XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System仿生学
重新访问310螺旋：生物学相关性，模拟物和应用
3 10-螺旋代表了第三大丰富的二级结构蛋白。虽然可以理解地被α-螺旋壳掩盖了数十年，但3 10-螺旋结构正在缓慢恢复蛋白质科学中的某些相关性。在过去的十年中，报告中强调了这种二级结构在生物过程中的关键作用。此外，3个10-螺旋被认为是蛋白质折叠中的关键中间体，以及天然发生的peptaibols抗菌活性的关键结构。因此，很明显，在仿生材料领域考虑3 10螺旋是相关的脚手架。在这种情况下，本综述涵盖了从掺入受约束氨基酸到固定方法的肽链中稳定3个10-螺旋结构的策略。在最后一节中，讨论了对生物活性化合物的发展，对映选择性反应的催化剂，超分子受体和膜上包含的信号传感器的催化剂的使用。目前的工作旨在强调化学生物学和蛋白质科学中3个10螺旋的相关性，有时被低估的相关性，提供了开发具有广泛潜在应用的功能性仿生学的工具。
认知研究可以为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究一直以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工系统和系统科学领域形成了卓有成效的研究方向 [ 1 ][ 2 ]。然而，经过数十年的相互和开创性的合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种分裂促进了一些人工智能系统的发展，这些系统能够在受限领域（例如计算机视觉，或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人的能力。但另一方面，它基于一种分而治之的方法，极大地阻碍了跨领域合作和科学努力，这些努力旨在更全面地了解自然和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发的人工系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域进行更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“
印度理工学院焦特布尔分校 - IIT Jodhpur
印度理工学院焦特布尔分校先进制造与设计硕士课程具有很强的跨学科重点，旨在为学生提供设计流程和制造系统方面的技术领导力。该课程旨在通过对机械设计、制造流程和系统领域所需的现代计算和实验工具进行严格培训来磨练学生的工程问题解决能力，重点是产品开发。核心课程将包括工程数学、固体力学、动力学和控制、产品设计和制造等领域的课程，重点关注智能制造和工业 4.0 等最新工业和研究趋势。通过机器人、机电一体化系统设计、增材制造、复合结构设计和制造等现代领域的高级选修课，学生可以进一步专攻不同的领域。该项目计划通过整合网络物理系统、传感器、仿生学、微机电系统和纳米器件设计与制造物联网和人工智能等领域的选修课，与电气工程和计算机科学与工程系建立协同作用。新智能材料在产品设计和制造中的作用将通过冶金和材料工程系的选修课来实现。该项目将重点关注涉及新兴设计和制造领域跨学科研究活动的论文工作。
通过 3D 和 4D 打印方法进行增材制造：
3D 打印，又称增材制造，是根据数字化模型的参数逐层沉积熔融材料来创建固体产品的过程。3D 打印的概念出现于 20 世纪末。20 世纪 80 年代，3D 打印因其非凡的材料效率、出色的表面光洁度和一步到位的制造能力而开始与传统的制造方法相媲美。该技术已逐渐被引入生物医学、电子、自我再生和仿生学领域。然而，它无法控制由变形和材料各向异性行为引起的尺寸变化。4D 打印克服了这些困难，它允许动态改变结构。第四个参数为产品提供了灵活性，因为通过外部刺激，用于生产的智能材料可以改变产品的尺寸、属性和其他参数。智能或环境敏感材料（金属合金、聚合物、陶瓷、复合材料）可以通过温度、吸水率、电磁和红外辐射、磁场、电流、电压、pH 值变化等变化来激活。材料的这种智能行为对于药物输送、传感器、移动电子产品、时尚产品和其他工程物体都很重要。4D 打印的独特特性基于材料的形状记忆效应和材料对外部刺激作出反应的能力。
静电纺丝和细胞纤维在生物医学中的应用
人体组织（例如肌肉、血管、肌腱/韧带和神经）具有纤维状束状形态，束内细胞和细胞外基质 (ECM) 以特定的 3D 方式有序排列，协调细胞和 ECM 发挥组织功能。通过利用新兴的“自下而上”生物制造技术将细胞纤维（含有活细胞的纤维）设计为活体构件，现在可以在体外重建/再造纤维状束状形态及其时空特定的细胞-细胞/细胞-ECM 相互作用，从而实现这些纤维组织的建模、治疗或修复。本文简要回顾了可用于制造细胞纤维的“自下而上”生物制造技术和材料，重点介绍了能够有效、高效地生产细细胞纤维的静电纺丝技术，以及通过适当设计的工艺，模拟天然纤维组织的 3D 细胞载运结构。强调了细胞纤维作为药物测试、细胞治疗和组织工程等领域的模型、治疗平台或组织类似物/替代品的重要性和应用。讨论了在高级层次结构和天然组织复杂动态细胞微环境的仿生学方面面临的挑战，以及细胞纤维在众多生物医学应用中的机会。
机械工程专业材料科学...
在攻读机械工程硕士 (MSME) 期间，学生可以选择材料科学作为专业。从早期金属时代到现在的纳米时代，材料科学几乎是所有工程突破的关键推动因素。随着材料科学的发展和发现，机械与工业工程 (MIE) 学院的教师们参与了跨学科研究，以进一步推进材料的加工、合成和设计。研究领域与东北大学的可持续性、安全和健康广泛计划以及制造业和纳米技术的国家计划相一致。在金属/合金、聚合物、生物材料（包括仿生学）和含有纳米级材料的复合材料领域的研究利用实验、理论和计算技术来定制材料的结构-加工-性能关系以用于特定应用。当前的研究领域包括控制合成和组装过程以产生明确定义的原子结构；缺陷工程；操纵原子/微结构和材料化学以优化下一代结构、电子和能源应用的性能；凝固和变形处理、纳米制造；以及纳米复合材料/材料的生命周期评估。东北大学的教师和学生致力于创造性思维和工程创新，推动材料开发走在科学研究的前沿。
用于免疫调节的工程纳米材料：评论
摘要：免疫系统通常提供防御入侵的致病微生物和任何其他颗粒物污染物的防御。尽管如此，最近有报道说，由于其独特的物理化学特征，纳米材料可以逃避免疫系统并调节免疫学反应。因此，基于纳米材料的免疫成分激活，即中性粒细胞，巨噬细胞和其他效应细胞，可能会诱发炎症并改变免疫反应。在这里，必须区分纳米材料触发的急性和慢性调节以确定人类健康的可能风险。纳米材料的大小，形状，组成，表面电荷和变形性是控制其免疫细胞摄取的因素以及由此产生的免疫反应。在纳米材料表面吸附的分子的外围电晕也会影响其免疫学作用。在这里，我们回顾了靶向免疫调节的当前纳米工程趋势，重点是纳米材料的设计，安全性和潜在毒性。首先，我们描述了触发免疫反应的工程纳米材料的特征。然后，争论了纳米工程颗粒的生物相容性和免疫毒性，因为这些因素会影响应用。最后，讨论了表面修饰，协同方法和仿生学的未来纳米材料发展。关键词：表面工程，免疫调节，生物相容性，免疫毒性，纳米医学
BGP异常检测的中值绝对偏差
摘要：仿生学的最新进展通过利用自然界中的复杂设计和机制来刺激了假体肢体发展的重要创新。生物仪，也称为“自然启发的工程”，涉及研究和模拟生物系统以应对复杂的人类挑战。这项全面的综述提供了对生物模拟假体的最新趋势的见解，重点是利用自然生物力学，备用反馈机制和控制系统的知识，以紧密模仿生物附件。突出显示的突破包括尖端材料和制造技术的整合，例如3D打印，促进了假肢的无缝解剖整合。此外，将神经接口和感觉反馈系统的结合增强，增强了控制和运动，而3D扫描等技术则可以实现个性化的自定义，从而优化了个人用户的舒适性和功能。正在进行的生物基因研究工作对进步有希望，为肢体损失或损害的人提供了增强的流动性和整合性。这篇评论阐明了仿生假体技术的动态景观，强调了其在康复和辅助技术方面的变革潜力。它设想了一个未来，假肢解决方案与人体无缝融合，增强了生活质量和生活质量。
环境和社交数据表
- Zec Franja Marina deMogán具有由栖息地1110代表的主要保护特征（始终被海水略微覆盖的沙仓） - 该项目不会显着影响栖息地，也不会影响底栖群落。根据该网站的管理计划，其他保护功能由Caretta Caretta和Tursiops截断代表。作为DIA的条件，已于2023年1月制备了伊力水的摄入量和排放系统的映射，测深和仿生学研究。与这项研究一起，对1170（珊瑚礁）栖息地的拟议监测，乌龟和鲸类动物（对噪声敏感的物种）提交了其他报告。- Zec Macizo de Tauro II，该项目（电源线组件）将导致栖息地550m 2中的5550m 2（热 - 中甲曲和预删除磨砂膏）和1470m 2中的92D0（南方河岸画廊和灌木丛）中的1470m 2，减少了最小的影响。该站点还托管电视节目Rosmarinifolia。在许可过程中进行调查未识别任何标本；遵循通过DIA施加的条件，进行了其他调查，导致相同的结果。 -Zec El Nublo II，其中关注的物种由栖息地9370*（凤凰城的棕榈树林）代表，在侵蚀控制和含水层补给中具有重要作用的加那利森林（岛屿特有）不会受到该项目的影响。- Zepa Ayagaures y Pilaciones和Zepa Macizo de Tauro，该项目可能不会影响该项目。
认知研究能为人工智能做些什么：案例研究
从历史角度来看，人工智能研究以认知科学领域的计算机科学家、心理学家、工程师、哲学家和生物学家之间的密切合作为基础。这种合作受到控制论方法对自然和人工系统研究的影响，多年来，这种合作在仿生学、机器人学、生物和神经启发系统以及更普遍的认知人工智能系统和系统科学领域中形成了卓有成效的研究方向 [4][10]。然而，经过数十年的相互和开拓性合作，人工智能和认知科学已经产生了几个子学科，每个学科都有自己的目标、方法和评估标准。一方面，这种碎片化促进了一些能够在特定领域（如计算机视觉或国际象棋、Jeopardy、围棋等游戏）产生超人能力的人工智能系统的发展。但另一方面，它却建立在分而治之的方法之上，严重阻碍了跨领域合作和科学研究，这些研究旨在更全面地了解自然智能和人工智能是什么，以及如何通过考虑来自自然界的见解来设计智能制品。然而，近年来，认知启发式人工智能系统领域重新引起了学术界和工业界的关注，人们普遍意识到需要在这个跨学科领域开展更多研究。事实上，用 Aaron Sloman 的话来说，“自然智能和人工智能之间的差距仍然巨大”[21]，而这一领域的研究现在似乎对于开发更好的人工智能系统至关重要。特别是，认知研究可以对一系列似乎对人类来说特别容易完成的任务提供有用的见解（由于自动采用