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文章 - 剑桥石墨烯中心
摘要：在两个化学上相同但具有电子不同的过渡金属二进制（TMDS）之间的连接的超快载体动力学仍然很大程度上未知。在这里，我们采用时间分辨的光发射电子显微镜（TR-PEEM）来探测单层 - 型 - 次要人士（1L-ML）WSE 2连接的超快载体动力学。记录了连接的各个组件记录的tr-peem信号揭示了1L-和7L-WSE 2的子PS载体冷却动力学以及在1L-WSE 2上发生的几个PS激子 - 激子 - 激子 - 激子 - 激子。，我们观察到超高界面孔（H）在约0.2 PS时尺度上从1L--至7L-WSE 2转移。在7l-wse 2中，由于载体重组的重组在约100 ps的时间尺度上，其产生的过量H密度衰减。让人联想到耗尽区域的行为，TREEM图像揭示了H密度在7L-WSE 2界面上的积累，衰减长度约为0.60±0.17μm。这些电荷转移和重组动态与从头量量子动力学一致。计算的轨道密度揭示了电荷转移是从延伸到1L和ML区域的基底平面到位于ML区域上的上层平面。这种电荷转移模式与分层材料的化学均匀连接相关，并且构成了另一种载流子停电途径，应在对其ML旁边发现的1L-TMDS的研究中考虑，这是剥落样品中常见的情况。关键字：过渡金属二分法，外侧连接，界面电荷转移，时间分辨的光发射电子显微镜，超快光谱，非绝热的摘要分子动力学L
优化干激光诱导的石墨烯（LIG）电极
1部门电子和计算机技术，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。2部分析化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。3苏利亚州大学库利亚（Culiacan），80040，墨西哥的院士。4 cienciasfísico-Matemáticas，锡那罗亚大学，库里亚坦大学，80040，墨西哥。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。 6部门 无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。 *通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g. 0000-0002-7810-6345; Y.H. 0000-0002-1959-2187; F.J.R. 0000-0002-1582-9626; C.L.M. 0000-0002-6659-7781; I.B.P. 0000-0003-3997-9191; M.P.C. 0000-0001-8377-587X; D.P.M. 0000-0002-3294-8934，N.R。 0000-0002-6032-6921; A.S.C. 0000-0002-1360-6699。 摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。 这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。 特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。 1。5 Inorangic化学和技术化学系，UNED，马德里28232，西班牙。6部门无机化学，科学学院，格拉纳达大学，格拉纳达大学，18071年，西班牙。*通讯作者，alfonsos@ugr.es可用orcid列表：d.g.0000-0002-7810-6345; Y.H.0000-0002-1959-2187; F.J.R.0000-0002-1582-9626; C.L.M.0000-0002-6659-7781; I.B.P.0000-0003-3997-9191; M.P.C.0000-0001-8377-587X; D.P.M.0000-0002-3294-8934，N.R。0000-0002-6032-6921; A.S.C.0000-0002-1360-6699。摘要这项工作介绍了用于生物能力采集的激光诱导的石墨烯（LIG）电极的制造程序。这项研究中提出的结果表明，与先前在文献中报道的其他基于LIG的电极获得的性能有关。特别是，我们提出了使用电流测量激光器而不是CNC激光器来改善雕刻分辨率和LIG合成过程，从而增强了界面皮肤电极的表面积。1。为此，我们研究了所得的LIG模式的电阻，这是寻求优化的激光参数（雕刻功率和扫描速度）的函数。调整激光制造过程后，我们使用商用的基于银基电极作为参考，使用不同表面积进行了制造和表征与不同表面积的电极。因此，使用直径为15毫米，10毫米和6.5毫米的圆形电极用于使用商业设备在不同志愿者上获取ECG。随后使用尖端处理技术处理所采集的信号，以对检测QRS复合物检测的灵敏度，特异性，积极预测和准确性进行统计分析。结果表明，在噪声方面，提出的电极相对于先前报道的基于LIG的电极改善了信号的采集，并且确实比商业电极（即使是较小的表面积）提出了可比较甚至更好的结果，并且不需要使用电解质凝胶，具有附加优势。关键字：激光诱导的石墨烯，心电图，柔性电子，生物信号，电极，激光制造。引言心血管疾病（CVD）是全球死亡的主要原因[1]。根据世界卫生组织（WHO）的报告，2019年与CVD有关的死亡人数为1790万，占全球死亡人数的32％。此外，据估计，到2030年，CVD死亡人数每年将增加到2360万[2]。这些设备有望在因此，已经致力于早期诊断，预防和治疗这些疾病。心电图（ECG）在这种情况下起着至关重要的作用，因为它可以通过非侵入性监测心脏的电活动来早期检测CVD。传统上，获得ECG需要医院就诊并使用复杂的监测系统。但是，可穿戴健康监测系统（WHM）的出现彻底改变了这一领域[3]。
关于石墨和钻石中的摩擦机制
*通讯作者摘要。提出了石墨摩擦模型。在此模型中，摩擦过程被描述为表面层弹性变形的过程。此外，包含3-5个原子单层的纳米层，根据Griffiths方案的弹性和迅速崩溃，形成像固体润滑剂这样的层。接下来，中层进入摩擦过程。如果石墨的摩擦被认为与粘性液体的摩擦相似，那么从这种方法中可以得出摩擦取决于运动速度，其结构与贝纳德细胞相似，这意味着发生自组织和摩擦协同作用。不能使用通常的Amonton定律或基于流体动力学理论来解释石墨的摩擦，这是由于它与溶液的粘度相关的事实，其理论尚未完成。由于其表面的重建，亚稳态钻石的表面层变成石墨，其摩擦系数为相同的值k≈0.1。如果您卸下了亚稳态钻石的表面层，即将其变成钻石，然后其摩擦系数为k≈0.6。关键字：石墨，钻石，摩擦，表面，自组织，协同学，速度，润滑，弹性。简介
运用辩论动态进行知识图谱推理
我们提出了一种基于辩论动态的知识图谱自动推理新方法。其主要思想是将三重分类任务构建为两个强化学习代理之间的辩论游戏，它们提取论据（知识图谱中的路径），目标是分别促使事实为真（论点）或事实为假（反论点）。基于这些论据，一个称为评判者的二元分类器决定事实是真是假。这两个代理可被视为稀疏的对抗性特征生成器，为论点或反论点提供可解释的证据。与其他黑箱方法相比，这些论据让用户能够了解评判者的决定。由于这项工作的重点是创建一种可解释的方法以保持具有竞争力的预测准确率，因此我们在三重分类和链接预测任务上对我们的方法进行了基准测试。因此，我们发现我们的方法在基准数据集 FB15k-237、WN18RR 和 Hetionet 上的表现优于几个基线。我们还进行了一项调查，发现提取的参数对用户很有帮助。
边缘扩展的曲折石墨烯Nanoribbons的地下合成
石墨烯纳米纤维（GNR）由于通过边缘结构和色带宽度的变化来精确调整电子性能的潜力，因此在纳米电子学上引起了显着关注。然而，GNR与高度渴望的锯齿形边缘（ZGNR）的合成，对旋转和量子信息技术至关重要，仍然具有挑战性。在这项研究中，提出了用于合成一类称为边缘延伸ZGNRS的新型GNR类的设计主题。此基序可以定期沿曲折边缘的边缘扩展进行控制。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。 所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。 此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。
用移动操作的交互式对象搜索语言的动态场景图
摘要 - 为了充分利用移动操纵机器人的功能，必须在大型未探索的环境中自主执行的长途任务。虽然大型语言模型（LLMS）已显示出关于任意任务的紧急推理技能，但现有的工作主要集中在探索的环境上，通常集中于孤立的导航或操纵任务。在这项工作中，我们提出了MOMA-LLM，这是一种新颖的方法，该方法将语言模型基于从开放式摄影场景图中得出的结构化表示形式，随着环境的探索而动态更新。我们将这些表示与以对象为中心的动作空间紧密地交织在一起。重要的是，我们证明了MOMA-LLM在大型现实室内环境中新型语义交互式搜索任务中的有效性。最终的方法是零拍摄，开放式摄影库，并且可以易于扩展到一系列移动操作和家用机器人任务。通过模拟和现实世界中的广泛实验，与传统的基线和最新方法相比，我们证明了搜索效率的显着提高。我们在http://moma-llm.cs.uni-freiburg.de上公开提供代码。
石墨烯元推销生物传感器用于近红色状态中的covid-19检测
这项研究介绍了用于Covid-19检测的生物传感器的设计和分析，将石墨烯元面积与金，银和GST材料整合在一起。所提出的传感器架构将平方环谐振器与圆环谐振器结合在一起，并通过红外制度中的Comsol多物理模拟进行了优化。传感器表现出非凡的性能特征，在初级检测带（4.2-4.6μm）中的吸收值超过99.5％，次级带（5.0-5.5μm）中的吸收值约为97.5％。该设备表现出高灵敏度（4000 nm/riU），检测极限为0.078，优点为16.000riu⁻时，当利用晶体GST作为底物材料时。通过使用XGBoost回归的机器学习优化，传感器的性能得到了进一步提高，从而在各种操作参数之间实现了预测和实验值之间的完美相关性（R²= 100％）。双波段检测机制，结合了高级材料和机器学习优化的整合，为快速，无标签和高度敏感的COVID-19检测提供了有前途的平台。这项研究有助于开发用于病毒检测和疾病诊断的下一代生物传感技术。
图形摘要
安全加强学习（SRL）旨在优化最大程度地提高长期奖励的控制政策，同时遵守安全限制。SRL具有许多现实世界的应用，例如自动驾驶汽车，工业机器人技术和医疗保健。离线增强学习（RL）的最新进展 - 代理商在不与环境互动的情况下从静态数据集中学习政策 - 已成为一种有希望的方法来得出安全控制策略。但是，离线RL面临着重大挑战，例如数据中的协变量转移和离群值，这可能导致次优政策。同样，在线SRL通过实时环境互动得出安全的政策，与异常值进行斗争，并且通常依靠不切实际的规律性假设，从而限制了其实用性。本文通过提出一种混合访问线路方法来解决这些挑战。首先，离线学习指南在线探索的先验知识。然后，在在线学习过程中，我们用Student-T的流程（TP）替换流行的高斯流程（GP），以增强协变速器和异常值的鲁棒性。
来宾社论：图形的深神经网络
I. i tratotuction for Graphs（DNNG）代表了一个新兴领域，该领域研究如何将深度学习方法推广到图形结构化数据。由于图是一种功能强大且灵活的工具，可代表模式及其关系形式的复杂信息，从分子到蛋白质到蛋白质相互作用网络，再到社交或运输网络，或者在知识图上，或者在非常不同的范围内建模系统，这些方法已被用于许多应用领域。Since the pioneering works on trees, namely Recursive Neural Networks [1], [2], and directed acyclic graphs [3], [4], up to methods extended to general graphs, both by recursive approaches (namely Graph Neural Networks (GNNs) [5], [6]), or Graph Convolutional Network approaches (namely NN4Gs [7], GCNs, etc.），已经提出了许多用于图的神经模型[8]，[9]。此外，除了纯神经网络范式之外，已经引入了术语深图网络（DGN），还包括基于贝叶斯的和生成的图形网络[9]。特别是在2015年之后，已经引入了更广泛的模型，并且在其各种化身中，DNNG和DGNS已成为图形表示在学习任务中的显着能力（例如节点分类，图形分类，图形分类，图形，图形和链接预测）的强烈研究的话题。目睹了对该领域的兴趣，已经出现了许多调查，例如[8]，[9]和调查文件[8]获得了2024 IEEE TNNLS杰出纸质奖。但是，这一研究和应用领域仍然具有很高的活力且不断增长[10]。的确，DNNG和相关领域的越来越多的作品表明，学术和工业社区对开发更先进的技术和算法的需求仍然相当大，请考虑包含可信赖的
带有...
摘要：石墨烯纳米纤维（GNR）由于具有高度可定制的物理化学特性和纳米电子学的潜在效用而引起了浓厚的兴趣。除了控制宽度和边缘结构之外，在GNR中包含手性的还带来了另一个维度来微调其光电特性，但是由于缺乏可行的合成策略，相关研究仍然难以捉摸。在这里，我们演示了具有可调手性载体（N，M）的新型Cave-Edged手性GNR（CCGNR）。值得注意的是，（n，2）-CCGNR的带隙和有效质量与n的增加值呈明显正相关，如理论所示。在这个GNR家族中，成功合成了两个代表成员，即（4,2）-CCGNR和（6,2）-CCGNR。两个CCGNR均表现出由沿其外围的掺入[4]螺旋序引起的尤其弯曲的几何形状，也证明了两种相应模型化合物的单晶结构（1和2）也证明了这一点。通过IR，Raman，Raman，Solit-State NMR，UV-VIS和THZ光谱镜以及理论计算的组合，全面研究了（4,2） - 和（6,2） - CCNR的化学身份和光电特性。符合理论期望，获得的（6,2）-CCGNR具有1.37 eV的低光带隙，以及〜8 cm 2 v -1 s -1的电荷载流子迁移率，而（4,2）-CCGNR表现出1.26 EV的较窄频率为1.26 EV，其移动性为〜14 cm 2 v -1 s -1 s -1 s -1 s -1。这项工作为通过操纵手性载体而精确地设计了GNR的带盖和载体移动性的新途径。