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六边形石墨烯纳米片中的自旋 - 循环转运
我们研究了石墨烯型纤维中磁性边缘具有磁边缘的热电效应。分别采用静态的动态均值轨道理论，我们首先表明磁力出现在曲折边缘，用于库仑相互作用的窗口，随着量的大小增加，磁磁性显着增加。然后，我们在非平衡绿色功能方法的框架中使用Landauer形式主义来计算磁性六边形石墨烯池中的自旋和电荷电流，通过改变连接温度的不同量尺寸。虽然在非磁性封闭式石墨烯中，温度梯度驱动电荷电流，但我们观察到具有磁性锯齿形边缘的六边形石墨烯纤维的显着旋转电流。特别是，我们表明，在六角形的“元”配置中，受到弱库仑相互作用的约束，纯旋转电流只能由温度范围内的温度梯度驱动，这对于设备应用来说是有希望的。发现较大的平流可以产生更大的库仑相互作用的窗口，其中这种自旋电流是由磁性曲折边缘诱导的，并且电流的较大值。
腰椎椎体尸体标本和脊柱子单位
本文部分分为几个部分。被认为有必要引入/更新LBP以及腰椎生物力学和手术病理学的最新概念。首先，具有统计数据的脊柱和腰椎生物力学的最新进展；表1;引入。也提出了作者的评论，概念和标准。其次，向基于腰椎子单位的生物力学数学模型进行了简报。图2。最后，精确地指出了研究的目标。脊柱生物力学和脊柱病理学最近的进步腰椎在大多数一生中承担着大约500 N的腹部 - 腹部负荷：[1-3主要是]。但是，当任何患者举重时，磁盘的反作用力可能达到6.000 n [3]。原因是，勃起脊[3]产生了相当高的力量；弯曲时刻也有
自旋模型的机器学习研究
随着机器学习的最新发展，Carrasquilla 和 Melko 提出了一种与研究自旋模型的传统方法相补充的范式。作为研究宏观物理量的热平均值的替代方法，他们使用自旋配置通过机器学习对相变的无序相和有序相进行分类。我们扩展并概括了这种方法。我们专注于长程关联函数的配置而不是自旋配置本身，这使我们能够对多组分系统和具有向量序参数的系统提供相同的处理。我们使用相同的技术分析了 Berezinskii-Kosterlitz-Thouless (BKT) 转变，以将三个相分类为：无序相、BKT 相和有序相。我们还使用不同模型的训练数据对模型进行了分类。
硅双核中的非互易 Pauli 自旋阻断量子点
由于具有大规模量子计算的潜力，门控硅量子点中的自旋量子比特正受到越来越多的关注。这种自旋量子比特的读出最准确且可扩展的方式是通过泡利自旋阻塞 (PSB) 完成的，然而，各种机制可能会提升 PSB 并使读出复杂化。在这项工作中，我们介绍了硅纳米线中多电子低对称双量子点 (DQD) 中 PSB 的实验研究。我们报告了对非对称 PSB 的观察结果，当自旋投射到对中的一个 QD 时表现为阻塞隧穿，但当投射到另一个 QD 时表现为允许隧穿。通过分析 DQD 与读出谐振器的相互作用，我们发现 PSB 提升是由 7.90 μ eV 的不同电子自旋流形之间的大耦合引起的，并且隧穿是不相干的。此外，16 个电荷配置中的 DQD 磁谱能够重建 DQD 的能谱，并揭示提升机制是能级选择性的。我们的结果表明增强的自旋轨道耦合可能使硅纳米线中电子自旋的全电量子位控制成为可能。
PICH 通过其 DNA 转位酶和 SUMO 相互作用活动影响纺锤体组装检查点
致作者的评论（必填）：在本稿中，Lama 及其同事认为 PICH 重塑了 SUMO 化蛋白，以确保纺锤体组装检查点的正确暂时沉默。支持这一想法的主要观察结果是，PICH 的消耗，或在缺乏内源性 PICH 的细胞中重新表达缺乏 SUMO 结合能力或 ATPase 活性的外源性 PICH 突变体（分别被识别为 PICH ∆3SIM 和 K128A）在有丝分裂中（非常轻微地）延迟。作者询问这种短暂的停滞是否是由 Topo2alpha 依赖性通路的激活引起的（在之前的论文中进行了描述，并命名为 TRC，代表 Topo2alpha 响应检查点）。在得出事实并非如此的结论后，他们转向纺锤体组装检查点 (SAC)，并发现在 PICH 消耗时或在表达功能失调的 PICH 突变体的细胞中，检查点蛋白 MAD1 在动粒上的停留时间延长。由于已知 PICH 会与 SUMO 化蛋白相互作用，作者推测 PICH 的缺失或用突变体替代可能导致 SUMO 化蛋白的积累，这可能是观察到的有丝分裂延迟的原因。为了验证这个想法，作者生成了一个表达标记 SUMO2 的细胞系，并比较了在存在或不存在 PICH 功能的情况下 SUMO2 结合蛋白的丰度。这确定了几种蛋白质，当 PICH 功能受损时，它们的 SUMO 化似乎会增加。在这些蛋白质中，作者确定了 BUB1，并证明在 PICH 缺失后 BUB1 动粒水平略有增加，这种影响可能是由于检查点激活恢复缺陷造成的。作者的模型是 PICH 有助于从动粒中去除 SUMO 化蛋白以促进检查点沉默。本文介绍的工作是通过创建几个细胞系实现的，清楚地反映了作者的大量宝贵努力。这项研究的主要局限性在于，观察到的影响非常小，并且没有最终证据表明导致这些影响的 PICH 的功能是精确且完全调节性的。它可能反映出持续的小附着错误，可能是由着丝粒染色质组织中的小问题引起的，该问题会向 SAC 发出信号。也就是说，延迟可能不只是反映出沉默错误，而是持续的检查点激活，这是作者没有解决的问题，而且考虑到停滞的实体很小，这个问题很难解决。在这方面，提出的模型也将过度的 SUMO 化确定为有丝分裂延迟的原因，虽然并非难以置信，但在分析的这个阶段似乎没有得到充分支持。在没有 PICH 的情况下观察到 SUMO 化增加，但细胞能够在对照细胞之后几分钟离开有丝分裂，这意味着必须存在处理过量 SUMO 的其他蛋白质。由于作者没有排除有丝分裂延迟仅仅是由真正的 SAC 激活引起的，PICH 在控制 SUMO 化方面的作用仍不确定。因此，总的来说，我认为这项研究虽然很有价值，但尚未代表完全令人信服的概念或机制进步。其他问题 - 图 1c 和 2c 中 ∆PICH 细胞中有丝分裂时间的差异引发了一致性问题。为什么这两种情况下有丝分裂退出的时间不同？ - 在图 3 中，∆PICH 细胞中动粒处 MAD1 的持续时间远远超过 50 分钟，即远远超过这些细胞退出有丝分裂所需的时间（约 35 分钟，如图 1 所示）。这似乎相当难以置信，因为 MAD1 从动粒处的丢失总是先于有丝分裂退出。次要观点 -图 1B：最后一行，第 5 个面板，右下角部分隐藏的文本 -图 1C：如果作者指出此图中所示各种条件下有丝分裂退出的平均时间，将会很有帮助。 -在文本和相关图中指出 TopoIIalpha 带有 FLAG 标记
基于域壁运动的缩放自旋逻辑设备的全电控制
摘要 - 基于域墙（DW）运动的旋转逻辑设备提供了灵活的体系结构，以存储和携带逻辑信息在电路中。在此设备概念中，信息以多个磁性隧道连接（MTJ）共享的磁道磁态进行编码，并通过DW运动处理。在这里，我们证明可以使用新型的MTJ堆栈来实现这种基于纳米级DW的逻辑设备的全电动控制。除了各向同性的场驱动运动外，我们还显示了由电流驱动的DWS的方向运动，这是逻辑操作的关键要求。使用DW运动对逻辑门的完整电气控制。我们的设备在全晶片的IMEC的300毫米CMOS Fab中制造，这清除了大规模集成的路径。因此，此概念证明为逻辑和神经形态应用提供了高性能和低功率DW设备的潜在解决方案。
Spinraza®（Nusinersen） - 商业医疗福利药物政策
提交医疗记录（例如图表注释，实验室价值），结果记录了从预处理基线状态到Spinraza疗法的积极临床反应，如下至少一项考试：o Hine-2里程碑：以下： - 以下： - 以下是： - 至少提高或维持2点得分的改进或维持能力的提高（或达到最高得分）的能力（或达到最大程度的得分），以提高能力的踢腿）或 - 改善或维护以前的任何其他Hine-2里程碑至少提高1点的改进（例如，头部控制，滚动，坐着，爬行等。），不包括自愿掌握；或者 - 从预处理基线（净阳性改进）中，患者表现出改善或维持比恶化更多的Hine运动里程碑的改善；或者 - 当否则他们会出乎意料的情况下（例如，无助，站立，步行）或O HFMSE时，实现并维护了任何新的运动里程碑：以下一个：改善或维护先前提高至少3点的分数提高基线基线的分数；或患者从预处理基线中实现并维护了任何新的运动里程碑，否则他们会出乎意料地这样做或O RURM：提高或维持以前提高或维持先前提高预处理基线的分数至少提高2点；或患者从预处理基线中实现并维护了任何新的运动里程碑，否则他们会出乎意料或o chop的意图：改进或维持先前提高至少提高4分从预处理基线提高4点；或患者从预处理基线中实现并维护了任何新的运动里程碑，否则他们会出乎意料地这样做
表面分子亚铁磁体中的量子自旋工程
1 卡尔斯鲁厄理工学院 (KIT) 物理研究所，德国卡尔斯鲁厄 2 卡尔斯鲁厄量子材料与技术研究所，德国卡尔斯鲁厄 3 韩国首尔基础科学研究所 (IBS) 量子纳米科学中心。 4 梨花女子大学，韩国首尔。 * 通讯作者：philip.willke@kit.edu，
具有二维材料和范德华异质结构的自旋电子学
摘要 我们简要总结了 15 多年来对基于二维材料 (2DM) 的自旋电子学的深入研究，这些研究使我们深入了解了基本的自旋传输机制、磁隧道结和自旋轨道扭矩器件中的新功能，以及使石墨烯成为自旋活性材料的强大而前所未有的邻近效应能力。尽管基于 2DM 的功能性器件和相关异质结构的组合不断增加，但我们概述了仍然阻碍自旋电子学在自旋逻辑和非易失性存储器技术中的实际应用的关键技术挑战。最后，我们提到了当前和未来的方向，这些方向将保持基于 2DM 和范德华异质结构的超紧凑自旋电子学领域的发展势头。
基于自旋轨道扭矩的交叉阵列用于抗错误二进制卷积神经网络
摘要 — 卷积神经网络 (CNN) 是最重要的深度神经网络 (DNN) 类别之一，有助于解决许多与图像识别和计算机视觉相关的任务。它们使用传统 CMOS 技术和数字设计技术的传统实现仍然被认为非常耗能。浮点 CNN 主要依赖于 MAC（乘法和累加）运算。最近，基于 XNOR 和位计数运算的经济高效的 Bite-wise CNN 已被视为可能的硬件实现候选。然而，由于内存和计算核心之间密集的数据提取导致的冯诺依曼瓶颈限制了它们在硬件上的可扩展性。XNOR-BITCOUNT 操作可以通过在忆阻交叉开关阵列上执行的内存计算 (IMC) 范例轻松实现。在新兴的忆阻设备中，自旋轨道扭矩磁随机存取存储器 (SOT-MRAM) 提供了具有更高导通电阻的可能性，从而可以降低读取电流，因为所有交叉开关阵列都是并行读取的。这有助于进一步降低能耗，为更大的交叉开关设计铺平道路。本研究提出了一种基于 SOT-MRAM 的交叉开关架构，能耗极低；我们研究了工艺变异性对突触权重的影响，并对整个交叉开关阵列进行了蒙特卡罗模拟，以评估错误率。模拟结果表明，与其他忆阻解决方案相比，此实现的能耗较低，每次读取操作的能耗为 65.89 fJ。该设计对工艺变化也具有很强的鲁棒性，读取误差极低，最高可达 10%。