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![arXiv:2002.01651v1 [physics.app-ph] 2020 年 2 月 5 日](/simg/e\e6906b03e132b4f77f8dcb7d5415b12ee0c6aee7.webp)
arXiv:2002.01651v1 [physics.app-ph] 2020 年 2 月 5 日
利用脉冲激光激发和加工材料已经成为科学和工业领域的多功能工具。例如，脉冲激光加热用于产生冲击波，用于动态压缩研究1-3、光声材料光谱4-6或工业应用，如激光烧蚀7,8、激光切割9,10或激光打标11。在许多其他实验和应用中，激光加热虽然是一种不受欢迎的副作用，但必须加以考虑。当今商用脉冲激光源发出的脉冲持续时间从几飞秒到几百纳秒不等。因此，激光加热的相关时间尺度至少延伸超过五个数量级。除了脉冲持续时间之外，光与物质的相互作用还取决于其他参数，如激光波长λ、激光能量密度和脉冲重复率。通常，这些量的最佳组合是在实证研究中找到的。本文推导出一个参数来描述不透明介质吸收激光脉冲后的热扩散动力学。该参数仅取决于材料常数和激光脉冲持续时间，并允许快速估算样品表面产生的峰值温度。
AlphaFold3了解了什么是关于抗体和纳米型对接的，什么尚未解决？
适体是单链寡核苷酸，它们结合具有高亲和力和特异性的分子靶标。但是，他们的发现和进化仍被限制在常规的SELEX方法上。在这里，我们提出了一种适体结合语言（可易于使用的）模型，该模型通过将预处理的蛋白质和核酸序列编码与跨注意结构相结合，以捕获适体 - 蛋白结合的决定因素，从而实现跨不同蛋白质靶标的结合相互作用的可靠预测。该模型采用具有多头跨意义机制的基于变压器的结构，优化了序列特定特征和位置嵌入，以学习适体及其蛋白质靶标之间的复杂结合模式，同时维持跨不同适应性库的序列长度多样性。我们跨不同基准测试的广泛评估表明，在概括实验结合曲线方面的现有方法相对于现有方法的优势。可易于观察的蛋白质和产生的适体表现出强烈/有利的概括性。在现实世界中，可易于识别的是几种经过实验验证的CD117 ssDNA Apatamers先前被传统SELEX遗漏的，并产生了一种新型的SSDNA Apatamer，该Aptna Aptamer与APP62与人类CD4共享具有可比的结合曲线。这些结果展示了可捕获捕获适体蛋白结合的分子相互作用的能力。
![arXiv:2209.10054v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2022 年 9 月 21 日](/simg/8\810764e6677aee8a8d25155d78caa5a4ade5e2dd.webp)
arXiv:2209.10054v1 [cond-mat.mtrl-sci] 2022 年 9 月 21 日
层状过渡金属二硫属化物 (TMDC) 具有各种电子、结构和传输现象，是电子器件中最有希望的应用材料 [1, 2]。在众多新状态中，这些化合物中的电荷密度波 (CDW) 相尤其受到关注，因为它在相图中与超导相邻 [3, 4]。就电子结构而言，CDW 相通常与费米面嵌套相关，费米面特定位置的间隙打开，由 CDW 波矢连接 [5–7]。作为响应，原子从其原来的位置移动，形成可通过扫描隧道电子显微镜 (STM) 实验可视化的超结构 [8–10]。在所有 TMDC 中，1T-VSe 2 是一个特殊的例子，因为它在块体中具有长波长 3D CDW 相。它经历与 4 a × 4 a × 3 不相称的 CDW。 18c 在 T ∗ = 110 K 附近出现周期性晶格畸变，随后在 80 K 附近第二次跃迁至相应的 CDW 态 [9–11]。另一方面，电子结构上的 CDW 相得到了角分辨光电子能谱 (ARPES) 的异常研究支持。例如，据报道在
针对基因组编辑的植物的未来欧盟立法
摘要：基因组编辑是一种新兴的新育种技术，在植物育种中具有许多潜在的影响。在欧洲，从法律术语中将基因组编辑视为一种遗传修饰技术，因此使用这些方法获得的植物属于遗传修饰的生物（GMO）的立法。尽管基因组编辑带来了工厂部门的机会，但它也对监管系统构成了挑战。例如，对于与自然突变没有区别的小型基因组编辑可能不可能对GM食品和饲料的标签和可食用性要求的执行。为了与荷兰工厂育种部门的利益相关者讨论欧盟立法的潜在改编，详细阐述了通过基因组编辑获得的未来对植物的未来调节的不同情况。深入讨论了这些情况，以及基因组编辑在植物育种中的潜在应用以及挑战和机遇。从长远来看，利益相关者特别表示他们偏爱新的，未来的立法，这还将包括新技术的产品。最后，我们讨论了当前立法的潜在短期修正案，包括豁免某些小型突变，这将使其与对非欧盟国家基因组编辑的植物的规定保持一致。
激光扫描的历史，第 1 部分：太空和防御......
摘要 本文介绍了中程地面激光扫描 ( TLS ) 的起源和发展，主要跨越从 20 世纪 50 年代到本文出版之时。特别关注了将场景的物理尺寸记录为点云的硬件和软件的发展。这些发展包括中程精度、重复性和分辨率参数——在记录距离最远一公里的建筑物和景观尺度的物体时，精度达到毫米和厘米级。本文分为两部分：第一部分从早期的空间和国防应用开始，第二部分探讨了 20 世纪 90 年代围绕 TLS 技术形成的测量应用。具有讽刺意味的是，中程 TLS 的起源始于空间和国防应用，这影响了传感器和通过自动驾驶汽车进行信息处理的发展。其中包括行星探测器、航天飞机、机器人和陆地车辆，这些车辆设计用于在太空和战区等恶劣环境中进行相对导航。在撰写本文的 10 年期间，我们咨询了中端 TLS 社区的关键人物。多语言和多学科文献综述（包括用中文、英文、法文、德文、日文、意大利文和俄文撰写或制作的媒体）也是本研究不可或缺的一部分。
控制聚合反应器
在过去的几十年中，合成聚合物的领域已经巨大增长。今天，在各种产品中发现了聚合物，汽车，油漆和衣服仅举几例。聚合物在许多情况下都取代了金属，并且随着聚合物合金的发展，特殊区域中的聚合物肯定会增长。聚合物的新型和高度专业化的应用以及朝着全面质量管理和全球竞争力的趋势增强了客户的质量期望。这些发展使得必须有效地操作聚合过程，从而强调了操作控制的重要性。本文的动机是当前缺乏处理聚合反应堆自动控制的书籍。这项工作的一个重要特征是，它提供了对聚合反应工程原理和聚合物反应器的自动控制概念的联合处理。它旨在作为化学工程课程中高级本科或研究生级课程的文本。讲师应该发现文本特别有用，因为它提供了聚合过程的稳态和控制方面的联合处理；通常很难将两个或更多不同的课程在任何一种专业中（例如聚合）提供到研究生课程中。这本书还应该作为行业工程师的宝贵参考。
一个可扩展3D对象生成和重建的变量自动编码器级联级联对敌方网络
摘要：用于3D体积生成和重建的生成对抗网络（GAN），例如形状产生，可视化，自动化设计，实时仿真和研究范围，在各个领域都受到了更多的关注。但是，诸如有限的培训数据，高计算成本和模式崩溃问题之类的挑战持续存在。我们建议将变异自动编码器（VAE）和gan结合起来，以发现增强的3D结构，并引入一种稳定且可扩展的渐进式增长方法，以生成和重建基于体素的基于体素的3D形状。级联结构的网络涉及生成器和鉴别器，从小型体素大小开始，并逐步添加图层，同时在每个新添加的层中使用地面标签监督歧视器，以建模更广阔的体素空间。我们的方法提高了收敛速度，并通过稳定的增长来提高生成的3D模型的质量，从而促进了复杂的体素级详细信息的准确表示。通过与现有方法的比较实验，我们证明了方法在评估体素质量，变化和多样性方面的有效性。生成的模型在3D评估指标和视觉质量中表现出提高的准确性，使它们在包括虚拟现实，元评估和游戏在内的各个领域都很有价值。
基于模型的增强型近地警告开发
航空航天领域与汽车或自动化等其他信息物理系统领域非常相似，需要新的方法和途径来提高性能并降低成本，同时保持安全水平和可编程性。虽然异构多核架构看起来很有前景，但除了认证问题之外，还需要复杂的工具链和编程流程来充分发挥其潜力。ARGO（WCET-异构并行系统基于模型的应用程序的感知并行化）项目正在通过提供集成工具链来应对这一挑战，该工具链实现了一种创新的整体方法，用于在基于模型的工作流程中对异构多核系统进行编程。基于模型的设计提升了系统建模水平，并通过执行这些模型来验证和确认设计决策，从而促进了仿真。作为案例研究，ARGO 工具链和工作流程将应用于基于模型的增强型近地警告系统 (EGPWS) 开发。EGPWS 是当前飞机中随时可用的系统，它利用高分辨率地形数据库、全球定位系统和其他传感器为飞行路径上的障碍物和地形提供警报和警告。在对 ARGO 项目针对异构多核架构的基于模型的开发方法进行简单介绍后，将介绍 EGPWS 和 EGPWS 系统建模。
医学神经体系结构搜索：调查和分类法
医学深度学习（DL）迅速发展的领域引起了人们的重大兴趣，这证明了获得FDA批准的Nuberober模型[Benjamens等。，2020年]。在开发和监管认可方面的激增强调了先进计算技术在改造医疗保健中的关键作用。其中，医疗神经架构搜索（MEDNA）成为一个枢纽区域，弥合了最新的机器学习方法与医学数据分析的复杂需求之间的差距。图1显示了针对医疗任务的自动深度学习体系结构设计的数量增加。神经建筑搜索（NAS）[Elsken等。，2019年]，这是这种进化中的基石，表示DL领域的变革转变。它标志着从传统，专业驱动的，通常是启发式方法到设计神经网络体系结构的过渡到更系统的ATIC和算法驱动的过程。nas利用索菲的算法自主构想潜在的净工作架构，并重点是优化性能指标和计算效率。使用了几种选择算法来探索不同的架构搜索空间，其中包括进化算法和基于梯度的方法主要是主导。这些策略
使用便携式脑电图传感器和监督机器学习监测人类注意力
便携式和可穿戴传感器日益普及，越来越多地融入日常物品中，为支持个人健康和幸福的新一代应用铺平了道路。因此，人们投入了大量研究，以设计基于传感器数据识别人类活动和复杂行为的有效技术 [1、2、3]。有趣的是，虽然大量医疗保健应用使用基于传感器的人工智能来解决健康的身体层面，但对心理层面的研究较少 [4、5]。然而，世界上相当一部分人口患有精神残疾。许多精神疾病患者无法平等地获得医疗保健、教育和就业机会，无法获得特定的残疾相关服务，并且被排除在日常生活活动之外。不幸的是，精神残疾种类繁多，需要临时和个性化的解决方案。此外，有效和高效技术的设计和实施是一个复杂而昂贵的过程，涉及可用性和可接受性等具有挑战性的问题。在本文中，我们评估了使用廉价且不显眼的便携式脑电图 (EEG) 传感器监测人类注意力水平的效果。事实上，监测人类注意力的能力对于治疗多种疾病至关重要，包括诊断和