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基于石墨烯的微电极具有下一代视网膜电子界面的双向功能
到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC， 照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。 请参阅doi：到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC，照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。请参阅doi：
促进应用程序编程接口的协调以增强跨境支付：建议和工具包
支付数据的电子交换对当代商业和金融至关重要。应用程序编程接口 (API) 代表了一系列技术进步的最新成果——从电报开始，一直延伸到像 SWIFT 这样的金融信息网络——这些技术促进了此类电子数据交换。API 在全球金融体系中越来越多地用于各种支付功能，它们补充或取代了传统的金融信息传递，以增强数据交换中的请求和响应功能。API 提供的实时自动化功能极大地提高了数据交换请求和响应功能的效率，尤其是在数据需求范围和复杂性不断增加的情况下。这些功能对于跨境支付尤其重要，因为实时流程可以在执行之前帮助验证支付数据的准确性和完整性，从而减少下游的摩擦、延迟和成本。因此，将 API 集成到跨境支付中可以显著提高支付发起、后台流程、支付跟踪和状态、对账和报告等功能的效率。
用于量子纠缠和量子逻辑操作的自旋 - 光子接口该项目旨在控制光与物质之间的相互作用
用于量子纠缠和量子逻辑操作的自旋 - 光子接口该项目旨在控制最基本层面的光与物质之间的相互作用：Qubits。为此，我们最近在单个材料值（单电荷的旋转）和单个光子量子位（单个光子的极化）之间开发了有效的界面。我们的界面使用半导体孔携带的自旋量子置量位，限制在纳米尺度的INAS量子点（QD）中，确定性地耦合到电触发的微型腔。正如我们所证明的那样，这种QD-腔结构反映的光子经历了其极化的极化旋转，顺时针或逆时针，这取决于旋转状态（见图1。使用确定性耦合的自旋光子接口2和极化状态层析成像实验3，我们实现了光子极化状态的完整逆转，由单个旋转4控制。最近，我们使用单个光子5证明了单个旋转的光学探测。在这样的实验中，每个检测到的光子都会在拟议的实习和以下博士学位论文提供的旋转量子量量子上进行测量反作用，我们希望探索此类自旋光子接口的观点以获取量子信息。最终的目标是展示新形式的自旋 - 光子纠缠和光子 - 光子纠缠，并发展由自旋 - 光子相互作用介导的逻辑门。在途中，我们还将执行基本的量子测量，并研究自旋及其固态基质之间的相互作用。C2N组的所有技术，实验和理论专业知识都将成功地领导该项目。我们欢迎具有质量物理，光学和/或固态物理学背景优秀背景的高度动力申请人，并且对理论和数值模拟有品味。
探索脑机接口的深度学习和可解释模型之间的权衡
患有大脑或脊髓相关瘫痪的人通常需要依靠他人来完成基本任务，这限制了他们的独立性。一种潜在的解决方案是脑机接口 (BMI)，它可以让他们通过将大脑活动解码为运动命令来自愿控制外部设备（例如机械臂）。在过去十年中，深度学习解码器在大多数 BMI 应用中都取得了最先进的成果，从语音生成到手指控制。然而，深度学习解码器的“黑匣子”性质可能会导致意外行为，从而在现实世界的物理控制场景中造成重大安全隐患。在这些应用中，可解释但性能较低的解码器（例如卡尔曼滤波器 (KF)）仍然是常态。在这项研究中，我们设计了一个基于 KalmanNet 的 BMI 解码器，KalmanNet 是 KF 的扩展，它使用循环神经网络来增强其操作以计算卡尔曼增益。这会导致在输入和动态之间变化的“信任”。我们使用该算法根据两只猴子的大脑活动来预测手指运动。我们将离线（预先记录的数据，n = 13 天）和在线（实时预测，n = 5 天）的 KalmanNet 结果与简单的 KF 和两种具有最先进结果的最新深度学习算法进行了比较：tcFNN 和 LSTM。KalmanNet 在离线和在线模式下取得了与其他深度学习模型相当或更好的结果，依靠动态模型来停止，而更多地依靠神经输入来启动运动。我们通过实施使用相同策略的异方差 KF 进一步验证了这一机制，并且它也接近最先进的性能，同时仍在标准 KF 的可解释范围内。然而，我们也看到了 KalmanNet 的两个缺点。KalmanNet 与现有的深度学习解码器一样具有有限的泛化能力，并且它使用 KF 作为归纳偏差在存在看不见的噪声分布的情况下限制了其性能。尽管存在这种权衡，我们的分析成功地整合了传统控制和现代深度学习方法，以激发高性能且仍可解释的 BMI 设计。
脑机接口的进展与挑战
BCI 系统包括大脑或中枢神经系统 (CNS)、脑信号采集、神经反馈、信号处理和解码、控制接口和外围设备（图 1 上部）。用户的 CNS 是 BCI 系统中最复杂、最活跃、适应性最强的子系统，不可或缺。因此，BCI 系统的设计和评估需要优先考虑用户和人体工程学。脑信号采集是 BCI 系统的另一个关键组成部分，通常是实际瓶颈之一；获取高质量的脑信号至关重要。如今，可以使用多种技术记录大脑活动，例如神经元尖峰检测（NSD，细胞外或细胞内）、皮层电图 (ECoG)、脑电图 (EEG)、脑磁图 (MEG)、正电子发射断层扫描 (PET)、功能性磁共振成像 (fMRI) 和功能性近红外光谱 (fNIRS)。 2 其中，MEG、PET、fMRI技术要求高，价格昂贵，不便携，限制了其在BCI中的广泛应用；另一方面，PET、fMRI、fNIRS依赖于脑代谢的检测，空间分辨率高，时间分辨率低，在目前的技术水平下不太适合快速的脑机交互；EEG可以无创地记录头皮信号，安全可靠，但其空间分辨率和信噪比并不比侵入式ECoG和NSD好，后者也有更广泛的应用。
电化学储能材料和界面的红外纳米成像和纳米光谱
摘要 电化学界面对于储能装置的功能和性能至关重要。因此，开发表征这些界面的新方法以及电化学性能对于弥合现有知识空白和加速储能技术的发展至关重要。特别需要的是能够以非破坏性的方式表征表面或界面，并具有足够的分辨率来辨别单个结构和化学构件。为此，利用原子力显微镜平台内近场相互作用的亚衍射极限低能红外光学探针，例如伪外差纳米成像、光热纳米成像和纳米光谱以及纳米级傅里叶变换红外光谱，都是强大的新兴技术。它们能够以纳米分辨率进行非破坏性表面探测和成像。本综述概述了最近使用这些先进的红外近场探针表征可充电电池中的原位、原位和操作电极材料和电化学界面的努力。
深层：多个测序技术的精确体细胞变体发现
生物分子冷凝物通过大分子相分离形成，从而产生了界面描述的共存相。在这里，我们表征了由两种类型的RNA分子和聚乙烯乙二醇的三元混合物中的异型相互作用驱动的相位分离形成的界面结构。我们发现，富含嘌呤的RNA是通过强型异型相互作用驱动相分离的支架。相反，富含嘧啶的RNA分子是由较弱的异型相互作用定义的。它们作为吸附剂的作用，在脚手架的相位分离形成的共存相的界面上积聚并弄湿了界面。我们的计算预测，脚手架和吸附剂在接口处具有不同的非随机方向偏好。我们使用单分子超级分辨率成像测试了这些预测，该成像跟踪与RNA分子结合的荧光探针的运动。平行于界面的运动比垂直于界面的运动快。这些发现支持了关于界面运动各向异性的先前预测。
基于软件和硬件技术的神经计算机接口人工智能算法的稳健性
摘要 本文主要研究利用信息技术进行脑机交互，利用脑电图（EEG）信号检测大脑活动模式。在实验中，我们使用了机器学习方法，即以下分类器：Bagging、Boosting、Nearest Neighbors 和 Support Vector。实验从手指运动任务期间对 EEG 信号的真实观察开始。我们使用 10 倍交叉验证来评估每个分类器的性能，包括准确性和稳健性。结果发现，支持向量分类器在分类器中表现出最高的稳定性。实验的主要目标是确定分类器的稳健性的重要性，特别是在医疗应用中。总之，该实验有助于脑机交互领域的发展以及在医疗保健和其他地方具有实际应用的稳健神经接口技术的开发。
探测冷 - 插图调节的互化和融合...
图4。对冷烧结过程中瞬时溶剂的原位研究。a，冷烧结过程的加热，居住和冷却周期中的阻抗图，标签H-T30-P500-T0表示在30℃的温度下加热过程，压力为500 MPa，时间为500 mpa，时间为0分钟。 b，c，分别有或没有短暂溶剂（DMF）的烧结过程的抗性曲线； d，在所研究状态的过程中，离子电导率的演变。
大多数职位：用于量子信息的自旋 - 光子接口
在纳米科学和纳米技术中心的固态量子光学小组中，在利用最基本层面的光结合互动方面发展了强大的专业知识。我们为光学量子技术（包括高性能单光子源）开发了关键资源[1]。并行，我们已经在单个物质量子位（半导体量子点（QD））和单个光子量子数位（单个光子的极化）之间开发了有效的接口（单个电荷的自旋[2]。我们还开发了重要的专业知识，以理解管理QD-Photon相互作用的固态物理学[3]。长期以来，已经设想了这种自旋 - 光子界面，例如，在遥远的旋转之间进行了光子介导的操作，以及单个光子之间的自旋介导的操作。我们的主要目的是使用这些设备作为传入光子的接收器开发实验，这是确定性旋转光子和光子 - 光子门的未来实施所必需的。这些相同的设备也将用于产生异国情调（非高斯）光的光状态。至关重要的要求是提高自旋连贯性，即增加了自旋量子量子的记忆时间，以成功地将越来越多的光子纠缠在一起，以相同的固态自旋。在联盟Oqulus的框架内，收集了来自法国15个实验室的领先团队，我们正在寻找优秀的博士后候选人，并拥有量子技术，量子光学或固态量子物理学的博士学位。成功的候选人将通过在基于QD的Spin-Photon界面上设计和实施实验，并参与博士生和实习生的管理，成为我们研究工作的一部分。