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铁电体中可控的 skyrmion 手性
手性是一种基本的不对称性质，用来描述可与其镜像区分开来的系统，它仍然是现代科学关注的焦点 1 – 4 ，手性材料有多种应用 5 – 8 。手性拓扑结构为新一代手性材料奠定了基础，其中手性扩展到纳米和微米尺度。在胆甾型液晶中观察到了非均匀手性态、螺旋、蓝色和扭曲晶界 (TGB) 相 9、10 。Skyrmion 是矢量序参数（如磁化强度或极化密度）的手性结构，由于其在信息技术中的潜在应用，在过去十年中在磁性材料中引起了相当大的关注 11 – 13。然而，这些材料的一个显着特征是特定的非手性对称性，这种对称性由胆甾体中的非镜像对称分子或磁性系统中的反对称自旋交换所具有，从而导致 Dzyaloshinskii-Moriya 自旋相互作用。最近，据报道，将承载 skyrmion 的磁体类型扩展到没有 Dzyaloshinskii-Moriya 自旋相互作用的系统14，15。然而，在这些系统中调整 skyrmion 手性的可能性仍是一个悬而未决的问题。虽然铁电材料中不存在预定义的手性对称性，但最近发现它们具有丰富的手性拓扑激发，包括布洛赫畴壁16-19，具有 skyrmion 结构的无芯涡旋20-22，单个 skyrmion 23，24，skyrmion 晶格 25 和 Hopfion 26。铁电体的一个显著特征是，当去极化电荷 ρ = ∇⋅ P 重排以降低它们的相互作用能时，由于限制和去极化效应的特定相互作用导致自发对称性破缺，从而出现手性，导致极化发生手性扭曲。重要的是，不同的手性（“左”态和“右”态）在能量上是简并的，因此可以互相切换。然而，执行这种手性切换是一项挑战，因为可以作为控制参数的基本场具有非手性性质。我们发现，由于去极化效应会导致大量拓扑激发，因此铁电纳米点可以提供丰富的相图，并且我们证明铁电纳米点包含极化 skyr-mions。特别是，我们设计了一个系统，其中可以通过施加电场来实现相反手性之间的受控切换。
多模式可控扩散模型的调查
抽象扩散模型最近成为强大的生成模型，在跨域中产生了高保真样本。尽管如此，他们仍面临两个关键挑战，包括改善时必的迭代生成过程以及控制和控制生成过程。现有的调查提供了扩散模型进步的广泛概述。但是，它们缺乏全面的覆盖范围，专门针对可控生成的技术。本调查旨在通过在扩散模型中对可控生成进行全面且连贯的审查来解决这一差距。我们为扩散模型提供了定义受控生成的详细分类学。可控的生成是根据公式，方法和评估指标分类的。通过列举用于增强控制的方法的方法范围，我们旨在将可控的扩散生成作为一个独特的子场保证专用焦点。在这项调查中，我们将最新结果与之相关，提供了对控制可容纳扩散模型产生的专门处理，以及大纲限制和未来的方向。为了证明适用性，我们突出显示了用于主要计算机视觉任务应用程序的可控扩散技术。通过巩固可控扩散模型的方法和应用，我们希望能在可靠且可扩展的可控生成中催化进一步的创新。
可控制的遗忘机制，用于几个班级 - ...
摘要 - 在有限的个人标签样本（少数）背景下进行的学习阶级学习对于众多现实世界应用，例如智能家居设备，至关重要。在这些情况下，一个关键的挑战是在适应新的，个性化的班级和在原始基础类别上保持模型的性能之间平衡权衡取舍。对新型类别的模型进行微调通常会导致灾难性遗忘的现象，在这种情况下，基本类的准确性不可预测而显着下降。在本文中，我们提出了一种简单而有效的机制，通过控制新颖和基础准确性之间的折扣来应对这一挑战。我们专门针对超低击场景，其中每个新颖的类别只有一个示例。我们的方法引入了一种新颖的类检测（NCD）规则，该规则调整了忘记先验的程度，同时同时增强了新颖阶级的表现。我们通过将解决方案应用于最新的几个类别学习（FSCIL）方法来证明我们的解决方案的多功能性，从而在不同的设置中显示出一致的改进。为了更好地量化小说和基础性能之间的权衡，我们介绍了新的指标：NCR@2for和NCR@5 for。我们的方法在CIFAR100数据集（1-shot，1个新颖的类）上的新型类准确性提高了30％，同时保持受控的基类遗忘率为2％。索引术语 - 学习学习，很少的学习，神经网络作品，图像识别。
Tet‑on 系统用于控制...中的基因表达
摘要 Knufia petricola 是一种黑真菌，它在极端和贫营养环境中定殖在暴露在阳光下的表面。作为生态上重要的异养生物和人造表面上的生物膜形成者，黑真菌形成了最抗性的生物腐烂生物群之一。由于其在无菌培养中生长速度适中，并且有可用的转化和 CRISPR/Cas9 介导的基因组编辑方案，K. petricola 被用于研究嗜极黑真菌和耐极端黑真菌共同的形态生理适应性。在本研究中，实施了细菌衍生的四环素 (TET) 依赖性启动子 (Tet-on) 系统，以实现 K. petricola 中的可控基因表达。通过使用 GFP 荧光、色素合成（黑色素和类胡萝卜素）和恢复的尿嘧啶原养型作为报告基因，研究了 TET 调控构建体的功能性，即剂量依赖性诱导性。新生成的包含 Tet-on 构建体的克隆载体以及 K. petricola 基因组中用于颜色选择或中性插入表达构建体的已验证位点完善了反向遗传学工具箱。通过使用 2A 自裂解肽，可以根据需要从不同的基因组位点或从单个构建体表达一个或多个基因，例如，用于在 K. petricola 细胞中定位蛋白质和蛋白质复合物或使用 K. petricola 作为表达异源基因的宿主。
世界上最可控的 Tetra-Gel
Gellycle 是一家生物科技初创公司，旨在将东京大学 Takamasa SAKAI 教授发明的 Tetra-Gel 平台商业化。他是全球公认的凝胶和聚合物领域的领军人物，已发表 180 多篇论文，包括 Science 和 Nature Materials 等著名期刊（T. Sakai* 等，Macromolecules 2008 > 被引用 1100 次）。
可控图像合成，属性分解...
*通讯作者邮件：mksamy14@yahoo.com与属性分解的GAN（AD-GAN）提出了一个新颖的生成对抗网络框架，可通过将属性分解为单独的组件来促进对图像合成的精确控制。该模型引入了一种创新的解开图像属性的方法，可以在不影响他人的情况下对特定特征进行单独修改。通过利用属性分解的表示形式，Ad-Gan有效地隔离了面部图像中的各种元素，例如姿势，表达和身份，从而能够生成高度逼真和可定制的图像。这种方法可显着提高图像生成任务的灵活性和准确性，使其成为需要详细属性操作的应用程序的宝贵工具。关键字：图像合成，gan，网络1。引言近年来，生成的对抗网络（GAN）已成为图像合成的有力框架，从而能够生成高质量的，逼真的图像。尽管具有令人印象深刻的功能，但基于GAN的图像合成中的重大挑战之一是对生成图像的特定属性进行细粒度的控制。传统的gan体系结构经常纠缠着各种属性，因此很难在不无意中改变其他属性的情况下修改一个属性。
可控的制造和CU纳米结构的自组装
纳米级制造，特别是通过溶液相还原方法。11 - 20在文献中，各种Cu纳米结构，例如纳米颗粒，11,12纳米线，13 - 15个纳米板16,17和18,19的纳米结构已通过溶液相还原方法成功制造或组装。尽管已经进行了重要的研究，但仍缺乏具有精确的形态控制的Cu纳米结构的制造和自我组装的普遍和有效的策略。这是因为化学溶液中纳米结构的“自下而上”的生长和自我组装极为平衡，并且对实验条件和外部环境敏感。从这个意义上讲，必须寻求一种可控且通用的方法来制造和组装Cu纳米结构。基于上述考虑，在这项工作中，我们特别研究了Cu纳米结构的制造和组装，并试图寻求一种可控和普遍的方法。
Infinicube：无界和可控的动态3D ...
我们在Finube中提出，这是一种可扩展的方法，用于生成具有高量和可控性的非边界动态3D驾驶场景。以前的场景生成方法遭受有限的尺度或缺乏生成序列的几何和表现一致性。在很重要的情况下，我们利用可扩展的3D表示和视频模型中的最新进步来实现大型动态场景生成，从而可以通过高清地图，车辆边界框和文本描述来实现灵活的控制。首先，我们构建了一个基于地图的基于地图的稀疏体3D生成模型，以释放其无限素素的能力。然后，我们通过一组精心签名的像素一致的指导缓冲液重新使用视频模型，并将其扎根于体素世界，从而综合了一致的外观。最后，我们提出了一种快速的前进方法，该方法使用体素和像素分支来将动态视频提升为动态的3D高斯，并具有控制 -