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二维激活剂的分叉和稳定性 - ...
摘要：在生物体的身体中，某些无机和有机化合物可以催化或抑制酶的活性。酶与这些化合物之间的相互作用是通过数学成功描述的。本文的主要目的是研究激活剂 - 抑制剂系统（Gierer – Meinhardt System）的动力学，该动力学用于描述化学和生物学现象的影响。使用分数衍生物考虑该系统，该系统使用符合分数衍生物的定义将其转换为普通衍生物。使用变量的分离来求解所获得的微分方程。分析并讨论了该系统所获得的正衡点的稳定性。我们发现，在某些条件下，这一点可以是局部渐近稳定的，源，鞍形或非纤维性的。此外，本文集中于探索Neimark-Sacker分叉和倍增分叉。然后，我们提出一些数值计算，以验证所获得的理论结果。这项工作的发现表明，管理系统在某些条件下经历了Neimark-Sacker分叉和倍增分叉。这些类型的分叉发生在小域中，如理论和数字上所示。说明了一些2D形式以可视化某些域中解决方案的行为。
基于一维卷积神经网络和长短期记忆估计视觉意图的智能眼控电动轮椅
摘要：当使用凝视运动操作电动轮椅时，检查环境和观察物体等眼球运动也会被错误地识别为输入操作。这种现象被称为“点石成金问题”，对视觉意图进行分类非常重要。在本文中，我们开发了一种实时估计用户视觉意图的深度学习模型，以及一种结合意图估计和凝视停留时间方法的电动轮椅控制系统。所提出的模型由 1DCNN-LSTM 组成，它从 10 个变量的特征向量估计视觉意图，例如眼球运动、头部运动和到注视点的距离。对四种视觉意图进行分类的评估实验表明，与其他模型相比，所提出的模型具有最高的准确性。此外，实施所提出模型的电动轮椅的驾驶实验结果表明，与传统方法相比，用户操作轮椅的努力减少了，轮椅的可操作性得到了提高。从这些结果中，我们得出结论，通过从眼球和头部运动数据中学习时间序列模式可以更准确地估计视觉意图。
基于被动射频信号强度分布的三维室内定位
摘要 — 近年来，室内定位系统 (IPS) 受到了机器人、导航、人机交互等许多研究领域的关注。然而，基于无源射频 (PRF) 技术的 IPS 仍然很少见。本文提出了一种基于接收信号强度 (RSS) 分布和高斯过程回归 (GPR) 的三维 (3D) IPS。传统的基于 RSS 的定位系统具有已知频率的发射器，而在提出的 PRf 机会信号 - 3D IPS (PRO-3DIPS) 中，系统既不部署新的发射器，也不使用任何发射器的先验知识。此外，PRO-3DIPS 集成了多个机会信号 (SoOP) 源、阴影、衰落，还可以捕获场景特征。在 3D 空间中基于 PRF 的 RSS 分布的数据收集和分析实现了 3D 定位功能。应用并比较了三种方法，以找到受场景影响最大的频带，以实现最佳定位性能，并用于估计 RSS 分布。 RSS 分布是通过在场景中测量固定网格上的 PRF 频谱来估计的。利用 RSS 分布，GPR 可以精确定位接收器位置。在实验场景中收集了 90 个网格位置的 RSS，每个位置有 100 个样本。实验结果表明，当
评估三维神经母细胞瘤球体细胞培养模型中的RIST分子靶向方案
摘要：背景：高危神经母细胞瘤患者的结果仍然很差，并且迫切需要新的治疗策略。RIST方案代表了一种新型的计量和多模式治疗策略，用于将分子靶向药物作为“预处理”与常规化学疗法主链结合的高危神经细胞瘤，目前在II期临床试验中进行了评估。用于临床前药物测试，与mo-nolayer培养物相比，癌细胞的生长是球体的优势，因为它重现了广泛的肿瘤特征，包括三维结构和癌症干细胞（CSC）特性。这项研究的目的是建立一个神经母细胞瘤模型，以严格评估RIST治疗方案。方法：通过mRNA和蛋白质分析和球体生存能力通过基于发光的测定进行评估CSC标记表达。通过组织微阵列分析和患者数据挖掘评估RNA结合蛋白LA在神经母细胞瘤中的异常表达。结果：与单层培养物相比，球体培养物显示出较高的CSC样标记（CXCR4，Nanog和BMI）亚组的表达和更高的THR389磷酸化表达。球体靶向分子的“预处理”降低了肿瘤信号传导和CSC标记表达。结论：RIST治疗方案有效地降低了以晚期CSC特性为特征的神经母细胞瘤球体的活力。
特刊“构建三维集成电路和微系统”
随着芯片技术的进一步革新，半导体集成电路为微电子系统的发展做出了不可替代的贡献。三维集成技术依靠垂直方向上的引线键合和芯片倒装实现多层电路键合，在封装级实现垂直互连，可以以较低的成本实现复杂的微系统，同时仍保持较高的性能和集成度。与传统的二维集成相比，三维集成在高端计算、服务器和数据中心、军事和航空航天、医疗设备等半导体和微电子领域得到越来越广泛的应用。因此，为适应时代发展的需求，对三维集成进行更深入和广泛的研究是必不可少的。三维集成系统的性能与工艺技术路线密切相关。晶圆键合三维堆叠技术通过晶圆键合和互连孔的工艺满足了芯片对增加带宽和降低功耗的需求，对未来的三维集成处理具有重要意义。此外，通过TSV（硅通孔）互连技术，三维堆叠系统的性能得到了极大的提升，因此TSV技术在三维集成电路应用中具有重要意义。当三维集成硬件技术遇到瓶颈时，与人工智能算法的结合成为重点，这也有效地提高了系统的整体性能。三维集成在微电子领域的应用涉及到方方面面，微纳加工技术中的凸点、高密度通孔制造与晶圆键合的结合以及技术的不断改进也对三维集成的材料、元件和电路提出了更高的要求。为了克服这些问题，我们分享了3D集成方面的最新进展，以增强其功能能力并使其适应不同的应用。“构建三维集成电路和微系统”特刊旨在收集与3D集成电路和微系统相关的优秀研究成果和综合报告。特刊可在线获取，网址为https://www.mdpi.com/journal/processes/special_issues/TDIC。本特刊涵盖了3D集成方面的各种理论和实验研究，重点关注3D集成系统的工艺和技术路线以及人工智能算法与不同应用领域的结合。3D集成的一项重大贡献在于光互连技术。新一代数据中心进一步向高速化、智能化方向发展，对光互连技术的迭代需求巨大，基于有源光子中介层的三维集成可实现高集成度、高带宽、低功耗等优势，
准二维范德华过渡金属trichalcogenides
过渡金属三卡构基化（TMTC）是准二维（1D）MX 3-Type van der wa wa waals分层半导体，其中M是IV和V组的过渡金属元素，X表示chalcogen元素。由于独特的准1D晶体结构，它们具有多种新型的电气特性，例如可变的带镜，电荷密度波和超导性，以及高度各向异性的光学光学，热电和磁性。TMTC的研究在1D量子材料字段中起着至关重要的作用，从而在材料研究维度中实现了新的机会。目前，已经在材料和固态设备方面取得了巨大进展，证明了在实现纳米电子设备中的有希望的应用。本评论提供了一个全面的概述，以根据TMTCS调查材料，设备和应用程序的最新技术。首先，已经讨论了TMTC的符号结构，当前的主要合成方法和物理特性。其次，提出了各个领域中TMTC应用的示例，例如光电探测器，储能设备，催化剂和传感器。最后，我们概述了TMTC研究的机会和未来观点，以及基础研究和实际应用中的挑战。
具有双发射的一维有机金属卤化物纳米带
金属卤化物钙钛矿和钙钛矿相关的有机-无机杂化材料已成为一类重要的功能材料，具有广泛的应用，包括太阳能电池、发光二极管 (LED)、闪烁体等。通过控制有机和金属卤化物成分，这类杂化材料具有出色的结构可调性，这导致了分子水平上各种低维结构的发展，从准二维 (2D) 到层状二维、波纹二维、一维 (1D) 和零维 (0D) 结构。1 由于金属卤化物被有机成分隔离，这些材料中可以实现不同程度的电子带形成和结构扭曲，表现出与 3D 金属卤化物钙钛矿不同的独特光学和电子特性。2 例如，窄带发射
具有高维DNA
表观遗传研究人员经常将DNA甲基化评估为社会/环境15暴露和疾病之间的介体，但是共同评估许多介体的现代统计方法并未被广泛采用。我们通过不同的模拟和对美国大型国家18个同类群体的DNAM数据进行分析，将七种用于高维中介分析的方法与17个连续结果进行了比较，同时为其实施提供了R包装。在19个考虑的选择中，在模拟中检测活性介体的表现最佳的方法是Song等人的20个贝叶斯稀疏线性混合模型。（2020）和高维中心分析21 Gao等人。（2019）;估计全局介体效应的优质方法是Zhou等人的高22维线性中介分析。（2021）和主成分调解分析23（2016年）。我们为表观遗传学研究人员提供指南，以选择实践中最佳方法24，并为未来的方法论发展提供建议。25
钙成像神经元群体活动的降维
钙成像因其能够记录大量神经元群的能力而被广泛采用。为了总结神经活动的时间过程，降维方法可能特别有用，这种方法已广泛应用于群体脉冲活动。然而，目前尚不清楚应用于脉冲活动的降维方法是否适用于钙成像。因此，我们根据标准降维方法对设计选择进行了系统研究。我们还开发了一种同时执行反卷积和降维的方法（钙成像线性动态系统，CILDS）。CILDS 最准确地从模拟钙成像数据中恢复了单次试验、低维时间过程。CILDS 在斑马鱼幼虫和小鼠的钙成像记录方面也优于其他方法。更广泛地说，这项研究为在不同的实验环境中使用降维来总结大量神经元群的钙成像记录奠定了基础。
VKECE-3D：基于3D-Voronoi和K-Means算法的三维异质无线传感器网络中的节能覆盖范围
摘要：在这些年中，更接近实际应用环境的异质无线传感器网络的3D节点覆盖已成为研究的强烈重点。但是，将传统的二维平面覆盖方法直接应用到三维空间中，其应用复杂性很高，覆盖率低和短期生命周期。大多数方法在考虑覆盖范围时忽略网络生命周期。网络覆盖范围和生命周期决定了异质无线传感器网络中服务质量（QOS）。因此，能量覆盖范围的增强是一项重要和具有挑战性的任务。为了解决上述任务，提出了基于3D-Voronoi分区的能量覆盖范围增强方法VKECE-3D和K-MEANS算法。在保证覆盖范围的同时，将活动节点的数量保持在最低限度。首先，基于随机的节点部署，使用高度破坏性的多项式突变策略将节点部署两次，以提高节点的均匀性。其次，最佳感知半径是使用K-均值算法和3D-Voronoi分区来计算的，以增强网络覆盖质量。最后，提出了一种多跳沟通和轮询工作机制，以降低节点的能耗并延长网络的寿命。它的仿真发现表明，与其他能源效率增强解决方案相比，VKECE-3D可改善网络覆盖范围，并大大延长网络的寿命。