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靶向光学神经刺激
当前针对脑部疾病和治疗的医疗干预包括行为、神经影像和基因诊断，以及药理学、神经外科和神经刺激干预。一种相对较新的治疗方法是使用靶向光学神经刺激。几十年来，传统的电刺激方法一直被用作神经病学和神经外科临床实践的标准方法。经典的例子包括术中映射（Venkatesh 等 2019）和针对帕金森病 (PD) 的深部脑刺激 (DBS)（Follett 等 2010），以及用于控制癫痫症的刺激（Bergey 等 2015）。然而，由于电流不可避免的扩散（Frankemolle 等 2010；McIntyre 等 2004），传统电刺激在功能特异性方面受到限制。来自非人类灵长类动物研究的早期证据已经描绘出毫米级组织的结构（Goldman-Rakic 和 Schwartz 1982），这强调了空间精度的至关重要性。同样，在人类大脑中，哪怕只有 1 毫米的偏移也会导致功能性偏移（Huber 等人 2020；Yacoub 等人 2008），这种扩散会导致刺激可能不属于治疗范围的区域。这种激活扩散可能会在临床实践中引起不良副作用，例如患者术后面部痉挛
通过van der waals Integration
二维（2D）半导体在高性能电子中的实际应用需要与大规模和高质量的电介质进行整合 - 然而，由于它们的悬空无键，这是迄今为止的挑战。在这里，我们报告了一种干介电整合策略，该策略使晶圆尺度和高κ电介质在2D半导体之上转移。通过使用超薄缓冲层，可以预处理下沉积，然后在MOS 2单层的顶部进行机械干燥转移。转移的超薄电介质纤维可以保留晶圆尺度的晶格和均匀性，而无需任何裂缝，表明高达2.8μf/cm 2的电容，等效的氧化物厚度降至1.2 nm，泄漏率降至1.2 nm，泄漏的电源量〜10-7 A/cm 2。Fab的顶栅MOS 2晶体管显示出固有的特性，而没有掺杂效应，启示率为〜10 7，子阈值向下旋转至68 mV/ dec，最低的界面状态为7.6×10 9 cm-2 ev-1。我们还表明，可扩展的顶门阵列可用于构建功能逻辑门。我们的研究为使用具有良好控制厚度，均匀性和可扩展性的行业兼容的ALD工艺提供了可行的途径。
OSS-DBS：具有全面自动化建模的深部脑刺激开源模拟平台
在本研究中，我们提出了一个新的开源模拟平台，该平台包含计算机辅助设计和计算机辅助工程工具，用于高度自动化地评估深部脑刺激 (DBS) 期间的电场分布和神经激活。它将展示如何使用 Python 控制的算法构建和检查体积导体模型 (VCM)，以生成、离散化和自适应网格细化计算域，以及结合组织的异质和各向异性属性和分配神经元模型。通过一组预定义的输入设置和快速可视化例程，可以方便地使用该平台。通过与商业软件进行比较，评估了由该平台创建和优化的 VCM 的准确性。结果表明，电势分布模型之间没有显著偏差。对 VCM 不同物理的定性估计与以前的计算研究一致。所提出的计算平台适用于在科学建模研究中准确估计 DBS 期间的电场。未来，我们打算获得 SDA 和 EMA 的批准。成功整合由内部开发的算法控制的开源软件，提供了高度自动化的解决方案。该平台允许进行优化和不确定性量化 (UQ) 研究，而开源软件的使用则有助于模拟的可访问性和可重复性。
将介电/等离子体光子晶体作为光学微波滤光片：缺陷层和外部磁场的作用
摘要：我们研究了由传输矩阵形式主义中微波区域内的二循环（A）和等离子体（P）材料组成的多通道过滤器的透射率。在应用磁场的影响下研究了提出的过滤器的两种构造：（1）包含空气包围的（a / p）N单位细胞的周期性结构，以及（2）引入第二个电端材料（d），该材料（D）作为A（d）的缺陷层（ap）n / 2 /2 / d / d / d / d / d / 2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc-2 Struc。我们的发现表明，在周期性的情况下，透射率的谐振状态随数n的数量增加；然而，观察到的蓝色和红移取决于施加的磁场的强度和方向。我们提出了透射系数的轮廓图，这些图显示了入射角对光子带隙的偏移的影响。此外，我们发现缺陷层的引入会产生额外的共振状态，并将中心共振峰合并为共振的小键。此外，我们表明，可以通过增加单位单元格数N并增加插入的缺陷层的宽度来调节共振峰及其位置的数量。我们提出的结构可以使用在微波区域中运行的磁化等离子体材料来设计新型的光子过滤器。
单位水电单位承诺问题的有效精确A*算法
水力发电植物特有的水电单位承诺问题（HUC）是电力生产计划问题的一部分，称为单位承诺问题（UCP）。更具体地说，所研究的情况是带有单个植物的HUC的病例，表示为1-HUC。该植物位于两个储层之间。地平线在时间段内被离散。该植物以有限数量的点为定义为一对的一对固定功率和相应的水流。考虑了几个约束。每个储层都有一个初始音量以及窗口限制，该约束由每个时间段的最小和最大体积定义。在每个时间段内，水库中的水摄入量都有额外的正，负或零摄入。考虑了价格最大化最大化问题的情况。提出了一个有效的精确a*变体，即所谓的ha*，以解决1-HUC的窗口，并以减少的搜索空间和专用乐观的启发式启发式。将此变体与经典资源约束的最短路径问题（RCSPP）算法和用CPLEX求解的混合整数线性程序制定配方进行比较。结果表明，在一组现实的实例上，所提出的算法平均在计算时间方面优于同时替代方案，这意味着HA*表现出更稳定的行为，并且求解了更多的实例。
基于粒子群优化的高参数调整机器学习模型的大型covid-19数据分析
分析大数据，尤其是医学数据，有助于为患者提供良好的医疗保健并面临死亡的风险。COVID-19大流行对全世界的公共卫生产生了重大影响，强调了对风险预测模型的需求。机器学习（ML）技术在分析复杂的数据模式和预测疾病预后方面已显示出希望。这些技术的准确性受到更改参数的很大影响。超参数优化在证明模型性能中起着至关重要的作用。在这项工作中，使用粒子群优化（PSO）算法有效地搜索超参数空间并通过识别可以提供最高精度的最佳超级参数来提高机器学习模型的预测能力。在本研究中使用了与COVID-19病例相关的各种临床和流行病学特征的数据集。使用各种机器学习模型，包括随机森林，决策树，支持向量机和神经网络，用于捕获数据中存在的复杂关系。为了评估模型的预测性能，采用了精度。实验发现表明，估计Covid-19风险的建议是有效的。与基线模型相比，优化的机器学习模型的性能更好，并产生了更好的结果。关键字
通过半多极微型...
在用于液晶显示的背光系统中，缺乏极化性能的传统红色，绿色和蓝色（RGB）光源可能会导致通过偏振层的光学损失高达50％。为了解决这一效率并优化能源利用，本研究提出了一种用于RGB极化排放的高性能装置。该设备采用了具有固有极化能力的半极蓝色的阵列，并与绿色发射CSPBBR 3纳米棒的机械拉伸膜结合使用，并发射红色发射CSPBI 3 -CS 4 PBI 6 PBI 6混合纳米晶体。聚合物膜中的CSPBBR 3纳米棒提供了内在的极化发射，而稳定的CSPBI 3 -CS 4 PBI 6 PBI 6混合纳米晶体形成的对齐的结构则有助于实质性各向异性排放，这是由于它们的高dieLec-Tric-tric常数。所得设备的RGB极化度分别为0.26、0.48和0.38，并展示了宽色范围，达到了NTSC标准的137.2％和REC的102.5％。2020标准。当使用C-平面LED进行激发的设备时，当前方法将通过偏光层传播的光强度增加了73.6％。含有RGB组件的极化设备的这种新颖的制造方法对推进下一代展示技术具有相当大的希望。
有效的平面外数学 xmlns="http://www.w3. ...
半导体量子点 (QD) 是可扩展自旋量子比特操作的有前途的平台[1– 13]。虽然许多研究都使用了硅基电子 QD，但锗中的空穴表现出许多相同的理想特性，但也有一些有益的不同：不存在简并谷态[14]，原子 p 轨道特性可以自然抑制超精细引起的退相干[15–18]，大自旋轨道耦合[14, 19]，允许使用电偶极自旋共振控制量子比特[15]。由于这些潜在的优势，应变 Ge QD 近期一直在研究中[20, 21]。值得注意的是，应变 Ge/SiGe 异质结构中的空穴自旋量子比特已从 QD 演示迅速发展到量子比特逻辑[22– 25]。这种材料中重空穴和轻空穴子带之间的巨大分离因 Ge 阱内的应变和约束而增大。这导致重空穴空间单带模型中有效非对角项减少。± 1 / 2 态的能量分裂超过了这些空穴应经历的自然自旋 3/2 塞曼项，从而减少了外部磁场 (B) 对 ± 3 / 2 态的混合。这导致对平面内排列的 B 场的响应较弱，表明 g 因子各向异性较大[26]。这已在一维中得到证实
人工智能整合增强了车辆安全...
摘要 - 电动助力转向（EPS）系统利用电动机来帮助用户转向其车辆，从而提供了额外的精确控制和减少与传统液压系统相对的能源消耗。EPS技术提供安全，控制和效率。 本文解释了人工智能（AI）的整合到电动转向（EPS）系统中，重点关注其在增强安全性和在不同驾驶条件下的适应性方面的作用。 我们探讨了AI驱动的EP中的显着开发，包括预测控制算法，自适应扭矩管理系统和数据驱动诊断。 本文介绍了EPS中AI应用的案例研究，例如车道居中控制（LCC），自动停车系统和自动驾驶汽车转向，同时考虑了该技术的挑战，局限性和未来前景。 本文讨论了AI驱动的EPS中的当前发展，强调了改善安全性，自适应控制和预测性维护的好处。 在EPS系统中挑战AI的挑战。 本文解决了网络安全风险，道德问题和技术局限性，以及在自主和互联车辆中进行研究和实施的下一步。 索引条款 - 智力智能，电动转向（EPS），车辆安全，车道居中控制，自动停车系统，自动驾驶汽车转向。EPS技术提供安全，控制和效率。本文解释了人工智能（AI）的整合到电动转向（EPS）系统中，重点关注其在增强安全性和在不同驾驶条件下的适应性方面的作用。我们探讨了AI驱动的EP中的显着开发，包括预测控制算法，自适应扭矩管理系统和数据驱动诊断。本文介绍了EPS中AI应用的案例研究，例如车道居中控制（LCC），自动停车系统和自动驾驶汽车转向，同时考虑了该技术的挑战，局限性和未来前景。本文讨论了AI驱动的EPS中的当前发展，强调了改善安全性，自适应控制和预测性维护的好处。在EPS系统中挑战AI的挑战。本文解决了网络安全风险，道德问题和技术局限性，以及在自主和互联车辆中进行研究和实施的下一步。索引条款 - 智力智能，电动转向（EPS），车辆安全，车道居中控制，自动停车系统，自动驾驶汽车转向。
基于区块链的联合学习，用于分散的能源管理系统
摘要 - 能源互联网（IOE）是一个分布式范式，利用智能网络和分布式系统技术来实现分散的能源系统。与传统的集中式能源系统相比，分布式能源互联网系统包括多个组件和通信要求，要求创新技术以进行连续化，可靠性，效率和安全性。区块链体系结构，智能合约和分布式联邦学习技术的最新进展为实现分散的能源互联网服务提供了新的机会。在本文中，我们对使用区块链，智能合约和IOE领域的联合学习的状态解决方案进行了全面分析和分类。具体来说，我们确定了四个代表性系统模型并讨论其关键方面。这些模型展示了可以集成区块链，智能合约和联合学习的多种方式，以支持IOE的主要领域，即分布式能源交易和共享，智能微电网能源网络以及Electric and Connected车辆管理。此外，我们还提供了不同级别的权力下放，联合学习的优势以及对IOE系统使用区块链的好处的详细比较。此外，我们确定了未来研究的开放问题和领域，以在能源领域中整合联盟学习和区块链。索引术语 - 能源，联邦学习，区块链，能源交易，智能微电网