应变工程已成为一种强大的技术,可以调整二维半导体(如钼二二二硫化物)的电子和光学特性(MOS 2)。尽管几项理论作品预测双轴菌株比单轴菌株更有效,以调整MOS 2的带状结构,但文献中仍缺少直接的实验性验证。在这里,我们实施了一个简单的实验设置,该设置允许通过弯曲十字形聚合物底物施加双轴应变。我们使用该设置来研究双轴菌株对12个单层MOS 2平流的差异反射光谱的影响,以40 MEV/%和110 MeV/%的双轴张力介绍了激子特征的红移。我们还直接比较了双轴和单轴应变对同一单层MOS 2发现的效果,即双轴应变量表因子是单轴菌株1的2.3倍。
基于想象语音的异步脑机接口 (BCI) 是一种工具,它允许通过解码想象语音的 EEG 信号来控制外部设备或在用户需要时发出消息。为了正确实现这些类型的 BCI,我们必须能够从连续信号中检测出受试者何时开始想象单词。在本文中,提出了基于小波分解、经验模态分解、频率能量、分形维数和混沌理论特征的五种特征提取方法,以解决从连续 EEG 信号中检测想象词段的任务,作为基于想象语音的异步 BCI 的后续实现的初步研究。使用四个不同的分类器在三个数据集中测试了这些方法,获得的较高 F 1 分数分别为每个数据集的 0.73、0.79 和 0.68。这些结果有望建立一个自动分割想象词段以供后期分类的系统。
近几十年来,科学和技术方面的重大进展大大增强了人们对有助于生活复杂性的许多生物分子的理解。RNA是一种这样的分子,它因其在批判生命过程中的显着多样性和重要作用而引起了人们的关注。DNA通过RNA传递其信息,以传递到需要信息的地方。通过自然的生物学途径,对RNA进行了编辑和修订,以产生每个基因的数百种不同的RNA分子。RNA在其生命周期中还获得了修改,进一步扩展了可以从单个基因衍生的可能的RNA分子的曲目。通过这些方式,RNA允许通过DNA编码的信息多样化,这对于复杂生物(例如人类)的维持和生存至关重要。可以得出结论,负责编辑和修饰RNA的细胞机械的破坏会导致广泛的人类疾病和疾病,包括神经系统疾病,心脏病,自身免疫性疾病,癌症和糖尿病。
抽象的经典交流方案利用波浪调制是我们信息时代的基础。带有光子的量子信息技术可以在解码量子计算机的黎明中实现未来的安全数据传输。在这里,我们证明也可以将重要的波应用于安全数据传输。我们的技术允许通过在二聚体干涉仪中对相干电子的量子调制传输消息。数据是在叠加状态中编码的,该滤波器通过引入分离的物质波数据包之间的纵向移动。传输接收器是延迟线检测器,对边缘模式进行动态对比分析。我们的方法依赖于aharonov – bohm效应,但不转移阶段。证明,窃听的攻击将通过干扰量子状态并引入反应性来终止数据传输。此外,我们讨论了由于多粒子方面而引起的计划的安全限制,并提出了可以防止主动窃听的关键分布协议的实现。
摘要 — 尽管图形界面或 ChatGPT 等工具可以提供帮助,但开发人员和数据科学家经常难以编写命令行输入。解决方案是什么?“ai-cli”是一个受 GitHub Copilot 启发的开源系统,可将自然语言提示转换为各种 Linux 命令行工具的可执行命令。通过利用 OpenAI 的 API(允许通过 JSON HTTP 请求进行交互),“ai-cli”将用户查询转换为可操作的命令行指令。但是,在多个命令行工具中集成 AI 辅助功能(尤其是在开源环境中)可能很复杂。从历史上看,操作系统可以进行调解,但单个工具的功能以及缺乏统一的方法使得集中集成具有挑战性。“ai-cli”工具通过动态加载和链接每个程序的 Readline 库 API 来弥补这一差距,使命令行界面更加智能、更加用户友好,为进一步增强和跨平台适用性开辟了途径。
摘要。要个性化网页,必须指定针对具体案例的规则或模板,以定义元素的视觉空间布局以及针对个人的设备特定适配规则。这种方法的可扩展性很差。我们提出了 LaaS,这是一个用于自我优化网页布局的服务平台,以提高其在个人、群体和人口层面的可用性。不需要手工编码的规则或模板,因为 LaaS 使用组合优化来生成针对既定设计目标的网页布局。这允许通过影响整个网页布局的直观目标来控制个性化。我们提出了一个可扩展的架构和解决方案,用于 (1) 使用整数规划生成布局、(2) 在浏览器和布局生成器之间进行中介的数据抽象以及 (3) 页面重构。此外,我们展示了如何将 LaaS 轻松部署为现有网页的一部分。结果表明,我们的方法可以在各种场景中生成可用的个性化网页布局。
人工智能 (AI) 为学习、教学和评估过程带来了巨大的机遇。其中,它引导学生创造力的能力十分方便,这被描述为人员培训的基本能力,经合组织和最近的西班牙 LOMLOE 法律都指出需要在教育环境中培养创造力。在此背景下,本研究的目的是通过一个包括合理使用人工智能生成工具的项目,探索未来小学教师在讲故事方面的创造潜力。我们结合定性和定量工具,深入了解这些人工智能工具在创作过程中的影响,并了解未来教师对人工智能在培训和未来教学实践中的担忧。结果显示了人工智能从教育角度的潜力,特别是在自我评估和共同评估过程中,因为它不仅允许面对创造性任务的结果,还允许通过反思所提出的问题来面对过程本身。最后,讨论了在人工智能新环境下继续研究提问能力(本身就是一项创造性技能)的重要性。
通过应用适当的振幅和参数的电场脉冲来提高膜渗透率。此方法称为“电抛液”或“电穿孔”(EP)。使用EP应用,在正常细胞条件下无法穿越膜的颗粒可以通过膜。强烈和短期的电脉冲导致细胞膜上的跨膜电位(TMP)上升(1-5)。当TMP达到临界值时,水孔的形成将允许通过膜进行分子过渡。尽管无法完全表达分子水平的精确机制,但在观察到最高TMP的膜区域已经证明了分子流量(6-8)。EP的有效性取决于应用的电脉冲参数(持续时间,强度脉冲形状和脉冲数)。基于这些参数的影响,EP可以是可逆的或不可逆的(9-11)。可逆EP在医学和生物技术领域中有许多应用,包括电疗疗法和电化学疗法(ECT)(5,12)。不可逆的EP用于肿瘤消融(由于其非热作用)和灭菌目的(11-13)。
摘要 受活细胞信号网络启发的可编程化学电路是开发自适应和自主自组装分子系统和材料功能的一种有前途的方法。分子水平上已经取得了进展,但将分子控制电路连接到自组装较大元素(如胶体)以进行实空间研究和获取功能材料的方法很少,而且可能会受到动力学陷阱、絮凝或困难的系统集成协议的影响。我们在此报告了一种立足点介导的 DNA 链置换反应网络,该网络能够自主地将两种不同的微凝胶引导到瞬态和自调节的共组装中。微凝胶被 DNA 功能化并成为网络的基本组成部分。电路设计的灵活性允许通过在核心电路的上游或下游链接额外的电路模块来安装延迟阶段或加速器。该设计提供了一种适应性强且强大的方法来调节其他构建块以实现高级仿生功能。
眼睛和视网膜提供了一个独特的模型系统,用于研究神经元中遗传操作的影响。视网膜的输出细胞是视网膜神经节细胞(RGC),它们是位于视网膜内表面的神经元,与眼睛的玻璃体室相邻[1,2]。RGCS将其轴突向下伸出视神经,以将视觉信息从视网膜传输到大脑[1,3]。因此,不同的隔室允许通过玻璃体向RGC提供处理,并监测治疗对大脑中RGC的视神经和末端场中轴突的影响。RGC的正常功能对于维持视力至关重要,对RGC或疾病(例如青光眼或视神经神经病)的损伤[4]可能导致视力丧失。使用基因疗法介入神经元变性的过程可能会导致RGC存活,潜在地保留或恢复视力。治疗RGC的一种方法是通过注射重组腺相关病毒(AAV)向量转导这些细胞。