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肠道微生物对于昆虫的生存至关重要：它们的起源，功能和进化
抽象的天然生物与周围的物理环境以及广泛的其他生物有密切接触。换句话说，虽然单个生物体构成了生态系统的一部分，但如果它们包括体内存在的各种微生物群落，但它也可以被视为单个生物本身就是建立一个单一的生态系统。 大多数动物都有消化道，喂养，消化，吸收，代谢，排泄和生活。消化道是一个稳定的环境，经常提供丰富的营养，并且居住了微生物。毫不夸张地说，成为动物意味着患有肠道菌群。 微生物的先进材料生产，分解和修饰能力不仅在生态系统中起重要作用，而且在人类社会中也以多种方式使用。特别是，近年来，已经揭示了肠道细菌深深地参与了人类疾病和身体健康，并且细菌在生物体中的多种生物学功能，即共生细菌，引起了人们的关注。 昆虫是人类到目前为止所描述的大多数生物多样性，并且是陆地生态系统的核心生物，但是大多数人都会不断或半稳定地在体内携带微生物。这种现象称为“内部共生”，因为它是一种以无与伦比的空间接近性建立的共生关系，因此观察到了极高的相互作用和依赖性。这些关系通常会创造新的生物学功能。通常，共生的微生物和宿主昆虫几乎彼此融合在一起，形成了一种复合物，好像它是单个生物体一样。同样适用于肠道共生。 共生关系出现了哪些新的生物学功能和现象？通过共同生活，如何将不同生物体的基因组和功能纳入单个生命系统的构建中？共同生活的意义和成本是什么？当个人和个人，自我和非自我融合在一起时会发生什么？ 这次，我们将介绍环境适应的演化和机制，可以通过微生物共生，尤其是专注于晚期肠道共生。
加强与Mobileye的合作
Mobileye（NASDAQ：MBLY）基于人工智能，计算机视觉，映射以及集成的硬件和软件的世界知名专业知识，以其自主驾驶和驾驶员援助技术的发展来领导移动性的发展。自1999年成立以来，Mobileye就可以广泛采用先进的驾驶员辅助系统，同时开创了开创性的技术，例如REM™众包映射，True Redundancy™传感，责任敏感安全™（RSS™）驱动政策和驱动经验平台（DXP）。这些技术支持用于规模的产品组合，旨在释放移动性的全部潜力，提供从高级ADA到自动驾驶汽车的一系列解决方案。到2023年底，全球约有1.7亿辆汽车已配备了Mobileye技术。在2022年，Mobileye被列为一家与英特尔（NASDAQ：INTC）分开的独立公司，该公司保留了多数所有权。有关更多信息，请访问https://www.mobileye.com。
利用人工铁载体的微生物固定化元件
受微生物利用铁载体吸收铁的机制的启发，制备了四种不同的含有儿茶酚酸和/或异羟肟酸基团的典型人工铁载体配体的 Fe III 配合物，即 K 3 [ Fe III - L C3 ]、K 2 [ Fe III - L C2H1 ]、K[ Fe III - L C1H2 ] 和 [ Fe III - L H3 ]。它们被修饰在金基底表面 ( Fe-L /Au)，并用作微生物固定化装置，可快速、灵敏、选择性地检测微生物，其中 H 6 L C3 、H 5 L C2H1 、H 4 L C1H2 和 H 3 L H3 分别表示三儿茶酚酸、双儿茶酚酸-单异羟肟酸、单儿茶酚酸-双异羟肟酸和三异羟肟酸类型的人工铁载体。利用扫描电子显微镜 (SEM)、石英晶体微天平 (QCM) 和电阻抗谱 (EIS) 方法研究了它们对几种微生物的吸附性能。在金底物 Fe-L C3 /Au、Fe-L C2H1 /Au、Fe-L C1H2 /Au 和 Fe-L H3 /Au 上修饰的人工铁载体-铁配合物表现出特定的微生物固定行为，并且基于人工铁载体的结构具有选择性。它们的特异性与微生物从细胞中释放或用来吸收铁的天然铁载体的结构特征很好地对应。这些研究结果表明，释放和吸收是通过人工铁载体-Fe III 配合物与微生物细胞表面受体之间的特定相互作用实现的。这项研究表明，Fe-L/Au 体系具有作为有效的微生物固定探针的特殊潜力，可以快速、选择性地检测和鉴定各种微生物。
间隙点云配准不确定性调查...
残骸重建和一般紧固件装配过程。在一项关于航空工业点云配准的研究中，孙等[6，7]利用三维点云和测量技术开发了一套拼接飞机残骸的系统。结果表明，其粗配准精度为0.6毫米，可接受的配准精度为0.2毫米。王等[8]提出了一种用于飞机点云配准的通用密度不变框架。结果表明，与其他研究[9-11]相比，他们的方法具有更好的精度（0.6毫米——1.0毫米），以均方根误差（RMSE）评估。虽然精度有所提高，但所提出的方法适用于整个扫描飞机，而不是特定的部件。徐等[12]提出了一种紧固件装配的配准方法，其中利用局部几何特征和迭代最近点（ICP）算法。该配准方法用于扫描数据和 CAD 模型之间。结果表明，与单独使用 ICP 算法相比，所提出的方法具有更好的效率。但是，所提出的注册方法的不确定性并未披露。
2027 届化学专业准学生信息
院系课程要求 核心课程 一个学期的本科有机化学（CHM 301 或 CHM 302 或 CHM 304） 一个学期的本科无机化学（CHM 411 或 CHM 412） 一个学期的本科物理化学（CHM 305 或 CHM 306 或 CHM 406） 一个学期的核心实验室（CHM 371 或 MSE 302 或 PHY 312 或 CBE 346） 同源课程 另外四门院系课程或同源院系的课程。课程必须是高级课程（有先修课程）且化学成分较多。MAT/PHY（200+）、CHM/MOL/MAE/CBE/GEO（300+）课程可视为同源课程。由于每年开设的课程不尽相同，因此批准名单是动态的。请咨询 DUS 以确认课程资格。
移动机器人点云配准算法综述
本综述的主题是机器人中的几何配准。配准算法将数据集关联到一个公共坐标系中。它们已广泛应用于物体重建、检查、医疗应用和移动机器人定位。我们专注于需要配准点云的移动机器人应用。虽然这些算法的基本原理很简单，但已经针对许多不同的应用提出了许多变体。在这篇综述中，我们从历史的角度介绍了配准问题，并表明可以根据一些元素来组织和区分大量的解决方案。因此，我们提出了几何配准的形式化，并将文献中提出的算法投射到该框架中。最后，我们回顾了该框架在移动机器人中的一些应用，这些应用涵盖了不同类型的平台、环境和任务。这些示例使我们能够研究每个用例的具体要求以及导致配准实施的必要配置选择。最终，本评论的目的是为几何配准配置的选择提供指导。
多传感器 – 多目标 – 仅方位传感器配准
纯方位估计是目标跟踪中的基本问题之一，也是具有挑战性的问题。与雷达跟踪的情况一样，偏移或位置偏差的存在会加剧纯方位估计的挑战。对各种传感器偏差进行建模并非易事，文献中专门针对纯方位跟踪的研究并不多。本文讨论了纯方位传感器中偏移偏差的建模以及随后的带偏差补偿的多目标跟踪。偏差估计在融合节点处处理，各个传感器以关联测量报告 (AMR) 或纯角度轨迹的形式向该节点报告其本地轨迹。该建模基于多传感器方法，可以有效处理监视区域中随时间变化的目标数量。所提出的算法可得出最大似然偏差估计器。还推导出相应的 Cram´er-Rao 下限，以量化所提出的方法或任何其他算法可以实现的理论精度。最后，给出了不同分布式跟踪场景的模拟结果，以证明所提出方法的能力。为了证明所提出的方法即使在出现误报和漏检的情况下也能发挥作用，还给出了集中式跟踪场景的模拟结果，其中本地传感器发送所有测量值（而不是 AMR 或本地轨道）。
利用周期性和准轨道的地月转移设计...
本研究重点是在四体问题的背景下研究利用太阳引力进入月球区域的低能量传输轨迹。具体来说，我们探索了双圆限制四体问题 (BCR4BP) 中的动力学结构。BCR4BP 是一种有用的模型，可用于在地球-月球和太阳-地球系统的复杂动力学都很重要的情况下进行初步轨迹设计。该模型在一个模型中包含了太阳、地球和月球的引力，同时降低了星历表模型中增加的扰动带来的复杂性。我们研究了 BCR4BP 中周期和准周期轨道的存在性和稳定性。庞加莱图表示来自这些轨道的流形结构信息，并允许构建纯弹道低能量传输到月球区域。这项研究的结果表明，利用 BCR4BP 中的动态结构有助于在地月空间中构建复杂的低能量传输。将这三个物体的引力纳入一个模型中，可以在设计过程中提供直观的理解。此外，展示这种设计策略在构建多种类型的地月轨道传输方面的灵活性可能会为未来的设计提供参考。
基于深度学习的机器人智能准意识训练
1 Chollet, F. 使用 Python 进行深度学习，第二版。（Manning Publication Co. LLC，20 Baldwin Road，PO Box 761，Shelter Island，纽约 11964，美国，2021 年）。2 Ray, JS 归纳推理的形式化理论。第二部分。信息与控制，doi:10.1016/s0019-9958(64)90131-7 (1964)。3 Yi, Z. 等人。BrainCog：一种基于脉冲神经网络的脑启发式认知智能引擎，用于脑启发式 AI 和脑模拟。模式，doi:10.1016/j.patter.2023.100789 (2023)。4 Man, Z. 等人。具有快速和慢速思考的语言调节机器人操作。 arXiv（康奈尔大学），doi:10.48550/arxiv.2401.04181 (2024)。5 Luisa, D. 和 Pasquale, S. 人工智能中的探索性合成生物学：相关性标准和生命与认知过程合成模型的分类。《人工智能》，doi:10.1162/artl_a_00411 (2023)。6 Juan Felipe Correa, M. 和 Juan Carlos, M. 从人工智能和贝叶斯统计到神经解剖学：联系、类比和应用。《移民快报》，doi:10.59670/ml.v21is1.6005 (2023)。7 使用 citexs 网站 ( https://www.citexs.com/ ) 进行文献计量分析。 8 Deep Manishkumar, D. 和 Shrikant, M. 增强智能：数字化转型时代的人机协作。国际工程应用科学与技术杂志，doi:10.33564/ijeast.2023.v08i06.003 (2023)。9 Mohamed Ibrahim Beer, M. 和 Mohd Fadzil, H. 使用人工智能驱动的分析引擎实现企业计算中认知机器人过程自动化的自适应安全性。电气工程讲义，doi:10.1007/978-981-16-2183-3_78 (2022)。10 Benjamin, HB 人工智能城市化：治理、程序和平台认知的设计框架。 Ai & Society，doi:10.1007/s00146-020-01121-9 (2021)。11 Gustaf, J.-S.、Prasanna, BLB、Evrim Oya, G. 和 Shengnan, H. 认知机器人流程自动化：概念及其对公共组织动态 IT 能力的影响。IS 进展，doi:10.1007/978-3-030-92644-1_4 (2022)。12 Tononi, G. 和 Edelman，GMJS 意识与复杂性。282，1846-1851 (1998)。
大质量 QED2 中的准部分子分布
我们通过精确对角化分析了大质量二维量子电动力学 (QED2) 中最轻的 η 0 介子的准部分子分布。哈密顿量和增强算子被映射到具有开放边界条件的空间晶格中的自旋量子比特上。精确对角化中的最低激发态显示为在强耦合下的异常 η 0 态和弱耦合下的非异常重介子之间连续插入，并在临界点处出现尖点。增强的 η 0 态遵循相对论运动学，但在光子极限方面存在较大偏差。在强耦合和弱耦合下，对 η 0 态的空间准部分子分布函数和振幅进行了数值计算，以增加速度，并与精确的光前沿结果进行了比较。增强形式的空间部分子分布的数值结果与在最低 Fock 空间近似中得出的光子部分子分布的逆傅里叶变换相当。我们的分析指出了当前部分子分布的格子程序面临的一些局限性。