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Terahertz操纵2D半导体中的激子复合物
富含库仑结合的准粒子的物理学，例如激发剂和过渡金属二甲基元素单层中的trions，目前在冷凝的物质群落中正在进行深入研究。这些准颗粒在100 MEV的顺序上具有较高的结合能，表现出强烈的光耦合，并且可以将量子信息存储在自旋valley自由度中[1]。实现超快时间标准上激素状态的外部控制的策略已成为重要的研究途径。在这里，我们报告了在HBN封装的Mose 2单层中观察到瞬态Trion到脱位的转换（图1a）是由在红外自由电子激光设施（Felbe）（Felbe）[2，3]产生的Picsecond TimeScales上的强烈Thz脉冲引起的。随后通过用条纹摄像头记录时间分辨的光量（TRPL）光谱来监测激子动力学。可见的脉冲（= 400 nm）激发了激动的激子和Trions的种群（图1b，无脉冲脉冲的trpl光谱）。通过在大约30次皮秒延迟后添加THZ脉冲相对于可见的激发（图1C），我们观察到Trion发射的淬火和激发激素发射的暂时增亮。此外，通过调整Thz脉冲的频率，我们记录了TRIONS的THZ解离光谱（图1d）。重要的是，当THz光子能量等于或高于Trion结合能时，可以观察到有效的Trion TRION转换。在其他机构中观察到THZ辐射的相似影响，例如WSE 2单层和Mose 2 /WSE 2异质结构。总的来说，结果为低维材料中的许多粒子状态的外部控制开辟了有希望的途径。
调节情绪归因和操纵的理由
首先，我们不应该假设情感计算技术将按计划工作。在最基本的层面上，他们可能会误解人们，并将一个人的行为归因于另一个人。即使他们能够始终如一地识别人和面孔，机器也可能失败。心理学研究人员已经证明，面部和表情不一定巧妙地绘制到特定的特征和情感上，更不用说涉及到参与或侵略检测中更广泛的精神状态了。正如丽莎·巴雷特（Lisa Barrett）和她的同事所报告的那样：“同一情感类别的实例既不是通过一组普通的面部运动来可靠地表达的，也不是从一组普通的面部运动中表达出来的（Barrett等人。2019：3），因此面部的交流能力受到限制。误解的危险是明确的，并且在通过面部分析量化参与的努力中存在明显的危险。
用于分子和细胞操纵的分裂蛋白电磁激活的推定设计
使用外部刺激来操纵细胞功能的能力是研究复杂生物学现象的有力策略。调节细胞环境功能的一种方法是分裂蛋白。在这种方法中，生物活性蛋白或酶是碎片的，因此仅在特定刺激下重新组装。尽管有许多工具可诱导这些系统，但自然已经提供了扩展分裂蛋白质工具箱的其他机制。在这里，我们展示了一种使用磁刺激来重构分裂蛋白的新方法。我们发现电磁感知基因（EPG）因磁场刺激而改变构象。通过将某个蛋白质的分裂片段融合到EPG的两个末端，可以将片段重新组合成由于构象变化而引起的磁刺激的功能蛋白。我们用三种独立的分裂蛋白显示了这种作用：纳米核，APEX2和单纯疱疹病毒型1胸苷激酶。我们的结果首次表明，只有用磁场才能实现分裂蛋白的重建。我们预计这项研究将是未来磁性诱导的分裂蛋白设计的起点，用于细胞扰动和操纵。通过这项技术，我们可以帮助扩展分裂蛋白质平台的工具箱，并可以更好地阐明复杂的生物系统。
外国信息 - 操纵与干扰 - 大 - ...
外国信息操纵和干扰（FIMI）是误解，虚假信息，失败和其他扭曲的伞。fimi在过去的几十年中已经成长为全球威胁，渗透到许多公众的话语和通讯中，尤其是在社交媒体上[57，14]。FIMI是对民主，健康和隐私的威胁[60，64，82]。最近的发展已经看到了使用生成人工智能（AI）来增加针对FIMI的操作的影响。例如，大型语言模型（LLMS）能够创建与人类文本几乎没有区别的文本[35，42]。llms开始用于控制僵尸网络，用于全球快速自动化恶意含量和虚假信息[104]。过去几年彻底改变了生成AI的图像，视频和音频的进展，促进了多模型信息攻击，并且只会不断增加对抗AI驱动的FIMI的困难。对使用生成AI进行FIMI的兴趣源于低成本宣传的大规模分布的承诺[40]。，如Goldstein等。争辩，建立此类“巨魔农场”的低成本使人们可以快速改变竞选重点以适应当前的新闻事件[36]。Jachim等人。认为，将生成的AI用于FIMI特别适合国家和国家赞助的巨魔，以通过传播和创建例如谣言，阴谋论和恶意叙事来进一步地缘政治议程[40]。安全对齐模型几乎不得不指示产生不安全的输出[69，106]。也有一项持续的努力来减轻基于AI的FIMI，并采取了基于技术和政策的措施。尽管培训数据的策展（例如，为了避免已知偏见）和安全对准等技术措施，一种用于使模型行为与人类偏好和伦理相结合的方法，[76]在许多方面可能是成功的，但它们在其他方面也可能不足。在大型语言模型（LLM）的背景下，这是本报告的重点，不安全的输出是一个字符串1，可以在fimi中使用，即传播仇恨，不道德的观点，歧视，暴力等。需要持续和持续努力来对抗基于AI的FIMI的努力部分取决于对其进行建模的困难[14]，部分是基于生成AI领域的快速技术发展。此外，威胁行为者与捍卫者之间存在不对称性，威胁行为者可以将其资源集中在一种恶意类型的内容或一种特定的攻击向量上，而后卫则需要始终防御所有可能的威胁。基于策略的努力（例如，参见[95]）减轻FIMI与其他类型的并发症有关。这种方法通常建议基于社区的解决方案，包括教育努力和有商业利益的各方与有民事责任的当事方合作。Goldstein等。[36]给出这样的建议。在本报告中，我们将尝试在FIMI中使用生成AI的主题增加价值 - 在当前每周在现场发表的报告和文章的雪崩中。我们的贡献是，我们从LLM的角度来处理该主题以及在FIMI中使用此类模型所需的功能，而无需进入技术细节并需要AI领域知识。我们以技术为重点的报告应
Perspective on smart materials for empowering small-scale manipulation
在宏观世界中，我们经常将对环境中物体的操纵视为理所当然。然而，在微观/naiScale上，材料和结构对材料和结构的精确和受控的改变，处理或行动（即操纵）具有高度挑战性，并且由于这些长度尺度上主导相互作用力的缩放效应和增加的复杂性[1]，需要新的材料和方法。智能材料（也称为智能或刺激性响应材料）已经改变了各种多学科领域[2]，提供了新的可能性，以重新填补我们与小规模世界的互动。它们具有响应各种外部刺激的独特能力，包括热，电气，机械，光学，磁信号，并相应地调整其内在特性[3]（图。1）。这种响应能力使他们能够自我实现，自sense，自适应，自我修复甚至自我诊断，这共同赋予他们创建各种智能设备的潜力[4]。在各种智能软材料中，响应各种刺激的变形行为是其功能的关键方面[5]。可以通过各种手段来启动这种变形，包括磁性[6]和声学[7]力或固有性能的替代力，例如水凝胶的亲水/疏水过渡[8]和固定性向异位性液体水晶elas-elas-tomers（lce）[9] [9] [9] [9]。尤其是，通常采用各向异性特性的引导来提高所得变形。以实现所需的变形，通常将功能添加剂（例如磁性和导电颗粒）掺入聚合物基质中[10]。例如，LCE与特定的分子比对进行了精心处理[9]，并且轴向排列的LCE沿分子比对表现出收缩（主管）和垂直于主任的扩展。更多，在石墨烯/藻酸盐/藻酸盐制成的纳米复合材料[11]的情况下，由于石墨烯的局部区别对齐，弯曲变形是对刺激的响应。智能材料表现出的这些变形是在微观/纳米级操纵物体的有效催化剂。他们独特的属性
双原子转子的形成和操纵……
图 1. 在具有稀释 Cs 吸附原子的 CsV 3 Sb 5 的 Sb 表面构建 Cr-Cs 双原子转子。 (a) 双原子转子形成示意图。 Cr/Fe 原子（用黄色球标记）作为单个原子分布并被 Cs 原子（用红色球标记）捕获，从而在 kagome 超导体 CsV 3 Sb 5 的 Sb 表面形成双原子转子。 (b) STM 图像显示具有稀释 Cs 原子的 CsV 3 Sb 5 晶体的 Sb 表面。 Cr-Cs 双原子转子用红色虚线圆圈突出显示（V s =-500 mV，I t =3 nA）。 (c) - (d) 尖端诱导 Cr-Cs 转子分离为 Cr 原子和 Cs 原子。分离前，Cr原子围绕Cs原子旋转，形成具有不稳定环带的Cr-Cs转子（c）。分离后，Cs和Cr原子的形貌清晰可见（d）。V s =-500 mV，I t =3 nA。（e），左：（c）中的旋转速率图ω（r），显示Cr原子沿圆形轨道绕Cs旋转（V =-600 mV，I =0.5 nA）。右：（c）中Cr-Cs转子环带位置（红十字标记）测得的I-t谱，显示出具有几个离散值的阶梯状特征（V =-250 mV，I =0.9 nA）。（f），CsV 3 Sb 5 的Sb表面Cr-Cs双原子转子的原子分辨STM形貌。图像中叠加了原子模型和 Sb 蜂窝晶格（白色虚线六边形），显示 Cr 原子围绕 Cs 吸附原子旋转（V s =-500 mV，I t =3 nA）。
通过合理的环境操作优化微生物功能
fi g u r e 2环境因素之间相互作用的示例。我们将两个因素表示为两个不同的环境分子A和B。如果这些环境因素对微生物培养物的行为有非添加作用，则这两个环境因素相互作用。各种机制可以引起相互作用，例如，（a）由于物理化学修饰，例如通过它们之间的化学反应，它们可以直接引起。它们也可能具有间接起源，例如（b）当它们对种群属性的综合作用是由生物体的遗传或代谢网络介导的。它们的起源也可能是由一个社区成员物种之间的生态影响介导的，例如，当两种不同营养素的组合导致社区组成与单一培养之和不同的社区组成时。
晶格波操纵的语音巨型
使用功能材料的波浪操作提出了材料物理学的显着目标。早在2011年，出现了一系列的人工材料，显示了Snell定律的概括，随后被利用进行光波处理[1]。设计二维（2D）材料的新兴领域为各种引人入胜的光波工程能力提供了新的自由度[2-11]，例如极化控制[2，3]，光弯曲[4，5]，无异常的传输和反射[12，13]和完美[12，13]和6，6，6，6，6，6，6，7）。受到光学上的开创性发现的启发，也已经开发出声学间质材料[14-19]，以实现有趣的新现象，例如声学弯曲[14]和不对称的繁殖[15]。这些超材料因此丰富了有关波浪传播的现有典型物理定律的数量。声子既表现出波浪状和粒子样特征[20，21]。粒子样特征已从不相互扩散理论（例如玻尔兹曼传输方程[22-24]）中得到充分理解，并且可以通过各种散射来源控制[25 - 28]。另一方面，其波动性质的重要性，即连贯的声子方面，在过去十年中也得到了认可[29 - 34]。然而，在显微镜水平上，原子之间的复杂相互作用可能会改变波浪行为的局部控制策略[35]，并且仍然缺乏调节晶格波的有效手段。此外，与声波相反，有两个与光波和声波不同，声子具有波粒对偶的性质，因此必须使用具有限制性宽阔的声子波动图片，而纯平面波形不适用，而必须使用。
使用基于YOLO的学习方法
摘要 - 在农业工业化的目的中，对通常栽培作物的作物收获过程的优化至关重要。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。 本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。 模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。 只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。 随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。 索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。如今，机器视觉的利用使农作物的自动鉴定可以提高收获效率，但仍然存在挑战。本研究提出了一个新的框架，该框架结合了两个单独的卷积神经网络（CNN）的架构，以便同时完成模拟环境内的作物检测和收获（机器人操纵）的任务。模拟环境中的作物图像受到随机旋转，裁剪，亮度和对比度调整，以创建数据集生成的增强图像。只有一旦使用传统的矩形边界框（R- Bbox）来进行农作物定位，您只能看一下算法框架。随后提出的方法通过视觉几何组模型利用了获得的图像数据，以揭示机器人操纵的抓地位置。索引术语 - 深度学习，Yolov3密集，机器人抓紧。
Shakingbot：装袋的动态操作
通过机器人的抽象袋操纵是由于袋子的可变形性而变得复杂而挑战。基于动态操纵策略，我们为行李任务提出了一个新框架，Shakingbot。Shakingbot Utiz liz liz liz liz the感知模块，从任意初始配置中识别塑料袋的关键区域。根据细分，摇晃迭代地执行了一套新颖的动作，包括调整袋，双臂摇动和一臂固定，以打开袋子。动态动作，双臂摇动，可以有效地打开袋子，而无需考虑弄皱的配置。然后，机器人插入物品并抬起袋子进行运输。我们在双臂机器人上执行我们的方法，并获得21/33的成功率，以在各种初始袋子配置中插入至少一个项目。在这项工作中，我们证明了与包装任务中的准静态操纵相比，动态摇动动作的性能。我们还表明，尽管袋子的尺寸，图案和颜色，我们的方法仍会概括为变化。补充材料可从https://github.com/zhangxiaozhier/shakingbot获得。