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量化锂离子电池中膨胀的方法：审查
图2杀死CHO-K1细胞的摇瓶中的曲线，抗生素尿霉素的浓度不同。实验总共进行了四个重复。每隔第二天（用黑色箭头表示）通过离心和在新鲜培养基中与补充纯嘌呤霉素重悬于细胞分离中。（a）描绘的是由Kuhner Tom设备确定的氧转移速率（OTR）。为了清楚起见，随着时间的推移，每个第十二个测量点都被标记为符号。在从数据中删除了由于温度适应引起的每个介质交换后，OTR数据中的单个Outliner。有关原始数据，请参阅图S2A。两个在线监视的生物学重复用实线和填充符号或虚线和开放符号表示。（b）离线培养了另外两种生物学重复。离线分析的生物学重复被描述为固体和填充的符号或虚线和开放符号。通过离线摇瓶通过Neubauer室法在每个培养基交换处确定可行的细胞密度（VCD）。（c）可行性是从相同样品中计算出来的。在Kuhner Tom设备中进行培养。培养条件：100 ml玻璃瓶，温度（T）= 36.5 C，摇动频率（n）= 140 rpm，摇动直径（D 0）= 50 mm，填充体积（V L）= 20 ml，5％CO 2，70％rel。哼。启动细胞密度：5 10 5细胞/mL。
Hermite-Gaussian 和 Laguerre 的分析——...
基于模分复用的 FSO 系统中 Hermite-Gaussian 和 Laguerre-Gaussian 模式的分析 ANUSHTHA NIMAVAT 1、AMAN SAH 1、TUSHAR POKHRA 1、ABHISHEK TRIPATHI 2,*、SHILPI GUPTA 1,* 1 电子工程系，萨达尔瓦拉巴伊国家理工学院，苏拉特，古吉拉特邦，印度 2 计算机科学与工程系，Kalasalingam 研究与教育学院，Srivilliputhur，泰米尔纳德邦，印度 自由空间光学 (FSO) 是一种非视距 (NLoS) 技术，可提供无处不在的数字服务，尤其是在频率分配非常紧张且实际上无法容纳所有用户的地区。在本研究中，我们设计了一个模型，该模型传输四个独立模式（HG 00、HG 01、LG 00 和 LG 10），携带伪随机比特序列，这些序列复用到单个自由空间信道中，并在各种衰减和链路长度值的主题下进行研究。我们发现 HG 系列的性能优于 LG 系列，在 600 米链路范围内 18 dB/km 的衰减下，误码率 (BER) 降低了约 7.7%，Q 因子提高了 4%。（2022 年 11 月 2 日收到；2023 年 4 月 7 日接受）关键词：光无线、Hermite-Gaussian、Laguerre-Gaussian、模分复用
天线阵列支持的空间/空中/地面通信……
摘要 — 天线阵列已有一百多年的悠久历史，伴随电子信息技术的发展而不断演进，在无线通信、雷达等系统中发挥着不可或缺的作用。随着电子信息技术的快速发展，全时间、全域、全空间网络服务需求爆发式增长，对天/空/地各类平台提出了新的通信需求。为了满足未来第六代（6G）无线通信对高容量、广覆盖、低延迟和强鲁棒性等日益增长的需求，在天/空/地通信网络中采用不同类型的天线阵列（例如，相控阵、数字阵列和可重构智能表面等）和各种波束成形技术（例如，模拟波束成形、数字波束成形、混合波束成形和无源波束成形等）具有可观的天线增益、复用增益和分集增益等优势。然而，为天/空/地通信网络启用天线阵列提出了特定、独特和棘手的挑战，引起了广泛的研究关注。本文旨在概述天线阵列使能的空间/空/地通信和网络领域。首先介绍天线阵列支持的空间/空中/地面通信和网络的技术潜力和挑战。随后讨论天线阵列结构和设计。然后，我们讨论了天线阵列推动的各种新兴技术，以满足空间/空中/地面通信系统的新通信要求。在这些新兴技术的支持下，空间通信、机载通信和地面通信具有独特的特点、挑战和解决方案
采用 45 nm SOI CMOS 的多模 60 GHz 雷达发射机 SoC
摘要 — 本文介绍了一种毫米波多模式雷达发射机 IC 的架构，该架构支持三种主要雷达波形：1) 连续波 (CW/FMCW)；2) 脉冲；3) 相位调制连续波 (PMCW)，全部来自单个前端。该 IC 采用 45 纳米 CMOS 绝缘硅片 (SOI) 工艺实现，可在 60 GHz 频段运行，集成了宽带三倍频器、两级前置放大器、两个功率混频器和混合信号基带波形生成电路。通过配置功率混频器和相关波形基带电路，可实现多种模式下的发射机雷达运行。这种方法的一个重要优势是，总信号带宽（雷达的一个关键性能指标）仅受脉冲生成中 RF 输出节点的限制。还提出了一种基于电流复用拓扑的新型宽带三倍频器设计技术，用于 LO 生成，输出分数带宽 > 59%。 CW 模式下完整 TX IC 的晶圆上测量结果显示，54 至 67 GHz 的平均输出功率为 12.8 dBm，峰值功率为 14.7 dBm，谐波抑制比 > 27 dB。脉冲模式下的测量显示可编程脉冲宽度为 20 至 140 ps，相当于 > 40 GHz 的雷达信号带宽。本例还演示了 PMCW 模式操作，使用 10 Gb/s PRBS 调制雷达信号。该 IC 功耗为 0.51 W，占用 2.3 × 0.85 mm2 的芯片面积（不包括焊盘）。
教授Amlan Chakrabarti 博士简历
具有增强词语表示的编码器架构，载于 Springer Applied Intelligence，2022 年。4. S. Sarkar、DP Mukherjee 和 A. Chakrabarti，“强化学习用于足球传球检测和控球统计数据生成”，载于 IEEE Transactions on Cognitive and Developmental Systems，2022 年，doi：10.1109/TCDS.2022.3194103。 5. M. Rakshit、S. Bhattacharjee、G. Garai、A Chakrabarti，“正交频分复用系统中基于音调预留的峰值与平均功率比降低技术的新型差分进化算法”，Swarm and Evolutionary Computation，爱思唯尔，第 72 卷，2022 年 7 月 6. A. Saha、R. Majumdar、D. Saha、A. Chakrabarti 和 S. Sur-Kolay，“具有 n-qudit Toffoli 门高级分解的 d-ary Grover 算法的渐近改进电路”，Phys. Rev. A，第 72 卷。 105，062453 – 2022 年 6 月 28 日发布。7. AK Das、B Chakraborty、S Goswami、A Chakrabarti，“一种基于模糊集的有效特征选择方法”，模糊集与系统，爱思唯尔，印刷中，2022 年。8. T. Chatterjee、A. Das、SI Mohtashim、A. Saha、A. Chakrabarti，“Qurzon：基于分而治之的分布式量子系统量子编译器原型”，Springer Nature Computer. Science，第 3 卷，323，2022 年。9. S. Basu、A. Saha、A. Chakrabarti 和 S. Sur-Kolay，“i-QER：一种减少量子误差的智能方法”，ACM Transactions on Quantum Computing，已接受（2022 年 5 月）。
因子H蛋白家族：补体替代途径的切换器。
fi g u r e 1 fh家族。（a）CFH-CFHR1-5染色体1q32中的基因组组织。每个基因由箭头表示。大型基因组重复用下面的彩色盒子描述。垂直线表示每个基因中外显子的位置。（b）组成FH蛋白家族的不同蛋白的示意图。SCR结构域由圆圈表示，并且为每种蛋白质指示了潜在的糖基化位点（紫色菱形）。蛋白质根据与FH的保护对齐，FHR的SCR上方的数字表示与FH中相应的氨基酸相同的氨基酸的百分比。FH和FHL-1在其序列中是相同的，除了FH中不存在的FHL-1 SCR7（灰色正方形）中的最后4个氨基酸（SFLT）。fh n末端SCR1-4域参与补体调节活动（红色框），而SCR6-8和C端SCR18-20是参与表面识别的域（绿色框）。值得注意的是，FHR与FH表面识别域具有不同程度的保护程度，但没有FHR对FH调节域具有同源性SCR。在此面板中，描述了FHR-1 A和B的两个常见等位基因变体。（c）FHR1，FHR-2和FHR-5的比对在其N末端SCR1-2结构域中显示出高序列相似性，如表示蛋白质之间相同氨基酸百分比所示的数量所示。SCR域1和2包含共享二聚体基序。（d）FHR-3和FHR-4的比对说明其C末端结构域中的高氨基酸序列相似性
使用长读测序对扩增的亨廷顿基因进行单倍型 SNP 等位基因特异性基因编辑
亨廷顿舞蹈症 (HD) 是一种常染色体显性神经退行性疾病，由亨廷顿蛋白 ( HTT ) 外显子 1 的 CAG 三核苷酸重复扩增引起。目前，HD 尚无治愈方法，HD 患者的临床治疗侧重于症状管理。之前，我们展示了使用 CRISPR-Cas9 通过靶向附近 ( < 10 kb) 的 SNP（在外显子 1 附近产生或消除原间隔区相邻基序 (PAM)）来特异性删除扩增的 HTT 等位基因 ( mHTT )。在这里，我们使用 Oxford Nanopore 平台上的多重靶向长读测序方法，全面分析了 983 名 HD 个体中 HTT 外显子 1 两侧 10.4 kb 基因组区域内的所有潜在 PAM 位点。我们开发了计算工具（NanoBinner 和 NanoRepeat）来对数据进行解复用、检测重复并对扩增或野生型 HTT 等位基因上的读数进行分阶段。通过此分析，我们发现 30% 具有欧洲血统的 HD 患者共有一个 SNP，这被证实是人类 HD 细胞系中 mHTT 等位基因特异性删除的有力候选者。此外，多达 57% 的 HD 患者可能通过组合 SNP 靶向成为等位基因特异性编辑的候选者。总之，我们提供了受 HD 影响的个体中 HTT 外显子 1 周围区域的单倍型图。我们的工作流程可应用于其他重复扩增疾病，以促进用于等位基因特异性基因编辑的指导 RNA 的设计。
无需仪器的蛋白质微阵列制造以实现精确的...
摘要：蛋白质微阵列已成为药物和生物标志物开发以及诊断等各个领域的一种有吸引力的工具。因此，微阵列格式的多重结合亲和力测量变得至关重要。基于微阵列的蛋白质测定的制备依赖于探针溶液的精确分配，以实现在活性表面上的有效固定。设备成本过高，需要经过培训的人员来操作高复杂性的机器人点样器进行微阵列制造，这对研究人员来说是重大的障碍，尤其是对于资源有限的小型实验室。在这里，我们提出了一种低成本、无需仪器的分配技术，通过该技术，熟悉微量移液的用户可以通过手动创建多重蛋白质测定，与机器人点样测定相比，该测定显示出更好的捕获效率和噪音水平。在本研究中，我们使用干涉反射成像传感器平台，通过分析与抗 α-乳清蛋白抗体相互作用获得的结合动力学，比较了手动和机器人分配 α-乳清蛋白探针点的效率。我们表明，通过微量移液器手动点样制备的蛋白质阵列性能达到甚至超过了最先进的机器人点样器制备的蛋白质阵列的性能。与通过平均 75 个机器人点（对应于相同有效传感器表面积）获得的数据相比，这些无需仪器的蛋白质测定具有更高的结合信号（约 4 倍改善）和结合曲线中约 3 倍更好的信噪比 (SNR)。我们展示了在 24 复用芯片格式中确定抗原抗体结合系数的潜力，测量误差小于 5%。
FY24-全年业绩.pdf
2023 年 10 月，董事会宣布对最佳组织结构和资本分配进行审查，以使集团能够为股东创造价值。2024 年 3 月，董事会宣布一致认为，三项业务的分离符合所有股东的最佳利益。作为第一步，2024 年 3 月还宣布，集团已同意 MRP 与 B2B 技术买家洞察和潜在客户生成的提供商 CONTENTgine 进行全股合并。FD Technologies 拥有合并后实体 49% 的股份，该实体在 2024 财年报告为已停止运营，并将在未来几年报告为联营投资。2023 财年已重述以删除 MRP，以便进行年度业绩比较。该流程的最后一步是 KX 和 First Derivative 的分离，目前正在进行慎重而周到的流程，以确保任何交易都反映 First Derivative 的价值。已任命流程顾问，并将在适当时提供进一步的更新。 FD Technologies 首席执行官 Seamus Keating 评论道：“2024 财年给我们的业务带来了挑战，但我们取得了重大战略进展，我们将以清晰的思路进入 2025 财年，专注于未来的激动人心的机遇。虽然 KX 的 ARR 增长低于我们今年的预期，但我们已经解决了运营挑战，并有能力在我们瞄准的行业中实现巨大的潜在市场。First Derivative 管理其成本基础，以确保尽管客户支出谨慎，但仍能保持利润率。在 2025 财年的前几个月，市场仍然低迷，但活动水平稳定。展望 2025 财年，结构审查的结论为股东创造了一条清晰的价值创造道路，而运营改进、对可重复用例的关注以及人工智能领域不断增长的机会使人们相信 KX 将实现更强劲、可持续的增长。”
特邀论文：6G 无线通信的启发式量子优化
I. 引言随着无线网络通过 5G 不断发展，通过使用毫米波频段、大规模 MIMO 和密集小区来提高频谱密度，网络设计人员正在展望 6G 发展路线图，预计社会将更加数据驱动，无线脑机接口、扩展现实和互联机器人将推动 6G 网络处理比 5G 快 10 到 1,000 倍的数据速率 [1]。为了提高频谱效率，设计人员将考虑实施超大规模 MIMO 阵列、创新的空中接口复用技术、更强大的前向纠错编码等技术，甚至在更高载波频率的更宽带宽中部署更高密度的网络。随着频谱效率的提高，6G 系统设计人员将努力提高关键性能指标 (KPI)，例如终端和基站的延迟、可靠性和能源效率，同时也会尽量不牺牲一个 KPI 来实现另一个 KPI。 6G 算法的实施可以优化数据吞吐量、频谱效率、用户密度、可靠性和延迟，并在更宽的带宽下运行，这将导致比当前 5G 系统更多的计算量。在基站和蜂窝基础设施中，5G RF 调制解调器信号处理基于经典计算概念，这些概念通常在 ASIC、FPGA 和 GPU/CPU 结构中实现。然而，经典计算性能的改进并没有像过去几年那样呈指数级增长，而是由于晶体管达到原子极限而趋于稳定 [2]。由于高效快速计算结构的设计现在与无线通信竞争，成为许多高容量无线通信系统面临的最重大挑战，因此硅片能否实现实现 6G KPI 所需的高频谱性能、低延迟和高可靠性优化算法值得怀疑。随着 6G 路线图的发展，量子计算是一种潜在的宝贵工具，可以解决未来性能、延迟和可靠性之间的权衡。如果量子计算能够为目前限制可实现网络吞吐量的复杂优化问题提供最佳算法，那么频谱效率将受益匪浅。能够进行量子信息处理的众多硬件平台可以与其他可扩展技术（如毫米波和小型蜂窝）相结合，进一步提高频谱效率。由于量子力学的线性，量子计算从根本上受限于可逆操作，这些操作不会散发热量，除了计算的初始化和读出阶段。虽然嘈杂的量子计算具有不可逆性元素，但从长远来看，量子计算原则上可以达到任意低的功耗，而如果以传统方式执行，这些计算将耗电。在过去几年中，由于纳米技术和工程技术的进步，现实世界的量子计算机已经可以商业化使用。对于无线网络，最近的研究首先利用了量子退火器，这是一种模拟量子计算处理器，并展示了集中式无线接入网络（C-RAN）中基于量子的多输入多输出（MIMO）检测器 [3] 和基于量子的低密度奇偶校验（LDPC）错误控制解码 [4] 的良好结果，为如何使用机器和基线性能指标提供了指导。在无线网络中，存在代表性的优化问题，包括但不限于先前研究的应用，这些问题受到众所周知的吞吐量和复杂性之间的传统权衡，其中最佳求解器是已知的，但考虑到可用的硬件和处理时间限制，实际实施起来非常困难。我们期望克服