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水溶性温敏聚合物中氢键序列定向螺旋-球状转变
图 1. a) PPO-4000 在膨胀（4 o C）和塌陷（15 o C）构象下的 MD 模拟快照。碳原子以青色表示，氧以红色表示，氢以白色表示。为清晰起见，未显示水。b) PPO-4000（蓝色圆圈）和 PPO-2000（红色三角形）水溶液的相对热容量 𝛥𝐶 𝑝 与温度的关系。显示曲线作为视觉引导。（插图）分子量为 a. 4000 b. 2000 c. 1000 d. 725 的 PPO 水溶液的实验量热曲线 [28]。
规范响应参数化
神经系统中的单脉冲电刺激，通常称为皮层间诱发电位 (CCEP) 测量，是了解大脑区域如何相互作用的重要技术。在用相隔几秒钟的短暂电流脉冲刺激一个大脑区域的同时，测量植入在一个大脑区域的电极的电压。从历史上看，研究人员曾尝试通过目视检查来了解诱发电压多相偏转的意义，但还没有出现通用工具来了解它们的形状或用数学方法描述它们。我们描述并说明了一种参数化大脑刺激数据的新技术，其中使用半标准化点积将电压响应轨迹投影到彼此中。点积中包含的刺激时间点的长度会有所不同，以获得结构意义的时间分布，并且分布的峰值唯一地标识了响应的持续时间。使用线性核 PCA，可在此持续时间内获得典型响应形状，然后将单次试验轨迹参数化为具有残差项的典型形状的投影。通过量化交叉投影幅度、响应持续时间、典型形状投影幅度、信噪比、解释方差和统计显著性，这种参数化允许直接比较来自不同大脑区域的不同轨迹形状。通过交叉投影幅度子分布中的异常值，可以自动识别并拒绝伪造试验。这种我们称之为“典型响应参数化”（CRP）的技术大大简化了 CCEP 形状的研究，并且还可以应用于涉及事件触发数据的其他广泛设置中。
通过强化学习培训语言模型
自我纠正是大语言模型（LLM）的高度理想能力，但一直发现它在现代LLM中基本上是无效的。当前的训练自我纠正方法通常取决于多个模型，更高级的模型或其他形式的监督。为了解决这些缺点，我们开发了一种多转弯的在线增强学习方法（RL）方法，该方法得分可显着提高LLM使用完全自我生成的数据的自我纠正能力。为了建立分数，我们首先表明，在离线模型生成的校正轨迹上，有监督的微调（SFT）的变体通常不足以灌输自我纠正行为。尤其是，我们观察到，通过SFT训练捕食猎物是数据收集策略和模型自身反应或行为崩溃之间的分布不匹配的猎物，在这些错误中，学习隐含地仅优先于某种某种校正模式，而这种校正方式通常在测试问题上自我纠正无效。分数通过在模型自身分配自我生成的校正轨迹的分布下进行训练，并使用适当的正则化来解决学习过程，以学习在测试时间有效的自我纠正行为，而不是适合给定提示的高回应。此正则化过程包括基本模型上多转移RL的初始阶段，以生成不易崩溃的策略初始化，然后使用奖励奖金来扩大自我纠正。使用Gemini 1.0 Pro和1.5 Flash模型，我们发现得分可以实现最新的自我纠正性能，将基本模型的自我纠正分别提高了15.6％和9.1％，并在数学和人道主义方面提高了9.1％。
探索杜邦微电路材料的灵活性和可靠性
杜邦的印刷电子材料包括一系列导电银、碳和氯化银油墨，所有这些油墨的配方都力求在性能和成本之间取得适当的平衡。通过将这些导体与其他印刷电子元件（包括介电油墨）相结合，我们能够形成导电迹线、电容器和电阻器。对于触摸屏和智能玻璃，杜邦细线高分辨率银浆适用于网格线和母线，对 ITO 具有良好的附着力，并且接触电阻低。这种添加剂技术简化了触摸屏和功能性玻璃（如自调光窗）的生产。
新的粘合剂胶带像Child's Play
“制造石墨烯的主要方法之一是通过化学蒸气沉积，在铜膜上生长石墨烯。但要正确执行，必须将石墨烯与铜分开并转移到像硅这样的绝缘基质上。“为此，将保护性聚合物放在石墨烯上，然后使用蚀刻溶液（例如酸）除去铜。一旦连接到新的底物，保护性聚合物层就会用溶剂溶解。这个过程是昂贵的，耗时的，可能会导致石墨烯表面的缺陷或将聚合物的痕迹留在后面。”
I2S 输出数字麦克风 - Adafruit
即使走线电气长度不长，R41-R44 也可用作阻尼电阻（27-51 欧姆），通过减少由杂散电感和电容引起的过冲和振铃来改善信号完整性。无论哪种情况，R41-R44 都应尽可能靠近驱动走线（信号源）的设备。如果电容器和麦克风之间的走线电感最小化，去耦电容器（C32-33、C34-35）最有效。这可以通过使用短而宽的走线来实现。如果在麦克风下方使用接地平面，则使用过孔将电容器接地垫直接连接到平面，而无需使用任何走线。
模拟和接口指南 – 第 1 卷 - Microchip Technology
在设计印刷电路板 (PCB) 时，使用自动布线器很诱人。通常情况下，纯数字电路板（特别是当信号相对较慢且电路密度较低时）就可以正常工作。但是，当您尝试使用布局软件提供的自动布线工具来布局模拟、混合信号或高速电路时，可能会出现一些问题。产生严重电路性能问题的可能性非常大。例如，图 1 显示了两层电路板的自动布线顶层。该电路板的底层如图 2 所示，这些布局层的电路图如图 3a 和图 3b 所示。对于此混合信号电路的布局，设备是手动放置在电路板上的，并仔细考虑了数字和模拟设备的分离。这种布局有几个值得关注的地方，但最麻烦的问题是接地策略。如果在顶层遵循接地迹线，则每个设备都通过该层上的迹线连接。每个设备的第二个接地连接都使用底层，过孔位于电路板最右侧。在检查这种布局策略时，应该立即看到的危险信号是存在多个接地环路。此外，底部的接地返回路径被水平信号线中断。这种接地方案的优点是模拟设备（MCP3202，12 位 A/D 转换器和 MCP4125，2.5V 电压基准）位于电路板最右侧。这种放置可确保数字接地信号不会从这些模拟芯片下方通过。