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编目 MoSi2N4 和 WSi2N4 范德华异质结构：用于激子太阳能电池应用的卓越材料平台
太阳能转化为电能是一种很有前途的清洁能源，可为未来更可持续的技术格局提供动力。尽管传统硅基太阳能电池得到了广泛应用，但不断提高太阳能转化为电能的转换效率仍然是一项艰巨的挑战。传统晶体硅 pn 结太阳能电池受到光生电子空穴对非辐射复合的困扰 [1]，这严重限制了其太阳能转化为电能的效率。[2] 硅太阳能电池还需要使用更厚的层来实现更长的光路，从而获得更好的光吸收，这从根本上限制了它们在超紧凑和低质量太阳能电池设计中的应用。[3] 寻找超越传统硅 pn 结太阳能电池的新型纳米材料和器件结构仍然是一个悬而未决的研究挑战，迫切需要解决。
患者和临床医生组输入
目前，PN患者及其护理人员以不同程度的有效性和可及性挑战进行了一系列治疗。许多患者报告说，现有疗法的成功有限，强调了对新的和更有效的治疗的需求。在我们的调查中，所有受访者表示尝试多种治疗来管理其PN； 100％尝试了局部皮质类固醇，80％尝试了局部辣椒素，口服抗组胺药和甲氨蝶呤，而60％尝试了局部钙调蛋白抑制剂，窄带UVB光疗（NBUVB）和医用大麻。反应强调了这些治疗方法的有限效力：尽管过去所有五种曾经使用过局部皮质类固醇，但经过调查的患者没有发现他们的工作“很好”或“很好”。相反，患者将他们的经验评为“工作不佳”（60％）或“无变化”（40％）。作为局部皮质类固醇通常是第一个
自驱动二维材料器件设计中的对称性破坏
摘要：石墨烯和其他二维 (2D) 材料的出现为光电子应用提供了巨大的潜力。人们提出了各种器件结构和新颖的机制来实现具有独特检测特性的光电探测器。在这篇小综述中，我们重点介绍了自驱动光电探测器，它在物联网和可穿戴电子产品所需的低功耗甚至无功率运行方面具有巨大潜力。为了解决自驱动特性的一般原理，我们提出并阐述了基于二维材料的自驱动光电探测器对称性破缺的概念。我们讨论了自驱动光电探测器破坏对称性的各种机制，包括不对称接触工程、场诱导不对称、PN 同质结和 PN 异质结构。回顾并比较了基于这些机制的典型器件实例。对当前自驱动光电探测器的性能进行了严格评估，并讨论了目标应用领域的未来发展方向。
发光电化学电池的效率下降
如果要合理设计高效、明亮的发射技术，理解“效率滚降”（即发射效率随电流增加而下降）至关重要。新兴的发光电化学电池 (LEC) 可以通过环境空气打印以成本和能源高效的方式制造，这得益于 pn 结掺杂结构的原位形成。然而，这种原位掺杂转变给有意义的效率分析带来了挑战。本文介绍了一种分离和量化主要 LEC 损耗因素（特别是出耦合效率和激子猝灭）的方法。具体而言，测得常见单线态激子发射 LEC 中发射 pn 结的位置随电流的增加而显著移动，并量化这种移动对外耦合效率的影响。进一步验证了 LEC 特有的高电化学掺杂浓度在低驱动电流密度下就已经使单重态极化子猝灭 (SPQ) 变得显著，而且由于 pn 结区域中极化子密度的增加，SPQ 还会随着电流的增加而超线性增加。这导致 SPQ 在相关电流密度下主导单重态-单重态猝灭，并且显著有助于效率下降。这种解释 LEC 效率下降的方法有助于合理实现在高亮度下高效的全印刷 LEC 设备。
插入手稿的标题
在本文档中，提出了一个新型的图像加密设计系统，该系统利用定点流密码混乱图。该系统由固定的混乱地图与生成的32位伪号（PN）组成，所有这些都使用字段可编程门阵列（FPGA）通过Xilinx System Generator（XSG）环境实现。这项工作涉及的最常见的基于混乱的密码是逻辑，Lozi和帐篷。每种类型的参数确定解密原始图像的原始像素所需的关键空间，Logistic Map具有一个参数R，Lozi具有两个参数α和β，帐篷有一个参数µ。主要想法是结合另一个参数伪数（PN）以增加关键空间，这是针对蛮力攻击的安全性能的主要衡量标准。创新的伪数量生成器（PRBG）称为这些混沌图被称为固定点级联混沌maps-prbg（fpccm-prbg），其中八个最不重要的位，32位伪数字生成器（PN）此方法被称为固定点casgoto cascaTo cascadoico casgotic maps-ppcm fpcm fpcm。使用国家标准技术研究所（NIST）测试评估生成的密钥的随机性，包括频率，频率（Mono BIT）和运行测试。通过直方图分析，相关系数分析，信息熵，像素更改速率和结构相似性评估的安全性能。Xilinx系统生成器是用于工作实施的MATLAB/SIMULINK环境中的有效工具。32 MB/秒。32 MB/秒。使用Zynq 7000 SOC ZC702评估套件上使用共模拟方法实施的系统，关键空间为2 288，吞吐量为269。
大脑限制的深度神经网络研究
语言影响认知和概念处理，但这种因果效应在人脑中实现的机制仍然未知。在这里，我们使用一个受大脑约束的类别形成和符号学习的深度神经网络模型，并在神经回路层面分析新兴模型的内部机制。在一组模拟中，向网络展示了类似的神经活动模式，这些模式对属于同一类别的对象和动作实例进行索引。生物学上真实的赫布学习导致形成分布在网络多个区域的实例特定神经元，此外，还形成响应所有类别实例的“共享”神经元的细胞组装回路——网络与概念类别相关。在两组独立的模拟中，网络学习了相同的模式以及单个实例的符号[“专有名称” (PN)]或与具有共同特征的实例类别相关的符号[“类别术语” (CT)]。学习专有名词显著增加了网络中共享神经元的数量，从而使类别表征更加稳健，同时减少了特定实例神经元的数量。相反，专有名词学习可以防止特定实例神经元的大幅减少，并阻止类别一般神经元的过度生长。表征相似性分析进一步证实，与使用 PN 和不使用任何符号的学习相比，类别术语学习后类别实例的神经活动模式变得更加相似。实验研究表明，这些基于网络的概念、PN 和专有名词机制解释了符号学习为何以及如何改变物体感知和记忆。
引用：Bouhmaidi S.，Pingak R. K.，Setti L.（2023）
摘要：这项工作旨在研究立方SR 3 Mn（M = P和AS）抗渗透岩的电子，弹性，光学和热电特性。在这项工作中首次研究了立方SR 3 Pn的特性，而SR 3 ASN的特性与文献中的其他理论结果进行了比较。在整个研究中，都使用了具有GGA-PBE功能的量子意式浓缩（QE）包中实现的密度功能理论（DFT）。sr 3 pn和sr 3 ASN被发现在化学和机械上稳定，优化的晶格参数分别为5.07Å和5.11Å。的结果还表明，两种化合物是P型半导体，直接带隙为0.56 eV，对于各个化合物为0.45 eV。还预计材料具有出色的光学特性，包括在可见的和紫外线区域中以10 5 cm -1的高度吸收，因此是有希望的光电材料。此外，这两种材料的计算出的热电性能强烈表明两种材料是热电应用的潜力。
MAS-SEQ，用于10倍单小区3'
10倍单细胞3'多路复用阵列测序（mas-seq）的Mas-Seq是一种方法，其中将cDNA片段串成长度测序库（图1）1。Mas-Seq大大增加了PACBIO测序仪上RNA测序的吞吐量，并提供了同工型级分辨率。基因组学和生物信息学共享资源（G＆BSR）现在使用PACBIO MAS-SEQ提供库的准备和测序服务，用于10倍单细胞3'Kit（PACBIO PN：102-659-600）。在G＆BSR进行的一项试点研究中，使用PACBIO MAS-SEQ制备了八个独特的样品，用于10倍单细胞3'试剂盒。最初，使用10倍基因组铬制备cDNA下一个宝石单细胞3ʹ试剂盒v3.1（10x基因组学PN：1000121/1000128），每个样品的目标恢复10,000个细胞。MAS-Seq库并测序。使用专用工作流程通过SMRT链接处理数据。
重新分析 95-98 Mo 的温度相关中子俘获率和恒星 β 衰变率
摘要：在统计程序TALYS v1.96和质子中子准粒子随机相近似（pn-QRPA）模型框架内，研究了Mo同位素的中子俘获率和随温度变化的恒星β衰变率。在统计程序TA-LYS v1.96框架内，基于现象学核能级密度模型和γ强度函数，分析了Mo（n，γ）Mo辐射俘获过程的麦克斯韦平均截面（MACS）和中子俘获率。基于模型的MACS计算与现有测量数据相当。在pn-QRPA模型框架内，研究了恒星弱相互作用率对不同密度和温度的敏感性。特别关注了衰变核（Mo）中热填充激发态对电子发射和正电子俘获率的影响。此外，我们比较了中子俘获率和恒星β衰变率，发现无论在低温还是高温下，中子俘获率都高于恒星β衰变率。