随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式,对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式,受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发,克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是,通过在内存中执行计算,神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈,从而提高了计算能力,同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法,但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的,这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术,以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段,但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而,这些主要是软件实现,与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力,仍存在硬件层面(材料和设备)的基本挑战需要解决。因此,“内存传感和计算:新材料和设备迎接新挑战”于去年启动,引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而,在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此,我们开发了一个框架,使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据,以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现,完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反,ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征,包括键长、方向和径向分布,因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
蛛网膜,尤其是蜘蛛,在大多数生态系统中都充满了丰富(Blamires等,2007; Oxbrough and Ziesche,2013; Henneken et al。,2022; Agnarsson,2023; 2023; Fonseca-Fonseca-Fornesca-forreira等,2023)。蛛网膜(例如蜘蛛,蝎子和螨虫)创建和/或分泌一系列生物材料,包括丝绸,胶水,胶粘剂,粘合剂,纳米纤维,毒液和其他毒素,以及用于形成感觉系统,盔甲,身体色彩/发光和位置的感官系统,kuntememotion(Kuntner,2022),用于形成感觉系统研究了这些类型的蛛网分泌产品的进化和生态方面的研究已经确定,扩展的表型特征使蛛网动物具有巨大的利基灵活性(Agnarsson等,2010; Blamires et al。 Al。,2018年,Viera等人,2019年; Henneken等,2022年; 尽管如此,促进这种功能的遗传特征和表达模式在很大程度上仍未得到探索。 蜘蛛很容易通过将线程放到收集平台上,或者通过麻醉和启动机制来建立网站和/或生产丝绸(Blamires等,2012a; Blamires等,2012b; Blamires et al。 2018; Lacava等人,2018年; 遗传和其他实验的最新进展(参见Sane和McHenry,2009; Craig et al。,2019; Craig et al。,2022; Blamires等,2023a)和计算(例如>研究了这些类型的蛛网分泌产品的进化和生态方面的研究已经确定,扩展的表型特征使蛛网动物具有巨大的利基灵活性(Agnarsson等,2010; Blamires et al。 Al。,2018年,Viera等人,2019年; Henneken等,2022年;尽管如此,促进这种功能的遗传特征和表达模式在很大程度上仍未得到探索。蜘蛛很容易通过将线程放到收集平台上,或者通过麻醉和启动机制来建立网站和/或生产丝绸(Blamires等,2012a; Blamires等,2012b; Blamires et al。 2018; Lacava等人,2018年;遗传和其他实验的最新进展(参见Sane和McHenry,2009; Craig et al。,2019; Craig et al。,2022; Blamires等,2023a)和计算(例如BLAMIRES和卖家,2019年; Craig等,2020; von Reumont等人,因此利用这一点的研究已经建立了有关蜘蛛网络和丝绸结构和功能变异性的强大背景知识(Vollrath和Porter,2006a; Kluge等,2008; Porter and Vollrath,; Porter and Vollrath,2009; Blamires,2010; Blamires et al。,2016b; Blamires; Blamires,2022222222222222222222222222.BlamIr。The genetic expression patterns for certain components of speci fi c silks have now been sequenced for selected species of spiders ( Babb et al., 2017 ; Garb et al., 2019 ; Kono et al., 2019 ), and a database of genetic and molecular structures and bulk fi bre functions for the major ampullate (dragline) silks of over 1000+ spider species has been compiled ( Arakawa et Al。,2022)。Nevertheless, such a strong body of knowledge does not exist for the other arachnid biomaterials (but see Lo ́ pez-Cabrera et al., 2020 ; Lozano-Pe ́ rez et al., 2020 , and Macha ł owski et al., 2020 for detailed reviews on cuticular structural materials, scorpion fl uorescent molecules, and mite silks).在蜘蛛丝上的积累工作意味着我们现在了解环境因素可以影响差异蛋白的遗传机制(在蜘蛛中,这些被称为蜘蛛蛋白,蜘蛛网的portmanteau)表达和生物材料产生,以及这些在表型和扩展的表型表达上的复杂复杂性。
阴极负责电池电池的几种关键特性。体积能量密度表示每卷电池电池可以存储多少个电能。此属性在设计中具有空间限制(例如移动性和消费电子设备)的应用中很重要。功率密度是每单位重量或体积可以传递的功率量。更高的功率密度意味着可以为给定尺寸提供更多电源的电池。高要求的应用程序(例如电动汽车)将需要更多的功率,而不是少苛刻的应用程序(例如电子驾驶员)。循环寿命是电池在达到寿命结束之前可以进行的电荷释放周期的数量。较高的循环寿命意味着电池更持久。此属性对于
抽象免疫疗法可以利用宿主免疫系统与癌症作斗争的能力。在过去的几十年中,在这一领域取得了巨大进展,其临床成功取得了显着的临床成功,包括一小部分患者的持久反应。但是,将这种疗法扩展到大多数癌症患者的同时,在保持最小的不良反应的同时,存在巨大的挑战。局部免疫疗法是一种有前途的方法,可以原位浓缩免疫调节,而无需全身暴露,因此最大程度地减少了全身毒性。更重要的是,局部免疫调节仍然会导致全身作用,从而赋予整体抗癌免疫以消除传播性疾病。为了促进这些局部免疫疗法,已经开发出广泛的生物材料作为递送系统,以保护当地注射的免疫相关治疗疗法并扩大其保留率。无手术注射的宏观生物材料是迄今为止开发的最有前途的生物材料类之一,因为它们适用于用针或导管的微创注射,并形成生物相容性的三维基质,作为当地的药物,用于当地交付。在这次迷你审查中,我们通过强调一些最近的例子,概述了在局部癌症免疫疗法中应用可注射的宏观生物材料的最新进步。我们将各种可注射的生物材料与不同的凝胶化机制进行了比较,并讨论了它们在免疫调节剂,免疫细胞和癌症疫苗的应用中的应用。我们还讨论了当前的挑战,并为癌症免疫疗法中可注射的宏观生物材料的未来发展提供了观点。
Founded in 1807 in New York City by John Wiley To this day family-owned in the 7 th generation Approximately 5,000 employees worldwide Company headquarters in Hoboken (New Jersey) Wiley Online Library has 130 million users worldwide >1,700 journals, >940 society partners, >460 Nobel laureates
问题主机DOF 3D DOF主机/3D误差变量和收敛模式非均匀性动脉粥样硬化斑块 - 光束23529 761244 3%3%3%tranverse轴向应变,宿主 - > 3D复合cection cection cection spar - 光束89175 227675 2276739 4%25%25%25%25%25%25%的Edge Edge Ender-Ender 7 3D-3D-3D-3D-3D-3D-> - > 4560150 3% 30% Free-edge failure index, 3D -> HOST Composite notched specimen – Plate 10000 10000000 0.1% 3% Tensile peak stress, HOST -> 3D Multilayered beam – Beam 23595 63210 37% 0.4% Plastic strain, HOST -> 3D Double-swept blade – Beam 13200 203808 6% 1% Natural frequencies, HOST -> 3D Viscoelastic beam – Beam 5475 56400 10% 5% Modal loss factor, HOST -> 3D Randomly distributed RVE – Beam 13642 31524 43% 2% Local shear strain, HOST -> 3D Lattice structure – Beam 13584 617580 2% 1% Displacement, HOST -> 3D Three-point bending of a sandwich beam – Beam 14229 201504 1% 0% Transverse stress, HOST -> 3D Low-velocity impact on a bi-metallic plate – Plate 10659 856251 1% 16% Plastic strain, 3D -> HOST Large deflections in asymmetric cross-ply beams – Beam 5124 573675 1% 7% Shear stress, HOST -> 3D Disbonding in sandwich beams – Beam 41160 171888 24% 1% Peak load, HOST -> 3D Curing of a composite part –梁16569 599571 3%0%弹簧斜角,3D->主机
1。H. T. Chen,J。Padilla,J。M. O. Zide,A。C. Gossard,A。J. J. J. J. J. 2。 Express 17(2),819–827(2009)。 3。 H. T. Chen,J。F。O'Hara,Azad,A。J. J. 光子学2(5),295–298(2008)。 4。 W. J. J. Patilla,A。J。Jt.Strete,M。Lee和R. D. Averitt, 修订版 Lett。 96(10),107401(2006)。 5。 N.-H. Shen,M。Massauti,M。Gokkavas,J.-M。 Manceau,E。Ozbay,M。Kafesaki,T. 修订版 Lett。 106(3),037403(2011)。 6。 Z. Tian,R。 Singh,J。Ha,J。Gu,Q. Xing,J。Wu和W. Zhang, Lett。 35(21),3586–3588(2010)。 7。 H. Tao,A。C. Strait,K。Fan,W。J. Patilla,X。Zhang和R. D. Averitt, 修订版 Lett。 103(14),147401(2009)。 8。 Express 18(13),13425–13430(2010)。H. T. Chen,J。Padilla,J。M. O. Zide,A。C. Gossard,A。J. J. J. J. J.2。Express 17(2),819–827(2009)。3。H. T. Chen,J。F。O'Hara,Azad,A。J. J. 光子学2(5),295–298(2008)。 4。 W. J. J. Patilla,A。J。Jt.Strete,M。Lee和R. D. Averitt, 修订版 Lett。 96(10),107401(2006)。 5。 N.-H. Shen,M。Massauti,M。Gokkavas,J.-M。 Manceau,E。Ozbay,M。Kafesaki,T. 修订版 Lett。 106(3),037403(2011)。 6。 Z. Tian,R。 Singh,J。Ha,J。Gu,Q. Xing,J。Wu和W. Zhang, Lett。 35(21),3586–3588(2010)。 7。 H. 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Shen,M。Massauti,M。Gokkavas,J.-M。 Manceau,E。Ozbay,M。Kafesaki,T.修订版Lett。 106(3),037403(2011)。 6。 Z. Tian,R。 Singh,J。Ha,J。Gu,Q. Xing,J。Wu和W. Zhang, Lett。 35(21),3586–3588(2010)。 7。 H. Tao,A。C. Strait,K。Fan,W。J. Patilla,X。Zhang和R. D. Averitt, 修订版 Lett。 103(14),147401(2009)。 8。 Express 18(13),13425–13430(2010)。Lett。106(3),037403(2011)。6。Z. Tian,R。 Singh,J。Ha,J。Gu,Q. Xing,J。Wu和W. Zhang, Lett。 35(21),3586–3588(2010)。 7。 H. Tao,A。C. Strait,K。Fan,W。J. Patilla,X。Zhang和R. D. Averitt, 修订版 Lett。 103(14),147401(2009)。 8。 Express 18(13),13425–13430(2010)。Z. Tian,R。 Singh,J。Ha,J。Gu,Q. Xing,J。Wu和W. Zhang,Lett。 35(21),3586–3588(2010)。 7。 H. Tao,A。C. Strait,K。Fan,W。J. Patilla,X。Zhang和R. D. Averitt, 修订版 Lett。 103(14),147401(2009)。 8。 Express 18(13),13425–13430(2010)。Lett。35(21),3586–3588(2010)。7。H. Tao,A。C. Strait,K。Fan,W。J. Patilla,X。Zhang和R. D. Averitt,修订版Lett。 103(14),147401(2009)。 8。 Express 18(13),13425–13430(2010)。Lett。103(14),147401(2009)。8。Express 18(13),13425–13430(2010)。R. Singh,E。Plum,W。Zhang和N. I. 9。 T. Driscoll,H.-T。 Kim,B.-G。 Chae,B.-J。 Kim,Y.-W。 Lee,N。M. Jokerst,S。Palit,D。R. Smith,M。Di Ventra和D. N. Basov,“记忆超材料”,《科学》 325(5947),1518-1521(2009)。 10。 J. Han和A. Lakhtakia,“可热可调的Terahertz超植物的半导体拆分谐振器”,J。Mod。 选择。 56(4),554–557(2009)。 11。 J. Gu,R。Singh,Z。Tian,W。Cao,Q. Xing,M。He,J。W。Zhang,J。Han,H.-T。 Chen和W. Zhang,“ Terahertz超导体超材料”,Appl。 物理。 Lett。 97(7),071102(2010)。 12。 R. Singh,I。 A. I. Al-Naib,Y. Yang,D。RoyChowdhury,W。Cao,C。Rockstuhl,T。Ozaki,R。Morandotti和W. 物理。 Lett。 99(20),201107(2011)。 13。 H. T. Chen,H。Yang,R。Singh,J。F. O'Hara,A。K. Azad,S。A. Trugman,Q。X. Jia和A. J. Taylor,“调整高温超导向超过的共鸣Terahertz Metamatametials中的共鸣,” 修订版 Lett。 105(24),247402(2010)。 14。 B. B. Jin,C。H。Zhang,S。Engelbrecht,A。Pimenov,J. B. Wu,Q. Y. Xu,C。H. Cao,J。Chen,W。W. Xu,L。Kang和P. H. Wu,“低损失和磁场可触及的超导超导Terahertz-Metamaterial”,Opt。 Express 18(16),17504– 17509(2010)。R. Singh,E。Plum,W。Zhang和N. I.9。T. Driscoll,H.-T。 Kim,B.-G。 Chae,B.-J。 Kim,Y.-W。 Lee,N。M. Jokerst,S。Palit,D。R. 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解决电子结构问题代表了量子计算机的一个有前途的应用领域。目前,人们投入了大量精力设计和优化近期量子处理器的量子算法,目的是使用有限的量子资源在选定的问题实例上超越经典算法。这些方法仍有望具有防止大规模和批量系统量子模拟的运行时间。在这项工作中,我们提出了一种策略,使用在量子模拟数据上训练的机器学习潜能将量子计算方法的范围扩展到大规模模拟。在当今的量子环境中应用机器学习潜能的挑战来自于影响电子能量和力的量子计算的几种噪声源。我们研究了选择各种噪声源的机器学习潜能的可训练性:统计、优化和硬件噪声。最后,我们从实际 IBM Quantum 处理器上计算的氢分子数据构建了第一个机器学习潜能。这已经使我们能够执行任意长且稳定的分子动力学模拟,优于所有当前分子动力学和结构优化的量子方法。