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材料工程（MATL）
MATL 6250. 软物质。（4 小时）介绍相对年轻的软物质领域，涵盖软物质各种状态的物理描述，包括液体、胶体、聚合物、泡沫、凝胶、颗粒材料和多种生物材料。软物质（也称为“软凝聚态”或“复杂流体”）的有序性低于金属和氧化物（硬凝聚态），更容易受到热波动和施加力的影响。侧重于批判性思维、问题诊断、估计、统计分析和基于数据的决策。包括许多课堂演示，从胶体组装到乳液稳定性再到细胞凋亡。重点介绍工业加工、生命科学和环境修复等应用。需要相关领域的研究生学习或获得讲师许可。
从头算预测 L-精氨酸和 L-缬氨酸单晶的能量收集性能
生物压电材料因其作为环境友好型能量收集材料的巨大潜力而开始受到关注。特别是，简单的氨基酸和肽晶体组件在施加力的情况下表现出大的电压输出，并且在检测振动时具有高灵敏度。在这里，我们利用密度泛函理论 (DFT) 计算来定量预测两种研究不足的蛋白质氨基酸晶体的能量收集特性：L-精氨酸和 L-缬氨酸。这项工作强调了量子力学计算筛选晶体作为高性能能量收集器的能力，并展示了小生物晶体作为环境友好型压电材料的能力。预计 L-精氨酸的最大压电电压常数为 g ij 274 mV m/N，杨氏模量为 E 17.1 GPa。 L-缬氨酸的最大预测压电电压常数为g ij 62 mV m/N，计算的杨氏模量为E 19.8 GPa。
创新：简单机器简介
简单机械让我们能够推动或拉动更远的距离，从而使我们的工作更轻松。“简单机械是一种无动力机械装置，可以改变力的方向或大小。一般来说，它们可以定义为利用机械优势（也称为杠杆作用）来增加力的最简单的机制。简单机械使用单一施加力来对抗单一负载力。忽略摩擦损失，对负载所做的功等于施加力所做的功。机器可以增加输出力的大小，但代价是负载移动的距离成比例减少。输出与施加力之比称为机械效益。”* *维基百科 — “简单机器” — 2014 年 7 月 7 日访问 词汇 • 滑轮 — 改变力的方向 • 杠杆 — 增加或减少施加的力 • 轮轴 — 减少移动物体的摩擦力 • 螺丝 — 将物体固定在一起或移动物体 • 斜面 — 减少移动物体的力 • 楔子 — 用于将两个物体推开或将物体切成碎片。它还可以将物体固定到位。 • 齿轮（有时被认为是一种简单机器，有时是一种复杂机器） — 增加力、改变速度或动力源的方向 — 由带有杠杆的轮轴组成 • 工作 — 为生产或完成某事而付出的努力或努力；劳动；辛劳。 预期学生的先入之见/误解
力量和技能应用中的生物反馈（Bisskapp）
最近已经开发了Bisskapp产品，以将吞咽困难的传统康复方法与更现代的方法整合在一起，并通过受监控的远程医疗方法最大程度地利用强化康复。由于这是一种新兴的产品，迄今为止，还没有关于Bisskapp本身的现有数据。但是，构成产品的关键组件在已发布的数据中具有研究支持。这些组件包括：（1）将SEMG用作吞咽困难康复中的辅助方式，重点关注基于力量的吞咽训练； （2）对吞咽行为神经调节的了解增加，（3）吞咽技能训练的实施以及（4）吞咽康复中的远程医疗方式实施。力量和基于技能的吞咽训练Bisskapp目前为两种主要的康复方法提供了选择：更传统的力量训练方法和更现代的技能培训方法。这代表了我们对吞咽的皮质控制以及对康复计划和潜力的影响的显着扩展。尽管力量和技能密不可分，但特定的力量训练主要是在执行吞咽反应过程中产生增加力的增加。技能培训将重点从外围肌肉招募转移到吞咽或定时和力量的精确和整合中的“熟练运动”。许多出版物已经记录了这种康复的概念转变。临床医生针对以下同行评审出版物：
机器人操纵的手眼协调
在基于视觉的机器人操作中，当机器人识别物体掌握的对象时，对物体的位置，几何和物理特性的了解并不完美。可变形的物体（例如苏打罐，塑料瓶和纸杯）在学习这些特性的不确定性方面占据了最佳的challenges。为了敏捷地掌握这些，机器人必须在不同的非结构化表示下自适应地控制和协调其手，眼睛和鳍力量的力。换句话说，机器人的手，眼睛和施加力的量必须得到很好的协调。本论文探讨了人类启发的机制的基本原理，并将其应用于基于视觉的机器人抓地力，以开发手眼镜协调以进行可变形的物体操纵。有了一个对象找到任务，机器人遇到了一个无知的对象混乱的非结构化环境。它首先必须查看环境的概述，并存储场景的语义信息，以进行以后的对象触发迭代。使用存储的信息，机器人必须找到所需的对象，仔细抓住它，然后将其带回定义的位置。为了实现感知目标，该机器人首先能够将环境视为一个整体，例如当人类遇到新探索的场景时，并通过模拟视觉选择性注意模型来学会在三维空间中有效地识别对象。最后，在某些特殊情况下，由于人类或以后的迭代中，机器人可能会遇到已经变形的对象。为了更有效地对此进行完善，该机器人还经过训练，可以通过合成的变形对象数据集重新认识这些项目，该对象数据集使用基于直观的Laplacian的网状网格变形过程自动生成。在整个论文中，都解决了这些子问题，并通过在实际机器人系统上进行实验来证明所提出方法的可行性。
脑电微状态特征作为稳定运动输出的生物标志物
摘要 目的。本研究旨在通过优化基于整体和频谱大脑动力学特征的预测多元模型，阐明在视觉引导的等长收缩任务中维持恒定力量水平背后的大脑动力学。方法。18 名受试者被要求按压灯泡并保持恒定的力量水平（屏幕上的条形图显示），并获取脑电图 (EEG)。对于 500 毫秒的间隔，我们计算了力量稳定性指数以及大脑动力学指数：微状态指标（持续时间、发生率、整体解释方差、方向优势）和 θ、低 alpha、高 alpha 和 beta 波段的 EEG 频谱幅度。我们优化了一个多元回归模型（偏最小二乘 (PLS)），其中微状态特征和频谱幅度是输入变量，力量稳定性指数是输出变量。使用 PLS 嵌套交叉验证方法解决了输入变量之间的共线性和模型的普遍性相关问题。主要结果。优化的 PLS 回归模型达到了良好的普遍性，并成功显示了微状态和光谱特征在推断施加力的稳定性方面的预测价值。与视觉和执行控制网络相关的微状态持续时间越长、发生率越高，收缩性能就越好，这与视觉系统和执行控制网络在视觉运动整合中所起的作用一致。意义。微状态指标和脑节律幅度的组合不仅可以在群体层面，而且在个体层面被视为稳定的视觉引导运动输出的生物标志物。我们的研究结果可能对更好地理解单次试验或实时应用中的运动控制以及运动控制研究发挥重要作用。