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太阳阵列
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TPESD1CANW TVS二极管阵列
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里德堡相互作用原子的组装阵列
摘要 具有里德堡介导相互作用的单个原子组装阵列为多体自旋哈密顿量的模拟以及基于通用门的量子信息处理的实现提供了强大的平台。我们展示了在微透镜产生的可重构几何多点陷阱阵列中首次实现里德堡激发和受控相互作用。我们利用原子逐个组装来确定性地制备预定义的铷里德堡原子二维结构，这些结构具有精确已知的相互分离和可选择的相互作用强度。通过调整几何形状和所讨论的里德堡状态，可以访问从弱相互作用到强耦合的参数范围。我们表征了 57D 5 / 2 状态下非相互作用原子簇的同时相干激发，并分析了实验参数和局限性。对于利用 87D 5 / 2 状态优化的里德堡阻塞配置，我们观察到集体增强的拉比振荡。
里德伯镊子阵列中的超固体性
在本文中，我们预测在原子阵列中存在超固体相，其中所有原子都被激发到它们的里德堡态。我们专注于两个具有相反宇称的里德堡态的系统，其中两个态之间的轨道角动量 l 相差一，即∆ l = 1。在这里，原子对之间的共振偶极-偶极相互作用通常比色散范德华相互作用强得多，后者从二阶偶极-偶极相互作用产生到非共振对势。我们建议使用具有不同主量子数∆ n,0 的两个里德堡态，其中两个里德堡态之间的偶极矩阵元素急剧减小。这使我们能够进入相反的区域，其中范德华相互作用占主导地位并且预计存在超固体，正如我们使用大规模 QMC 模拟所证实的那样。我们研究了各种里德堡态 | nS 1 / 2 ⟩,|在不同的主量子数 n 和 n ′ 下，87 Rb 的 nP J ⟩ 和 | nD J ⟩ 。对于里德堡原子对 | nS 1 / 2 ⟩ 和 | n ′ PJ ⟩ ，对于典型的主量子数，共振偶极-偶极相互作用随 ∆ n 下降得太快。因此，t / V 要么太大，以致我们预期不会存在超固体相，要么太小，以致很难通过实验观察到。对于状态 | nD J ⟩ 和 | n ′ PJ ⟩ ，如果 n = n ′ − 1，我们预测有趣的参数区域。对于相关的主量子数，两个里德堡态在能量上相距不到 10 GHz，从而能够使用最先进的微波技术实现有效耦合。我们进一步通过磁量子数 m J 以及磁场 B 来微调相互作用。我们选择磁场垂直于原子平面，使得原子平面中原子之间的相互作用与相互作用原子对的方向无关。此外，偶极-偶极相互作用取决于磁场 B 的大小，因为它混合了两个里德堡态的精细结构能级，这会影响它们的偶极矩阵元素。额外的限制是 t 和 V 的相对符号，它取决于 m J 。我们仅当 t / V > 0 时才预期系统支持超固体相。最后，我们收敛到状态 | ⟩ = | 60 P 3 / 2 , mj = 3 / 2 ⟩ 和 | ⟩ = | 59 D 3 / 2 ，mj = 3 / 2 ⟩ ，场幅度B = 50 G。这些状态的另一个优势是D态原子对之间的范德华相互作用相对较弱。这使得原子阵列能够有效地激发到| ⟩状态，这是所提出的状态制备的重要组成部分。在正文的图2中，已经讨论了里德堡对| ⟩和| ⟩之间的相互作用包含一个共振非对角项∝1 / R 3 ，它会引起偶极交换并混合两个项，以及对角线贡献1 / R 6 。在短距离处，我们期望额外的贡献（例如非对角交换相互作用 ∝ 1 / R 6 ）会对此进行修改。这些项对于我们特定的里德堡对来说很小，但通常不为零。
可展开刚性太阳能电池阵列
Sierra Space 的交钥匙螺栓式刚性太阳能电池阵列利用了多种内部能力，包括自动化表面贴装技术 (SMT) 太阳能电池板、复合基板制造和机械专业知识。我们用于制造太阳能电池模块和电池板的 SMT 方法为太阳能电池模块和电池板尺寸、几何形状、电气布局（分段和串接）和总线电压提供了极大的灵活性和扩展选项。
FANCD2 在丝状阵列中的 DNA 上
摘要 FANCI:FANCD2 单泛素化是范可尼贫血 (FA) DNA 修复途径稳定复制叉的关键事件。有人提出，在停滞的复制叉中，单泛素化的 FANCD2 可募集含有泛素结合基序的 DNA 修复蛋白。在这里，我们在体外重建了 FA 途径，以研究 FANCI:FANCD2 单泛素化的功能后果。我们报告称，单泛素化不会促进任何特定的外源蛋白质：蛋白质相互作用，而是稳定 dsDNA 上的 FANCI:FANCD2 异二聚体。这种夹紧只需要 FANCD2 亚基的单泛素化。我们进一步使用电子显微镜显示纯化的单泛素化 FANCI:FANCD2 在长 dsDNA 上形成丝状阵列。我们的研究结果揭示了单泛素化的 FANCI:FANCD2（在许多癌症类型和所有 FA 病例中存在缺陷）如何在 DNA 结合时被激活。
使用关联数组进行 AI 数据整理
摘要 — 人工智能革命是由数据驱动的。人工智能“数据整理”是将不可用的数据转换为支持人工智能算法开发（训练）和部署（推理）的过程。大量的时间被投入到转换各种数据表示以支持人工智能管道中的许多查询和分析步骤。这些数据的严格数学表示使得数据转换和分析优化能够在步骤内和跨步骤进行。关联数组代数提供了一个数学基础，可以自然地描述作为数据库基础的表格结构和集合数学。同样，神经网络使用的矩阵运算和相应的推理/训练计算也可以通过关联数组很好地描述。更令人惊讶的是，可以很容易地构建一般的非规范化形式的分层格式，例如 XML 和 JSON。最后，数据透视表是最广泛使用的数据分析工具之一，它自然而然地从关联数组构造函数中出现。关联数组中的通用基础提供了互操作性保证，证明它们的操作是具有严格数学性质的线性系统，例如，结合性、交换性和分配性，这些对于重新排序优化至关重要。
CRISPR 阵列：其机制综述
摘要 成簇的规律间隔的短回文重复序列 (CRISPR) 的字面定义是成簇的规律间隔的短回文重复序列，是细菌的一种适应性免疫系统，使它们能够检测和破坏病毒的 DNA。事实上，CRISPR 是原核细胞的一种防御机制，它诱导对外来遗传内容的抵抗力，例如在质粒或噬菌体中发现的遗传内容。参与这一机制的蛋白质被称为 CRISPR 相关蛋白 (CAS)，它们能够以特定方式搜索、切割并最终转化噬菌体 DNA。CAS 是一种具有酶功能的蛋白质，由于它在 DNA 序列和 CRISPR 阵列中起着特殊的作用，因此可以称为核酸酶。CRISPR 技术允许改变 DNA，从而能够修改和改变任何生物体的任何基因，比所有以前的方法都更准确、更好。在本综述中，我们介绍了 CRISPR 在基因组编辑中的机制和优势，简要回顾了 CRISPR 在基因治疗探索中的应用以及 CRISPR 通过不同修复机制产生不同类型突变的能力。关键词：CRISPR、CAS 蛋白、间隔物、Proto-SPACER、直接重复引文：Mohamadi S、Zaker Bostanabad S、Mirnejad R。CRISPR 阵列：对其机制的综述。J Appl Biotechnol Rep. 2020；7(2):81-86。doi: 10.30491/JABR.2020.109380。