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调节大脑网络：经颅直流电刺激对结构可塑性的新兴作用
经颅直流电刺激 (tDCS) 是一种非侵入性脑刺激技术 (NIBS)，已被证明可对一系列神经和精神疾病产生有益作用。不幸的是，尽管已被广泛研究，但对 tDCS 效应机制的理解仍然存在一些空白。因此，科学家仍在尝试揭示其积极作用背后的细胞和分子机制，以便更合适地应用。实验模型提供了一致的证据表明，tDCS 通过调节神经元的兴奋性和突触可塑性来改善学习和记忆。最近，在 tDCS 神经生物学效应中，已报告了生理和病理条件下的神经同步和树突结构变化，表明可能在神经回路水平上产生影响。在这篇评论中，我们重点关注 tDCS 对结构可塑性变化和神经元重组的新兴影响，旨在将这两个方面与迄今为止发现的基础分子机制相匹配，为揭示 tDCS 在治疗脑功能障碍方面的新疗法提供新的视角。
根据药物类型调整 ICAM-1 靶向 3DNA 纳米载体的设计参数以优化肺部靶向性
摘要：3DNA 有望成为一种药物载体，药物可插入其核心或连接到表面臂。将 3DNA 与靶向细胞间粘附分子 1 (ICAM-1) 的抗体偶联可导致体内肺特异性生物分布高。虽然已经研究了其他纳米载体中各个参数对 ICAM-1 靶向性的作用，但从未对 3DNA 进行过研究，也从未以能够揭示所述参数之间层次相互作用的方式进行过研究。在本研究中，我们使用 2 层和 4 层抗 ICAM 3DNA 和放射性示踪来检查小鼠的生物分布。我们发现，在饱和条件下和测试范围内，与每个载体上的抗体数量、总抗体剂量、3DNA 剂量、3DNA 大小或给药浓度相比，3DNA 上靶向抗体的密度是驱动肺靶向而非肝清除的最相关参数，这些参数影响器官中的剂量，但不影响肺特异性与肝清除率之比。数据预测，可以使用这种生物分布模式调整插入（核心负载）药物的肺特异性递送，而臂连接（表面负载）药物的递送需要仔细的参数平衡，因为增加抗 ICAM 密度会减少可用于药物负载的 3DNA 臂的数量。
使用卷积神经网络进行面部情绪识别，结合多类分类和贝叶斯优化进行超参数调整
背景：在日常生活中，交流和互动是每个生物非常重要的方面。情绪是增强人类交流过程的重要因素之一。面部表情和手势传达了非语言交流线索，在人际关系中起着至关重要的作用。因此，在建立关系时，了解人类的情绪是非常简单的。面部情绪识别在识别情绪方面起着至关重要的作用，因为它能够模仿人类的编码技能。它可以帮助实时了解用户正在经历哪些情绪，并且它在当代也获得了巨大的重要性，因为它应用于医学、计算机视觉和图像识别等各个领域。可以利用深度学习技术的优势构建情绪识别系统。为了开发具有更高精度的情绪识别模型，用于构建它的算法类型、训练集的大小、使用的参数调整算法等各种因素都很重要。对于良好的精度模型，超参数调整是深度学习过程的一个重要方面。超参数优化的良好选择确实可以使模型成功达到所需的精度。使用贝叶斯优化等超参数调整算法研究、实验和训练模型将有助于开发良好的面部情绪识别模型，并展示深度学习领域的显著科学进步。
基于转移学习和多尺度卷积网络
脑癌是一种罕见且致命的疾病，生存的机会很小。神经科医生和放射科医生最重要的任务之一是尽早检测脑肿瘤。最近提出了基于计算机辅助诊断系统可以通过采用磁共振成像（MRI）作为支持技术来诊断脑肿瘤的说法。我们在本研究中使用MRI扫描提出了深度学习模型的转移学习方法，以检测胶质母细胞瘤等恶性肿瘤。本文提出了一种基于深度学习的方法，用于使用态对象检测框架Yolo（您只看一次），用于脑肿瘤识别和分类。Yolov5是一种新颖的对象检测深度学习技术，比其竞争模型需要有限的计算体系结构。该研究使用了来自RSNA-MICCAI脑肿瘤无线电基因组分类的BRAT 2021数据集。该数据集具有从RSNA-MICCAI脑肿瘤无线电基因组竞争数据集中注释的图像，该数据集使用有意义的AI在线工具标记数据集。然后将预处理的数据分为模型的测试和训练。Yolov5模型的精度为88％。最后，我们的模型在整个数据集中进行了测试，得出的结论是，它能够成功地检测脑肿瘤。
通过调节界面纳米复合材料来增强中温固体氧化物燃料电池的长期阴极稳定性
效率[2]和低污染物排放。[3]解决当前系统成本和长期稳定性的限制将使该技术得到广泛的商业化。[4]将电池工作温度从当前设备中的800°C以上降低到700°C以下被普遍认为是解决上述问题的有效方法，因为它可以提高CO2-H2O共电解的效率，[5]通过使用较便宜的互连材料来降低成本，[6]并减轻结构退化，包括阳离子传输[7]和颗粒粗化。[8]面积比电阻（ASR）与阴极材料的氧还原能力密切相关。[5]降低SOFC工作温度的一个显着缺点是总电池电阻增加，这将导致电池的功率输出降低。 [9] 因此，人们投入了巨大的精力来开发具有催化活性的正极材料，这种材料在 700°C 以下的温度下表现出理想的 ASR。混合离子和电子导电 (MIEC) 氧化物 Ba 0.5 Sr 0.5 Co 0.8 Fe 0.2 O 3 − δ (BSCF) 是基准正极材料之一 [9] ，因为它具有良好的电极
通过调整像素密度优化同轴平面栅极氧化锌纳米线场发射阵列的性能
摘要：门控ZnO纳米线场发射阵列在平板X射线源、光电探测器等大面积真空微电子器件中有着重要的应用。由于应用需要高像素密度的场发射阵列，因此需要研究像素密度对门控ZnO纳米线场发射性能的影响。本文模拟了在保持横向几何参数成比例的情况下不同像素尺寸下同轴平面门控ZnO纳米线场发射阵列的性能，获得了发射电流和栅极调制随像素尺寸的变化曲线。利用所获得的器件参数，制备了同轴平面门控ZnO纳米线场发射阵列。场发射测量结果表明，当栅极电压为140 V时，制备的ZnO纳米线场发射阵列的电流密度为3.2 mA/cm 2，跨导为253 nS，表明栅极控制有效。性能的提高归因于优化的栅极调制。
等离子体导电聚合物纳米天线的电调谐
纳米结构的应用受到限制，因为事实证明，在制造之后修改其静态属性过于困难。[19] 为了解决这一重大问题并开辟在纳米尺度上动态控制光的途径，研究正转向具有可调特性的动态系统，例如基于相变材料[20–24]、掺杂的金属氧化物纳米晶体[25]和石墨烯[26–28]。受极强的氧化还原可调性的推动[29]，我们最近引入了导电聚合物作为动态等离子体的新材料平台。[30] 导电聚合物以前曾被用来调节由金等传统金属制成的纳米结构的等离子体响应。 [31–34] 我们证明了高导电聚合物聚（3,4-乙烯二氧噻吩：硫酸盐）（PEDOT：Sulf）的纳米盘无需任何金属纳米结构即可用作动态等离子体纳米天线，聚合物本身由于其高移动性和大密度的极化子电荷载体（2.6×1021cm-3，由椭圆偏振法测定）而成为等离子体材料。[30] 令人兴奋的是，这些纳米天线可以通过化学调节聚合物的氧化还原状态来完全打开和关闭，这极大地调节了材料的电导率和光学性质。[30] 然而，调节过程基于暴露在气体和液体中，而未来的系统将需要更方便、更快捷的电调节。
极化纳米天线中超窄谐振的主动和被动调谐
光学纳米天线能够在纳米尺度上压缩光并增强光与物质的相互作用，因此对光子器件和光谱学具有重要意义。其中，由支持声子极化子的极性晶体制成的纳米天线（声子纳米天线）表现出最高的品质因数。这是因为这些材料固有的低光损耗，然而，由于它们的介电性质，阻碍了纳米天线的光谱调谐。在这里，通过近场纳米显微镜监测，在很宽的光谱范围（≈ 35 cm − 1 ，即共振线宽 ≈ 9 cm − 1 ）内实现了声子纳米天线中超窄共振的主动和被动调谐。为此，将由六方氮化硼制成的单个纳米天线放置在不同的极性基底上（例如石英和 4H-碳化硅），或用高折射率范德华晶体 (WSe 2 ) 的层覆盖它，以改变其局部环境。重要的是，通过将纳米天线放置在费米能量变化的门控石墨烯单层顶部，可以实现纳米天线极化子共振的主动调谐。这项工作提出了具有超窄共振的可调极化子纳米天线的实现，可用于主动纳米光学和（生物）传感。
通过脉冲注射MOCVD生长的纳米结构型锰膜：调整传感器应用的低场和高视野磁磁特性
摘要：LA 0.83 SR 0.83 SR 0.17 MN 1.21 O 3（LSMO）膜的巨大磁磁性（CMR）性能的结果提出了脉冲注射MOCVD技术在各种基板上生长的膜。在切开的单晶石英，多晶Al 2 O 3上生长的厚度为360 nm和60 nm的纤维，以及无定形的Si/SiO 2底物，纳米结构均具有圆柱形的晶体形晶体形成，呈圆形的晶体形状，垂直于LM平面。发现薄膜的形态，微观结构和磁化特性在很大程度上取决于所使用的底物。与其他底物上生长的纤维相比，LSMO/Quartz的低温（25 K）在低温（25 K）中显示出更高的值（-31％在0.7 t时）（-15％）。与在没有其他绝缘氧化物的文献中发表的锰矿文献中发表的结果相比，该值很高。在80 K时测量高达20 t的高级MR也是LSMO/Quartzfim（-56％）的最高MR，并且证明了最高灵敏度S = 0.28 V/T时B = 0.25 T（电压供应2.5 V），这对于磁性传感器应用来说是有希望的。已证明MN过量的Mn/（LA + SR）= 1.21将纤维的金属隔离器过渡温度提高到285 K，从而使磁性传感器的操作温度升高高达363K。这些结果使我们能够在磁性磁性和时间范围内使用预定范围的CMR传感器制造CMR传感器。
用于发布前游戏调优的 AI 驱动自动播放代理
在这两种情况下，游戏代理都依赖于人类可用的相同游戏界面。算法的输入使用渲染缓冲区，可能通过对象 ID、深度信息和其他元数据进行增强，但在视觉上与玩家看到的相同或相似。游戏的输入可能是操纵杆移动、按钮点击和屏幕点击的直接模拟，通常依赖于 UI 元素的实际位置和行为。此类低级界面使学习更加困难，因为需要先从图像中提取所需信息，然后才能将其输入到策略（状态动作映射）中。相比之下，当我们将代理直接引入游戏开发流程时，它们允许我们公开代理与