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P2Y6受体依赖性的小胶质细胞吞噬突触在发育过程中调节突触密度和记忆
在大脑发育过程中，过量突触被修剪（即删除），部分是由小胶质细胞增多症，而突触的失调会导致行为缺陷。已知P2Y 6受体（P2Y 6 R）调节神经元的小胶质细胞吞噬作用，并调节细胞培养和体内突触的小胶质细胞吞噬作用。但是，目前尚不清楚P2Y 6 R是否调节开发过程中的突触修剪。在这里，我们表明，两性的P2Y 6 R KO小鼠大大降低了突触材料的小胶质细胞内在化，在第30天的CD68染色小胶质细胞（P30）中以VGLUT1测量（P30）（P30），表明降低了合成生的小胶质细胞吞噬作用。与此相一致，我们发现P30处海马的体感皮质和CA3区和齿状回的突触密度增加。我们还表明，根据新的位置识别，新颖的对象识别和Y迷宫记忆测试，成年的P2Y 6 R KO小鼠损害了短期和长期空间记忆和与WT小鼠相对的短期和长期识别记忆的损害。总体而言，这表明P2Y 6 R调节发育过程中突触的小胶质细胞吞噬作用，这有助于记忆力。
扩大无阳极固态锂薄膜电池的生产规模，满足高体积能量密度应用需求
摘要：容量范围为 1-100 mAh 的紧凑型可充电电池适用于外形尺寸受限的可穿戴设备和其他高性能电子设备，这些设备的核心要求包括高体积能量密度 (VED)、快速充电、安全性、表面贴装技术 (SMT) 兼容性和长循环寿命。为了最大限度地提高 VED，我们开发了采用卷对卷工艺在超薄不锈钢基板（厚度为 10-75 μm）上制造的无阳极固态锂薄膜电池 (TFB)。高设备密度干法工艺图案化流程定义了可定制的电池设备尺寸，同时产生的废料可忽略不计。整个制造操作在传统的湿度控制洁净室中进行，无需昂贵的干燥室环境，并允许简化、降低制造成本。使用无阳极架构的这种扩大规模还可以实现与热预算兼容的封装和金属化方案，以与行业兼容的 SMT 工艺为目标。进一步的可制造性改进，例如使用高速测试，增加了大规模生产所需的总体要素范围。
基于变压器的大气密度预测
随着2025年太阳能周期的峰值接近，并且单个地磁风暴显着改变居民空间对象（RSO）的轨道的能力，大气密度预测的技术对于空间情况意识至关重要。虽然先前已将线性数据驱动的方法（例如使用控制模式分解（DMDC））用于预测大气密度，但基于深度学习的预测具有捕获数据中非线性的能力。通过从历史大气密度数据中学习多层权重，数据集中的长期依赖性被捕获在当前大气密度状态与控制下一个时间段的大气密度状态之间的映射中。通过开发基于非线性变压器的大气密度预测的非线性变压器结构，这项工作可改善大气密度预测的先前线性传播方法。经验NRLMSISE-00和JB2008，以及基于物理的TIEGCM大气密度模型，以与DMDC和基于变压器的传播器进行预测。
电子密度：量子计算的忠诚见证人
在这项研究中，我们使用量子计算来证明分子的电子密度的评估。我们还建议电子密度可以是未来量子计算的有效验证工具，这可能证明是用常规量子化学解决方案可以解决的。电子密度的研究对于化学，物理学和材料科学的几个领域至关重要。Hohenberg-Kohn定理规定电子密度独特地定义了电子系统的基态特性。1通过Hellman-Feynman定理2，电子密度提供了有关分子内作用的力的信息。 3,4是物理科学中最丰富的可观察到的，5-10密度奠定了密度功能理论（DFT）的基础，这是一种预测许多电子系统特性的形式主义。 11作为实验是真理的仲裁者，雄鹿通常会随着电子密度而停止。 重要的是，电子密度可以从X射线衍射和散射数据的完善中重建，例如9使用多极模型，5-8,8,10 X射线约束波函数，12或最大熵方法。 13我们工作的一种动机是，实验确定的电子密度可用于测试未来材料的量子计算的准确性。传统计算机的模拟可能是不可行的。 今天，通过常规量子机械计算，例如，通过在某个近似水平上求解Schrödinger方程来获取有关电子分布的信息通常是可取的，更便宜和更快的。1通过Hellman-Feynman定理2，电子密度提供了有关分子内作用的力的信息。3,4是物理科学中最丰富的可观察到的，5-10密度奠定了密度功能理论（DFT）的基础，这是一种预测许多电子系统特性的形式主义。11作为实验是真理的仲裁者，雄鹿通常会随着电子密度而停止。电子密度可以从X射线衍射和散射数据的完善中重建，例如9使用多极模型，5-8,8,10 X射线约束波函数，12或最大熵方法。13我们工作的一种动机是，实验确定的电子密度可用于测试未来材料的量子计算的准确性。传统计算机的模拟可能是不可行的。今天，通过常规量子机械计算，例如，通过在某个近似水平上求解Schrödinger方程来获取有关电子分布的信息通常是可取的，更便宜和更快的。14获得高度准确的计算结果（能量，密度或其他属性）
劳伦斯·伯克利国家实验室
审查的摘要目的本综述的目的是总结当前的方法，并使用高分辨率外围定量计算机断层扫描（HR-PQCT）为小儿种群成像骨的成像建议。最新发现成像增长的骨骼具有挑战性，HR-PQCT方案并非在整个中心标准化。为所有研究采用单成像方案是不现实的。因此，我们提出了三个建立的儿童和青少年HR-PQCT成像的协议，并具有每个人的优势和缺点。限制协议变化将增强结果的均匀性，并提高我们比较不同研究组之间研究结果的能力。我们概述了特殊情况以及获取和加工扫描的技巧和技巧，以最大程度地减少运动伪像并考虑骨骼的增长。总结本综述中的建议旨在帮助研究人员在小儿种群中进行HR-PQCT成像，并扩展我们对骨骼结构，建筑和强度的集体知识。
绕过尖峰排序：使用密集多电极探针的尖峰定位进行基于密度的解码
神经解码及其在脑机接口 (BCI) 中的应用对于理解神经活动和行为之间的关联至关重要。许多解码方法的先决条件是尖峰分类，即将动作电位 (尖峰) 分配给单个神经元。然而，当前的尖峰分类算法可能不准确，并且不能正确模拟尖峰分配的不确定性，因此丢弃了可能提高解码性能的信息。高密度探针 (例如 Neuropixels) 和计算方法的最新进展现在允许从未排序的数据中提取一组丰富的尖峰特征；这些特征反过来可用于直接解码行为相关性。为此，我们提出了一种无尖峰分类的解码方法，该方法直接使用对尖峰分配的不确定性进行编码的高斯混合 (MoG) 来建模提取的尖峰特征的分布，而不旨在明确解决尖峰聚类问题。我们允许 MoG 的混合比例随时间变化以响应行为，并开发变分推理方法来拟合得到的模型并执行解码。我们用来自不同动物和探针几何的大量记录对我们的方法进行了基准测试，表明我们提出的解码器可以始终优于基于阈值（即多单元活动）和尖峰分类的当前方法。开源代码可在 https://github.com/yzhang511/density_decoding 上找到。
对具有密度功能理论的单个原子催化剂上的氢和氧气进化反应进行建模：功能
预测催化活性的最广泛使用的方法是密度功能理论，其结果依赖于所采用的交换相关功能。在这项工作中，研究了功能在预测氢和氧气进化反应（她和OER）中单原子催化剂（SAC）活性中所起的作用。16嵌入在N掺杂石墨烯中的过渡金属（TM）原子进行模拟，并评估了针对混合PBE0功能的广泛采用的Perdew-Burke-ernzerhof（PBE）功能的性能。PBE + U方法也是一种计算上不太复杂的方法，用于纠正密度功能理论中的自我交互误差。对于第一行TM，即3D系统，使用PBE获得的预测与PBE0有很大的偏差，而对于4D和5D系列而言，发现了较小的偏差。PBE + U结果代表了对PBE的改进，尽管仍然存在PBE0的某些差异。这项研究强调了DFT功能在筛选新催化剂和预测催化活性方面的重要性。对于4D和5D金属，PBE的使用似乎可以接受，而在3D系统的情况下，建议使用PBE + U或PBE0方法，特别是对于磁接地态。
在微型针形的CMOS背板上的Ultrabright OLED的高密度整合
有机发光二极管（OLEDS）的直接沉积基于硅的互补金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化芯片（CMOS）芯片已使具有高分辨率和纤维效应器的自我发射微观播放。OLED在增强和虚拟现实（AR/VR）显示器以及生物医学应用中的新兴应用，例如，作为光遗传学中细胞光递送的大脑植入物，需要在传统显示器中发现的光强度高度的宽度量。进一步的要求通常包括显微镜占地面积，特定形状和超强的钝化，例如确保基于OLED的植入物的生物相容性和最小的侵入性。在这项工作中，最多1024个Ultrabright，显微镜OLED直接沉积在针状CMOS芯片上。在CMOS芯片的Foundry提供的铝接触板上进行透射电子显微镜和能量X射线光谱，以指导触点的系统优化。等离子体处理和银层的实施导致欧姆接触条件，因此促进了橙色和蓝色发射OLED堆栈的直接真空沉积，从而导致芯片上的微米大小的像素。每个针中的电子设备允许每个像素单独切换。OLED像素产生的平均光电密度为0.25 mW mm-2，对应于> 40 000 cd m-2，远高于大脑中日光AR应用和光遗传单单元激活的要求。
电机功率密度改进的物理极限
对于某项机器设计任务，对所有可能的机器配置进行深入的数值模拟是一项极其耗时且计算密集的任务。本文提出的功率密度问题解析公式具有为各种机器配置估算功率密度的优势。同时，它促进了机器设计，这种设计基于对整个解决方案范围的内在理解，而不是基于数值优化方案，因为在数值优化方案中，全局层面的收敛行为通常难以评估和确保。虽然解析公式缺乏有限元模拟的精度，但它将可能的解决方案范围缩小到一定程度，从而可以通过合理的时间和计算工作量进行详细的数值模拟。