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World File Search System实验的
无线电化学合成：用于高通量实验的微电子变换孔板
2021 年，目前团队的一些成员与默克公司的同事一起寻找解决方案。他们用带状电缆代替电线建造了一个可以同时进行 24 次电化学反应的反应堆。他们指出，这虽然更好，但好不了多少。这促使他们采取了一种全新的方法——用光而不是电来为类似的反应堆装置供电。结果是一种由光驱动的无线反应堆装置，能够使用几乎任何尺寸的孔板。
CRISPR-GPT：用于自动设计基因编辑实验的 LLM 代理
基因组工程技术的引入改变了生物医学研究，使得精确改变遗传信息成为可能。然而，创建一个有效的基因编辑系统需要对 CRISPR 技术和正在研究的复杂实验系统有深入的了解。虽然大型语言模型 (LLM) 在各种任务中都表现出了良好的前景，但它们往往缺乏特定的知识，难以准确解决生物设计问题。在这项工作中，我们引入了 CRISPR-GPT，这是一个增强了领域知识和外部工具的 LLM 代理，用于自动化和增强基于 CRISPR 的基因编辑实验的设计过程。CRISPR-GPT 利用 LLM 的推理能力来促进选择 CRISPR 系统、设计向导 RNA、推荐细胞递送方法、起草方案和设计验证实验以确认编辑结果的过程。我们展示了 CRISPR-GPT 帮助非专家研究人员从头开始进行基因编辑实验的潜力，并在现实世界的用例中验证了该代理的有效性。此外，我们探讨了与自动化基因编辑设计相关的伦理和监管考虑因素，强调了负责任和透明地使用这些工具的必要性。我们的工作旨在弥合
与Atlas实验的自旋相关性和纠缠-Top2023，Traverse City，Michigan，USA
诺贝尔物理学奖2022奖被共同授予Alain Fack，John F. Clauser和Anton Zeilinger“进行纠缠光子的实验，确立了违反贝尔不平等和开拓性量子信息科学的行为”。（链接）
电动汽车可以帮助可再生过渡吗？现场实验的证据激励中午收费
过渡到脱碳的能源系统是21世纪的决定性挑战之一。要避免灾难性的气候变化，到2050年，全球温室气体排放必须达到零（Masson-Delmotte等人。，2019年）。净零排放的路径始于发电和电气端的脱碳和加热等电气。但是，可变可再生能源的兴起，例如风能和太阳能光伏以及新电动载荷（例如电动汽车（EV））对电力系统提出了挑战。风能和太阳能输出在几分钟，小时和天数中有所不同，而新的电动汽车（例如电动汽车）可以大大增加电力需求（Bunsen等人。，2018年）。这些变化将要求电力系统变得更加灵活，例如，通过转移电力需求以匹配可再生能源的可用性并增加储能。evs可以通过充当“车轮上的电池”来提供关键的灵活性来源 - 当可再生能源输出量高并在可再生输出较低时退回时充电。但是，电动汽车在该角色中发挥的作用的程度至关重要，这取决于何时充电以及电动汽车所有者以备用电池容量出售能源的意愿。响应价格激励措施的单个电动汽车所有者的充电决定最终将塑造系统级的灵活性EV可以提供。了解是否以及多少电动汽车所有者会因响应价格激励措施而改变其充电是将电动汽车集成到高质量可再生能源系统中的关键（Szinai等人，2020）。在本文中，我们提供了有关电动汽车所有者如何响应价格激励措施的新颖证据，以将其充电转移到支持太阳能发电的高分子网络的时间。我们的研究利用了高分辨率，分钟的远程信息处理数据跟踪所有驾驶，充电和车辆位置，以提供对电动汽车所有者行为的精细且具有较高的预期视图。这个丰富的数据集使我们可以检查充电，驾驶和电池管理的时间和位置。对于为研究招募的390个澳大利亚特斯拉所有者的样本，我们首先比较了有和没有屋顶太阳能的人的充电时间和位置。在我们的环境中，屋顶太阳能所有者面临着电池板时在家中充电的强大经济激励措施。我们发现充电行为有实质性差异。对于屋顶太阳能所有者，一天中期的费用份额高76％，高峰需求时间的份额低33％，在家中发生的费用份额高14％。然后，我们随机分配一半的车辆所有者样本，以获得激励措施，以避免在最常见的压力时高峰需求时间内充电。进一步，
机器学习和复杂网络测量在 DMT 实验的 EEG 数据集中的应用
人们对迷幻药的医疗用途越来越感兴趣，因为使用迷幻药治疗精神疾病的初步研究已显示出积极的结果。具体来说，这些物质之一是 N,N-二甲基色胺 (DMT)，它是一种激动剂血清素迷幻药，可以引起意识状态的重大改变。在这项工作中，我们提出了一种基于机器学习的计算方法，作为一种探索性工具，使用 EEG 数据揭示 DMT 引起的大脑活动变化，并为这种迷幻药的作用机制提供新的见解。为了回答这些问题，我们提出了一种两类分类，基于 (A) 连接矩阵或 (B) 从中得出的复杂网络度量作为支持向量机的输入我们发现这两种方法都能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 显示出最高的 AUC (89%)，表明复杂网络测量最能捕捉由于使用 DMT 而发生的大脑变化。在第二步中，我们对对此结果贡献最大的特征进行了排名。对于案例 (A)，我们发现高 alpha、低 beta 和 delta 频带的差异对于区分吸入 DMT 之前和之后的状态最为重要，这与文献中描述的结果一致。此外，颞叶 (TP8) 和中央皮质 (C3) 之间的连接以及中央前回 (FC5) 和侧枕叶皮质 (T8) 之间的连接对分类结果贡献最大。文献中发现 TP8 和 C3 区域之间的连接与 DMT 消费期间可能发生的手指运动有关。然而，文献中没有发现皮质区域 FC5 和 P8 之间的连接，推测与志愿者在 DMT 消费期间的情感、视觉、感官、知觉和神秘体验有关。对于案例 (B)，接近中心性是最重要的复杂网络度量。此外，我们发现使用 DMT 时社区更大、平均路径更长，而没有使用 DMT 时则相反，这表明功能分离和整合之间的平衡被破坏了。这一发现支持了以下观点：在迷幻药的作用下，大脑皮层活动变得更加熵大。总体而言，我们开发了一种强大的计算工作流程，可以解释 DMT（或其他迷幻药）如何改变大脑网络，并深入了解其作用机制。最后，这里应用的相同方法可能有助于解释服用其他迷幻药的患者的 EEG 时间序列，并有助于详细了解服用药物后大脑神经网络的功能变化。
技术说明：多压力实验的自动流动盐度和温度扰动中心系统
摘要。由于人为强迫，水生系统的快速变化正在为有机体和社区带来挑战性的条件。现在需要更好地理解环境压力源的相互作用，以及将来，这对于确定生态系统对这些扰动的响应至关重要。这项工作描述了一个自动化的Ex eriposm扰动系统，该系统可以在受控设置中操纵水生媒体的几个变量。此扰动系统部署在Kongsfjorden（Svalbard）；在该系统中，将来自峡湾的环境水加热并与多因素设计中的淡水混合，以研究中库群岛中混合kelp群落对未来北极条件的反应。该系统采用了一种拟定的动态偏移场景，其中将标称的调为升温作为设定值以高于实时环境条件的设定值，以模拟未来的变暖。以类似的方式应用了新鲜度成分：盐度的降低是基于峡湾中温度 - 平衡关系跟踪温度偏离的。该系统充当自动混合歧管，调整了温暖和冷藏的环境海水的流量，无操纵的环境海水和淡水熟悉，作为单个混合介质的单一来源到单个Meso-Cosms。这些条件是通过连续
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水是亚马逊植物的混合物，数百年来一直被该地区的居民用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗多种神经和精神疾病的有效方法。脑电图实验发现，特定的大脑区域因死藤水而发生了显著变化。在这里，我们使用脑电图数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象层次：(A) 原始脑电图时间序列，(B) 脑电图时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络测度。此外，在 (C) 的抽象层次上，我们开发了与社区检测相关的复杂网络新测度。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化对于检测死藤水更为重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。F3 和 PO4 是最重要的大脑连接，这是迷幻文献中一个重要的新发现。这种联系可能指向类似于个体在死藤水介导的视觉幻觉过程中的面部识别的认知过程。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。此外，这些新指标对预测模型至关重要，表明使用死藤水与更大的大脑群落有关。这表明，当这种药物存在时，功能性大脑网络中的信息传播速度会变慢。总体而言，我们的方法能够自动检测服用死藤水期间大脑活动的变化，并解释这些迷幻药如何改变大脑网络，以及深入了解它们的作用机制。
将机器学习和复杂网络测量应用于死藤水实验的 EEG 数据集
死藤水由亚马逊草药混合物制成，几百年来一直被该地区的人们用作传统药物。此外，这种植物已被证明是治疗各种神经和精神疾病的潜在药物。EEG 实验发现，由于死藤水，特定大脑区域发生了显著变化。在这里，我们使用 EEG 数据集来研究使用机器学习和复杂网络自动检测大脑活动变化的能力。机器学习应用于三个不同的数据抽象级别：(A) 原始 EEG 时间序列，(B) EEG 时间序列的相关性，以及 (C) 从 (B) 计算出的复杂网络度量。结果，机器学习方法能够自动检测大脑活动的变化，其中案例 (B) 的准确率最高 (92%)，其次是 (A) (88%) 和 (C) (83%)，这表明大脑区域之间的连接变化比大脑区域内的连接变化更重要。最活跃的区域是额叶和颞叶，这与文献一致。在大脑连接方面，F3 和 PO4 之间的相关性最为重要。这种联系可能表明，在死藤水介导的视觉幻觉中，个体的认知过程类似于面部识别。此外，接近中心性和分类性是最重要的复杂网络指标。这两个指标也与阿尔茨海默病等疾病有关，表明可能存在治疗机制。总体而言，我们的结果表明，机器学习方法能够自动检测死藤水消费过程中大脑活动的变化。结果还表明，机器学习和复杂网络测量的应用是研究死藤水对大脑活动和医疗用途影响的有效方法。
用于出血性中风检测和成像的颅内涡流阻尼传感器：台式实验的可行性
目的 据估计，约 10% 的中风患者会发生自发性脑内出血，且相关死亡率很高。可快速无创检测出血性中风的便携式诊断技术可避免不必要的患者护理延误，并有助于快速对缺血性中风和出血性中风患者进行分类。因此，作者旨在开发一种快速便携式涡流阻尼 (ECD) 出血性中风传感器，用于现场诊断出血性中风。方法 构建了一种具有微特斯拉级磁场强度的三线圈 ECD 传感器。开发了 16 个与活体脑组织电特性相同的明胶脑模型，并将其放置在幻影头骨复制品内，将盐水稀释至血液电导率并放置在脑内以模拟出血。ECD 传感器用于检测台式模型上的模拟出血。数据被保存并绘制为过滤热图以表示病变位置。进行扫描的人员不知道出血位置，传感器围绕头骨模型切向旋转以定位血液。数据还用于使用 MATLAB 软件创建热图图像。结果该传感器便携（最大直径 11.4 厘米）、紧凑，制造成本约为 100 美元。扫描时间为 2.43 分钟，病变的热图图像几乎实时生成。ECD 传感器在所有（n = 16）台式实验中准确预测了模拟出血的位置，并具有出色的空间分辨率。结论台式实验证明了 ECD 传感器用于快速颅内出血性中风诊断的概念验证。未来有必要对活体人类参与者进行研究，以充分确定从本研究中得出的可行性结果。
认知通信、快速设备和人工智能/机器学习 (AI/ML) 飞行实验的进展
目标 • 建立构建在轨神经形态平台所需的硬件、电气和软件接口 • 运行利用英特尔 Kapoho Bay 的简单 AI/ML 应用程序