈的闭环系统中的 PID 控制器来控制机器人机械手。控制器的使用难点在于参数调整，因为调整参数仍然使用试错法来找到 PID 参数常数，即比例增益 (K p )、积分增益 (K i ) 和微分增益 (K d )。在这种情况下，蚁群优化算法 (ACO) 用于寻找 PID 的最佳增益参数。蚂蚁算法是一种组合优化方法，它利用蚂蚁从巢穴到食物所在位置寻找最短路径的模式，该概念应用于通过最小化目标函数来调整 PID 参数，从而使机器人机械手具有改进的性能特征。本研究采用 Matlab Simulink 环境，首先建立系统模型，然后利用蚁群算法确定适当的系数 𝐾 p 、 𝐾 i 和 K d ，以使机器人机械手两个关节的轨迹误差最小化。然后，将这些参数应用于机器人系统。根据计算机仿真结果，与经典 PID 相比，所提出的方法 (ACO-PID) 给出了一个具有良好性能的系统。
“固体”植物与“液体”蚂蚁菌落
信息处理是生物学的重要组成部分，可以协调生物内过程，例如开发，环境适应和有机体间交流。尽管在具有专门脑组织的动物中，大量信息处理以集中式的方式发生，但大多数生物计算分布在多个实体上，例如组织中的细胞，根系中的根或群体中的蚂蚁。物理背景，称为实施例，也影响生物计算的性质。虽然植物和蚂蚁菌落都执行分布计算，但在植物中，单位占据固定位置，而单个蚂蚁则四处移动。这种区别，固体与液体大脑计算，塑造了计算的性质。在这里，我们比较了植物和蚂蚁菌落中的信息处理，强调了相似性和差异的起源和利用差异。我们以讨论这种体现的观点如何为植物认知的辩论提供了讨论。