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用于集成光信号处理器的微型硅光子器件 /作者=Teng, Min；Safian, Reza；Alahmadi, Yousef；Zhuang, Leimeng；Kojima, Keisuke /创建日期=2020 年 1 月 21 日 /主题=通信、电子和光子器件、信号处理
摘要 集成光信号处理器与传统电信号处理器相结合，有望开辟新一代信号处理硬件平台的道路，从而显著提高处理带宽、延迟和功率效率。硅光子学以其众所周知的特性和潜力，被认为是设备实现的理想候选者，特别是对于高电路复杂度的设备，因此一直是研究的重点。从前面对此类处理器的讨论来看，我们正在考虑在硅光子平台中构建新的构建块，以进一步扩展处理器功能和增加实用功能，特别是微型设备，这些设备能够将复杂电路超密集地集成到此类处理器芯片中。作为启发性的例子，我们在此回顾了我们最近的贡献以及其他组的硅光子设备紧凑设计中的代表性作品，这些设计丰富了处理器构建块的功能，例如多路复用、偏振处理和光学 I/O。本综述中显示的结果反映了最先进的光子制造技术的意义和成熟度，并有助于实现芯片级的大容量、通用光信号处理功能。
引用本文：Martin K.-C. Yeh，Yu Yan，Yanyan Zhuang＆Lois Anne DeLong（2021）：使用脑电图测量结果识别程序混乱
摘要在本文中，我们提出了一项实验研究，其中使用脑电图（EEG）设备来测量程序员的认知负载，因为他们试图预测C代码片段的输出。我们的目标是查看摘要中的特定模式是否引起了更高水平的认知负载，并且收集到的EEG数据是否可以提供比绩效指标更详细的见解。我们的结果表明，尽管认知负载可能对代码理解绩效的影响，但其他人为因素（例如忘记某些编程规则或误读要求他们要做的事情的趋势）也可能发挥作用，尤其是对于新手程序员而言。我们得出的结论是：（1）不同类型的代码模式可以以不同的方式影响程序员的认知过程，（2）单独进行自我报告的数据或脑电波活动，是程序员对所有类型的代码smpets and coppories and coption and coption and copsimens and condiques and condiques and condiques andiques sange sance的可靠指标，（3）像我们这样的测试对于识别新手程序员的重要学习差距可能很有用，而新手程序员的重要学习差距又可以利用来改善编程工具和教学策略。
o r i g i n a l r e s a a r c h相关性的FUT2和FUT3基因多态性与炎症的肠道疾病在广西Zhuang人口中
目的：本研究旨在调查FUT2基因（RS1047781，RS601338）的多态性与FUT3基因（RS3745635，RS28362459）之间的关联与Zhuang Guangxi的Zhuang Guangxi人群的炎症（IBD）的易感性。方法：从113名Zhuang患者（41例克罗恩病[CD] [CD]和72例溃疡性结肠炎[UC]）和120名HAN患者（42例使用CD和UC的78例）中收集肠粘膜组织，所有这些患者均与IBD和106 ZHUANG和119 HAN不相关的IBD和诊断为119 Han Han and National and Neftress and and and and All Indection shancement and Neftrant and and and and and and national and Neftran Indribectrans。DNA。FUT2基因多态性（RS1047781，RS601338）和FUT3基因多态性（RS3745635，RS28362459）。PCR产物片段，并使用GenBank数据库进行了序列分析。结果：Zhuang UC患者组的FUT2 RS1047781多态性的基因型和等位基因频率与对照组中的频率显着不同（p <0.05）。同样，与对照组相比，在Zhuang UC和CD患者组的FUT3 RS3745635多态性的基因型和等位基因频率中观察到显着差异（P <0.05）。在Zhuang CD患者和对照组之间的FUT2 RS1047781的基因型和等位基因频率中没有发现统计学上的显着差异（P> 0.05）。关键字：岩藻糖基转移酶2，岩藻糖基转移酶3，炎症性肠病，IBD，溃疡性结肠炎，UC，Crohn'disease，CD此外，在Zhuang UC和CD患者组和对照组之间的fut2 rs601338和FUT3 RS28362459的基因型和等位基因频率中没有明显差异（P> 0.05）。结论：在广西Zhuang人口中，FUT2 RS1047781和FUT3 RS3745635多态性可能与IBD相关，而FUT2 RS601338和FUT3 RS28362459多态性可能不会显示这种关联。
Yue Sun，Kui Li，Bo Gao*，Pengyue Sun，Haiyang Fu，Zhuang Liu和Juntai Yin Zr-17NB合金辐照的微观结构和耐磨性
摘要：在本文中，详细研究了由高电流脉冲电子束处理的ZR-17NB合金的微观结构和磨损固定性。使用X射线衍射（XRD）分析后的脉冲处理后的相位变化，显示了由β（ZR，NB）相的一部分形成的β（nb）相和α（ZR）相。另外，还发现了β（ZR，NB）衍射峰的变窄和移动。扫描电子显微镜（SEM）和金相分析结果表明，高电流脉冲电子束（HCPEB）治疗之前合金表面的显微结构是由等上晶体组成的。但是，在15和30脉冲处理后，陨石坑结构得到了显着造成的。此外，还发现合金表面在30脉冲处理后经历了共菌体转化，并且发生了β（ZR，NB）的反应→αZR +βNB。显微硬度测试结果表明，随着脉冲数量的增加，微标志的值会出现向下趋势，这主要是由于谷物的块状和较软的β（nb）相变的形成。磨损耐药性测试结果表明，摩擦系数首先增加，然后降低，然后随脉冲数的增加而增加。
Russo，G.，Yazdani-Asrami，M.，Fabbri，M。和Morandi，A。（2024）智能和面向应用的最佳磁场泵的最佳设计。我
作者分支机构：中国广州苏尼特大学的第一附属医院康复医学系（Z. Huang，fan，Liang）；中国广州孙子大学第一附属医院心脏病学系（Zhuang，R。Huang，Liu，Xu，Xu，Xu，Xu，xiong，Guo，Liao）;国家卫生委员会辅助流通的关键实验室，中国广州孙子森大学（Zhuang，R。Huang，Liu，Xu，Xu，Xu，Xu，Xiong，Guo，Liao）；新闻与传播学院，中国广州的孙子森大学（DAI）；英国格拉斯哥大学格拉斯哥大学批判研究学院（LI）。
拓扑表面波超材料用于稳健的振动衰减和能量收集
Xinyue Wu、Yabin Jin、Abdelkrim Khelif、Xiaoying Zhuang、Timon Rabczuk 等人。拓扑表面波超材料用于稳健的振动衰减和能量收集。先进材料和结构力学，2021 年，第 1937758 页 (9)。�10.1080/15376494.2021.1937758�。�hal- 03549400�
引文 Lin X, Zhou L, Si S, Cheng H, Alifu X, Qiu Y, Zhuang Y, Huang Y, Zhang L, Ainiwan D, Liu H 和 Yu Y (2024) 合并症的关联
妊娠期糖尿病 (GDM) 是指妊娠期间新发或首次确诊的糖耐量异常。据报道，全球 12.8% 的孕妇患有 GDM，在中国 GDM 的发病率已达 14.8%，且呈上升趋势 (1)。妊娠期高血压疾病 (HDP) 是一组以妊娠期间血压升高为特征的母体疾病，包括妊娠期高血压、子痫前期和子痫。据报道，全球 HDP 的患病率为 4.6% 至 13.1% (2)，在中国孕妇中约为 5% 至 10% (3)。GDM 和 HDP 均与不良出生结局的风险相关，包括新生儿出生体重、早产 (PTB)、前置胎盘、胎膜早破和胎盘早剥。 GDM 的长期并发症包括母亲和后代的肥胖、糖尿病和心血管疾病。HDP 会增加未来冠状动脉疾病和慢性肾脏疾病的风险。GDM 和 HDP 都是妊娠期最常见的并发症。近年来，GDM 和 HDP 的患病率迅速上升。同时患有这两种疾病的孕妇对临床管理提出了巨大的挑战。先前的研究表明 GDM 和 HDP 密切相关，患有 GDM 的女性患高血压和先兆子痫的风险显著增加（4）。GDM 和 HDP 共病可能会进一步增加不良出生结局的风险。然而，先前的研究大多调查了只有其中一种疾病对不良结局的影响。关于 GDM 和 HDP 共病的研究很少，它们之间的相互作用尚不清楚。单一疾病的 GDM 或 HDP 与不良结局之间的关系已经得到充分证实。 GDM 与巨大儿、先兆子痫、低体重出生儿、产伤（肩难产）、呼吸窘迫、剖宫产、新生儿重症监护病房（NICU）和胎儿死亡等不良结局相关（5，6）。HDP 增加早产、死产、小于胎龄儿（SGA）和低体重出生儿的风险（3，7）。PE 显著增加胎盘早剥的风险（8）。研究表明，对于 GDM 合并 PE 的孕妇，妊娠期体重增加过多（GWG）会更明显地增加早产和大于胎龄儿（LGA）的风险（9），并且其 PE 严重程度与 SGA 呈正相关（10），这表明 GDM HDP 的共病可能会对不良出生结局产生显著影响。另一项研究表明糖尿病合并高血压显著增加早产发生率，但该研究中的是慢性糖尿病而非妊娠期糖尿病（11）。英国的一项研究表明妊娠期糖尿病合并妊娠期高血压显著增加LGA和剖宫产的发生率
小鼠 γ-突触核蛋白启动子介导的哺乳动物视网膜神经节细胞中的基因表达和编辑
4 王启照 1,3 , 庄培 1,3 , 黄浩亮 1 , 李亮 1 , 刘亮 1 , Hannah C. Webber 1 , 5 Roopa Dalal 1 , Leonard Siew 1 , Clarisse M. Fligor 2 , Kun-Che Chang 1 , Michael Nahmou 1 , Alexander 6 Kreymerman 1 , Yang Sun 1 , Jason S. Meyer 2 , Jeffrey Louis Goldberg 1 和杨虎 1,* 7 8
科学研究中基于人工智能的编码的原因、内容和方式
庄同和，林志成* 庄同和 Tonghe.Zhuang@psychiat.med.uni-giessen.de ORCID：0000-0002-7876-4962 计算认知神经科学与定量精神病学 德国吉森尤斯图斯-李比希大学 *通讯作者：林志成 zhichenglin@gmail.com ORCID：0000-0002-6864-6559 中国科学技术大学心理学系 作者贡献 两位作者都参与了手稿的撰写和编辑。2024 年初，Z.L.在与 T.Z. 的播客采访中提到撰写一篇关于基于 AI 的编码的论文。巧合的是，T.Z.使用 LLM 撰写了一份关于编码的手稿。随后，他们合并了各自撰写的草稿。利益冲突 作者声明没有利益冲突。AI 使用 我们使用 GPT-4o 和 Claude 3.5 Sonnet 对手稿进行校对，遵循 https://www.nature.com/articles/s41551-024-01185-8 中描述的提示。致谢 Z.L.得到了国家重点研发计划 STI2030 重大项目 (2021ZD0204200)、国家自然科学基金 (32071045) 和深圳市基础研究计划 (JCYJ20210324134603010) 的支持。T.Z.由 Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG，德国研究基金会）资助 – SFB/TRR 135，子项目 C11。