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崩溃的行为评估和基于人工神经网络的马尾启发的三明治管的多目标优化
由于其特定的强度和海洋功能，薄壁结构越来越多地使用自动动机，以减少易受伤害的道路使用者（VRU），运输和航空航天工业的致命和严重伤害[1-5]。先前的分析[2，6，7]，实验[8-10]和计算研究[3,11,12]的结果使恶魔散布在能量吸收和崩溃的结果取决于许多结构和材料参数，包括金属类型，织物/基质类型，制造技术，结构几何，结构性的几何形状，维度和载荷条件[13-15]。由于其出色的机械特性，铝已经被许多作者研究了前几年[16，17]。今天，尽管复合材料和聚合物材料可用于能量吸收应用，但铝仍用于制造能量吸收。基于其延展性特征，轴向载荷下的铝管通过产生琴弦和DIA MOND变形模式通过多种塑性变形机制分散动能[18]。此外，在最近的Deca des中，管道几何形状的影响（即圆形，三角形，正方形和矩形）在薄壁吸收的响应上已得到广泛研究。
揭示硅藻启发材料的多功能性
硅藻被描述为“纳米级光刻师”，因为它们能够制造复杂的三维无定形二氧化硅外骨骼。这些结构的层次结构为硅藻提供了机械保护以及过滤、漂浮和操纵光线的能力。因此，它们成为一种非凡的多功能材料模型，可供人们从中汲取灵感。在本文中，我们使用数值模拟、分析模型和实验测试来揭示 Coscinodiscus 物种硅藻的结构和流体动力学效率。然后，我们提出了一种新型的 3D 可打印多功能仿生材料，可用于多孔过滤器、热交换器、药物输送系统、轻型结构和机器人等应用。我们的研究结果证明了大自然作为高效可调系统的材料设计师的作用，并突出了硅藻在工程材料创新方面的潜力。此外，本文报告的结果为扩展硅藻的结构-性能表征奠定了基础。
d帽：针对创伤的头盔概念的硅藻启发的结构
头盔设计的主要目标继续阻止创伤性脑损伤。然而，实现了最佳的用户体验，包括适合性，舒适性，透气性，防水性和头盔可重复使用性等方面变得越来越重要。因此，设计具有多功能性能的头盔代表了这些安全设备的最新技术前沿。这项研究从特定物种的单细胞藻类的形态中汲取灵感，coscinodiscus sp。硅藻，设计一种能够复制其细胞结构和多功能性的仿生材料。与生物学对应物不同，合成材料专门设计为多发性头盔的内线，适用于城市运动和微型动力应用。该材料的架构是使用计算机辅助设计（CAD）工具建模的，并使用基于有限元元素建模和对3D打印的弹性样品进行的数值和准静态压缩测试来分析其吸收机械能的能力。然后，通过参数优化，其性能最大化。结果表明，设计的材料表现出与其他细胞材料（例如蜂窝）相当的能量吸收特征，同时提供了轻质，透气性和对大气剂的保护。关键字
树突状细胞1型控制癌症中三级淋巴样结构的形成，维持和功能
酪氨酸磷酸化是一种重要的翻译后修饰，可调节多细胞生物中许多生化信号网络的作品。迄今为止，在人类蛋白质中观察到了46,000种酪氨酸，但对大多数这些位点的功能和调节知之甚少。为了测试磷酸化的作用，主要挑战是产生重组磷酸蛋白。 mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。 在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。 我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。 在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。 该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。 这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。 我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。主要挑战是产生重组磷酸蛋白。mu-对酸性氨基酸的标记通常无法复制磷酸化的酪氨酸残基的大小和电荷，而合成氨基酸掺入的成本很高，产量相对较低。在这里，我们展示了一种方法，灵感来自于如何通过二次焦油互动来发现细胞中的天然玫瑰氨酸激酶，从而增强了酪氨酸激酶的先天催化特异性，而无需过多。我们设计了用于多种方法的多种方法，用于在大肠杆菌中产生高产量的磷酸蛋白产物。在这里，我们测试磷酸化作为靶向相互作用（SH3-聚丙烯序列）的函数的函数，该磷酸化是跨不同特异性山脉激酶的不同反应方法。该系统提出了一种廉价且可拖动的系统，用于产生磷蛋白和磷酸肽，我们演示了如何用于测试EGFR和PD-1靶标的抗体特异性。这种方法是通过体外反应和共表达方法的灵活性来增强重组蛋白上的重组蛋白的共同作用的一种概括方法。我们将其称为SISA-KIT，用于信号启发的合成增强激酶工具包。
Frédéric Alexandre、Xavier Hinaut、Nicolas P. Rougier、Thierry Viéville。生物启发人工智能中的高级认知功能。ERCIM 新闻，2021 年，专题“大脑启发计算”，125。�hal-03189215�
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
面向脑电信号处理的脑启发基础模型：我们的观点
近年来，人工智能和机器学习 (ML) 彻底改变了各个科学技术领域，在计算机视觉、自然语言处理和医疗保健方面取得了重大进步（Esteva 等人，2019 年）。尽管取得了这些进展，但由于大脑活动的复杂性和非平稳性，将这些技术应用于脑电图 (EEG) 信号的分析仍面临独特的挑战。EEG 是实时了解大脑动态的关键工具，常用于临床诊断、认知神经科学和脑机接口（Schomer and Lopes da Silva，2017 年）。然而，EEG 信号的噪声和高维性质使得标准深度学习模型难以有效应用。基础模型（例如基于 Transformer 的架构）在自然语言处理和计算机视觉等领域表现出前所未有的性能（Vaswani，2017 年；Radford 等人，2021 年）对于应对这些挑战大有希望。这些模型在海量数据集上进行预训练，然后针对特定任务进行微调，从而具有广泛的泛化和适应性。然而，它们在脑电图分析中的有效性有限，因为它们往往缺乏捕捉时间精度和生物合理性的机制，而这些对于准确建模脑信号至关重要（Roy et al., 2019）。克服这些限制的一个有希望的方向是将受脑启发的算法融入基础模型。受脑启发的算法，例如脉冲神经网络 (SNN)、分层时间记忆 (HTM) 和生物学上合理的学习机制，如赫布学习，模仿了神经过程的结构和功能（Schmidgall et al., 2024）。这些算法旨在捕捉更类似于实际大脑网络中观察到的时间和空间动态。将这些算法融入基础模型可能会弥合标准深度学习方法与脑电图信号的动态、多维性质之间的差距。因此，在本文中，我们提供了关于如何将脑启发算法与基础模型相结合以增强 EEG 信号分析的观点。我们认为，通过将基础模型的可扩展性和通用性与脑启发算法的时间特异性和生物学合理性相结合，这种混合方法可以解决 EEG 信号处理中的当前局限性。虽然这些方法的整合带来了重大的技术挑战，但它们的协同作用可以为神经科学中更准确、更可解释的 AI 系统提供新的途径。
基于深度学习的人机交互类脑计算综述
人工智能的不断发展对生物医学等领域产生了深远的影响，提供了新的研究思路和技术方法。类脑计算是多模态技术与生物医学领域的重要交叉点。本文聚焦人机交互中脑信号解码文本和语音的应用场景，全面回顾了基于深度学习的类脑计算模型，追踪了其演进、应用价值、挑战和潜在的研究趋势。首先回顾了其基本概念和发展历史，将其演进分为近代机器学习和当代深度学习两个阶段，强调了每个阶段在人机交互类脑计算研究中的重要性。此外，从数据集、不同脑信号等五个角度回顾了深度学习在人机交互类脑计算不同任务中的最新进展，并详细阐述了模型中关键技术的应用。尽管类脑计算模型取得了重大进展，但充分发挥其能力仍面临挑战，并为未来的学术研究提供了可能的方向。欲了解更详细信息，请访问我们的 GitHub 页面：https://github.com/ultracoolHub/brain-inspired-computing。
Roboverine：自然主义环境中主动视觉搜索和场景语法的人类启发的神经机器人过程
摘要 - 我们提出了Roboverine，这是一种自然主义环境中选择性视觉注意力和场景语法的神经动态机器人主动视觉过程模型。该模型解决了视觉注意的认知机器人模型的重大挑战：结合自下而上的显着性和上下功能指导，公开和掩盖的关注，坐标转换，抑制回报的两种形式，在相机框架之外找到对象，集成空间和基于对象的分析和基于对象的分析，基于空间和基于对象的探索，几乎没有识别的在线学习和自定义的探索和自定义，并自动切换和自定义。此外，它结合了场景语法的神经过程帐户 - 关于场景中对象之间关系的先验知识，以降低搜索空间并提高搜索效率。该模型还展示了桥接两个框架的强度：用于特征提取的深神经网络和用于认知操作的动态场理论。
受自然启发的气凝胶纤维 - 创新
有趣的是，由于坚固的 TPU 层可确保纤维的完整性，EAF 在 100% 应变下经过 10,000 次循环拉伸后仍能保持稳定的热绝缘性。足够的强度和灵活性使 EAF 适合编织和织成纺织品。因此，用 EAF 制成的毛衣的热导率 (26.9±1.8 mW/m·K) 远低于尼龙 (91.2±1.6 mW/m·K)、聚对苯二甲酸乙二醇酯 (98.3±1.9 mW/m·K) 和羊毛 (38.9±1.1 mW/m·K) 纺织品。在同等隔热性能的情况下，用 EAF 编织的薄毛衣厚度仅为羽绒服的五分之一左右。此外，这种 EAF 编织的薄毛衣还表现出出色的耐洗性和可染性，并且不会明显损害其保暖性，这对于扩大规模至关重要。此外，作者还使用工业剑杆织机来编织