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海马CA1
在计算神经科学中，脑微电路和区域的生物学现实模型的发展是一个非常相关的主题。从基础研究到临床应用，对准确的模块的需求不断增长，该模型融合了局部细胞和网络特异性，能够捕获与给定大脑区域相关的广泛动态和功能。这些模型的主要挑战之一是不同尺度之间的通过，从微观（蜂窝）到中索（MicroCircuit）和Macroscale（区域或全脑级别），同时在同时限制计算资源的需求。解决此问题的一种新颖方法是使用神经元活动的平均场模型来构建大规模的模拟。这为相对较低的计算需求之间的量表之间的通过提供了有效的解决方案，这是由于系统维度的急剧降低而实现的。在本文中，我们引入了海马CA1的多尺度模拟框架，这是大脑的一个区域
冰川突然变化是由单一可激发动力学产生的多尺度现象
摘要：古气候代理揭示了在过去的冰川间隔中被称为Dansgaard - Oeschger（DO）事件的北大西洋气候的突然过渡。DO事件的主要特征是在绿地中突然变暖，标志着相对温和的相对阶段，称为间质。这些表现出数百至几千年的逐渐冷却，直到最终的降低使温度恢复到冷场水平。到目前为止，这种千禧一代可变性背后的确切机制仍然没有定论。在这里，我们提出了一个令人兴奋的模型来解释Dansgaard - Oeschger Cycles，该模型以噪声诱导的状态空间偏移而发生，在该模型中。我们的模型包括代表北极大气温度，北欧海洋温度和海冰覆盖的四个动态变量之间的相互尺度相互作用，以及大西洋子午线翻转循环。该模型的大气 - 海洋热量由海冰主持，这又受到快速发展的间歇性噪声动态产生的大型扰动。如果超临界，扰动触发了类似的状态空间段游览，在此期间，所有四个模型变量都经历了定性变化，而定性变化始终类似于相应的代理重新质量中的星座的特征。作为一个产生噪声的物理间歇过程，我们提出了海洋或大气阻塞事件中的对流事件。我们的模型准确地重现了DO循环形状，返回时间以及间质和体积持续时间对背景条件的依赖性。与普遍的理解可变性是基于基础动力学的双态性的相反，我们表明，多尺度，单稳定的兴奋动态为解释与事件相关的千禧年气候变化提供了一种有希望的替代方案。
基于多尺度模糊熵的基于EEG复杂度的算法：检测阿尔茨海默氏病 意大利国家内部地区战略（SNAI）-IRIS ircinia ramosa海绵提取物（ISP）诱导人黑色素瘤细胞凋亡，并抑制黑色素瘤细胞迁移和侵入性 BNT162B2在肾脏移植受者中引起了对SARS-COV-2的有效细胞介导的反应，并且常见的可变免疫缺陷患者 早期应激的持久神经生物学后果 由砖游戏任务（BGT）分析的儿童中的视觉空间工作记忆能力 肽以克服当前抗癌和抗菌纳米疗法的局限性
阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性神经退行性疾病，导致记忆，注意力和语言下降。当前的AD诊断方法缺乏客观性和非侵入性。虽然电解图（EEG）对AD研究有希望，但传统的脑电图分析方法已证明并不令人满意。非线性动力学方法在评估大脑的复杂性质方面被认为更有效。从这些考虑开始，本研究提出了一种基于熵的算法，该算法利用多尺度模糊熵（MFE）作为一种有希望的有效的AD诊断方法。表现出显着的歧视能力。值得注意的是，在结果中观察到趋势反演：与健康对照相比，AD受试者显示出慢速频段的复杂性值更高，而在快速频段中发现了相反的情况。这些发现强调了MFE在有效区分AD患者和健康个体的潜力，这标志着更加客观和可靠的AD诊断策略的重大进展。
用于高刚度 4D 打印电控多功能结构的多尺度非均质聚合物复合材料
4D 打印是一个新兴领域，其中 3D 打印技术用于对刺激响应材料进行图案化以创建变形结构，以时间为第四维。然而，目前用于 4D 打印的材料通常较软，在形状变化过程中的弹性模量 (E) 范围为 10 −4 至 10 MPa。这限制了所得结构的可扩展性、驱动应力和承载能力。为了克服这些限制，多尺度异质聚合物复合材料被引入作为一种新型的刚性、热响应 4D 打印材料。这些油墨的 E 比现有的 4D 打印材料高四个数量级，并提供可调节的电导率，可同时实现焦耳加热驱动和自感应功能。利用电控双层作为构建块，设计和打印出一种可变形为 3D 自立式起重机器人的平面几何体，与其他 3D 打印执行器相比，在重量标准化的起重负载和致动应力方面创下了新纪录。此外，该油墨调色板还用于创建和打印平面晶格结构，这些结构可变形为各种自立式复杂 3D 形状。这些贡献被集成到 4D 打印电控多步态爬行机器人晶格结构中，该结构可承载自身重量的 144 倍。
实时的多尺度成像技术，无创的锂离子电池故障
大多数Libs都包含各种材料的复杂性，并侵入了阴极，阳极，电力和分离器的四个主要成分。它还由从软材料（例如包装材料和粘合剂）到陶瓷，碳和金属材料（如当前收集器，导电添加剂和外部标签）组成的各种材料。[11,12]了解每种材料的个体特征以及电池内的降解行为引起的潜在缺陷对于验证安全性和可靠性至关重要。[7,13]通过广泛的研究，电池老化的主要起源已被确定为活性材料晶体结构的降解[14-16]，并且由于电极/电解质界面的不稳定性，化学和电化学侧面的反应。[17 - 20]这些发现提供了有关解决学术界和行业问题的见解，并通过推进制造技术来验证绩效可靠性。然而，面向性能的细胞设计和高尺度制造的意外细胞失衡会增加电池故障和火灾的风险。[21 - 24]在制造过程中很难检测出意外的故障或小错误，并且可以被视为在极端工作条件下可能出现的“潜在缺陷”。[25 - 27]此处的“潜在”缺陷术语是指在实际使用前进行合理彻底检查无法发现的电池内部的故障。例如，几个潜在缺陷可能包括无法完全尽管细胞制造过程已经智能自动化，但确定细胞的断层类型和失败模式并寻求潜在缺陷的位置仍然是一个挑战。
Elaine Petro 教授分子离子的多尺度建模......
Elaine Petro 教授 康奈尔大学 分子离子束和束表面相互作用的多尺度建模 电喷雾离子源是卫星推进、生化分析和各种表面处理行业领域的使能技术。这些应用推动了对扩展离子束的物理和粒子碰撞的化学的更深入了解。电喷雾离子羽流对最先进的等离子体建模技术提出了挑战，因为关键过程发生的长度和时间尺度范围很广（即纳米级发射点和厘米级操作体积）。伴随着这些空间梯度的是离子和中性群体中的大密度和速度梯度。此外，电喷雾羽流是具有非麦克斯韦分布的非中性等离子体。我们介绍了最先进的分子离子羽流动力学和化学数值模型，这些模型对于探索设计变量、了解操作条件和提高性能必不可少。除了卫星推进中的应用外，我们还将讨论在其他相关领域利用这些离子源的机会。
锂离子电池老化的多尺度建模方法
摘要：锂离子电池（LIBS）正在领导储能市场。由于其固有的性能好处并减少了对运输电动机的环境影响，因此正在做出明显的努力。但是，实现这种广泛采用仍然需要克服影响电池老化和安全性的关键技术限制。电池功能的不可避免的结果，如果没有实施有效的热电池管理策略，则电池功能的不可避免的结果可能会导致过早的性能损失和加剧的安全问题。电池老化效应必须更好地理解和缓解，以利用老化建模方法的预性能力。本评论论文介绍了最新的老化建模方法的全面概述。此外，采用了一种多尺度方法，在粒子，电池和电池组尺度上审查了这些方法，以及在这些尺度上进行LIB衰老建模的相应研究机会。还审查了电池测试策略，以说明如何验证当前的数值老化模型，从而提供整体老化建模策略。最后，本文提出了一个组合的多物理学和基于数据的建模框架，以实现准确且计算上有效的LIB老化模拟。
鲨鱼 3D 牙齿形态的多尺度变异以及发育和进化推论：鲨类牙齿的奥德赛
牙齿是连续的结构，其进化和发育历史与脊椎动物矿化组织的出现密切相关。牙齿表现出多种形式，在现存脊椎动物中发育模式不同，使其成为研究物种多样化的重要元素。鲨鱼牙齿永久更新，并表现出与交配和营养行为相关的形态。这项工作首先使用 3D 几何形态测量和机器学习来评估两种鲨鱼牙齿形态的变化。首次详细描述了雌雄异齿在鲨鱼个体发育过程中的出现，并表明在进行物种鉴别之前应首先评估这种自然变异。这项工作还质疑特定蛋白质在发育过程中对鲨鱼牙齿形态获得的作用。功能测试表明 Shh 和 Fgf3 对尖端形态发生和矿化过程有影响。这些蛋白质是对观察到的牙齿差异的有前途的解释性变量，导致假设它们在具有物种形成和营养和交配行为的结构演变中的作用，这是对广泛的bone tertebraey thermenthers thry thry thry thriment thrimation sermast sermast symant symast and symast symast and sentriment and symast sensiment and symast rastiment and symast symast insment astriment symast rast的同时，长期以来，这一组中的发生
DNA损伤和心脏肥大的核形态变化是由SNRK通过肌动蛋白去聚合
5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。 量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。 在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。5药物和生物化学系，德国图宾根大学的药物基因组学与药物研究中心，德国Tübingen * *通讯作者的关键字多尺度熵，神经发育，eeg，eeg，eeg，fnirs摘要，自然界的生物学系统，例如人类大脑，包括复杂的动力学和非网络动力学。量化信号复杂性的一种方法是多尺度熵（MSE），它适用于在不同时间尺度下具有远距离相关的结构。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。 在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。 为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。 结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。 此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。 最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。 突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。 使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。在发育神经科学中，MSE可以作为大脑成熟的指数，并可以区分健康和病理发展。在我们目前的工作中，我们根据30个同时发生的EEG - 妊娠27至34周的胎龄（WGA）探索了MSE的发育趋势。为了探索影响MSE的潜在因素，我们确定了MSE与EEG功率谱密度（PSD）与自发活性瞬变（SATS）之间的关系。结果，通过WGA，在脑电图上计算出的MSE增加，因此反映了脑网络中的成熟过程，而在FNIRS中，MSE降低，这可能表明脑血液供应的成熟。此外，我们建议Beta频段（13-30 Hz）中的EEG功率可能是EEG中MSE的主要贡献者。最后，我们强调了SATS确定MSE的重要性，该MSE是从FNIRS记录中计算得出的。突出显示生物系统显示复杂和非线性动力学。使用多尺度熵（MSE），我们研究了早产婴儿的同时脑电图。EEG中 MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。 eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。MSE在胎龄增加，FNIRS中的MSE降低。eeg功率谱密度和自发活性瞬变有助于MSE。