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来自阳光和空气的燃料
A. Steinfeld：我即将退休，这是回顾过去经历的好时机。这是一段奇妙的旅程，充满了许多快乐的时刻，但也有很多失败，这是先驱研究中固有的。我职业生涯中这些特殊时刻之一就是与我的团队一起见证了安装在机械实验室大楼屋顶上的太阳能微型炼油厂的启动运行，并观察到第一滴甲醇仅由阳光和空气产生。该装置代表了十年来在几个对项目成功至关重要的基本主题上的研发成果，包括开发氧化还原材料和结构、分析热力学和动力学、模拟高温下的热量和质量传输、设计高通量光学器件，以及最后但并非最不重要的是设计太阳能反应堆以高效生产太阳能燃料。至于我们一路上遇到的许多失败，我们通过应用良好的工程技术和坚持不懈克服了它们。
仿真建模实践与理论
本文提出了几种用于复杂在轨高自由度机器人的任务空间控制方法。这些方法包括冗余分辨率，并考虑了在轨机器人系统的非线性动态模型。在需要复杂人形机器人视觉伺服任务的几种在轨服务操作中探索了所提出的任务空间控制方法的适用性。一个统一的开源空间机器人模拟框架，称为 OnOrbitROS，用于评估所提出的控制系统并将其行为与最先进的现有系统进行比较。所采用的框架基于 ROS，包括并再现了最终空间机器人和机械手在轨服务场景中可能遇到的主要环境条件。介绍了开发的不同软件模块的架构及其在复杂空间机器人系统上的应用。使用所提出的 OnOrbitROS 框架实现了高效的实时实现。所提出的控制器用于执行人形机器人的引导。机器人动力学被集成到控制器的定义中，并在结果部分描述了结果和实际属性的分析。
![arxiv：2502.05508v1 [Quant-ph] 2025年2月8日](/simg/e\e73b1ae2125a5ffe0092f47a5f6ba00e45bad86a.webp)
arxiv：2502.05508v1 [Quant-ph] 2025年2月8日
本研究检查了两组和三个细胞量子电池与多个热储层相互作用的工作提取的稳态特征。在Born-Markov近似中采用了量子主方程框架，我们探索了系统中控制能量的存储和提取的非平衡型号。我们的分析着重于整个储层的热梯度的影响以及孔间耦合强度对蝙蝠的性能的影响。发现表明，中间储层温度的升高大大提高了可提取的工作，强调了热浴扩增在优化储能效率方面的关键作用。此外，我们发现了量量细胞之间的麦角拷贝与耦合强度之间的非平凡关系，从而揭示了最佳耦合方案的存在，从而最大程度地提取了能量。超出此阈值，过度耦合会诱导能量定位，从而降低了系统的效率。这些见解通过利用热梯度和相互作用驱动的控制机制来为高性能量子电池的战略设计提供了理论基础。
有效且高效的皮层内脑信号解码...
摘要 — 脑机接口 (BCI) 促进了大脑和外部设备之间的直接交互。为了在侵入式 BCI 中同时实现高解码精度和低能耗，我们提出了一种结合局部突触稳定 (LSS) 和通道注意 (CA) 的新型脉冲神经网络 (SNN) 框架，称为 LSS-CA-SNN。LSS 优化了神经元膜电位动力学，提高了分类性能，而 CA 细化了神经元激活，有效降低了能耗。此外，我们引入了 SpikeDrop，这是一种数据增强策略，旨在扩展训练数据集，从而增强模型的通用性。在两只恒河猴记录的侵入式脉冲数据集上进行的实验表明，LSS-CA-SNN 在解码精度和能源效率方面均超越了最先进的人工神经网络 (ANN)，性能提升了 0.80-3.87%，节能了 14.78-43.86 倍。这项研究强调了 LSS-CA-SNN 和 SpikeDrop 在推进侵入式 BCI 应用方面的潜力。
遗传调节系统的建模和模拟
为了理解生物在分子水平上的功能，我们需要知道表达哪些基因，何时何地在生物体中以及在哪个程度上。通过DNA，RNA，蛋白质和小分子之间的相互作用网络所结构的遗传调节系统来实现基因表达的调节。由于大多数遗传调节网络涉及通过互锁正面和负反馈回路相关的许多组件，因此很难获得对其染色体的直观理解。因此，对于遗传调节网络进行建模和模拟的形式方法和计算机工具是必不可少的。本文回顾了数学生物学和生物信息学用于描述遗传调节系统的形式主义，特别是有向图，贝叶斯网络，布尔网络及其概括，普通和部分差分方程，定性微分方程，定性差分方程，随机方程以及基于规则的形式主义。在适当的情况下，本文讨论了如何将这些形式主义用于模拟实际监管系统的行为。
优化生理自适应 VR 系统的视觉复杂性：使用 EDA、ECG 和 EEG 特征评估多模态数据集
生理自适应虚拟现实系统根据用户的生理信号动态调整虚拟内容，以增强交互并实现特定目标。然而，由于不同用户的认知状态可能影响多变量生理模式，自适应系统需要进行多模态评估，以研究输入生理特征与目标状态之间的关系，从而实现高效的用户建模。在这里，我们研究了一个多模态数据集（EEG、ECG 和 EDA），同时与两个不同的自适应系统交互，根据 EDA 调整环境视觉复杂性。视觉复杂性的增加导致 alpha 功率和 alpha-theta 比率的增加，反映出精神疲劳和工作量增加。同时，EDA 表现出明显的动态变化，紧张和相位成分增加。整合多模态生理测量进行适应性评估，加深了我们对系统适应对用户生理影响的理解，使我们能够解释它并改进自适应系统设计和优化算法。
质量预测的一种新型的基于深度学习的鲁棒双速率动态数据建模
摘要 - 传统数据驱动的质量预测方法主要是由静态模型构建的，使用慢速采样率的清洁数据，使得dynamics未使用。为了充分利用以快速采样率收集的动态过程数据，本文提出了一种新型的基于深度学习的鲁棒双率动态数据建模方法，以质量预测动态非线性过程。首先提出了一种新的动态数据降级性对抗归因网络，以解决动态过程数据之间缺少的价值插补。然后，建立了一个新的提示卷积神经网络（HCNN），用于基于双速率数据的质量预测。提出的HCNN将通道扩展的信息提示机理纳入卷积神经网络中，以使用明确的时间和可变信息提取动态特征。最后，使用DOW蒸馏过程数据集和北京多站点空气质量数据集对所提出的方法进行了验证。
![arXiv:2208.01297v2 [nucl-th] 2022 年 10 月 29 日](/simg/e\e9442ff7e07ee4030cbda0a8eff22afdd5360c5f.webp)
arXiv:2208.01297v2 [nucl-th] 2022 年 10 月 29 日
我们研究了在√sNN≈3.0-30GeV中心区Au+Au碰撞中Λ定向流对Λ势的敏感性。由手性有效场理论（χEFT）获得的Λ势用于微观传输模型，该模型是相对论量子分子动力学的矢量版本。我们发现，由χEFT获得的密度相关Λ势（假设势的动量依赖性较弱）重现了STAR合作在束流能量扫描程序中测得的Λ定向流的快速性和束流能量依赖性。虽然Λ定向流对势的密度依赖性不敏感，但它易受动量依赖性的影响。我们还表明，基于冲击波模型的流体动力学图预测质子、Λ 和 Ξ 定向流的相似性，但 Ω 重子的定向流与其他重子略有不同。我们还表明，夸克聚结预测超子的定向流具有不同的快度依赖性。这些研究表明，对超子定向流快度依赖性的广泛测量可能为高能重离子碰撞中产生的热致密物质的性质提供重要信息。
社会规模的人类互动设计？医院和公司如何将普遍感知纳入心理保健
从可穿戴的健康跟踪到传感器的城市，AI增强的普遍传感平台有望具有深远的益处，同时也引入了社会风险。这些平台的设计师如何有效地浏览其复杂的生态学和社会技术型号？为了探讨这个问题，我们采访了设计人员，他们承担了这一挑战。他们是医院首席医疗信息官和初创企业创始人共同努力创建新的传感器/AI平台，并将其集成到医疗保健生态系统中。我们发现，尽管所有签署者都渴望建立全面的护理平台，但他们的努力着重于为消费者或医生服务，提供一部分医疗干预措施，并一次证明系统效率一个指标。因此，出现了患者旅行的崩溃；社会风险迫在眉睫。我们描述了数据经济，设计师的思维方式和评估挑战如何导致这些意外的设计后果。我们讨论了为社会利益设计普遍传感和AI平台的含义。
Daniel A.（Dan）Adler社会规模的人类互动设计？医院和公司如何将普遍感知纳入心理保健
从可穿戴的健康跟踪到充满传感器的城市，AI增强的普遍传感平台有望实现深远的领域和社会风险。这些平台的设计师如何概念地浏览其复杂的生态学和社会技术模型？为了探索这个问题，我们采访了在心理健康领域中提出这一挑战的设计师。他们是医院的主要医疗信息和创业创始人共同努力创建新的传感器/AI平台并将其集成到医疗保健生态系统中。我们发现，尽管所有签署者都渴望建立全面的护理平台，但其E ORT致力于为消费者或医生服务，提供一部分医疗干预措施，并一次证明系统e ectivalsive。因此，出现了患者旅行的崩溃；社会风险迫在眉睫。我们描述了数据经济，设计师的思维方式和评估挑战如何导致这些意外的设计方法。我们讨论了设计普遍感测和AI平台的含义。