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粘弹性湍流中分散纤维的动力学......
本研究探索了粘弹性湍流中自由悬浮的有限尺寸纤维的动力学。对于悬浮在牛顿流体中的纤维，Rosti 等人确定了两种不同的拍动方式（Phys. Rev. Lett.，第 121 卷，第 4 期，2018 年，044501）：一种由流动的时间尺度主导，另一种由与其固有频率相关的时间尺度主导。我们在这项研究中探索了纤维动力学如何受到载体流体弹性的影响。为此，我们在参数空间中对双向耦合纤维-流体系统进行直接数值模拟，该参数空间涵盖不同的 Deborah 数、纤维弯曲刚度（柔性到刚性）以及纤维与流动之间的线密度差（中性浮力到密度大于流体的纤维）。我们研究了这些参数如何影响各种纤维特性，例如拍打频率、曲率以及与流体应变和聚合物拉伸方向的对齐。结果表明，中性浮力纤维根据其柔性，会随着流动而发生大时间尺度和小时间尺度的振荡，但随着聚合物弹性的增加，较小的时间尺度会受到抑制。聚合物拉伸对密度大于流体的纤维没有影响，当其柔性时，它会随着流动而发生大时间尺度的拍打，而当其刚性时，它会以其固有频率拍打。因此，当纤维呈中性浮力时，特征弹性时间尺度具有次要影响，而当纤维变得更具惯性时，其影响则不存在。此外，我们还探索了纤维的弯曲曲率及其与流动的优先对齐，以确定粘弹性在改变耦合流体结构动力学中的其他作用。惯性纤维的曲率较大，对聚合物存在的反应较弱，而中性浮力纤维则表现出定量变化。密度较大的纤维的可察觉的被动性再次反映在它们优先与聚合物拉伸方向对齐的方式中：与聚合物拉伸方向相比，中性浮力纤维与聚合物拉伸方向的对齐程度更高。
在磁化培养基中吸收轴线暗物质
检测比MEV更重的轴线暗物质受到其小波长的阻碍，这限制了传统实验的有用体积。可以通过直接检测中等激发来避免此问题，后者的〜MEV - EV能量与检测器的大小是解耦的。我们表明，对于磁场内的任何目标，电磁轴轴的吸收率由介电函数确定。结果，可以将以前用于子GEV暗物质搜索的候选目标重新定义为宽带轴测检测器。我们发现，具有与最近测量值相当的噪声水平的kg yr暴露足以探测实验室测试目前未探索的参数空间。降低噪声仅减少几个数量级，才能对〜10 MeV - 10 eV质量范围内的QCD轴敏感。
在有犹豫的单剂量和双剂量疫苗的情况下，Covid-19的传播：数学建模和最佳控制分析
结果：如果施用的共vid-19疫苗是不完善的，瞬态是存在一个参数空间，在该空间中发生向后分叉。时间预测显示，在存在疫苗犹豫的环境中，单剂量疫苗会导致与双剂量疫苗相比，与双剂量疫苗相比，疫苗的患病率显着降低。比较疫苗犹豫对单剂量或双剂量对COVID-19的影响的影响表明，针对单剂量的疫苗犹豫不决比对双剂量疫苗的疫苗犹豫更有害。最佳分析结果表明，与药物对照相比，非药物时间依赖性对照显着地表达了COVID-19的流行曲线。成本效果评估表明，非药物控制是应在资源有限的环境中实施的最具成本效率的COVID-19缓解策略。
通过自动驾驶实验室发现的最高机械能吸收效率 -
能量吸收效率是结构提供机械保护能力的关键决定因素，并取决于可以在应力增加到损害要保护系统的水平之前可以吸收的能量量。在这里，我们通过使用自动驾驶实验室（SDL）在广义圆柱形壳上进行> 25,000个物理实验，探索加上制造聚合物结构的能量吸收效率。我们使用人类SDL协作方法，其中从11维参数空间中选择了贝叶斯优化的实验，然后使用贝叶斯优化选择实验，然后自动执行，同时人类团队监视系统以定期修改系统的各个方面。这次人类SDL运动的结果是发现具有75.2％能量吸收效率的结构和一个实验数据库，该结构揭示了设计艰难结构的可转移原理。
机器学习中的分布算法的估计
摘要 - 能够解决监督学习，特征选择，聚类和强化学习问题的机器学习模型的自动诱导需要，需要精心解决的智能搜索程序。这些搜索通常是在可能的模型结构空间中执行的，从而导致了共同优化问题，以及在参数空间中进行的，需要解决连续优化问题。本文回顾了如何使用分布算法的估计（一种进化算法）来解决这些问题。主题包括预处理，采矿协会规则，选择变量，寻找最佳监督学习模型（概率和非稳态模型），发现最佳的层次结构，分区或概率集群，以增强核心学习的最佳策略，以实现良性学习和结构性学习的最佳策略。还提供了该领域未来工作的有趣指南。
在光反应式聚合物中依赖于极化的变形，由二分色染料掺杂
光代表一种非常通用的刺激，它用于控制变形聚合物中变形的用途可以利用要探索的多个参数（例如波长，功率和极化）来获得区分响应。聚合物，而依赖偏振的控制则可以利用二苯甲苯二异构化。随着由光热效应驱动的形状变化的聚合物在许多应用领域中越来越关注，探索极化以调节其响应可以扩大调谐参数空间并提供对材料光学特性的见识。在这项工作中，我们证明了光极化对少量推扣偶氮苯掺杂的液晶网络的变形。我们演示了如何增强聚合物基质中染料对齐方式如何导致正交极化的不同变形。这些结果证明了极化是一种方便的进一步自由度，除了光刺激的波长和强度。
使用感知反馈
皮质神经假体视觉中的挑战是确定视觉皮层的最佳，安全刺激模式，以唤起盲人个体中所需的感知（特别是光感知），称为磷光素。当前，临床研究通过要求描述刺激方案的描述来洞悉感知磷光的感知特征。然而，多电极刺激设置的巨大参数空间使得很难得出关于导致良好感知磷光的刺激模式的最佳结论。需要在电刺激的参数空间中进行系统搜索，以实现良好的感知。贝叶斯优化（BO）是有效查找最佳参数的框架。使用患者对感知的评分作为反馈，可以建立基于迭代产生的刺激方案的患者反应模型，以最大程度地提高感知质量。通过迭代呈现刺激方案测试了用内部96通道微电极阵列植入的患者，该患者通过BO生成的刺激方案，用于第二个实验，该刺激方案是通过BO生成的。虽然标准BO方法并不能很好地扩展到超过十几个输入的问题，但我们建议使用基于信任区域的BO优化一组40个电极电流。生成的协议确定了哪些电极是从集合中同时刺激的，以及从0-50 µA范围的电流，最大总电流约束为500 µA。患者根据李克特量表上对感知质量的喜好提供了每种刺激的反馈，其中7个分数表示最高质量和0没有感知。在BO实验中，与RG实验相比，患者感知质量评级逐渐收敛于更高的值。同样，根据观察到的患者对较高的磷光磷酸的偏好，BO选择了逐渐更高的总电流值。最后，在先前的研究中，观察到的电极在产生磷光感知方面更有效，也可以通过BO逐渐选择较高的电流值的分配。这项研究证明了BO基于患者的反馈而融合到最佳刺激方案的力量，从而更有效地搜索了临床研究的刺激参数。
量子点中电荷状态自动调节的微型神经网络
摘要 量子计算机规模化的一个关键挑战是多个量子位的校准和控制。在固态量子点 (QD) 中，稳定量化电荷所需的栅极电压对于每个单独的量子位都是唯一的，从而产生必须自动调整的高维控制参数空间。机器学习技术能够处理高维数据（前提是有合适的训练集），并且过去已成功用于自动调整。在本文中，我们开发了极小的前馈神经网络，可用于检测 QD 稳定图中的电荷状态转变。我们证明这些神经网络可以在计算机模拟产生的合成数据上进行训练，并稳健地转移到将实验设备调整为所需电荷状态的任务上。此任务所需的神经网络足够小，可以在不久的将来在现有的忆阻器交叉阵列中实现。这为在低功耗硬件上小型化强大的控制元件提供了可能性，这是未来 QD 计算机片上自动调整的重要一步。
创建和控制高维多目标的经典纠缠光
在空间模式和极化下不可分割的抽象矢量梁已成为从通信到成像的许多不同应用中启用工具。通过控制旋转和轨道角动量的复杂激光设计实现了这种适用性，但到目前为止仅限于二维状态。在这里，我们演示了在八个维度上创建和完全控制的第一个矢量结构化的光，这是一种新的最新最新。我们首次将外部调节光束以控制偏执的结构光束中的古典格林伯格 - 霍恩林格（GHz）状态的完整集，类似于具有高维度的多面量子纠缠状态，并引入了一种新的Somagraphy方法，并引入了一种新的验证方法。我们的完整理论框架揭示了一个丰富的参数空间，可进一步扩展自由度和自由度，为经典和量子制度中的矢量结构光提供新的途径。
