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互补的结构和功能异常定位致痫组织
较新的定量方法可以辅助临床上使用的传统定性方法，并减轻无益的人为偏见。使用定量技术，癫痫患者可能通过不同的方式检测到异常，包括 MRI、5 – 8 EEG、9 – 11 MEG、12、13 和弥散加权 MRI (dMRI)。14 – 18 这些异常的数量、程度和位置已被证明与手术结果有关。10、11、19 – 21 此外，不同的方式可以提供互补的信息，因此多模态分析可以比单一方式有所改进。22 因此，结合多种方式的定量方法可能能够提高我们对癫痫发作、癫痫和手术失败原因的理解。大脑活动的电记录长期以来一直被用来识别与癫痫发作有关的大脑区域。这种识别通常涉及从发作数据中定位癫痫发作区域。最近，人们使用发作间期 iEEG 记录创建了健康大脑活动的常态图。10、11、23 这些图可以通过将每个患者与常态图进行比较来识别个体患者的异常情况。假设异常可能
从底部构建图案：光刻的补充方法
几年前，DSA 被提议作为一种有前途的互补图案化选择。DSA 基于一类称为嵌段共聚物 (BCP) 的分子的自组装特性。在适当的情况下，这些材料在涂覆到晶圆上时会发生微相分离。这会产生具有 5-30 纳米特征的规则纳米尺寸图案。可以通过调整聚合物的成分及其尺寸来设计图案。可以使用线/空间或孔的预图案进一步引导（定向）该组装 - 这两种结构是半导体行业感兴趣的。最终图案的间距将比导向模板小得多。因此，DSA 是一种非传统的自下而上的技术，可以提高图案的密度和分辨率。
认知障碍的老年人的补充和替代治疗
认知障碍是“一个难以记住，学习新事物，集中或在生活中做出新决定的人” [1]。老年人的认知障碍范围从非常温和的范围，例如间歇性健忘，到高级障碍，正如全球末期末期和痴呆症中所看到的那样，大约5000万人受认知障碍的影响，预测这一数字在2030年到2030年可能会增加80万[2] [2]。照顾认知障碍的人可能是有益的，但也很具有挑战性。家人在家照顾可能会导致护理人员的角色压力和倦怠。同时，医院的护理专业人员的护理，社区或长期护理可能会昂贵，并为不知所措的医疗体系做出贡献。此外，照顾有记忆力障碍的人非常昂贵。到2050年，老年人的记忆护理成本预计将高达1万亿美元[3]。
AI和传统学习：更深层学习的互补策略
了解生成AI的使用如何影响学习成果是为教育中的AI创建有效指南的关键。Microsoft Research（MSR）和剑桥大学出版社和评估是对大语言模型（LLMS）对学习基础的影响的首批大规模定量研究之一：理解和保留信息。
用于神经形态计算的互补金属氧化物半导体和忆阻硬件
数字计算机不断增长的处理能力需求不可能无限期地得到满足，除非计算领域出现范式转变。神经形态计算从大脑的高度并行、低功耗、高速和抗噪声计算能力中汲取灵感，可能带来这样的转变。来自学术界和工业界的许多研究人员一直在研究材料、设备、电路和系统，以实现神经元和突触网络的一些功能，从而开发神经形态计算平台。这些平台采用各种硬件技术设计，包括成熟的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和新兴的忆阻技术，如基于 SiO x 的忆阻器。本文重点介绍了用于神经形态系统的 CMOS、基于 SiO x 的忆阻器和混合 CMOS-忆阻硬件的最新进展。本文提供了各种设备的新成果和已发表成果，这些设备旨在复制神经元、突触和简单脉冲网络的选定功能。结果表明，CMOS 和忆阻设备组装在不同的神经形态学习平台中，以执行简单的认知任务，例如对基于脉冲速率的模式或手写数字进行分类。本文设想，所展示的内容将对非常规计算研究界有用，因为它可以深入了解神经形态硬件技术的进步。
用于神经形态计算的互补金属氧化物半导体和忆阻硬件
除非计算领域出现范式转变，否则数字计算机不断增长的处理能力需求不可能无限期地得到满足。神经形态计算从大脑的高度并行、低功耗、高速和抗噪声计算能力中汲取灵感，可能带来这样的转变。来自学术界和工业界的许多研究人员一直在研究材料、设备、电路和系统，以实现神经元和突触网络的一些功能，从而开发神经形态计算平台。这些平台采用各种硬件技术设计，包括成熟的互补金属氧化物半导体 (CMOS) 和新兴的忆阻技术，如基于 SiO x 的忆阻器。本文重点介绍了用于神经形态系统的 CMOS、基于 SiO x 的忆阻器和混合 CMOS-忆阻硬件的最新进展。本文提供了各种设备的新成果和已发表成果，这些设备是为了复制神经元、突触和简单脉冲网络的选定功能而开发的。结果表明，CMOS 和忆阻设备组装在不同的神经形态学习平台中，以执行简单的认知任务，例如对基于脉冲速率的模式或手写数字进行分类。本文设想，所展示的内容将对非常规计算研究界有用，因为它可以深入了解神经形态硬件技术的进步。
CLIF：用于脉冲神经网络的互补泄漏积分激发神经元
脉冲神经网络 (SNN) 是一种很有前途的受大脑启发的节能模型。与传统的深度人工神经网络 (ANN) 相比，SNN 表现出卓越的效率和处理时间信息的能力。然而，由于其不可微的脉冲机制，训练 SNN 仍然是一个挑战。替代梯度法通常用于训练 SNN，但与 ANN 相比，其准确性往往较差。我们通过对基于泄漏积分和激发 (LIF) 神经元的 SNN 的训练过程进行分析和实验研究，将准确性的下降与时间维度上梯度的消失联系起来。此外，我们提出了互补泄漏积分和激发 (CLIF) 神经元。CLIF 创建了额外的路径来促进计算时间梯度的反向传播，同时保持二进制输出。CLIF 是无超参数的，具有广泛的适用性。在各种数据集上进行的大量实验表明，CLIF 比其他神经元模型具有明显的性能优势。此外，CLIF 的性能甚至略优于具有相同网络结构和训练条件的优秀 ANN。代码可在 https://github.com/HuuYuLong/Complementary-LIF 获得。
物质使用障碍治疗：补充和综合健康方法
简介补充和综合健康 (CIH) 实践可提高物质使用障碍 (SUD) 康复的机会，尤其是在与传统治疗和互助自助小组参与相结合使用时。但它们并非旨在取代传统治疗。基于证据的传统治疗对于建立和维持坚实的康复基础非常重要，并且通常包括治疗同时发生的身体或精神健康状况、改善复发预防和人际和人际关系技能，以及重建受物质使用影响的生活领域。补充实践提供了可增强患者康复各个方面的额外工具；许多患者发现 CIH 实践是康复过程中有益且愉快的一部分。
采用嵌套互补开口环谐振器实现高品质因数
摘要 ─ 提出了一种基于平面结构的嵌套互补开口环谐振器 (CSRR)。这项工作的主要目的是获得更高的品质因数 (Q 因子)，同时将复介电常数的误差检测降至最低。传感器在 3.37GHz 谐振频率下工作，并通过 ANSYS HFSS 软件进行仿真。随后，在传感器上放置了多个被测材料 (MUT)，制造并测试了设计的传感器。结果实现了 464 的高空载 Q 因子。理论、模拟和测量的误差检测参数结果具有很好的一致性，低于 13.2% 的实部介电常数和 2.3% 的损耗角正切。所提出的传感器在食品工业、生物传感和制药工业应用中非常有用。