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通过Lagrange Points在真空中引导带电的粒子
，我们提出了一种通过采用拉格朗日点的外来特性来指导带电颗粒（例如电子和质子）的方法。通过围绕这些平衡点展开的动力学使这种飞跃成为可能，稳定地捕获了这种粒子，类似于木星轨道上的木马小行星的方式。与传统的方法论不同，该方法可以使带电颗粒的聚焦或三维储存，而拟议的方案可以指导小型横截面区域中的非偏见和相对论电子和质子在长期不变的情况下以长期不变的方式引导，而无需任何可观的能量损失 - 与光子传输相似于光子的光合物。在这里，通过采用扭曲的静电电势来实现粒子引导，而静态电势又在真空中引起稳定的拉格朗日点。原则上，可以在由此产生的波导的基本模式中实现指导，从而提出了在量子域中操纵这些颗粒的前景。我们的发现可能在科学和技术追求的广泛应用中很有用。这些应用可以涵盖电子显微镜和光刻，粒子加速器，量子和经典通信/传感系统，以及量子网络中节点之间的纠缠量子的方法。
BIOL 5920 高级真核遗传学
这是一门面向博士生、硕士生和高年级本科生的高级课程，旨在加深对遗传学的了解。本课程涉及主要文献阅读、分析和讨论。课程结构更接近“翻转课堂”：学生将在课前阅读指定的论文和评论。课堂体验主要包括由教师主持、鼓励和澄清的学生之间的有机互动讨论。很少（如果有的话）使用幻灯片，但学生演示除外，主要基于幻灯片。论文将根据学生的兴趣进行选择，提供经典和最新出版物的组合，并将涵盖前沿主题。发表的精彩论文可能会立即在课堂上部署和讨论。课程的第一部分将涉及掌握工具和行业技巧。第二部分将涉及学生演示。当我们讨论论文时，深刻的概念就会浮现出来。讲师：Nitin Phadnis 博士，Biol 212，(801) 585-0493，nitin.phadnis@utah.edu 讲座：周一、周三、周五 11:50 AM-1:45 PM，JTB 230 办公时间：我很高兴与学生单独会面；只需联系我安排预约即可。通常也可以顺便到我的办公室或实验室 (212 Biol) 与我交谈。但是，上课前的早晨通常不是好时机。助教：Bailey Landis bailey.landis@utah.edu 讨论会：周五，下午 3:00-4:00 教科书：《遗传学分析简介》，第 12 版，Griffiths 等，Macmillan Learning。之所以选择这本书，是因为您可能在 BIOL 2030 中使用过它并且已经有了一本。您可以使用任何较新的遗传学教科书作为参考。考试和评分：讲师将根据他们对遗传学高级知识和应用水平的评估来计算成绩。权重如下：30% 小组展示 1 30% 小组展示 2 30% 课堂问题 10% 参与和积极参与 所有分数将标准化为上述权重。例如，如果您在课堂问题上获得 100/100 分，这些分数将成为您最终成绩的 30 分。课堂问题将包括指定阅读材料中的问题。参与和积极参与提供分数，因为这门课依靠同伴学习、探究性提问、分析和个人研究来创造一个充满活力的学习环境。 A：92% A-：88% B+：84% B：80% B-：76% C+：72% C：66% C-：60% D：50% E：≤50% 请注意 — — 大学的政策是，如果学生表现不佳或成绩不达标，则不会给予不完整成绩。
伊萨卡
背景和目标：神经反馈 (NF) 是一种允许用户自我调节大脑活动模式的范例。它采用闭环脑机接口 (BCI) 系统实现，该系统实时分析用户的大脑活动并提供持续反馈。该范例具有极大的兴趣，因为它有可能成为治疗非退行性脑部疾病的非药物和非侵入性替代方法。然而，目前可用的 NF 框架有几个局限性，例如缺乏各种实时分析指标或过于简单的训练场景可能会对用户表现产生负面影响。为了克服这些限制，这项工作提出了 ITACA：一种用于设计、实施和评估 NF 训练范例的新型开源框架。方法：ITACA 的设计易于使用、灵活且具有吸引力。具体而言，ITACA 包括三种不同的游戏化训练场景，可选择五种大脑活动指标作为实时反馈。其中，基于功能连接和网络理论的新型指标脱颖而出。它与五种不同的计算机化版本的广泛认知评估测试相辅相成。为了验证所提出的框架，进行了计算效率分析和侧重于额叶内侧 θ 调制的 NF 训练协议。结果：效率分析证明，所有实施的指标都允许以最佳反馈更新率进行 NF 会话。此外，实施的 NF 协议产生了支持在 NF 研究中使用 ITACA 的结果。结论：ITACA 实施了多种功能来设计、开展和评估 NF 研究，目的是帮助研究人员扩展当前最先进的 NF 培训。
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