尽管最近在新西兰的地震破裂主要影响农村地区,但与断层相关的地面变形(位移)对建筑物和基础设施造成了重大损害(Van Dissen等,2012; Van Dissen等,2019;图。1)。Surface deformation also increased the intensity and spatial extent of secondary hazards like landslides (Bloom et al., 2021; Singeisen et al., 2024), river avulsion (Quigley and Duffy, 2020; McEwan et al., 2023), and long-term river and coastal flood susceptibility (Hughes et al., 2015; Quigley and Duffy, 2020; Delano et Al。,2023)。主动断层区与新西兰Aotearoa(NZ)周围的建筑物和关键基础设施相交 - 这些“节点”代表了增强对结构需求的位置以及未来事件中潜在级联生命线失败的来源。但是,在新西兰立法或建筑法规中,目前尚未解决断层表面破裂的危害。
。CC-BY 4.0 国际许可下可用(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 2024 年 8 月 14 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.01.26.577428 doi:bioRxiv 预印本
结果表明,结构无序(以各向异性、皮级原子位移的形式)会调节折射率张量,并导致在准一维六方硫族化物 BaTiS 3 中观察到巨大的光学各向异性。单晶 X 射线衍射研究表明,沿 c 轴相邻 TiS 6 链内存在 Ti 原子的反极性位移,以及 a – b 平面上的三重退化 Ti 位移。47/49 Ti 固态 NMR 为这些 Ti 位移提供了额外的证据,这些 Ti 位移呈三角 NMR 线形,是由 Ti 原子周围低对称性局部环境引起的。扫描透射电子显微镜用于直接观察全局无序的 Ti a–b 平面位移,并发现它们在几个晶胞上局部有序。第一性原理计算表明,Ti a – b 平面位移选择性地降低了沿 ab 平面的折射率,而对沿链方向的折射率影响最小,从而导致光学各向异性大幅增强。通过展示具有皮尺度位移的结构无序与 BaTiS 3 中的光学响应之间的紧密联系,本研究为设计具有高折射率和大光学各向异性和非线性等功能的光学材料开辟了一条途径。
摘要。本文描述了农业机器人,机器人操纵器的类型以及测量其旋转机制时出现的挑战。出现其出现的原因,在此过程中发生的物理和技术现象。分析了其测量所需的不同操作模式的测量换能器,并提出了这些传感器的主要要求。此外,本文提出了传感器,用于控制节能,智能机器人的旋转部分,用于采摘西红柿。这项研究的主要目标之一是衡量和控制用于农业中用于开发现代农业,节省能源和收获优质产品的农业的旋转部分的变化。这项研究的新颖性是机器人操纵器的旋转部分受到产品类型及其大小的控制。
摘要 - 无细胞(CF)大量多输入多重输出(MMIMO)是一种使用多个分布式接入点(APS)实现高光谱效率(SE)的有前途的技术。但是,由于高渗透率损失,苛刻的传播环境通常会导致沟通性能的显着降解。为了克服此问题,我们将可重新配置的智能表面(RIS)引入CF MMIMO系统中,作为低成本和功率较高的解决方案。在本文中,我们专注于优化RIS辅助CF MMIMO系统的关节预编码设计,以最大化总和SE。这涉及优化APS处的预编码矩阵和RIS的反射系数。为了解决这个问题,我们提出了包含模糊逻辑(FL)的完全分布的多代理增强学习(MARL)算法。与依靠交替优化技术的常规方法不同,我们基于FL的MARL算法仅需要本地渠道状态信息,这减少了对高回程容量的需求。仿真结果表明,我们提出的FL-MARL算法有效地降低了计算复杂性,同时达到与常规MARL方法相似的性能。
图2。PSM-CO -OMAM(共co-)聚合物的结构和表征。(a)聚合物结构显示醛平衡及其乙酰形式。(b)1 H NMR(700 MHz,d 2 O)纯化的PSM- CO-OMAM共聚物(S25 – S75)和峰分配的聚(3-磺胺甲基丙烯酸酯)均聚合物(S100)的光谱。请注意,游离醛状态(a,b,c)及其相关的乙酰形式(a*,b*,c*)的存在。在图S14中,将S25频谱作为代表性示例包括在表示a:b:c的积分比为≈1:1:1:a+a*:b+b*:c+c*是≈1:2:2。(c)纯化的S25 – S100的ATR-FTIR光谱。酰胺I和醛羧基拉伸(1637 cm -1),酰胺II带(1537 cm -1),磺酸盐(1041 cm -1)和酯(1714 cm -1)峰用点缀的线表示。S100光谱中带有星号(*)的峰与指定的酰胺I和醛峰(1648 cm -1 vs 1637 cm -1)不一致。完整的ATR-FTIR光谱可以在图S15中找到。
toehold介导的链位移的单分子力光谱Andreas Walbrun 1,*,Tianhe Wang 2,*,Michael Matthies 2,Petršulc2,3,Friedrich C. Simmel 2,+ Matthias Rief,Matthias Rief 1慕尼黑技术大学生物科学系综合蛋白质科学中心(CPA),Ernst-Otto-Fischer-STR。8,85748德国Garching。 电子邮件:matthias.rief@mytum.de 2。 慕尼黑技术大学,TUM自然科学学院,生物科学系,AM COULOMBWALL 4A,85748 GARCHING,德国。 电子邮件:simmel@tum.de 3。 亚利桑那州立大学生物设计学院的分子科学和分子设计与生物仪中心,美国亚利桑那州南卡利斯特大街1001号,美国亚利桑那州坦佩市85281,美国 *这些作者同样贡献:安德烈亚斯·沃尔布伦(Andreas Walbrun) (TMSD)在动态DNA纳米技术中广泛使用,并且是多种基于DNA或RNA的反应电路的基础。 以前的研究通常依赖于散装荧光测量值来研究TMSD的动力学,该动力学仅提供有效的,散装平均的反应速率,并且无法在单个分子甚至碱基对的水平上解决该过程。 在这项工作中,我们使用单分子力光谱(SMF)探索单分子水平的链位移过程的动力学,并具有由最先进的粗粒元模拟支持的光学陷阱。 此外,我们使用力研究了DNA入侵RNA的动力学,这一过程很少发生力。8,85748德国Garching。电子邮件:matthias.rief@mytum.de 2。慕尼黑技术大学,TUM自然科学学院,生物科学系,AM COULOMBWALL 4A,85748 GARCHING,德国。电子邮件:simmel@tum.de 3。亚利桑那州立大学生物设计学院的分子科学和分子设计与生物仪中心,美国亚利桑那州南卡利斯特大街1001号,美国亚利桑那州坦佩市85281,美国 *这些作者同样贡献:安德烈亚斯·沃尔布伦(Andreas Walbrun) (TMSD)在动态DNA纳米技术中广泛使用,并且是多种基于DNA或RNA的反应电路的基础。 以前的研究通常依赖于散装荧光测量值来研究TMSD的动力学,该动力学仅提供有效的,散装平均的反应速率,并且无法在单个分子甚至碱基对的水平上解决该过程。 在这项工作中,我们使用单分子力光谱(SMF)探索单分子水平的链位移过程的动力学,并具有由最先进的粗粒元模拟支持的光学陷阱。 此外,我们使用力研究了DNA入侵RNA的动力学,这一过程很少发生力。亚利桑那州立大学生物设计学院的分子科学和分子设计与生物仪中心,美国亚利桑那州南卡利斯特大街1001号,美国亚利桑那州坦佩市85281,美国 *这些作者同样贡献:安德烈亚斯·沃尔布伦(Andreas Walbrun) (TMSD)在动态DNA纳米技术中广泛使用,并且是多种基于DNA或RNA的反应电路的基础。以前的研究通常依赖于散装荧光测量值来研究TMSD的动力学,该动力学仅提供有效的,散装平均的反应速率,并且无法在单个分子甚至碱基对的水平上解决该过程。在这项工作中,我们使用单分子力光谱(SMF)探索单分子水平的链位移过程的动力学,并具有由最先进的粗粒元模拟支持的光学陷阱。此外,我们使用力研究了DNA入侵RNA的动力学,这一过程很少发生力。通过探测toehold结构的发夹的末端,我们可以通过微秒和纳米分辨率实时触发和观察TMSD。使用微流体测定法,我们将发夹暴露于触发链的溶液中,我们发现在负载下,TMSD的进行非常迅速,单步时间为1 µs。将不匹配引入入侵者序列使我们能够调节稳定性,以使入侵和重新染色在均衡中也发生,即使在负载下也是如此。这使我们能够在单个分子上研究数千个入侵/入侵事件,并分析入侵过程的动力学。将我们的发现推送到零载荷,我们发现DNA入侵DNA的单步速度比入侵RNA快的速度快四倍。我们的结果揭示了序列效应对TMSD过程的重要性,并且对于核酸纳米技术和合成生物学的广泛应用至关重要。关键字:肋骨调节器,脚趾介导的链位移,分支迁移,单分子力光谱
。CC-BY 4.0 国际许可下可用(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 2024 年 2 月 10 日发布。;https://doi.org/10.1101/2024.01.26.577428 doi:bioRxiv 预印本
抽象的数字图像相关性(DIC)已成为监视和评估开裂标本的机械实验的宝贵工具,但是由于固有的噪声和人工制品,通常很难自动检测裂纹。机器学习模型在使用DIC测量的,插值的全景位移作为基于卷积的分割模型的输入中检测裂纹路径和裂纹尖端非常成功。仍然需要大数据来训练此类模型。但是,由于实验昂贵且耗时,科学数据通常很少。在这项工作中,我们提出了一种直接生成类似于实际插值DIC位移的破裂标本的大量人工位移数据的方法。该方法基于生成对抗网络(GAN)。在训练期间,鉴别器以衍生的von Mises等效菌株的形式接收物理领域知识。我们表明,与经典的无指导GAN方法相比,这种物理学引导的方法在样品的视觉质量,切成薄片的Wasserstein距离和几何得分方面会带来改善的结果。
这项研究研究了基于视频的智能手机应用程序(VBA)的有效性和可靠性,以测量杠铃卧推,后蹲和硬拉中的位移和速度。九个受过训练的受试者(三个女性;六个男性;年龄:24.2±4.2岁;身高175.8±8.1 cm;体重87.2±18.2kg)完成了两个用于杠铃板凳,后蹲,后蹲和隔光度的测试重度课程。卧推,后蹲和硬拉完成了八次重复,重量为40kg,并以快速和缓慢的速度完成。杆位移和平均速度。通过Pearson的产品矩相关系数(R),类内相关系数(ICC)和Bland-Altman图,对VBA的有效性和可靠性进行了分析。位移数据显示出中度至几乎完美的相关性(r = 0.43- 0.94),并且中度至优异的可靠性(ICC = 0.67-0.98)和Bland-Altman图显示了很小的偏见(<2cm)。平均速度数据显示出很大至几乎完美的相关性(r = 0.67-0.95),并且良好至优异的可靠性(ICC = 0.79-0.94),而Bland-Altman揭示了很小的偏见(<0.06 m/s)。与MC的黄金标准测量相比,这项研究中检查的VBA既有效又可靠。这些结果提供了证据表明,在快速和较慢的运动速度下,VBA可以用于卧推,后蹲和硬拉的位移和平均速度的跟踪。
