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World File Search System先进性能
开发具有先进技术的新型生物基材料...
开发具有先进性能的生物基材料将推动人类不断进步并改善生活。解决生态问题的压力越来越大，同时也要求将研究转向循环经济，这使得生物可再生和可生物降解的材料（如聚乳酸 (PLA)）变得非常重要。鉴于一种方便的方法可以在分子水平上操纵 PLA 的结构，因此可以开发不同的方法来生产具有合适性能的各种 PLA。新型聚合技术的开发使得高分子量 PLA 的生产更加经济，从而扩大了 PLA 在包装、医疗或制药应用、农业防冻、作为混凝土自愈系统等方面的用途。可以通过将多功能单体掺入聚合物链来修改 PLA 基聚合物的结构，以获得具有先进性能的生物基材料。PLA 可以在合理的时间范围内进行生物降解，这使得该聚合物成为生物医学和制药用途的理想选择。对于药物输送系统，PLA 被用作纳米纤维基质（用于牙科）或微球载体（用于口服）。PLA 在生物医学的新应用中显示出的潜力，例如组织工程和伤口愈合，表明 PLA 将成为未来高价值医疗市场的重要材料。PLA 纳米纤维的特殊设计能够对 PLA 基导电聚合物的电气和/或光学特性进行微调，使其适合新应用。此类新材料在生物医学的各个领域（例如生物工程、再生医学和生物传感器）备受青睐，并被视为未来研究的良好平台。
“超越钢铁的新时代”
使用GFRP棒（玻璃纤维增强聚合物）发现建筑的未来，这是一项旨在超越传统材料的开创性创新。GFRP棒具有出色的强度和耐用性，同时保持轻巧和耐腐蚀，使其非常适合各种苛刻的环境。他们的先进性能不仅可以增强结构性性能，而且还有助于持久和更可持续的建筑解决方案。通过将GFRP栏整合到您的项目中，您就可以采用一种尖端的替代方案，该替代方案有望彻底改变建筑实践，从而通过减少维护和寿命增加提供卓越的成果。体验GFRP棒的好处，并将您的施工标准提升到新的高度。
博士简历工作 Mohammad Anamoul Haque
2. 通过化学方法合成纳米聚集镍粒子。Mohammad Sakhawat Hussain 和 Kazi Mohammad Anamoul Haque ；《先进性能材料》杂志 25(5)，2010，289-291(3)（出版商 Maney Publishing，英国）。3. 通过自下而上的方法合成纳米结构镍粒子。M Sakhawat Hussain 和 KM Anamoul Haque ，《科学研究杂志》，2(2)，2010，313-321（出版商 JSR 出版物，孟加拉国）。4. 在表面活性剂 (SDS) 和聚合物 (PVP) 存在下通过湿化学还原法合成纳米镍，KMA Haque、MS Hussain、SS Alam 和 SMS Islam，《非洲纯粹与应用化学杂志》，4(5)，2010，第 58-63 页（出版商 - 学术期刊，尼日利亚）。 5. 通过相变法合成纳米级团聚 Ni 粒子 Mohammad Sakhawat Hussain、Kazi Mohammad Anamoul Haque 和 Abdul Rahman Ghihab。Int. J. Nanoparticles，第 4 卷，第 1 期，2011 年（出版商 - Inderscience 出版社，新加坡）。
用于有机激光发现的材料加速平台
传统材料的发现是一个费力且耗时的过程，从最初构思到商业化可能需要几十年的时间。材料加速平台的最新发展有望通过结合机器学习的实验自动化来加速材料发现。然而，化学领域的大部分自动化工作都集中在合成和化合物识别上，而综合目标特性表征则受到较少的关注。在这项工作中，引入了一个自动化平台，用于发现作为有机半导体激光器增益介质的分子，这是传统方法面临的一个挑战。该平台包括自动化的乐高式合成、产品识别和光学表征，可以以完全集成的端到端方式执行。使用此工作流程筛选有机激光候选物，发现了八种有机激光器的潜在候选物。测试了四种分子在薄膜器件中的激光阈值，并找到了两种具有最先进性能的分子。这些有希望的结果显示了自动合成和筛选在加速材料开发方面的潜力。
评估在辐射暴露和疾病状况下预测蛋白质行为的大型语言模型
暴露于离子辐射的主要关注点是患疾病的风险。高剂量的辐射会导致造成癌症的明显损害，但低剂量辐射（LDR）的影响不那么清晰，更具争议性。为了进一步研究这一点，它需要专注于受辐射影响的基本生物结构。最近的工作表明，大型语言模型（LLM）可以有效地预测蛋白质结构和其他生物学特性。这项研究的目的是利用诸如Mistral，Llama 2和Llama 3之类的开源LLM，以预先证明辐射诱导的蛋白质的改变以及在Spe-CificeAses的存在下蛋白质蛋白侵蚀（PPIS）的动力学。我们表明，在神经退行性疾病，代谢性疾病和癌症的背景下，微调这些模型可以预测蛋白质相互作用的最先进性能。我们的发现有助于理解辐射暴露与疾病机制之间的复杂关系的持续努力，以说明当前构成模型的细微能力和局限性。代码和数据可用于以下网址：https：//github.com/rengel2001/ surp_2024
纳米光子晶体D形纤维设备，用于标签...
单层石墨烯（SLG）的唯一光电特性非常适合从X射线到微波的广泛频率开发光子设备。在Terahertz（THZ）频率范围（0.1-10 THz）中，这导致了具有最先进性能的光学调节器，非线性源和光电探测器的发展。关键挑战是以可扩展的方式将基于SLG的活动元素与先前存在的技术平台集成在一起，同时保持绩效水平不受干扰。在这里，我们报告了由大区域SLG制成的室温THZ探测器，由化学蒸气沉积（CVD）生长，并集成在天线偶联的场效应晶体管中。我们有选择地激活光电电检测动力学，并在Al 2 O 3上采用不同的SLG的不同介电配置，而有无大区域CVD六角形氮化硼氮化物限值来研究其对SLG热电学适当的影响基础光照相的影响。使用这些可扩展体系结构，响应时间5 ns和噪声等效功率（NEP）1 NW Hz 1/ div>
人工智能赋能高效安全的食品供应链
摘要：本文回顾了食品加工领域的一个新兴领域，即人工智能 (AI) 实现的“从农场到餐桌”的高效、安全食品供应链。从经济、食品安全和公共卫生的角度来看，该领域具有重要意义。本文利用机器学习的最新进展，重点研究有效的食品生产、食品维护能源管理和食品零售包装标签控制。为此采用并使用适当的深度神经架构，包括完全卷积网络、长短期记忆和循环神经网络、自动编码器和注意力机制、潜在变量提取和聚类以及领域自适应。介绍了三项实验研究，说明了这些人工智能方法在整个食品供应链中产生最先进性能的能力。具体而言，这些涉及：(i) 预测温室中的植物生长和番茄产量，从而使食品生产与市场需求相匹配并减少食品浪费或食品短缺； (ii) 通过选择可关闭的系统并预测电力需求高峰期间相应食品的解冻时间，优化大型食品零售冷藏系统网络的能源消耗；(iii) 在零售包装食品的自动检查中使用光学识别和验证食品消费有效期，从而确保食品安全和人们的健康。
基于动态-feature的深度增强学习学习 -
本研究提出了一种自学习算法，用于闭环缸唤醒控制，靶向较低的阻力和较低的升力弹力，并带有稀疏传感器信息的额外挑战，以深度加固学习（DRL）为起点。通过将传感器信号提升为动态特征（DFS），DRL性能可显着改善，该功能可以预测未来的流量状态。所得的基于DF的DRL（DF-DRL）自动在没有动态模型的情况下在工厂中学习反馈控制。结果表明，DF-DRL模型的阻力系数比基于直接传感器反馈的香草模型低25％。更重要的是，DF-DRL仅使用一个表面压力传感器，可以将阻力系数降低到雷诺数（RE）= 100时的最先进性能，并显着减轻了提升系数。因此，DF-DRL允许在不降低控制性能的情况下部署流量的稀疏感应。该方法在更复杂的流动场景下还表现出强大的鲁棒性感染，在RE = 500和1000时分别将阻力系数分别降低了32.2％和46.55％。此外，在三维湍流中，拖动系数在RE = 10 000的三维湍流中降低了28.6％。由于表面压力信息在现实情况下比流速信息更为直接，因此本研究为
原创研究 AGL-Net：基于脑电图的驾驶员疲劳检测高效神经网络
背景：近年来，由于全球道路上车辆的激增，道路交通安全已成为一个突出问题。驾驶员疲劳检测的挑战在于平衡检测过程的效率和准确性。虽然有各种检测方法，但脑电图 (EEG) 被认为是黄金标准，因为它在检测疲劳方面具有很高的精度。然而，基于 EEG 疲劳检测的深度学习模型受到其大量参数和低计算效率水平的限制，因此难以在移动设备上实现它们。方法：为了克服这一挑战，本文提出了一种基于注意力的 Ghost-LSTM 神经网络 (AGL-Net) 用于基于 EEG 的疲劳检测。AGL-Net 利用注意力机制关注相关特征，并结合 Ghost 瓶颈来有效提取空间 EEG 疲劳信息。使用长短期记忆 (LSTM) 网络提取时间 EEG 疲劳特征。我们建立了两种类型的模型：回归模型和分类模型。在回归模型中，我们使用线性回归来获得回归值。在分类模型中，我们根据从回归获得的预测值对特征进行分类。结果：AGL-Net 比现有的深度学习模型表现出更高的计算效率和更轻量级的设计，其每秒浮点运算数 (FLOPs) 和 Params 值分别为 2.67 M 和 103,530 证明了这一点。此外，AGL-Net 使用上海交通大学 (SJTU) 情绪脑电图数据集 (SEED)-VIG 疲劳驾驶数据集实现了约 87.3% 的平均准确率和约 0.0864 的平均均方根误差 (RMSE)，表明其具有先进的性能。结论：使用 SEED-VIG 数据集进行的实验证明了所提出的疲劳检测方法的可行性和先进性能。通过彻底的消融实验验证了每个 AGL-Net 模块的有效性。此外，Ghost 瓶颈模块的实现大大提高了模型的计算效率。总体而言，该方法比现有的疲劳检测方法具有更高的精度和计算效率，具有相当的实际应用价值。