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用微型磁通量的亚音腔流控制 -
流量控制在于修改自然状态，以使另一个被认为是有利的状态收敛，因为可能会减少阻力或噪声辐射。在本文中，在亚音速开腔流中进行开放环路控制实验。在不稳定的流量控制的情况下，将控制焦点带入了流量的弹性修改，而不是对平均流属性的修改。因此，使用任意信号和强迫线性的强迫范围对于这种流量控制案例至关重要。从这个意义上讲，已经实施了微磁电机机电系统的线性阵列，以在开放式腔内执行开通环路控制实验。执行器能够以线性行为同时生成准稳态和脉冲喷射。我们证明了微欧洲的效率降低了腔振荡。准稳态喷气机在空腔基本振幅声压水平中降低了20 dB。脉冲喷气机启用了额外的空腔音调幅度降低，这取决于脉动频率和强迫振幅。这些结果是朝着实施开放式流量的闭环控制的第一步。
基因组序列和评估乳酸杆菌CNCM I-4884
摘要：Johnsonii CNCM I-4884的益生菌菌株在体外和体内表现出抗牙齿活性。这项研究的目的是鉴定和表征Johnsonii CNCM I-4884的益生菌潜力及其安全评估。该菌株最初是基于16S基因序列分析将其分类为Gasseri的乳杆菌。整个基因组测序导致了L. johnsonii的重分类。对生物合成途径的全基因组搜索揭示了高度的合理营养，并通过大型运输和分解代谢系统平衡。该菌株还表现出对低pH和胆汁盐的耐受性，并显示出较强的胆汁盐水解酶（BSH）活性。测序结果表明缺乏抗菌抗性基因和其他毒力因子。表型测试证实，该菌株易于人类和动物相关性的8种抗生素。总的来说，在硅和体外结果中证实了约翰逊氏菌I-4884的cncm I-4884非常适合胃肠道环境，并且可以安全地用于益生菌配方中。
高频台式超声波清洗机BULC-509
高频超声波清洗器主要应用于医疗行业、计算机、微电子计算机等，利用高频来清洗亚微米级污垢，且不损坏设备，又称数字超声波清洗器、超声波清洗槽、超声波清洗槽。
上limb运动中的超拟化类型的效果
©作者2023。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。Creative Commons公共领域奉献豁免（http：//creativecom- mons.org/publicdomain/zero/zero/1.0/）适用于本文中提供的数据，除非在数据信用额度中另有说明。
中年大脑健康：了解中间的大脑衰老 -
认知障碍是帕金森氏病（PD）普遍的非运动症状，随着疾病的进展，增加了痴呆症的风险。尽管具有临床意义，但PD认知障碍的病因尚不清楚。载脂蛋白E4（APOE4）是阿尔茨海默氏病的众所周知的遗传危险因素，已被研究其在与PD相关的认知障碍中的潜在作用。然而，调查结果一直在矛盾，因此尚无定论，强调了批判性评估当前研究的必要性。几项使用神经影像模式的研究探索了患有APOE4的PD和非典型帕金森氏症患者的大脑。其中一些研究已经发现了明显的神经病理学变化，这些变化与帕金森氏症患者的认知障碍有关。在这里，我们回顾了使用神经影像学证据的APOE4对PD和非典型帕金森氏症认知障碍的作用。我们将研究APOE4如何促进大脑内的病理变化及其与认知障碍的关联。
常识性推理的自动驾驶汽车系统
对于学术和行业研究，自1980年代以计算机视觉为中心的系统的引入以来，AV技术已经取得了令人难以置信的进步[3]。在这里，本文将为自动驾驶汽车提供一些正式的定义。根据自动化水平，SAE国际自动驾驶汽车定义为六个不同的级别，其中0级没有AU量，并且5级是完全驾驶自动化[6]。尽管AV研究是一个经过充分探索的领域，但仍然没有5级或完全自主的车辆。这在很大程度上是由于计算机视觉系统的缺陷以及需要人类驾驶员存在的更复杂驾驶任务的复杂性。对于安全至关重要的系统，例如AV系统，无法造成小错误。为此，重要的是，AV系统可以根据对周围环境的准确解释做出安全有理的决策。在AV系统的感知端有几种技术，例如光检测和射程（LIDAR）系统和基于摄像机的系统。这些系统与深度学习技术（例如卷积神经网络（CNN））相结合，这些技术用于对传感器数据进行分类[14]。但是，像所有机器学习系统一样，由于噪声，训练数据之外的场景，传感设备的退化以及其他外部因素，误导始终可能发生错误分类。Kahneman在2011年提出的两种系统思维类型[11]。第一个是“系统1”，它是快速，本能和情感思维。因此，AV系统应朝着使用混合AI系统或将深度学习与逻辑推理结合的AI迈进，以帮助减轻完全基于深度学习的方法的失败和缺点。第二个是“系统2”，它是缓慢，有意和逻辑的。对于人类驾驶员，我们在驾驶场景中使用这两个系统。使用System 1 Thinking迅速完成我们周围的对象，并进行较小的驾驶操作。但是，当我们遇到一个不熟悉或危险的情况时，我们使用系统2思考来确定一种安全的方式来驾驶这种情况。在最佳的混合AV系统中，快速系统的1个任务（例如感知和分类）应通过深度学习来处理，而缓慢的系统2任务应通过综合推理来处理。推理系统也可以用于对
机器学习与推理之间的协同作用
本文提出了对知识表示与推理（KRR）与机器学习（ML）之间的会议点的初步调查，这两个领域在过去的四十年中已经很分开开发。首先，确定并讨论了一些常见的问题，例如所使用的表示类型，知识和数据的作用，缺乏或信息过多，或者需要解释和因果理解。然后，调查是在七个部分中组织的，涵盖了KRR和ML相遇的大多数领域。我们从有关学习和推理的文献中涉及典型方法的部分开始：归纳逻辑编程，统计关系学习和Neurosymbolic AI，其中基于规则的推理的思想与ML结合在一起。然后，我们专注于在学习中使用各种形式的背景知识，范围从损失功能中的其他正规化项到对齐符号和向量空间表示的问题，或者使用知识图来学习。然后，下一节描述了KRR概念如何对学习任务有益。例如，可以像发表数据挖掘的那样使用约束来影响学习模式。或在低射击学习中利用语义特征，以弥补缺乏数据；或者我们可以利用类比来学习目的。相反，另一部分研究了ML方法如何实现KRR目标。例如，人们可以学习特殊类型的规则，例如默认规则，模糊规则或阈值规则，或特殊类型的信息，例如约束或偏好。本节还涵盖正式概念
关联玻色子量子场多模态的纠缠和光学非经典性
有几种方法可以质疑物理系统状态的具体量子力学特性。首先，人们可能会问它的相干性有多强。量子态相干叠加的存在是物质波干涉现象的起源，因此，这是一个典型的量子特征，对此提出了几种测量和证据（有关最近的综述，请参阅 [1]）。其次，当所研究的系统是二分或多分系统时，其组成部分的纠缠是另一个内在的量子特征。有大量文献探讨了各种测量方法来量化给定状态中包含的纠缠量 [2–14]。最后，对于玻色子量子场的模式，出现了第三种非经典性概念，通常称为光学非经典性。根据格劳伯的观点，光场的相干态（及其混合态）被视为“经典”，因为它们具有正的格劳伯-苏达山 P 函数 [15]。从那时起，多年来人们开发了多种光学非经典性测量方法，以测量与光学经典状态的偏离 [15–41]。光场量子态的这三种不同的、典型的量子属性被认为可作为量子信息或计量学的资源 [38, 39, 42–44]。那么自然而然地就会出现一个问题：这些属性之间有着什么样的定量关系。例如，在 [45] 中，给出了使用非相干操作从具有给定相干度的状态中可以产生多少纠缠的界限：这将相干性与纠缠联系起来。在 [46] 中，状态的相干性和光学非经典性被证明是相互关联的：远对角线密度矩阵元素 ρ ( x, x ′ ) 或 ρ ( p, p ′ ) 的显著值（称为“相干性”）是状态的光学非经典性的见证。我们的目的是建立多模玻色子场的光学非经典性和二分纠缠之间的关系。直观地看，由于所有光学经典态都是可分离的，因此强纠缠态应该是强光学非经典态。相反，仅具有弱光学非经典性的状态不可能高度纠缠。为了使这些陈述精确且定量，我们需要测量纠缠度和光学非经典性。作为评估二分纠缠的自然指标，我们使用形成纠缠 (EoF) [4]。关于光学非经典性，我们使用最近引入的单调性 [38, 39]，我们将其称为总噪声单调性 ( M TN )。它是通过将纯态上定义的所谓总噪声∆x2+∆p2扩展到混合态（通过凸屋顶结构，参见(1)）得到的，对于该值来说，它是光学非经典性的一个完善的量度[38–41]。我们的第一个主要结果（定理 1 和 1'）在于，对于 n = n A + n B 模式的二分系统的任意状态 ρ，EoF(ρ) 关于 M TN (ρ) 的函数有一个上限。特别地，当 n A = n B = n/ 2 时，这个上限意味着包含 m 个纠缠比特的状态必须具有光学非经典性（通过 M TN 测量），并且该光学非经典性随 m 呈指数增长。作为应用，我们表明，当可分离纯态撞击平衡光束分束器时可以产生的最大纠缠度由该状态的光学非经典性的对数所限制，通过 M TN 测量。换句话说，虽然众所周知分束器可以产生纠缠 [28, 47, 48]，但纠缠量受到本态光学非经典性程度的严重限制。定理 1 和 1' 中的界限可以很容易地计算出纯态的界限，因为 EoF 与还原态的冯·诺依曼熵相重合，而 M TN 与总噪声相重合。然而，对于混合态，界限与两个通常难以评估的量有关。我们的第二个主要结果（定理 2）解决了这个问题
通过直接Q功能优化增强语言模型的多步推理能力
强化学习（RL）在使大语言模型（LLMS）与人类偏好相结合并提高其执行复杂任务的能力方面起着至关重要的作用。但是，由于使用多种模型和大量的在线抽样培训（例如PPO），当前的方法要么需要大量的计算资源（例如，PPO），要么被用作匪徒问题（例如，DPO，DRO），通常在多步理学任务中挣扎，例如数学问题和复杂的推理，涉及较长的思想链条。为了克服这些局限性，我们引入了直接的Q-功能优化（DQO），该优化将响应生成过程作为马尔可夫决策过程（MDP），并利用软actor-Critic（SAC）框架来优化语言模型直接参数参数的Q函数。DQO的MDP公式提供了比基于匪徒的方法的结构优势，从而实现了更有效的过程监督。对两个数学解决问题数据集GSM8K和数学的实验结果表明，DQO胜过以前的方法，将其确定为一种有希望的离线强化学习方法，以使语言模型对齐。
背衬压电微机械超声换能器（B-PMUT）二维阵列的开发
[1] MILLER DL, SMITH NB, BAILEY MR 等。治疗性超声应用和安全注意事项概述[J]。超声医学杂志，2012，31 (4): 623-634。[2] WANG J, ZHENG Z, CHAN J 等。用于血管内超声成像的电容式微机械超声换能器[J]。微系统纳米工程，2020，6 (1): 73。[3] JIANG X, TANG HY, LU Y 等。基于与 CMOS 电路键合的 PMUT 阵列的发射波束成形超声指纹传感器[J]。IEEE 超声铁电频率控制学报，2017，PP (9): 1-1。[4] CHEN X, XU J, CHEN H 等。利用多频连续波的 pMUT 阵列实现高精度超声测距仪[J]。微机电系统，2019 年。[5] CABRERA-MUNOZ NE、ELIAHOO P、WODNICKI R 等人。微型 15 MHz 侧视相控阵换能器导管的制造和特性[J]。IEEE 超声铁电和频率控制学报，2019 年：1-1。[6] LU Y、HEIDARI A、SHELTON S 等人。用于血管内超声成像的高频压电微机械超声换能器阵列[S]。IEEE 微机电系统国际会议；2014 年。[7] ZAMORA I、LEDESMA E、URANGA A 等人。用于成像应用的具有 +17 dB SNR 的单片 PMUT-on-CMOS 超声系统[J]。 IEEE Access，2020，页（99）：1-1。[8] JUNG J，LEE W，KANG W 等。压电微机械超声换能器及其应用综述[J]。微机械与微工程杂志，2017，27 (11)：113001。[9] BERG S，RONNEKLEIV A。5F-5通过引入有损顶层降低CMUT阵列中膜之间的流体耦合串扰[S]。超声波研讨会；2012年。[10] LARSON J D。相控阵换能器中的非理想辐射器[S]。IEEE；1981年。[11] NISTORICA C、LATEV D、SANO T 等。宽带宽、高灵敏度的高频压电微机械换能器[S]。 2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019: 1088-1091。[12] 何丽梅，徐文江，刘文江等。基于三维有限元仿真的二维阵列压电微机械超声换能器性能和串扰评估[S]。2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019。[13] PIROUZ A、MAGRUDER R、HARVEY G 等。基于 FEA 和云 HPC 的大型 PMUT 阵列串扰研究[S]。2019 IEEE 国际超声波研讨会（IUS）；2019。[14] DZIEWIERZ J、RAMADAS SN、GACHAGAN A 等。一种用于NDE应用的包含六边形元件和三角形切割压电复合材料子结构的2D超声波阵列设计[S]。超声波研讨会；2009年。[15]徐婷，赵玲，姜哲，等。低串扰、高阻抗的压电微机械超声换能器阵列设计