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二维狄拉克超导体中的可调通量涡旋
量子力学系统的希尔伯特空间可以具有非平凡几何，这一认识导致人们在单粒子和多粒子量子系统中发现了大量新奇现象。特别是，与单粒子波函数相关的几何考虑导致了非相互作用拓扑绝缘体 (TI) 的最初发现和最终分类 [1 – 4] ，以及对这些相中缺陷相关特性的研究 [5 – 8] 。另一方面，在分数量子霍尔系统 (FQHS) [9,10] 和分数陈绝缘体 (FCI) [11,12] 的框架内，研究了拓扑与占据非平凡单粒子态的粒子间相互作用之间相互作用所产生的迷人物理。然而，由于后者的关联性质，建立单粒子和多粒子层面上非平凡几何的作用之间的直接关系一直很困难。在本文中，我们展示了二维 (2D) 单粒子能带结构的非平凡几何与相关 Bardeen-Cooper-Schrieffer (BCS) 超导体的响应特性之间的明确联系 [13] 。特别地，我们表明，在用大质量狄拉克模型描述正常态的二维系统中，超导态遵循修改的通量量子化条件，从而产生分数通量涡旋以及非常规约瑟夫森响应。必须强调的是，超导态与正常态没有扰动关系。但是，正如我们在下面所展示的，使用 BCS 变分假设可以处理相变两侧的几何作用。流形量子化源于这样一个事实：在块体超导体内部深处，序参量的整体相位是恒定的。在传统的
二维量子材料
材料科学领域只见证了极少数具有彻底改变我们世界的潜力的发现和技术进步，而二维 (2D) 材料的出现是其中的佼佼者。2004 年，石墨烯从石墨中分离出来，这种材料的特点是原子级薄度，主要受表面效应的影响，开辟了材料科学的新领域。二维材料的研究，包括石墨烯及其对应物，如硅烯、锗烯、磷烯，以及过渡金属二硫属化物 (TMD)、MXenes 和其他层状半导体，已经发展成为一项全球性的努力，涉及物理、化学、工程和生物等不同领域的数千名研究人员。二维材料的独特之处在于其层状结构，包括强的平面内化学键和层间弱的平面外耦合。这种结构排列允许单个原子层分裂，当材料厚度减小到单层或几层时，电子特性会发生非凡的变化。这种现象被称为量子限制，它赋予二维材料独特且往往出乎意料的特性，推动了对各个领域新应用和创新途径的探索。随着研究人员深入研究这些层状材料的复杂性，越来越明显的是，它们有望开启前所未有的可能性，为科学技术的突破性进步铺平道路。
引用神，Jie，Wei Sun，Di Liu，Thomas Schaus和Peng Yin。 2021年。“以DNA模块化外延为指导的三维纳米印刷。”自然伴侣
周期性三维模式的抽象光刻缩放对于推进可扩展的纳米制造至关重要。当前最新的四型构图或极端紫外线图的线螺距下降到30 nm左右，可以通过复杂的后制造过程将其进一步改进到20 nm。在此，我们报告了使用三维（3D）DNA纳米结构的使用将线螺距缩小至16.2 nm，比当前最新结果小约50％。我们使用DNA模块化外延方法来制造具有规定的结构参数（俯仰，形状和临界维度）沿设计器组装途径的规定的3D DNA掩模。单次反应离子蚀刻，然后以7 nm的横向分辨率和2 nm的垂直分辨率将DNA模式转移到Si底物。DNA模块化表现的光刻相比，在现场效应晶体管中，高级技术节点的预期值的音调更小，并为现有的光刻工具提供了用于高级3D纳米制造的现有光刻工具的潜在补充。
m3t：使用多平面和多板变压器
在这项研究中，我们提出了使用多平面和多层跨前（M3T）网络的三维医学图像分类器，以在3D MRI图像中对阿尔茨海默氏病（AD）进行分类。提出的网络协同委托3D CNN，2D CNN和变压器用于准确的AD分类。3D CNN用于执行本机3D表示学习，而2D CNN用于利用大型2D数据库和2D代表学习的预训练权重。使用具有感应性偏置的CNN网络有效地提取局部大脑中与AD相关的异常的信息信息。跨前网络还用于获得CNN后多平面（轴向，冠状和矢状）和多切片图像之间的注意力关系。也可以使用不感应偏置的变压器学习分布在大脑中较大区域的差异。在此期间，我们使用了来自阿尔茨海默氏病神经影像学计划（ADNI）的训练数据集，该计划总共包含4,786 3D T1加权MRI图像。对于有效数据，我们使用了来自三个不同机构的数据集：澳大利亚成像，生物标志物和生活方式旗舰研究（AIBL）（AIBL），开放访问Imaging研究（OASIS）的开放访问系列（OASIS）以及来自培训数据集中的一些ADNI数据。我们提出的M3T基于曲线（AUC）下的区域（AUC）和AD分类的分类精度，与常规的3D分类网络相结合。这项研究表示，所构成的网络M3T在多机构验证数据库中实现了最高的性能，并证明了该方法有效地将CNN和Transformer用于3D医学图像的可行性。
学习多维人类对文本对...
文本对图像模型的当前指标通常依赖于不足以代表人类真正偏好的统计指标。尽管最近的工作试图通过人类注释的图像来学习这些偏好，但它们将人类偏好的丰富挂毯降低到单个总分。然而，当人类评估不同方面的图像时，偏好会有所不同。因此，为了学习多维人类偏好，我们提出了多维偏好评分（MPS），这是评估文本对图像模型的第一个多维偏好评分模型。MPS引入剪辑模型上的偏好条件模块，以学习这些不同的偏好。它是根据我们的多维人类偏好（MHP）数据集进行了训练的，该数据集包括607,541图像的四个维度（即美学，语义一致性，详细信息，详细质量和整体评估）的918,315个人类偏好选择（即，美学，语义一致性，细节质量和整体评估）。这些信息是由各种最新的文本对图像模型生成的。MPS在4个维度上的3个数据集上优于现有的评分方法，从而使其成为评估和改进文本对象的有希望的指标。该模型和数据集将被公开使用，以促进未来的研究。项目页面：https：//wangbohan97.github.io/mps/。
适用于中欧的新模型
摘要：二维（2D）材料中的本地带隙调整对于电子和光电设备而言至关重要，但是在纳米级实现可控制和可重复的应变工程技术仍然是一个挑战。在这里，我们通过扫描探针报告了热机械纳米引导，以在2D过渡金属二核苷剂和石墨烯中创建应变纳米图案，从而在空间分辨率下以调制的带隙启用任意模式，以降低到20 nm。2D材料通过范德华的相互作用与下面的薄聚合物层相互作用，由于加热探针的热和压痕力而变形。特别是，我们证明了钼二硫化（MOS 2）的局部带隙被空间调节高达10％，并且可以约180 MeV的幅度调整为180 MEV，以菌株的线性速率约为-70 meV。该技术提供了一种多功能工具，用于研究具有纳米尺度分辨率的2D材料的局部应变工程。关键字：2D材料，应变纳米图案，钼二硫化，局部带隙，热扫描探针光刻，尖端增强的拉曼光谱■简介
维护量的维度减少和...
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1二维石墨烯状的Beo片
trichalcogenides（例如SNP 2 S 6 [20]，SNP 2 SE 6 [21]，CUCRP 2 S 6 [22]，Cuinp 2 S 6 [23]），金属氧化物二甲替代
通过气溶胶喷射打印的三维电极
是作者/资助者，他已授予Medrxiv的许可证，以永久显示预印本。（未通过同行评审证明）预先印刷此版本的版权持有人于2020年9月14日发布。 https://doi.org/10.1101/2020.09.13.13.20193722 doi：medrxiv preprint
融合蛋白的人工智能三维...
融合蛋白由至少两个部分蛋白结构域的组合组成，每个蛋白结构域由单独的基因编码，合并以进行关节转录和转移。精确预测蛋白质的三维（3D）结构对于随后的药物发现过程的准确性至关重要。这包括预测蛋白质功能，研究蛋白质 - 蛋白质相互作用，查找抑制剂，设计抗体和分析蛋白质 - 配体相互作用。1,2蛋白质3D结构的预测主要依赖于蛋白质序列数据及其结构同源性。3巨大的努力以更好地理解并研究野生型（WT）蛋白的3D结构。但是，我们缺乏预测融合蛋白3D结构并具有足够知识的努力。融合蛋白。此过程是由DNA双链断裂引起的染色体重排触发的。这些融合蛋白是两种不同蛋白质结构（包括主要功能结构域或部分）的球状形式的组合形式，可能会导致细胞中具有新功能或调节的新型蛋白质，从而导致疾病。4许多融合蛋白已被用作癌症治疗中的治疗靶标。5–8