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来自细菌的宏观生物材料的从头基质
工程化活体材料 (ELM) 将活体细胞嵌入生物聚合物基质中，以创建具有定制功能的新型材料。虽然自下而上组装具有从头基质的宏观 ELM 可以最大程度地控制材料特性，但我们缺乏对导致集体自组织的蛋白质基质进行遗传编码的能力。我们在此报告了从显示和分泌自相互作用蛋白质的 Caulobacter crescentus 细胞中生长的 ELM。这种蛋白质形成从头基质并将细胞组装成厘米级的 ELM。设计和组装原理的发现使我们能够调整这些 ELM 的机械、催化和形态特性。这项工作提供了新颖的工具、设计和组装规则以及一个平台，用于生长可控制基质和细胞结构和功能的 ELM。
标题：让工程生物材料承担起自己的重量 4
工程生物材料 (ELM) 是一类新型材料，旨在合成 21 和/或由生物体填充。ELM 有可能降低材料制造中的能源成本，并提供包括自修复和 23 传感在内的新型材料功能。然而，材料制造的能源成本主要来自用于建筑和机器的刚性材料的生产 24。为了大幅减少碳排放，25 ELM 必须能够替代其中一些刚性材料。然而，由活细胞合成的天然材料不够坚硬，无法替代大多数刚性工程材料 27。此外，目前最坚硬的 ELM 中的细胞活力还不足以实现这些材料的潜在可持续性优势。对刚性 ELM 的需求将需要新的方法来增强驻留细胞活力和/或将活细胞与刚性支架相结合 30。在天然材料中，骨骼是一种罕见的刚性材料 31，它由能够保持多年活力的细胞合成和功能化。骨骼有望为克服挑战提供宝贵的经验，以实现用于承重目的的 ELM 所需的活力和 33 机械性能。34
使用East
我们报告了通过连续硼（b）粉末注射启用的实验高级超导tokamak（EAST）中对边缘区域模式（ELMS）的强烈抑制。边缘谐波振荡在B粉末注入过程中出现，提供足够的颗粒传输以保持恒定密度并避免在ELM稳定的等离子体中积累杂质。准稳态的ELM抑制放电以适度的能量限制改善和在广泛的条件下：加热能力和技术变化，〜3.5元素的电子密度范围，氘或氦离子物种，以及带圆环磁场的任何方向。ELM抑制在阈值边缘B强度以上，并在B注射终止的0.5 s内停止。与ELM抑制作用相反，伴随着NSTX和EAST的LI粉末注射期间的回收减少[R. Maingi等人，Nucl。融合58（2018）024003]，由于保留氢而导致的回收减少是不需要用B粉注射的ELM抑制的，为将其作为未来融合设备的ELM控制工具铺平了道路。关键字
基于工程生物材料的传感和驱动
功能性合成材料与生物实体的整合已成为一种新的、强大的方法，可用于创建具有前所未有的性能和功能的自适应功能性结构。这种混合结构也称为工程化生物材料 (ELM)。ELM 有可能实现许多人们非常需要的特性，这些特性通常只存在于生物系统中，例如自供电、自修复、响应生物信号和自我维持的能力。受此推动，近年来，研究人员开始探索 ELM 在许多领域的应用，其中，传感和驱动是进展最快的领域。在这篇简短的评论中，我们简要回顾了基于 ELM 的传感器和执行器的重要最新发展，重点介绍了它们的材料和结构设计、新制造技术以及生物相关应用。我们还确定了该领域的当前挑战和未来方向，以帮助这一新兴跨学科领域的未来发展。
莱茵衣藻在 3D 水凝胶中的生长、分布和光合作用
工程生物材料 (ELM) 是一类新型功能材料，其特点是将生物成分在惰性聚合物基质内进行空间限制，以重现生物功能。了解基质内细胞群的生长和空间配置对于预测和改善其响应潜力和功能至关重要。本文研究了真核微藻莱茵衣藻 (C. reinhardtii) 在三维形状的水凝胶中的生长、空间分布和光合生产力，这些生长、空间分布和光合生产力取决于几何形状和尺寸。嵌入的莱茵衣藻细胞进行光合作用并形成受限的细胞簇，由于有利的气体交换和光照条件，当细胞簇靠近 ELM 外围时，它们生长得更快。利用位置特定的生长模式，这项研究成功设计和打印了具有更高 CO 2 捕获率的光合 ELM，具有高表面积体积比。这种控制细胞生长以提高 ELM 生产力的策略类似于多细胞植物叶片中已经建立的适应性。
研究文章转移具有输出权重对准的极限学习机
极限学习机（ELM）是模式识别和机器学习中的快速且有效的神经网络模型，当标记的训练样本不足以使其下降。转移学习通过使用不同但相关域中的大量标记样本来帮助目标任务学习可靠的模型。在本文中，我们提出了一台具有知识传递性的监督极限学习机器，称为“转移极限学习机器”，具有输出权重对齐（telm-Owa）。首先，它通过对齐由来自源和目标域标记的样品训练的ELM的输出权重矩阵来减少域之间的分布差异。其次，将域间ELM输出权重矩阵之间的近似值添加到目标函数中，以进一步实现知识的跨域转移。tirdly，我们将目标函数视为最小平方问题，并将其转换为标准的ELM模型，以便有效地解决。最后，通过对16组图像数据集和6组文本数据集进行了分类实验对所提出算法的效果进行了验证，结果证明了我们方法相对于其他ELM模型和转移学习方法的竞争性能。
锂离子电池寿命预测方法在热梯度条件下
摘要：锂离子电池组中不可避免的热梯度由于热量产生和耗散不均，这会影响电池老化。在本文中，建立了用于模拟实用热梯度条件的实验平台。实验结果表明高非线性电池降解程度很高。考虑到高度非线性，高度非平稳性和随时间变化的数据的极限学习机器（ELM），它具有良好的学习能力和拟合能力。在本文中提出了基于麻雀搜索算法（SSA）的电池寿命预测模型，以优化ELM网络的随机权重和偏置，并通过实验数据进行验证。结果表明，与传统的ELM和后传播神经网络相比，SSA优化的ELM的预测结果具有较低的平均绝对误差百分比和均方根误差，这表明SSA-ELM模型具有较高的预测准确性，并且具有更好的稳定性，并且具有高非线性程度的处理数据方面具有明显的优势。
体现了对驾驶场景的理解
摘要。体现的场景理解是自主代理人感知，解释和应对开放驾驶场景的基石。这种理解通常建立在视觉模型（VLM）上。尽管如此，现有的VLM仅限于2D领域，没有空间意识和长匹马外推过程。我们重新审视了自主驾驶和适当的专栏的关键方面。特此，我们介绍了体现语言模型（ELM），这是一个针对代理商量身定制的综合框架，该框架对具有较大空间和暂时的跨度的驾驶场景的理解。ELM结合了空间感知的预训练，以赋予代理具有强大的空间定位功能。此外，该模型还采用时间感知的令牌选择来准确询问时间提示。我们可以在重新重新的多面基准上实现Elm，并且在各个方面都超过了先前的最新方法。所有代码，数据和模型均可在https://github.com/opendrivelab/elm上访问。
使用机器学习在智能网格中优化可再生能源管理
摘要。由于可再生能源的不确定性和可变性，智能网格中的可再生能源管理是一个具有挑战性的问题。为提高可再生能源利用的效率和可靠性，已经提出了各种优化技术。在本文中，提出了一种基于极端学习机器（ELM）算法的方法，该算法具有粒子群优化（PSO），以优化智能网格中的可再生能源管理。ELM算法用于建模和预测可再生能源的产生，而PSO算法用于优化ELM算法的参数。在太阳能生产数据集上评估了所提出的方法，并将其与其他优化技术进行了比较。结果表明，ELM-PSO方法可以提高可再生能源预测的准确性，并降低智能电网的能源成本。所提出的方法可用于各种可再生能源系统，例如风力涡轮机，太阳能电池板和水力发电厂，以提高可再生能源利用的效率和可靠性。
极限学习机器中的不确定性量化-Serval
不确定性量化对于评估机器学习模型的预测质量至关重要。在极端学习机器（ELM）的情况下，文献中提出的大多数方法都对数据进行了强有力的假设，忽略输入权重的随机性或忽略了置信估计的偏见贡献。本文提出了克服这些限制并提高对ELM变异性的理解的新颖估计。分析推导是在一般假设下提供的，旨在识别识别和解释不同变异源的贡献。在同性恋性和异性恋性下，提出了几种方差估计值，进行了投资和数值测试，显示了它们在复制预期方差的有效性。最后，通过采用关键方法来讨论置信间隔估计的可行性，从而提高了榆树用户对某些陷阱的认识。该论文与Scikit-Learn兼容的Python库相同，从而实现了本文中所有讨论的所有估计值的有效计算。2021作者。由Elsevier B.V.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。