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二维材料的温度打印和涂层
（或溶剂混合物），可进一步加工成可印刷或可涂覆的油墨。这些悬浮液的行为通常用 Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) 理论描述，[3] 这意味着悬浮液中纳米片的浓度有一个上限，超过该上限悬浮液就会变得不稳定。[4] 尽管如此，高浓度悬浮液（油墨）对于形成渗透粒子网络是必要的，[5] 并且满足高通量印刷和涂层方法的流变学要求（例如高粘度）。无论浓度如何，悬浮液在热力学上都是不稳定的，并且粒子倾向于通过聚集来降低其表面能。[6] 为了降低沉降速度，必须最小化溶剂和 2D 材料之间的表面能差异，[3] 这使得分散介质的选择限制为少数溶剂，而这些溶剂的溶解度范围可能不适合后续加工。在传统的油墨配方中，为了解决上述问题，将二维材料悬浮液加工成可印刷或可涂覆的油墨，需要使用表面活性剂、粘合剂和流变改性剂等添加剂。[7–10] 例如，需要高浓度的聚合物粘合剂（如70 mg mL-1乙酸丁酸纤维素）来将石墨烯油墨的粘度提高到适合丝网印刷的水平。[11] 由于典型的添加剂会对电子性能产生不利影响（例如，
CCSPP：实施计划模板
此加州社区学校合作计划 (CCSPP) 实施计划模板由州社区学校转型援助中心 (S-TAC) 与加州教育部 (CDE) 合作创建。此模板旨在支持实施申请人提交实施计划（每个站点）作为其申请请求的一部分，并更广泛地支持 CCSPP 受助者实施社区学校。它应被视为一份动态文档，定期更新以反映您的社区学校的进展和需求、立法更新以及由您的持续改进和学校社区参与流程所形成的课程修正。整个模板都引用了地方教育机构 (LEA)，以鼓励 LEA 和站点在实施 CCSPP 方面进行合作。
EEG-TCNet：用于嵌入式运动想象脑机接口的精确时间卷积网络
摘要 —近年来，深度学习 (DL) 对基于脑电图 (EEG) 的运动想象脑机接口 (MI-BMI) 的改进做出了重大贡献。在实现高分类准确率的同时，DL 模型的规模也不断扩大，需要大量的内存和计算资源。这对嵌入式 BMI 解决方案提出了重大挑战，该解决方案应通过本地处理数据来保证用户隐私、减少延迟和低功耗。在本文中，我们提出了 EEG-TCN ET，一种新颖的时间卷积网络 (TCN)，它在只需要少量可训练参数的情况下实现了出色的准确率。其低内存占用和低推理计算复杂度使其适合在资源有限的边缘设备上进行嵌入式分类。在 BCI 竞赛 IV- 2a 数据集上的实验结果表明，EEG-TCN ET 在 4 类 MI 中实现了 77.35% 的分类准确率。通过为每个受试者找到最佳网络超参数，我们进一步将准确率提高到 83.84%。最后，我们在 Mother of All BCI Benchmarks (MOABB) 上展示了 EEG-TCN ET 的多功能性，这是一个包含 12 个不同 EEG 数据集和 MI 实验的大规模测试基准。结果表明，EEG-TCN ET 成功地推广到单个数据集之外，在 MOABB 上的表现比目前最先进的 (SoA) 好 0.25 倍。索引术语 — 脑机接口、运动意象、深度学习、卷积神经网络、边缘计算。
FCT的数据管理计划模板…
- 指示数据将在何处存放并可以重复使用。存储库查找器可以帮助您找到适当的存储库来存放研究数据。- 指示是否将寻求持续的标识符。通常，值得信赖的长期存储库将提供持久的标识符。- 指出可以重复使用数据的许可证。检查常用的创意共享许可证。- 指示存储库是否已认证。如果找不到或适合此类存储库，FCT建议遵守以下最低选择标准：提供持久和唯一的标识符；使用科学界广泛接受的元数据标准；提供公开可用的信息；在明确指定的条件下以及遵循开放式和标准访问协议下允许访问数据；提供有关许可和权限的信息；确保数据和元数据的持久性。
生理温度下制备的急性脑切片在突触功能表征中的优势
急性脑切片制备是研究大脑突触功能特征的有力实验模型。尽管通常在冰冷温度 (CT) 下切割脑组织以方便切片并避免神经元损伤，但暴露于 CT 会导致突触的分子和结构变化。为了解决这些问题，我们研究了在冰冷和生理温度 (PT) 下制备的小鼠急性小脑切片中突触的超微结构和电生理特征。在 CT 下制备的切片中，我们发现脊柱明显丢失和重建、突触小泡重排和突触蛋白减少，而所有这些在 PT 下制备的切片中均未检测到。与这些结构发现一致，在 PT 下制备的切片显示出更高的释放概率。此外，在 PT 下制备允许在切片后立即进行电生理记录，从而与 CT 下相比，运动学习后长期抑郁 (LTD) 的可检测性更高。这些结果表明，在 PT 下切片制备对于研究不同生理条件下的突触功能具有显着优势。
DNA：用于模板的可变形神经关节网络...
在本文中，我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net)，这是一种基于无模板学习的方法，用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net)，它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动，从而表示人体的非刚性运动。此外，DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net)，它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后，为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索，我们提出了一种新的训练损失，即基于易到难几何的损失，这是一种简单的策略，它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导，同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练，以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明，DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法，并且有足够的差距，定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
作战室战略辩论电子邮件模板
● 预读：查看随附的全面预读文档，该文档深入介绍了客户旅程和我们的战略要务。此外，请完整查看提供的市场研究见解。 ● 有研究支持的策略：根据提供的全面市场研究、内部数据分析和竞争情报，确定并提出三种高影响力的营销策略。这些策略应具有远见卓识，但又以数据为基础。 ● 投资回报率预测：对于每种策略，准备一份详细的第一年投资回报率预测。这应包括您的计算方法、预期成本、预期回报以及实现可衡量结果的时间表。使用数据驱动的见解来支持您的预测，确保它们是现实的和可实现的。 ● 演示：此策略和投资回报率预测的准备工作应记录在您带到辩论中的三张挂图上——每个策略一张挂图。准备在辩论中正式介绍您的发现——每人最多十五分钟或每个策略最多五分钟。 ● 辩论准备：做好准备，坚定地倡导您的策略。您应该准备好参与建设性而严谨的辩论，捍卫您的预测并考虑同行的反馈以改进您的方法。