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评估利用太阳能潜力的因素...
由于人口快速增长和工业化，能源在国家经济发展中发挥重要作用的重要性正在增加。如果在不久的将来找不到新的储备，并且对人类和环境健康的威胁导致各国寻求可再生清洁能源资源，那么化石资源不足以满足需求。土耳其因在化石燃料作为一个国家而贫穷而取决于外国能源，具有很高的太阳能潜力，但不能充分利用这一潜力。在本文中，已经研究了在土耳其太阳能的重要性和潜力，在利用太阳能方面遇到的问题。在这项研究中，半结构化访谈被用作定性数据收集技术。将从至少五年的太阳能经验的人中选出要采访的专家。由于这项研究的结果，所有专家都采访了土耳其需要增加太阳能从太阳能中获得土耳其的社会和经济发展的好处，并且在利用这一收益的面前存在各种障碍。但是，可以看出，专家意见在解决方案方面有所不同。
使用微观屏障/gan异质结构的低热预算无欧姆接触使用微图案俄亥俄州的凹槽
摘要：一种前微型图案的渗透过程，用于制造Ti/al/ti/ti/tin ohmic接触到超薄式级别（UTB）Algan/gan异质结构，其欧姆接触电阻率明显降低了0.56ω·Mm的欧欧米触点电阻率为0.56ω·Mm，在同步型柔和的550°MM处于550°C c。板电阻随着电源定律的温度而增加，指数为+2.58，而特定的接触电阻率随温度而降低。接触机制可以通过热场射击（TFE）很好地描述。提取的Schottky屏障高度和电子浓度为0.31 eV和5.52×10 18 cm -3，这表明欧姆金属与UTB-ALGAN以及GAN缓冲液之间的亲密接触。尽管需要深入研究，但揭示了欧姆的透射长度与微图案大小之间的良好相关性。使用拟议的无AU欧姆式融合技术制造了初步的CMOS-PROCOSS-PROCESS-COMPAT-IS-INBLE-METAL-MUNS-DEMENDORATOR-极性高动力晶体管（MIS-HEMT）。
利用 CPU 和 GPU 实现更快的密集可变形图像配准
在我们最近的工作11中，我们引入了一种基于离散优化的密集图像配准方法，即带有 α 扩展的最小图割。12 其他人之前已经提出过使用最小图割进行图像配准，13、14 但由于该方法的计算成本高，在实践中采用有限。通过将图像划分为子区域，并将每个 α 扩展一次限制在一个子区域，我们能够大幅减少这种配准方法的计算时间，而质量方面仅有很小的损失。处理一个子区域涉及两个步骤：计算体素匹配标准（即构建图形）并通过求解最小图割问题执行离散优化。早期的分析实验表明，对于较小的子区域，大部分计算时间都花在计算匹配标准上，而不是执行图割优化上。当使用计算密集度更高的相似性度量（例如互相关 (CC)）时，这种效果更加明显，这已被证明在图像配准中很有价值。15
利用不同的MRI图像识别脑癌和脑脊液
医学图像在肿瘤和脑脊液 (CSF) 漏的诊断中起着重要作用。同样，MRI 是一种尖端的再生成像技术，它允许对身体进行截面透视，为专家提供便利，并检查相关人员。在本文中，作者尝试了在制作开始时对 MRI 图像进行分类以识别肿瘤或肿瘤的策略。这项研究旨在解决与脑脊液漏相关的上述问题。在这项研究中，作者专注于脑肿瘤，并将统计模型应用于测试，并讨论了脑肿瘤的图像。他们可以通过进行比较图像分析来判断肿瘤区域，然后应用直方图函数构建一个分类器，该分类器可以基于支持向量机来预测肿瘤和非肿瘤 MRI 检查者。我们的系统能够检测到病理学家也强调的正确区域。在未来，这应该更加以肿瘤可以被排列以及在医学术语和实施中描述解决方案为目标，并对改进的技术产生的未来做出一些预测。
使用10 nm Wrap-Gate Cntfet技术的超细胞宽带操作跨导放大器
抽象的操作跨传输放大器（OTA）是模拟电路和系统中最关键的块。随着灾难性短通道效应的互补金属氧化物半导体（CMOS）晶体管在深纳米系统下的晶体管，微电学科学家的侧重于设计基于非西硅材料的超细胞性奥塔斯。在过去的几年中，具有惊人的电气和物理性能的全面碳纳米管局部效应晶体管（GAA-CNTFET）吸引了纳米电子研究人员的广泛关注，这是代表高性能纳米级OTA的潜在平台。在这方面，这项工作旨在根据10 nm GAA-CNTFET技术节点提出一个超米型超宽带OTA。在超级尺寸的GAA-CNTFET晶体管的弹道传输操作中，提出的OTA受益，该尺寸可提供优质带宽（2.88 GHz）以及合适的功率消耗（44.8 L W）。所提出的OTA显示在1 V电源电压下的64.5 dB开环增益和59 dB的共同模式排斥比。此外，由于使用间接反馈补偿方法的利用，拟议的基于GAA-CNTFET的OTA呈现了适当的相位边缘（61），并带有较小的补偿器电容器。提到的性能指标仅占据0.198 L m 2的物理区域，提出的GAA-CNTFET OTA有可能被视为基于纳米级CMOS的OTA的替代方法。
利用小鼠染色体置换株的新型映射策略可识别调节复杂性状的多种上位性相互作用
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2020 年 8 月 17 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.04.10.034637 doi：bioRxiv 预印本
利用电子束进行月球探测的除尘技术
由于自然过程和/或人类活动而堆积在月球表面的灰尘很容易粘附在宇航服、光学设备和机械部件等物体上。这可能导致灰尘危害，而灰尘危害已被视为未来月球探索的技术挑战之一。过去几年，人们研究了几种除尘技术。这里我们介绍了一种利用电子束清除表面灰尘的新方法。最近关于静电除尘的研究表明，灰尘颗粒之间形成的微腔内二次电子或光电子的发射和吸收会导致周围颗粒上积聚大量负电荷。这些颗粒之间随后产生的排斥力会导致它们从表面释放。我们在实验中使用了细小的月球模拟颗粒（JSC-1A，直径 < 25 μ m）。清洁性能是根据电子束能量和电流密度、表面材料以及初始灰尘层厚度进行测试的。结果表明，使用优化的电子束参数（~230 eV 和 1.5 至 3 μ A/cm 2 之间的最小电流密度），在 ~100 秒的时间内，整体清洁度可达到 75 – 85%，具体取决于初始灰尘层的厚度。发现宇航服样品和玻璃表面的最大清洁度相似。未来的工作将侧重于去除最后一层灰尘颗粒以及使用紫外线 (UV) 光的替代方法。
TIM，一种利用 CRISPR/Cas9 在莱茵衣藻中进行的定向插入诱变方法
突变体的产生和随后的分析对于理解基因和蛋白质的功能至关重要。在这里，我们描述了 TIM，一种高效、经济、基于 CRISPR 的针对模型生物莱茵衣藻的靶向插入诱变方法。TIM 利用 Cas9 引导 RNA (gRNA) 核糖核蛋白 (RNP) 与外源双链（供体）DNA 一起递送到细胞中。供体 DNA 包含基因特异性同源臂和一个完整的抗生素抗性基因，该基因插入由 Cas9 产生的双链断裂处。在优化该方法的多个参数后，我们能够在两种不同的细胞壁菌株中为六种不同基因中的六种产生突变体，突变效率范围为 40% 到 95%。此外，这些高效率允许在单个实验中同时靶向两个不同的基因。 TIM 在许多参数方面都很灵活，可以使用电穿孔或玻璃珠法来传递 RNP 和供体 DNA。TIM 在 C . reinhardtii 中实现的突变率远高于之前报道的任何基于 CRISPR 的方法，并且有望对许多（如果不是全部）非必需核基因有效。
人工智能能否重新编程新闻编辑室？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序能否撰写引人入胜的新闻报道？路透社最近发布的《技术趋势与预测》报告中显示，在接受调查的 200 名数字领袖、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法给那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人们带来了一系列无法预料的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了一些问题：如何保持和鼓励报道的准确性和公正性，以及对他们所服务的受众的透明度。新闻编辑室的人工智能已经从一个想法发展成为现实。 1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者工作 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家利用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动叙事将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪
人工智能可以重新编程新闻编辑室吗？自动化新闻中的信任、透明度和道德 计算机程序可以编写引人入胜的新闻故事吗？在路透社最近的一份技术趋势和预测报告中，接受调查的 200 名数字领导者、编辑和首席执行官中，78% 表示投资人工智能 (AI) 技术将有助于确保新闻业的未来 (Newman, 2018)。然而，探索这些新的报道方法，为那些已经在努力理解人类记者和计算工作之间复杂动态的人带来了一系列无法预见的道德问题。在新闻编辑室实施自动化叙事向记者提出了如何保持和鼓励报道的准确性和公正性以及对他们所服务的受众的透明度的问题。新闻编辑室中的人工智能已经从一个想法发展成为现实。1998 年，计算机科学家 Sung-Min Lee 预测人工智能将在新闻编辑室得到应用，届时“机器人代理”将与人类记者一起工作，有时甚至代替人类记者 (Latar, 2015)。2010 年，Narrative Science 成为第一家使用人工智能将数据转化为叙事文本的商业企业。Automated Insights 和其他公司紧随 Narrative Science 之后，通过自动化讲故事的方式将 Lee 的“机器人代理”带入新闻编辑室。虽然当今的新闻编辑室正在使用人工智能来简化各种流程，从跟踪突发新闻、收集和解释数据、核实在线内容，甚至创建聊天机器人来向用户推荐个性化内容，但自动生成文本和视频故事的能力促使整个行业转向自动化新闻，或“使用软件或算法自动生成新闻故事而无需人工干预的过程”(Graefe, 2016)。《福布斯》、《纽约时报》、《华盛顿邮报》、《ProPublica》和彭博社只是当今在新闻报道中使用人工智能的部分新闻编辑室。《华盛顿邮报》的“内部自动化叙事技术”Heliograf 只是新闻编辑室利用人工智能扩大其在体育和金融等严重依赖结构化数据的领域的报道的众多例子之一，“让记者专注于深入报道”（Gillespie，2017 年）。人工智能有可能让新闻编辑室和报摊的记者都变得更好。通过自动化，现在可以进行大量的新闻报道新闻智库 Polis 在其 2019 年新闻 AI 报告中透露，新闻编辑室使用人工智能的主要动机是“帮助公众应对新闻过载和错误信息的世界，并以便捷的方式将他们与与他们的生活相关、有用和有益的可靠内容联系起来”（Beckett，2019 年）。
引用张萌, 王志勇, 胡红玲. 一种利用频率和空间编码视觉目标的基于SSVEP的BCI新方法. 中国科学信息科学, 2020, 63(8): 1893
亲爱的编辑，基于稳态视觉诱发电位（SSVEP）的脑机接口（BCI）与其他类型的BCI相比，具有更高的识别准确率、与刺激的关系更可靠、信息传输速率（ITR）更高等性能，引起了研究人员的广泛关注。基于SSVEP的BCI面临的一个主要挑战是可用于编码视觉目标的频带有限。更多的视觉目标可能会带来更高的ITR。为了解决这个问题，研究人员正在尝试设计新的编码方案，包括以代码形式呈现频率刺激和在编码方案中利用联合相位和频率信息[1-3]。这些研究通过将通信框架应用于BCI取得了显著的成果。受这些研究的启发，本研究提出了一种利用频率和空间信息对视觉目标进行编码的新编码方法。我们扩展了 [ 4 ] 的编码方案，在原始空间编码方案中引入了频率信息。根据我们提出的编码方案，我们实现了一个 BCI 系统，该系统利用四个不同的频率和相对于每个频率刺激的四个不同位置呈现 16 个视觉目标。与仅在编码方案中使用频率信息或空间信息的传统 BCI 系统相比，我们的提议研究可以