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对微型流体环境中压力驱动流的软管的动态响应的定量研究
抽象的微流体通常使用调节微通道中流量的注射泵或控制进气压以驱动流量的压力泵。在压力驱动的流动的背景下，含有液体样品的储层持有人通常用于通过软管子将压力泵与微型芯片连接到压力泵。连接泵的管道和支架连接加压空气的同时连接持有人并运输液体样品的管道。通常认为来自泵的压力输出稳定，并且与芯片中液体应用的压力相同；但是，实际上，此假设通常是不正确的，可能会对芯片性能产生负面影响。将这种假设应用于涉及流体动态控制的微流体芯片时，由于压力不断变化（在> 10 Hz），因此对流体的动态控制进行了挑战。本研究提出了一种使用两个压力传感器研究，量化和建模泵稳定性以及空气管的动力学的方法。泵的压力输出与储层支架压力之间的关系被推广为一阶线性系统。这种关系允许控制压力泵以将所需的压力输出到储层支架，从而将所需的压力输出到微流体芯片。这些结果应显着改善使用活跃的流体控制的微流体芯片的表现，并且也可能有益于被动的无源流体控制应用。
聊天机器人与人：响应式会话特征对用户对聊天顾问的响应的影响
随着教育组织越来越多地考虑支持或用聊天机器人代替人类聊天顾问，至关重要的是要检查用户对聊天机器人的看法与人类不同。聊天机器人的对话特征可能会信号响应能力，从而改善用户响应。为了探讨这一点，我们使用建议设置的研究进行了三个在线实验（N总计= 1,005）。我们计算了汇总数据分析，因为个人研究结果并未为我们的假设提供明确的支持。结果表明，用户更喜欢人类代理人使用的能力和意图，但不觉得享受。响应能力提高了可爱，温暖和满意度。对相互作用的看法介导了响应效应。我们的发现表明，教育组织可以通过良好的聊天机器人来支持其研究，而无需引起负面用户的响应。
适用于助听器应用且具有改进瞬态响应的面积高效低压差稳压器
摘要：本文介绍了一种低压差稳压器，其规格适用于助听器设备。所提出的 LDO 占用的芯片面积非常小，并提供出色的瞬态响应。LDO 架构中采用了一种新颖的电压尖峰抑制器模块，可降低负载突变期间输出电压的下冲和过冲。它引入了一个次级负反馈环路，其延迟小于主环路，并在需要时将静态电流引导至输出节点。这不仅提高了整体电流效率，而且还降低了片上电容。所提出的 LDO 采用 180 nm 标准 CMOS 技术进行布局，并进行了后布局模拟。当施加 1 V 的最小电源电压时，LDO 产生 0.9 V 输出。调节器可以驱动 0.5 mA 的最大负载。LDO 分别表现出 4.4 mV/V 和 800 μ V/mA 的线路和负载调节。当受到阶跃负载变化的影响时，记录到 20.34 mV 的下冲和 30.28 mV 的过冲。为了使 LDO 正常运行，只需要 4.5 pF 的片上电容。
片上尖峰分类，有效的中位数... 基于闩锁的快速下垂响应的设计 llmcarbon
摘要 - Spike Corting是从细胞外记录中解码大规模神经活动的关键过程。神经探针的进步有助于记录大量神经元，并增加了通道计数的增加，从而导致较高的数据量并挑战了当前的On-Chip Spike Sorters。本文介绍了L-Sort，这是一种新颖的芯片尖峰分类解决方案，其中中位数尖峰检测和基于本地化的聚类。通过组合中位数近似值和提出的增量中值计算方案，我们的检测模块可实现记忆消耗的减少。此外，基于定位的聚类利用几何特征而不是形态特征，从而消除了在特征提取过程中包含尖峰波形的内存耗费缓冲区。使用Neuropixels数据集进行评估表明，L-SORT可以通过减少硬件资源消耗来实现竞争性排序精度。对FPGA和ASIC（180 nm技术）的实现，与最先进的设计相比，面积和功率效率显着提高，同时保持了可比的精度。，如果与使用相同数据集评估的最新设计相比，我们的设计将大约×10面积和功率效率达到相似的精度。因此，L-SORT是可植入设备中实时高通道计数神经处理的有前途的解决方案。
海上可再生能源设施：搜救和应急响应的要求、指导和操作注意事项（MGN 654 附件 5）
本文件介绍了海事与海岸警卫署 (MCA) 的政策、指导、建议和具体要求（如有必要），以协助和实现搜索和救援以及其他紧急响应，例如反污染和打捞作业，针对海上可再生能源开发项目（ORED）及其内部和附近——风电场和利用波浪作用和/或水流发电的区域（位于表面、地下和海床）、浮动太阳能和潮汐泻湖等。ORED 是由多个海上可再生能源装置（OREI）组成的场地——风力发电机、气象桅杆、海上变电站（或同等设施）、潮汐和波浪发电设备等。本质上，OREI 是组成 ORED 的单独“结构”。
视频监控系统中用于可疑活动检测和事件响应的人工智能：系统文献综述
摘要 人工智能 (AI) 已被证明是提高视频监控系统效率、有助于公共安全的关键工具。本系统评价旨在分析人工智能在这一领域的贡献，符合可持续发展目标 16 (SDG 16)，即促进和平与包容的社会。我们分析了从 Scopus、WOS、ProQuest、EBSCO、IEEE Xplore 和 Science Direct 等主要数据库中提取的 145 篇文章。使用 PRISMA 方法，应用纳入和排除标准，得到 42 篇与评价相关的文章。研究结果表明，物联网、计算机视觉和边缘计算等先进的人工智能技术的使用与人工智能的结合最为紧密，增强了人工智能在视频监控系统中的功能。在此框架中，深度学习是优化这些应用程序的重要基础。最后，本评价的结果为未来人工智能在视频监控中的应用研究奠定了坚实的基础。所评估的技术有可能进一步促进不同环境和环境下的安全性和运营效率的提高。
考虑需求响应的微电网参与联合主动、无功和辅助服务市场的基于随机风险的方法
摘要 在重组后的电力系统中，可再生能源 (RES) 得到了发展。这些发电机的不确定性降低了电力系统的可靠性和稳定性。电力系统正常运行的频率和电压必须始终保持在标称值内。辅助服务 (AS)、储能系统 (ESS) 和需求响应计划 (DRP) 可以有效解决上述问题。微电网 (MG) 可以通过参与各种市场来提高利润和效率。本文通过考虑 ESS、DRP、部署 AS 的要求以及风能和太阳能生产的不确定性，为 MG 同时参与耦合有功、无功功率和 AS 市场（调节、旋转备用和非旋转备用）提供了最佳调度。能力图；数学方程用于对发电机组的有功和无功功率进行建模。本文中的风险管理是通过条件风险价值 (CVaR) 方法进行的，概率分布函数 (PDF) 用于对风速和太阳辐射的不确定性进行建模。 ERCOT（德克萨斯州电力可靠性委员会）市场是用真实世界的数据模拟的。
超分辨率显微镜将内源性 Dvl2 定位到 Wnt 信号响应的生物分子凝聚物
在生物体发育、体内平衡和疾病过程中，蓬乱 (Dvl) 蛋白是 β-catenin 依赖性和 β-catenin 非依赖性 Wnt 通路中的关键信号因子。尽管它们对信号传递的重要性已在许多生物体中得到遗传证实，但我们对其机制的理解仍然有限。先前使用过表达蛋白的研究表明，Dvl 定位到依赖于其 DIX 结构域的大型点状细胞质结构中。为了研究 Dvl 在 Wnt 信号传导中的作用，我们对内源表达的 Dvl2 蛋白进行了基因组工程改造，该蛋白带有 mEos3.2 荧光蛋白标记，用于超分辨率成像。首先，我们通过多个独立的检测方法展示了融合蛋白在 β-catenin 依赖性和 β-catenin 非依赖性信号传导中的功能性和特异性。我们对 Dvl2 进行了活细胞成像，以分析超分子胞质 Dvl2_mEos3.2 凝聚物的动态形成。虽然 Dvl2_mEos3.2 的过度表达模拟了之前报道的大量大“点状”的形成，但在生理蛋白质水平上，超分子凝聚物的形成仅在大约每个细胞一个的细胞亚群中观察到。我们发现，在这些凝聚物中，Dvl2 与 Wnt 通路成分在 γ-微管蛋白和 CEP164 阳性中心体结构处共定位，并且 Dvl2 对这些凝聚物的定位是 Wnt 依赖性的。使用光激活定位显微镜 (PALM) 结合 DNA-PAINT 的 mEos3.2 单分子定位显微镜展示了这些凝聚物以细胞周期依赖的方式的组织和重复模式。我们的结果表明，Dvl2 在超分子凝聚物中的定位是动态协调的，并且取决于细胞状态和 Wnt 信号水平。我们的研究以单分子分辨率突出了 Wnt 通路中内源性和生理调节的生物分子凝聚物的形成。
通过神经加速进化策略实现具有目标非线性响应的机械超材料的逆向设计
机械超材料最近成为一种有效的平台，可用于设计由几何形状而非成分支配的机械行为系统。[5–8] 虽然最初的努力集中在设计具有线性区域负特性的超材料，[9–12] 但最近有研究表明，通过在架构中引入易发生弹性不稳定的细长元素，可以触发高度非线性响应（通常伴随着较大的内部旋转）。[5,13] 这些非线性行为不仅表现出非常丰富的物理特性，而且还可用于实现高级功能，如形状变形[14,15]、能量吸收[3,16–18]和可编程性。[19–21] 虽然众所周知可以通过改变底层几何形状来调整这些功能，但识别导致目标非线性响应的架构并非易事。已经建立了稳健而高效的算法来指导线性范围内目标响应结构的设计。这些算法包括基于梯度的方法，如形状 [22] 和拓扑 [23] 优化，以及机器学习算法。[24–27] 然而，这些方法不能直接应用于非线性机械超材料的逆向设计。这是因为非线性系统的能量图景通常显示由大能量屏障隔开的多个最小值，因此导航非常具有挑战性。为了有效地探索这样的能量图景，已经成功使用了元启发式算法，如进化策略 [28–30]、遗传算法 [31] 和粒子群优化 [32]。此外，由于这些算法需要多次求解正向问题，最近的努力集中在通过将它们结合起来降低计算成本
通过激光，热和湿过程获得的金纳米结构阵列对葡萄糖传感的年度摄影测量响应的模型
1个物理与天文学系“ Ettore Majorana”，Catania大学，通过圣诞老人Sofif A Sofife 64，95123意大利的Catania； valentina.iacono@dfa.unict.it（v.i。）; stefano.boscarino@dfa.unict.it（S.B.）; mariagrazia.grimaldi@ct.infn.it（m.g.g.）; francesco.ruffin@ct.infn.it（f.r。）2 Institute for Microelectronics and Microsystems of National Research Council of Italy (CNR-IMM, Catania University Unit), via Santa Sofia 64, 95123 Catania, Italy 3 Research Unit of the University of Catania, National Interuniversity Consortium of Materials Science and Technology (INSTM-UdR of Catania), via S. Sofia 64, 95125 Catania, Italy 4意大利国家研究委员会（CNR-IMM）的微电子和微系统研究所，Ottava Strada，5（Zona Industriale），意大利95121，意大利卡塔尼亚； silvia.scal@imm.cnr.it *通信：antonino.scandurra@dfa.unict.it