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World File Search System实验观察
利用纳米技术针对病毒基因组的结构特征......
对于大多数病毒来说，这种识别所需的信息目前还没有，而且与 RNA 结构结合的药物晶体结构很少（并且不一定具有代表性）；迫切需要在分子水平上重新认识这种结合。RNA 分子固有的灵活性使 RNA 结构研究变得更加复杂，这需要了解它们的动力学而不仅仅是它们的基态构象。因此，简单的分子对接是不够的；相反，分子动力学可以潜在地探测能量图和结构灵活性。在这里，我们首次采用分子动力学详细探索纳米级药物插入病毒 RNA UTR 凸起部分，复制实验观察结果并对 RNA 动力学和药物进入过程获得全新的认识；这为设计新型 UTR 结构靶向药物提供了重要信息。所研究的纳米级药物是超分子圆柱体，它不仅具有前所未有的 RNA 凸起结合能力，而且是金属超分子结构中第一个在细胞测定中表现出强效抗病毒活性的药物。35 人们对金属超分子结构在生物学中的应用越来越感兴趣。36 – 41
用于家庭康复的个性化负责任人工智能
摘要：COVID-19 后的社会经济原因要求进行无人监督的家庭康复，特别是需要个性化的人工智能来支持参与和激励。人工智能还必须符合问责制、责任制和透明度 (ART) 要求，以获得更广泛的接受。本文介绍了一种以患者为中心的个性化家庭康复支持系统。为此，计时起立行走 (TUG) 和五次坐立 (FTSTS) 测试评估了在存在或发展合并症的情况下的日常生活活动表现。我们提出了一种生成合成数据集的方法，以补充实验观察并减轻偏见。我们提出了一种增量混合机器学习算法，该算法结合了集成学习和混合堆叠，使用极端梯度提升决策树和 k-最近邻来满足个性化、可解释性和 ART 设计要求，同时保持较低的计算占用空间。该模型在预测相关患者医疗状况时，FTSTS 和 TUG 的准确率高达 100%，在预测测试部分中的困难区域时，准确率分别达到 100% 或 83.13%。与以前使用摄像头等侵入式监控手段的方法相比，我们的结果显示，FTSTS 和 TUG 测试分别提高了 5% 和 15%。
通过精细成型的遮光矩阵减轻 122% NTSC 色域的彩色转换微型 LED 显示器的串扰效应
由于微型 LED 芯片具有广视角特性，制造高色域色彩转换微型发光二极管 (LED) 显示器面临的主要挑战之一是相邻像素之间严重的串扰效应。本研究系统地模拟了导致串扰效应的潜在因素。我们观察到，用遮光矩阵 (LBM) 精确填充每个微型 LED 芯片之间的空间可以成为缓解这种风险的有效解决方案。经过仔细研究，证明了压模辅助成型技术是制造 LBM 的有效方法。然而，实验观察进一步表明，微型 LED 表面残留的黑色 LBM 会严重降低亮度，从而影响显示性能。通过采用等离子蚀刻技术有效提取被捕获的光，成功解决了这个问题。最终，开发了一种顶部发射蓝色微型 LED 背光，该背光采用黑色 LBM 精细成型，并与红色和绿色量子点色彩转换层相结合，实现全彩色显示。我们制造的显示器原型的色域可覆盖国家电视标准委员会的122%。
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开发分析方法（“或正交各向异性粘合搭接接头”），以解释室温下的材料非线性是本文报告的研究的主要目标。目标是使用这些方法来预测机械行为、极限载荷和故障模式。为了实现这一目标，开发了新的分析程序，并成功地用离散元技术检查了单、双和阶梯搭接粘合连接配置。通过在静态单调递增载荷下制造和评估各种简单接头样品，对这些非线性分析进行了实验验证。失效载荷和模式被用作主要的证实特征，但在中等载荷下观察到了少数这些简单接头样品的机械行为，发现与分析预测的行为相比更为有利。利用这些方法，设计、制造并评估了室温下静态单调递增载荷下的更大、更复杂的粘合接头。通过新的分析，可以准确预测任何中间载荷下的极限载荷、失效模式和详细应变行为，实验观察也证实了这一点。这些技术被放入用于结构应用的计算机化设计/分析程序中，该程序用于生成粘合接头设计允许曲线。
使用蒙特卡洛预测编码学习感官输入的概率分布
有人提出，大脑使用概率生成模型来最佳地解释感官信息。这一假设已在不同框架中形式化，重点是解释不同的现象。一方面，经典预测编码理论提出了如何通过采用局部突触可塑性的神经元网络来学习概率模型。另一方面，神经采样理论已经证明了随机动力学如何使神经回路能够表示环境潜在状态的后验分布。这些框架通过变分过滤结合在一起，将神经采样引入预测编码。在这里，我们考虑一种用于静态输入的变分过滤变体，我们将其称为蒙特卡罗预测编码 (MCPC)。我们证明，预测编码与神经采样的结合会产生一个使用局部计算和可塑性学习精确生成模型的神经网络。MCPC 的神经动力学在存在感官输入的情况下推断潜在状态的后验分布，并可以在没有感官输入的情况下生成可能的输入。此外，MCPC 还捕捉了感知任务期间神经活动变化的实验观察结果。通过结合预测编码和神经采样，MCPC 可以解释之前由这些单独框架解释的两组神经数据。
肿瘤球体结构的定量分析
肿瘤球体是无血管肿瘤生长的体外实验模型。与传统的二维培养物相比，肿瘤球体更紧密地模仿无血管肿瘤微环境，其中养分可用性的空间diûerence强烈影响生长。我们表明，使用明显的Diûer数量的细胞生长到相似的限制大小，这表明血管肿瘤具有极限结构。与肿瘤球体经典数学模型的未经测试的预测一致。我们开发了一种新型的数学和统计框架，以研究从用荧光细胞周期指示器转导的细胞中播种的肿瘤球体的结构，使我们能够区分被捕的和循环细胞并识别被捕的区域。我们的分析表明，瞬态球体结构与初始球体大小无关，并且极限结构可以独立于播种密度。标准实验协议比较球体大小与时间的函数；但是，我们的分析表明，将球体结构与总体大小的函数进行比较会产生对球体大小的变异性相对不敏感的结果。我们的实验观察是使用两种黑色素瘤细胞系进行的，但是我们的建模框架适用于各种球体培养条件和细胞系。
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开发分析方法（或正交各向异性粘合搭接接头）是本文报告的研究的主要目标，这些方法考虑了室温下材料的非线性。目标是利用这些方法来预测机械行为、极限载荷和故障模式。为了实现这一目标，开发了新的分析程序，并成功地用离散元技术对单、双和阶梯搭接粘合连接配置进行了检查。通过在静态单调递增载荷下制造和评估各种简单的接头样品，对这些非线性分析进行了实验验证。失效载荷和模式被用作主要的证实特性，但在中等载荷下观察到了少数这些简单接头样品的机械行为，发现与分析预测的行为相比更为有利。利用这些方法，设计、制造了更大、更复杂的粘合接头，并在室温静态单调递增载荷下进行了评估。新的分析方法可以准确预测任何中间载荷下的极限载荷、失效模式和详细应变行为，实验观察也证实了这一点。这些技术被纳入计算机化设计/分析程序，供结构应用使用，该程序用于生成粘合接头设计允许曲线。
![[3]三角形石墨烯纳米纤维的区域选择性的地表合成](/simg/g:\will\search\icon\source\1\1a0d14a137e87ec88ba8c6a4b034dc9510798818.webp)
[3]三角形石墨烯纳米纤维的区域选择性的地表合成
摘要：将低能状态的集成到自下而上的石墨烯纳米纤维（GNRS）中是一种强大的策略，用于实现具有量身定制的纳米电子带量身定制的电子带结构的材料。低能零模型（ZMS）可以通过在石墨烯的两个sublattices之间产生不平衡来引入纳米仪（NGS）。这一现象是由[n]三角形（n∈）的家族举例说明的。在这里，我们证明了[3]三角形 - gnrs的合成，这是一种由五元环连接的[3]三角形链的grigular一维链（1D）链。在相邻[3]三角形上的ZM之间的杂交导致狭窄的带隙，E e g，exp〜0.7 eV的出现，以及使用扫描隧道谱图对实验验证的拓扑结束状态。紧密结合和第一原理密度功能理论计算局部密度近似值证实了我们的实验观察结果。我们的合成设计利用了单体构建块的选择性在表面上的从头到尾耦合，从而实现了[3]三角形 - gnrs的区域选择性合成。详细的从头算理论提供了对地面自由基聚合机制的见解，揭示了Au-C键形成/断裂在推动选择性中的关键作用。■简介
1拓扑kagome磁铁和超导体jia- ...
一个kagome晶格自然具有其电子结构中的Dirac Fermions，Flat Band和Van Hove奇异性。Dirac Fermions编码拓扑结构，平面带偏爱相关现象，例如磁性，而Van Hove的奇异性可以导致对远程多个体型的不稳定性，从而完全可以实现和发现一系列拓扑kagome磁铁，并具有带有exotic特性的超导体。探索kagome材料的最新进展揭示了由于几何，拓扑，自旋和相关性之间的量子相互作用而产生的丰富的新兴现象。在这里，我们回顾了该领域的这些关键发展，从Kagome晶格的基本概念开始，再到Chern和Weyl拓扑磁性的实现，再到各种平坦的多体型相关性，然后再到非常规的电荷密度密度波和超导导性的难题。我们强调了理论思想和实验观察之间的联系，以及kagome磁铁和kagome超导体内的量子相互作用之间的键，以及它们与拓扑绝缘子，拓扑超导体，Weyl Semimetals和高磁性超管制的概念之间的关系。这些发展广泛地桥接了拓扑量子物理学，并将多体物理物质相关联，并在各种散装材料中与拓扑量子问题的前沿相关。
快速和慢链接：生成模型的情况
神经科学中普遍存在的挑战正在测试由于特定原因，例如刺激，事件或临床干预措施，神经元连通性是否随时间变化。最近的硬件创新和数据存储成本下降，可以使更长，更自然的神经元记录。理解自组织的大脑要求使用新分析方法的隐性机会，这些方法是将时间尺度联系起来的新分析方法：从神经元动力学的毫秒顺序，到几分钟，几天甚至几年的实验观察结果不断发展的顺序。本评论文章展示了分层生成模型和贝叶斯推论如何有助于表征不同时间尺度上的神经元活动。至关重要的是，这些方法超出了描述观测之间的统计关联，还可以推断潜在机制。我们提供了国家空间建模中基本概念的概述，并为这些方法提出了分类法。此外，我们引入了关键的数学原理，这些原理强调了时间尺度的分离，例如奴隶原理，并回顾了用多尺度数据来测试大脑的假设的贝叶斯方法。我们希望这篇综述将成为在复杂系统建模文献中在最新技术状态和当前旅行的实验和计算神经科学家的有用底漆。