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引用：Zhu ZB，Li YF，Wang JF等。全息成像和信息的可重新配置折纸手性反应
随着全息技术的快速发展，基于跨表面的全息传播方案表现出极大的电磁（EM）多功能性潜力。然而，传统的被动式额叶受到其缺乏可重构性的严重限制，从而阻碍了多功能全息应用的实现。Origa-mi是一种机械诱导空间变形的艺术形式，它是多功能设备的平台，并引起了光学，物理和材料科学的极大关注。Miura-Ori折叠范式的特征是其在折叠状态下的连续重构性，在全息成像的背景下仍未探索。在此，我们将Rosenfeld的原理与Miura-Ori表面上的L-和D-金属手性对映异构体一起定制，以量身定制孔径分布。利用Miura-Ori折叠状态的连续可调性，金属结构的手性反应在不同的折叠构型上有所不同，从而实现了不同的EMALOGRAPHIC成像功能。在平面状态下，可以实现全息加密。在特定的折叠条件下，并由特定频率的自旋圆形极化（CP）波驱动，可以在具有CP选择性的指定焦平面上重建多重全息图像。值得注意的是，制造的折纸跨表面表现出较大的负泊松比，促进了端口和部署，并为自旋选择系统，伪装和信息加密提供了新颖的途径。
根据BET方程计算的表面积如何可重现？基于离子电活性聚合物的三层微型演员的建模，分析和表征
在本文中，基于离子电活性聚合物（IEAP）的三层微型激活器的电响应考虑了在微实施行为中出现的某些现象。分析了对充电和排放过程中测得的电流的详细研究。研究了简化的等效电路的电荷，时间构成，电容和电阻。结果表明，微型演员表现出低于1 V的施加电压的线性行为。除此之外，非线性出现并与放电过程有关，尤其是以非线性方式增加的相应电阻。在此阶段，取决于先前施加的电压的累积电荷在放电过程中未完全恢复。这项研究的结果通过实验和理论结果进行了说明。
最佳的各向同性，可重复使用的桁架晶格材料与接近...
软木是一种天然的无定形材料，其泊松比接近零的比率是密封玻璃瓶的无处不在。它是一种各向异性，横向各向同性，复合材料，几乎无法缩放。在这里，我们提出了一种新的各向同性和可重复使用的软木状的超材料，该类似于混合桁架材料，以显示出接近零的各向同性泊松的比例。优化是使用椭圆基函数神经网络辅助的多物镜遗传算法进行的，并与有限元仿真相结合。最佳的微结构超材料，由晶格常数为300 µm的两光片光刻制造，几乎各向同性泊松的比例在所有方向上都小于0.08。它可以恢复96。压缩测试后其原始形状的6％超过20％的应变。
开放科学的最大基于EEG的BCI可重复性研究：MOABB基准
摘要。目标。本研究对开放脑电图数据集进行了广泛的大脑计算机界面（BCI）可重复性分析，旨在评估现有的解决方案并建立开放且可重复的基准测试，以有效比较该领域。对这种基准的需求在于产生未公开的专有解决方案的快速工业进步。此外，科学文献是密集的，通常具有具有挑战性的评估，从而使现有方法之间的比较艰巨。方法。在一个开放式框架中，在36个公开可用的数据集中对30个机器学习管道（分为原始信号：11，Riemannian：13，深度学习：6）进行了精心重新实现和评估，包括汽车图像（14），p300（15）（15）和SSVEP（7）。该分析结合了统计荟萃分析技术，以进行结果评估，包括执行时间和环境影响注意事项。主要结果。该研究产生了适用于各种BCI范式的原则和鲁棒结果，强调运动图像，P300和SSVEP。值得注意的是，利用空间协方差矩阵的Riemannian方法表现出卓越的性能，强调了大量数据量的必要性，以通过深度学习技术实现竞争成果。全面的结果是公开访问的，为将来的研究铺平了道路，以进一步提高BCI领域的可重复性。意义。这项研究的重要性在于它在建立严格和透明的基准的BCI研究中做出的贡献，为最佳方法论提供了见解，并强调了可重复性在推动该领域进步方面的重要性。
可重复性测量指南（...
（物理科学）介绍在设计研究，分析数据并报告结果时，重要的是要考虑发现的可重复性。可再现的工作为科学界提供了可靠的基础，可以在其中建立未来的工作。在多个样品/设备上执行适当的测量类型和数量，可为实验中存在的可变性程度提供信息。了解存在多少随机变化，可以做出更有意义和准确的解释。对于物理研究，我们可以定义三种主要类型的可重复性标准：样本/设备可重复性，测量可重复性和分析可重复性。
对 p-GaN 功率 HEMT 进行预处理以实现可重复的 V 测量
在可靠性研究中，当使用阈值电压 (V th ) 作为指标时，阈值电压 (V th ) 的不稳定性会造成问题，因为它会完全模糊由于实际器件老化而导致的最终漂移。这种不稳定性是在电气特性测量期间观察到的，与晶体管的“偏置历史”有关，这会在结构的不同层中引入载流子捕获/去捕获。因此，需要新的方法来克服这种与捕获相关的不稳定性问题，以便准确监控器件老化。为了解决阈值电压测量的可重复性问题，我们研究了其在 GaN 晶体管上的不稳定性。研究了在实际 V th 测量之前应用的预处理步骤。所提出的预处理方法基于在栅极端子上应用专用的 V GS (t) 偏置，从而导致 V th 的稳定和可重复值。通过分析预处理的 V th 测量后的漏极泄漏测量，可以确定实现观察到的 V th 稳定性的机制。它展示了空穴注入结构的作用。提出预处理 V th 测量方法作为补充测量，以便在未来的可靠性研究中正确跟踪 pGaN HEMT 的老化。
对欧姆 p-GaN 功率 HEMT 进行预处理，以实现可重复的 Vth 测量
在 GaN HEMT 的可靠性研究中，阈值电压 (V th ) 的波动对监测电漂移提出了挑战。虽然欧姆 p-GaN 等技术可以减轻 V th 波动，但可恢复电荷捕获的问题仍然存在。因此，在进行可靠性研究时采用新颖的特性分析方法至关重要，这样才能测量内在变化而不是即使在未退化的晶体管中也存在的电荷捕获效应。本文阐述的一种方法可以可靠且可重复地测量欧姆 p-GaN 栅极 HEMT GaN 的 V th 。在阈值电压测量之前立即引入专用的栅极偏置曲线以使其稳定。这个预处理阶段需要负偏置电压，然后再施加适当高的电压才能有效。所介绍的新协议也被证明适用于其他 HEMT GaN 结构。
可重编程的4D组织工程水凝胶支架通过可逆离子
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未经同行评审证明）获得的是作者/资助者，他授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本发布于2025年2月15日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.11.637741 doi：Biorxiv Preprint
在高运动青年队列中进行数据救援，以实现稳健且可重复的大脑行为关系
图 1。描述运动排序和装袋程序的示意图。Shen 268 分割方案用于提取所有参与者的 fMRI 时间序列。执行清理时，如果其 rmsFD > 0.20 毫米，则在 fMRI 时间序列中识别出运动损坏的时间点 (T)。审查该时间点后，还会删除其前一个 (T – 1) 和两个后续 (T + 1, T + 2) 时间点。然后根据时间点的 rmsFD 值对其进行排序，并使用顶部 minTP 运动污染最少的时间点来计算功能连接（运动排序功能连接矩阵）。对于每个参与者，使用运动排序时间序列计算功能连接矩阵。使用清理后的时间序列执行装袋，方法是选择与预定义阈值（由 minTP 表示）匹配的受运动破坏最少的时间点（按其 rmsFD 值排序），并从 500 次迭代中的运动受限时间点中引导给定大小 TP 的样本（有替换地）并计算功能连接。对于每个参与者，平均装袋功能连接矩阵是通过对得到的 500 个功能连接矩阵（装袋功能连接矩阵）取平均值来计算的。
利用可重复、可解释的深度学习从神经影像数据中对阿尔茨海默病进行诊断、预后和亚型分析
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。