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通过非临界培养基中能量转移的逆设计朝向纳米光学光学分离
在本文中，我们将逆设计的伴随方法推广到非逆局介质。作为测试案例，我们使用级别集方法使用三维拓扑优化，以优化单向能量转移，以换取尖端源和观察点。为了实现此目的，我们引入了一套工具，chie pl y我们称之为“法拉第 - 偶相”方法，该方法允许在存在磁光介质的情况下进行有效的形状优化。我们基于非常通用的方程式进行优化，该方程是我们在非偏型培养基中得出能量转移的，并通过概括性的born序列链接到分析的分析序列，将其链接到张量的次数介绍性。本文代表了朝着实用的纳米光学隔离的垫脚石，通常被视为综合光子学的“圣杯”。
通过高通量逆对接识别抗 SARS-CoV-2 的再利用药物的靶点
摘要 筛选已批准的药物以检测其对抗新型病原体的活性可能是全球应对流行病的快速反应策略的重要组成部分。这种高通量重新利用筛选已经确定了几种具有对抗 SARS-CoV-2 潜力的现有药物。然而，要将这些热门药物开发为专门针对这种病原体的药物，需要明确识别它们相应的靶标，而高通量筛选通常无法揭示这一点。我们在此介绍了一种新的计算逆对接协议，该协议使用全原子蛋白质结构和对接方法的组合对几种现有药物的靶标进行排序，最近的多个高通量筛选检测到了这些药物的抗 SARS-CoV-2 活性。我们用已知的药物-靶标对（包括非抗病毒和抗病毒化合物）证明了该方法的有效性。我们对 152 种可能适合重新利用的不同药物进行了逆对接程序。最常见的优先靶标是人类酶 TMPRSS2 和 PIKfyve，其次是病毒酶解旋酶和 PLpro。所有选择 TMPRSS2 的化合物都是已知的丝氨酸蛋白酶抑制剂，而那些选择 PIKfyve 的化合物都是已知的酪氨酸激酶抑制剂。对对接姿势的详细结构分析揭示了这些选择产生的原因，并可能有助于更合理地设计针对这些靶标的新药。
原子量尺度测定LA0.7SR0.3MNO3/SRTIO3接口的磁性和化学计量法：反滞后>的研究
在过渡金属氧化金属异质结构的界面处的相关性和电子重建的摘要为调整其独特的物理特性提供了新的途径。在这里，我们研究了界面非色化和垂直相分离对磁性特性的影响，以及外部上马la 0.7 SR 0.7 SR 0.3 MNO 3（LSMO）/SRTIO 3（001）氧化物氧化物异构结构的接近性诱导的磁性。我们还重新分辨了该系统报告的最近观察到的逆滞后行为，我们发现，这些行为是从超导螺线管的remanent fird中提出的，而不是从低稳态的LSMO lsmo thin-films中的抗铁磁内交换偶联。结合了原子解析的电子能损失光谱，元素特异性X射线磁性圆形二色性和界面敏感的极化X射线谐振磁磁反射性显示Mn 3 + - 增强的互化lsmo层的形成。 MNO 3，以及界面处的少量O-VACACANCES。这些结果不仅可以提高对相关氧化物界面的磁性和自旋结构的理解，而且还对实际应用有望，尤其是在性能依赖于界面自旋结构控制和旋转极化电流的设备。
使用线性逆建模对大西洋子午模式进行分析：季节性和区域影响
使用线性逆建模（LIM）研究了热带大西洋子午模式（AMM）的可预测性和可变性。使用“能量”规范对LIM进行分析，确定了两种最佳结构，这些结构经历了某些短暂生长，一种与El Nin〜 -Southern振荡（ENSO）有关，另一个与大西洋多年振荡（AMO）/AMM模式有关。使用AMM-norm对LIM进行分析，以识别与第二能量Optima相似结构（OPT2）的“ AMM Optimal”。AMM最佳和OPT2在高纬度大西洋中表现出两个SST异常。AMM最佳选择还包含第一个能量最佳（ENSO）的某些元素，表明LIM捕获了ENSO与AMM之间众所周知的关系。LIM预测与观察到的AMM的季节性相关性在北方弹簧期间的AMM可预测性增强，并且在9月左右初始化的长期（约11-15个月）预测。lims，以确定AMM上的热带pacifip和中纬度和高纬度SST的影响。对区域LIM的分析表明，热带PACIFIC是北方弹簧期间AMM可预测性的原因。中至高纬度SST异常有助于北方夏季和秋季AMM可预测性，并负责从9月的初始条件开始增强可预测性。分析全lim的经验正常模式确定了这些物理关系。结果表明，中高纬度大西洋SST异常在产生AMM（和热带大西洋SST）变化中的潜在重要作用，尽管尚不清楚这些异常是否提供任何社会有用的预测技能。
iffusion r Enderer：视频扩散模型
理解和建模照明效应是计算机视觉和图形中的基本任务。经典的基于物理的渲染（PBR）准确模拟了光线传输，但依赖于精确的场景表示形式 - 说明3D几何，高质量的材料和照明条件 - 在现实世界中通常是不切实际的。因此，我们介绍了一种iffusion r Enderer，这是一种神经方法，该神经方法解决了整体框架内的反向和正向渲染的双重问题。杠杆功能强大的视频扩散模型先验，逆装置模型准确地估算了现实世界视频中的G-buffers，为图像编辑任务提供了一个接口，并为渲染模型提供了培训数据。相反，我们的重新设计模型从G-buffers产生了无明确的光传输模拟的影像图像。具体来说，我们首先训练一个视频扩散模型，用于构成综合数据的反向渲染，该模型可以很好地推广到现实世界的视频，并使我们能够自动化不同标签的真实世界视频。我们
通过反硫化的申请和硫化聚合物的合成：通过剥离的工程红外透明度
摘要：氘化，硫化，无质子的玻璃状聚合物的合成为红外光学（IR）光学元件提供了一种途径，特别是用于MEDWAVE IR（MWIR）光子设备的途径。已利用一个疗法的聚合物来增强中子横截面与蛋白质聚合物的形态中子散射测量，但发现其他应用的实用性有限。我们报告了perd化的d 14-（1,3-二异丙苯基苯）的合成，其剥离水平以上超过99％，并且制备无质子的，无质子的，perdyuterated perdyerated poly- dyr-d-d-d 14-（1,3-二异丙苯基苯二异丙苯基苯二异丙苯基）（元素）（通过sulfcun）（sulfcan）。这些反应的详细结构分析和量子计算计算显示出显着的动力学同位素效应，这改变了机械途径，以形成deutero vs proteo poly（s -r -DIB）的不同共聚物微结构。此设计还可以通过将C -H键振动转移到3.3μm/3000 cm -1的3.3μm/3000 cm -1中，从而可以对MWIR透明度进行分子工程，从而在Proteo Poly（S- R -DIB）中观察到4.2μm/2200 cm -1。此外，还展示了薄膜MWIR光学光栅的制造，这些光栅由脱硫硫化的，无质子的Poly（S- r-d-d 14-dib）制成；这些光栅在3.39μm处的操作成功实现了，而proteo poly（s -r -Dib）光栅在这些波长下是不透明的，突出了这些材料中MWIR传感器和紧凑光谱仪的承诺。■简介
通过神经加速进化策略实现具有目标非线性响应的机械超材料的逆向设计
机械超材料最近成为一种有效的平台，可用于设计由几何形状而非成分支配的机械行为系统。[5–8] 虽然最初的努力集中在设计具有线性区域负特性的超材料，[9–12] 但最近有研究表明，通过在架构中引入易发生弹性不稳定的细长元素，可以触发高度非线性响应（通常伴随着较大的内部旋转）。[5,13] 这些非线性行为不仅表现出非常丰富的物理特性，而且还可用于实现高级功能，如形状变形[14,15]、能量吸收[3,16–18]和可编程性。[19–21] 虽然众所周知可以通过改变底层几何形状来调整这些功能，但识别导致目标非线性响应的架构并非易事。已经建立了稳健而高效的算法来指导线性范围内目标响应结构的设计。这些算法包括基于梯度的方法，如形状 [22] 和拓扑 [23] 优化，以及机器学习算法。[24–27] 然而，这些方法不能直接应用于非线性机械超材料的逆向设计。这是因为非线性系统的能量图景通常显示由大能量屏障隔开的多个最小值，因此导航非常具有挑战性。为了有效地探索这样的能量图景，已经成功使用了元启发式算法，如进化策略 [28–30]、遗传算法 [31] 和粒子群优化 [32]。此外，由于这些算法需要多次求解正向问题，最近的努力集中在通过将它们结合起来降低计算成本
Robert（Rupert）Wu
逆问题在许多领域都普遍存在，在医学成像[20，26]，计算摄影[28，38]和地球物理学中的地震成像等领域具有重大应用[19，45]。尤其是，反问题的目的是从损坏的测量y中恢复原始信号x，这是由正向操作/测量aψ（·）生成的。逆问题通常根据ψ的可用性分为两个主要类别：非盲和盲逆问题。非盲逆问题已知已知ψ。相比之下，当ψ是未知的，需要同时提出ψ和x时，会出现盲目反对问题，这会带来更大的挑战。逆问题本质上是不适合的，通常很大程度上依赖数据先验P（X）进行准确的计算。重新说，扩散模型（DMS）已成为解决反问题的功能工具，因为它们的重新捕获复杂数据分布p（x）[9，10，13，34]。一种直接的方法来利用DMS解决反问题，涉及培训一个有条件的DM，通过监督学习直接估计后p（x | y）。但是，此方法可以是构成密集的，因为它需要为每个不同的测量操作员A单独训练DMS。为了克服这一局限性，最近的工作集中在利用预先训练的，未条件的DMS来估计先前的p（x），从而绕开了对其他模型训练的需求。在这种方法中，DMS提供的先前的P（X）与可能性P（Y | X）结合起来，以在反问题中的后验分布中采样。这些方法依赖于近似可能的项p（y | x），因为它在分析上是棘手的[9，34]。尽管如此，文献中提出的大多数逆问题解决者严格限于已知和固定测量算子Aψ的情况[9，34]。为了解决这个问题，我们提出了CL-DPS，这是一种基于C型收入来通过D iffusion p osterior s放大来解决盲逆问题的方法。具体来说，在CL-DPS中，首先使用修改版的Moco [16]（一种对比度学习（CL）技术）对辅助深神经网络（DNN）进行训练。这种辅助DNN的作用是估计可能性p（y | x）的可能性，而不知道测量值Aψ。然后，在解决反问题的过程中，我们使用此辅助DNN进行推断以估计P（Y | X），然后将其用于调整扩散过程的反向路径。为了进一步提高辅助DNN在估计p（y | x）方面的准确性，我们引入了一种新颖的在推理阶段，将图像分为斑块。为了评估Cl-DPS的有效性，我们进行了Ex-
通过迁移学习和轮廓检测进行手绘逆向材料搜索和合成验证
摘要：各种形貌和化学性质的纳米材料广泛用于光子装置、高级催化剂、水净化吸附剂、农用化学品、药物输送平台以及成像系统等等。然而，寻找满足特定需求、具有所需结构、形状和尺寸的定制纳米材料的合成路线仍然是一个挑战，而且通常通过手动筛选研究文章来实现。在这里，我们首次通过迁移学习 (TL) 开发了扫描和透射电子显微镜 (SEM/TEM) 反向图像搜索和基于手绘的搜索，即 VGG16 卷积神经网络 (CNN) 重新用于图像特征提取和随后的图像相似性确定。此外，我们展示了该平台在碳酸钙系统上的案例使用，其中通过随机高通量多参数合成获得了足够量的数据，以及从文章中提取的金纳米颗粒 (NPs) 数据。该方法不仅可用于先进纳米材料的搜索和合成程序验证，还可以进一步与机器学习（ML）解决方案相结合，提供数据驱动的新型纳米材料发现。
通过水处理抗乳液聚合物对不同丙烯酰胺的聚合物进行制备，表征和评估
1化学系，科学学院，埃及开罗纳斯尔市Al-Azhar大学。2研究与发展，埃及英国公司针对特种化学品和辅助机构，埃及。摘要本研究论文通过不同的单体组成探索了基于丙烯酰胺的同型聚合物和共聚物的产生。它强调通过部分交联的单体，尤其是甲基丙烯酸酯（UMA）来提高絮凝和凝结效率。使用FT-IR，SEM和EDX光谱工具对制备的聚合物和共聚物进行表征。当使用丙烯酸作为共晶（96.67％）（96.67％）和UMA单体（98.62％）时，絮凝效率的结果表现出显着改善，而与Magnafloc®LT27AG相关的97.89％则是97.89％。此外，这项研究提供了新的基于环保的聚合物，并易于回收的潜在材料与可持续发展目标保持一致。关键词：聚丙烯酰胺；水处理；絮凝剂；逆乳液聚合1。简介