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调节无缓冲直接键合 GaN/Si 异质结构的层间微结构和残余应力
1 英国布里斯托大学 HH Wills 物理实验室器件热成像与可靠性中心 (CDTR)，Tyndall Avenue，布里斯托 BS8 1TL，英国。2 中国科学院半导体研究所超晶格与微结构国家重点实验室，北京 100083，中国。3 中国科学技术大学纳米科学与技术研究所，合肥 230026，中国。4 上海高压科学与技术先进研究中心，上海 201203，中国。5 哈尔滨工业大学理学院，深圳 518055，中国。 6 北京工业大学光电子技术教育部重点实验室，北京 100124，中国 7 大阪市立大学电子信息系统系，大阪住吉杉本 3-3-138，日本 558-8585 8 大阪都立大学工程研究生院，大阪住吉杉本 3-3-138，日本 558-8585
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。
veritas ai融入趋势：Spotify上的歌曲受欢迎程度预测的机器学习模型
音乐行业的快速发展和音乐消费的数字平台的普遍性强调了预测歌曲受欢迎的重要性。这项研究旨在通过探索多样化的机器学习模型和神经网络体系结构来构建歌曲受欢迎程度的高准确性预测模型。了解此类模型的好处很重要，因为它们为受众参与和趋势提供了重要的见解。通过提供与当前趋势一致的更精确和个性化的歌曲建议，将流行度模型纳入音乐推荐系统可以增强用户体验。动态播放列表策展确保了流行和流行歌曲的显着展示，从而使用户和流媒体平台受益。对于独立艺术家而言，该模型是最佳音乐调整的战略指南，并促进了他们类型中吸引观众的吸引元素的实验。同样，音乐标签也可以利用预测模型来评估潜在的签名，指导谈判并为有关协作的决定提供信息。我们的论文探讨了建模歌曲受欢迎程度的三项，并传达了我们为此应用程序找到的最佳性能模型体系结构。
InP 纳米线中 InAsP 双量子点间隧道耦合的磁调谐
嵌入纳米线波导的外延量子点 (QDs) 是单个光子和纠缠光子的理想来源，因为这些设备可以实现高收集效率和发射线纯度 1 – 4 。此外，这种架构有可能通过在纳米线内串联耦合量子点来形成量子信息处理器的构建块。具有清晰分子键合和反键合状态特征的量子点分子已被证明，其中可利用量子限制斯塔克效应 5、6 调整载流子群。这些光学活性量子点也是量子网络单元非常有希望的候选者，因为它们可以将光子量子比特中编码的量子信息传输到固态量子比特并在耦合的量子点电路中处理该信息 7 – 9 。控制点之间的隧道耦合是适当调整和执行量子比特之间量子门所需的关键特性。例如，在静电定义的量子点中，可通过为此目的设计的电门实现点间隧道耦合，并且已实现多达 9 个量子比特的线性阵列 10 。在外延量子点中，隧道耦合由量子点之间的距离决定，该距离在生长过程之后无法改变 7 、 11 – 13 。由于原子级外延生长的不确定性，这会产生可重复性问题。克服这些问题的尝试包括旨在引入受控结构变化的措施，例如激光诱导混合 14 、将发射器放置在光子腔中 13 或调整点附近的应变场 15 。这些过程可提高量子点发射器的均匀性，但是它们无法实现时间相关的调整和可寻址性。为了实现这一点，通过金属栅极将外部电场施加到量子点上，从而控制电荷状态 16 、通过斯塔克位移 5 进行光谱调谐以及通过四极场 17 控制激子精细结构。此外，最近在外延量子点中进行的电子传输实验已经证明了隧道耦合的电调谐 18 – 20 。然而，这些方法需要复杂的设备设计和工程。在本信中，我们通过施加垂直于点堆叠方向的磁场来演示点间耦合的可调谐性。我们首先对 InP 纳米线中的 InAsP 双量子点 (DQD) 进行光学磁谱分析，并确定了逆幂律，该定律控制每个点的 s 壳层发射之间的能量差，该能量差是点间距离的函数。发射能量受点成分和应变差异的影响，而点之间的耦合则在生长阶段由分隔它们的屏障厚度决定。但是，我们将证明我们可以调整对于特定状态，通过施加平行于量子点平面的磁场（即 Voigt 几何），发射能量差可在约 1 meV 的范围内按需变化。正如我们将要展示的，如果没有点之间的量子力学耦合，这种能量转移就不可能实现，我们将此结果解释为点间隧道耦合的磁场调谐是由于经典洛伦兹力的量子类似物而发生的。
调节双膦胺钌 (II) 对甲基异丙基苯配合物的细胞毒性以用于乳腺癌的临床开发
1 区域生物医学研究中心，NanoCRIB 单位，02008 阿尔瓦塞特，西班牙； elena.dominguez@uclm.es（ED-J.）; joseantonio.castro@uclm.es（JAC-O.）; alberto.juan@uclm.es (AJ) 2 阿尔巴塞特药学院，卡斯蒂利亚-拉曼恰大学，02008 阿尔巴塞特，西班牙 3 转化肿瘤学，阿尔巴塞特大学医院综合体研究单位，02008 阿尔巴塞特，西班牙； franciscojose.cimas@uclm.es 4 卡斯蒂利亚-拉曼恰大学化学科学与技术学院，西班牙雷阿尔城 13005； Agustin.Lara@uclm.es 5 西班牙格拉纳达大学科学学院无机化学系，Avda de Fuentenueva s/n，18071 格拉纳达； antonio5@ugr.es 6 加泰罗尼亚先进化学研究所生物化学系，IQAC-CSIC，c/Jordi Girona 18-26，08034 巴塞罗那，西班牙； ashafir@iciq.es 7 实验治疗部，Hospital Cl í nico San Carlos，IdISSC and CIBERONC，28040 马德里，西班牙 * 通讯地址：alberto.ocana@salud.madrid.org (AO); Carlos.amoreno@uclm.es（CA-M.）;电话：+34-6356-81806（AO）； +34-9675-99200 (CA-M.)† 这些作者对这项工作做出了同等贡献。
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。
具有随着时间变化的不确定性的非线性MIMO系统的基于深的学习的PID调整策略
摘要：将比例综合衍生（PID）控制方案应用于非线性多输入，多数输出（MIMO）系统，具有时间变化的不确定性是有挑战性的，并且毫无争议。在这项研究中，我们制定了基于深入的增强学习（RL）的PID调整策略，并在设计RL代理方面具有关键新颖性，以实现实时自适应MIMO PID调整以跟踪设定点，同时考虑时间变化的不确定性。我们评估了我们的调整策略，这些策略受到时变不确定性的连续搅拌坦克反应堆。传统的PID未能跟踪废水浓度设定点并引起较大的错误和偏移，但提出的RL代理可以快速准确地进行设定值跟踪，从而大大减少了错误并消除了偏移。因此，使我们的基于RL的策略在时间变化的不确定性下对化学工程应用有吸引力。关键字：增强学习，PID控制，MIMO系统，随时间变化的不确定性，自适应控制
2D Ruddlesden – Popper Perovskites的激子工程通过协同调整内部和层间结构
为高性能选择应用设计二维卤化物钙钛矿需要深入了解控制其兴奋性行为的结构 - 陶艺关系。然而，尚未开发出由A位点和间隔阳离子进行修饰的内部和层间结构的设计。在这里，我们使用压力来协同调整内部和层间结构，并发现结构调制，从而改善了光电子的性能。在施加的压力下，（Ba）2（ga）Pb 2 I 7表现出72倍的光致发光和光电导率增长10倍。基于观察到的结构变化，我们引入了一个结构描述符χ，该结构描述χ描述了内部和间层间特性，并在χ和光致发光量子量产率之间建立了一般的定量关系：较小的χ与最小化的捕获激子的激子以及来自自由激子的最小生效发射。根据此原理构建，我们设计了一个钙钛矿（CMA）2（FA）Pb 2 I 7，该7 7具有较小的χ和令人印象深刻的光致发光量子产率为59.3％。
学习操作想象中的语音脑机接口涉及神经活动的空间和频率调节
（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此预印本的版权所有者此版本于 2023 年 11 月 8 日发布。；https://doi.org/10.1101/2023.09.11.557181 doi：bioRxiv preprint
学习操作想象中的语音脑机接口涉及神经活动的空间和频率调节
脑机接口 (BCI) 将彻底改变言语障碍人士的交流方式。虽然最近的研究证实了根据预先记录的颅内神经生理信号解码想象语音的可能性，但当前的努力集中在收集大量数据来训练分类器，而不是探索个体大脑如何适应以改善 BCI 控制，这是一个重要的方面，因为众所周知存在“BCI 文盲”问题，即有些人无法操作 BCI。可以通过提供实时反馈来调查此问题，以便用户确定最佳控制策略。在这项研究中，我们训练了 15 名健康参与者连续五天操作基于通过音节意象的脑电图 (EEG) 信号的简单二元 BCI 系统。我们探索了 BCI 控制是否会随着训练而改善，并描述了潜在的神经动力学，包括 EEG 功率变化和有助于实时分类的神经特征。尽管个体在表现和学习方面存在相当大的差异，但从第 1 天到第 5 天，BCI 控制能力得到了显著改善。表现改善与额叶 θ 波的全局 EEG 功率增加和颞叶低伽马波的局部增加可重复相关，表明学习操作想象语音 BCI 涉及全局和局部动态变化，分别涉及低频和高频神经特征。这些发现表明，必须同时考虑机器学习和人类学习才能实现想象语音 BCI 的最佳可控性，并且非侵入性 BCI 学习可以帮助预测个人从侵入性语音 BCI 中受益，并指导电极植入和解码策略。