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控制癌症逆转的细胞分化轨迹
细胞差异受到基因调节的复杂层的控制，涉及各种转录调节剂对基因表达的调节。由于基因调节的复杂性，识别跨不同轨迹的主调节剂一直是一个长期的挑战。为了解决此问题，提出了一个计算框架，单细胞布尔网络推理和控制（Benein）。将有益的人用于人类大肠单细胞转录组数据，MYB，HDAC2和FOXA2被鉴定为主要调节剂，其抑制作用会诱导肠细胞的不同。发现，通过协同诱导差异和抑制恶性肿瘤，可以同时敲除这些主要调节剂可以将结直肠癌细胞恢复到正常的肠细胞中，从而通过体外和体内实验验证了恶性肿瘤。
线性电子可调正弦振荡器
摘要 介绍了一种线性电子可调正弦振荡器 (LETSO)，它使用电流反馈放大器 (CFA) 和三个接地电容器以及一对匹配的模拟乘法器作为复合有源构建块 (ABB)。该设计产生高 Q 滤波器响应；从而使用短路固有频率 (SCNF) 的概念在 Q~∞ 处实现持续的线性振荡响应。振荡频率 (fo) 可通过乘法器控制电压 (V) 线性调谐。CFA 端口滚降参数和寄生电容的影响可以忽略不计。LETSO 响应范围高达 fo ~ 12MHz，测得的 THD ~ 2% 和线性误差 (∆~ 3.6%) 已通过实验验证。关键词：CFA、SCNF、可变 Q 滤波器、线性 VCO、相位噪声。分类：集成电路
聚合学习：一种学习神经网络分类器的矢量量化方法
我们更进一步考虑学习神经网络分类的问题。在信息瓶颈 (IB) 原则下，我们将这个分类问题与表示学习问题联系起来，我们称之为“IB 学习”。我们表明，IB 学习实际上等同于量化问题的一个特殊类别。率失真理论的经典结果表明，IB 学习可以受益于“矢量量化”方法，即同时学习多个输入对象的表示。这种方法辅以一些变分技术，产生了一种用于使用神经网络模型进行分类的新颖学习框架“聚合学习”。在这个框架中，多个对象由单个神经网络联合分类。通过在标准图像识别和文本分类任务上的大量实验验证了该框架的有效性。
基于正弦脉冲 - 调制基于Z -Source逆变器的定量谐波分析方法
摘要射击（ST）状态对于基于正弦脉冲宽度调制（SPWM）的Z-Source逆变器的运行至关重要。然而，不可避免地插入射门状态会导致输出谐波，这极大地受到其分布的影响，尤其是对双极调制方案。通过定量分析，本文提出了单相Z-Source逆变器的输出谐波与射击状态之间的数学关系。提出了一种基于双倍转化的调整 - 转换方案，以估计使用不同的射击状态插入方法的输出谐波。在两种双极调制控制方法下使用200 W单相Z-Source转换器进行的模拟和硬件实验验证了所提出的理论的精度。定量分析将有助于设计Z-Source Converter的控制策略和调制方案。
力学 - 科学院报告
摘要。本文介绍了一种简单有效的方法来识别和量化直齿轮齿根裂纹的存在。在本文的第一部分中，通过基于 SolidWorks 的有限元模拟对该问题进行了数值分析。计算出的齿面弯曲刚度和固有频率随着裂纹长度的增加而显着降低，而变形则呈现相反的趋势。通过为此目的开发的方便而简单的试验台对数值结果进行了实验验证。从模态分析测试中获得的实验结果证实了先前获得的数值结果。这些参数在极坐标图上的图形表示显示了同心圆，从一个齿到另一个齿没有特殊的符号。然而，当齿根附近存在裂纹时，这些圆形图案在有缺陷的齿附近会变形，这提供了一种快速简便的目视检查来检测裂纹并量化其程度。
人工智能时代下的计算机辅助教学软件设计
摘要 近年来，随着软硬件技术、网络技术的发展与普及，多渠道、多内容的教学形式为计算机辅助教学（CAI）发挥日益重要的作用奠定了深厚的社会基础，使CAI逐渐成为现代教学环节中的重要手段。基于此，本文对人工智能影响下的CAI软件设计进行了研究分析。首先分析了CAI的特点，探讨了智能代理技术在CAI中的应用，并引入框架流程图呈现CAI软件的工作流程；其次通过不同的算法介绍CAI软件的智能响应过程。最后通过实验验证了人工智能影响下CAI软件的可行性。可用于实际应用学生的学习。课程内容丰富，功能展示新颖，充分满足学生高效学习的需求。
一种基于马尔可夫决策过程的新型行为预测系统
摘要 为保证飞机的正常稳定飞行，飞机上采用了多种传感器及相应的仪表系统来监测/控制当前的飞行状态，而得到的数据在保证飞行安全的同时也给飞行员带来了很大的负担。因此，飞机座舱自动化辅助系统成为当今的研究热点。本文基于自动化辅助系统启动后，可以通过飞行操作的不同阶段预测飞行员未来的操作行为，从而根据飞行员的操作习惯为其提供辅助。通过对飞行员操作行为和飞行过程任务要求的分析与建模，建立了MDP（Markov Decision Process）模型，并利用价值迭代算法寻找最优预测序列，最后通过飞行操作仿真实验验证了算法的可操作性。为飞行员操作的安全性和座舱自适应自动化辅助系统的侵入性提供了一种新的解决方案。
单层石墨烯场效应晶体管 (FET) 的直接偏置和频率相关小信号模型提取
摘要 — 我们提出了一种基于电荷准静态模型的显式小信号石墨烯场效应晶体管 (GFET) 参数提取程序。通过对 300 nm 器件进行高频（高达 18 GHz）晶圆上测量，精确验证了小信号参数对栅极电压和频率的依赖性。与其他只关注少数参数的工作不同，这些参数是同时研究的。首次将有效的程序应用于 GFET，以从 Y 参数中去除接触电阻和栅极电阻。使用这些方法可以得到提取小信号模型参数的简单方程，这对于射频电路设计非常有用。此外，我们首次展示了本征 GFET 非互易电容模型与栅极电压和频率的实验验证。还给出了测量的单位增益和最大振荡频率以及电流和功率增益与栅极电压依赖性的精确模型。
利用量子加扰改进计量学
量子扰乱描述了信息在量子系统中扩散到许多自由度的过程，这样信息就不再是本地可访问的，而是分布在整个系统中。这个想法可以解释量子系统如何变成经典系统并获得有限的温度，或者在黑洞中，物质落入的信息是如何被抹去的。我们探测了相空间中双稳态点附近的多粒子系统的指数扰乱，并将其用于纠缠增强计量。时间反转协议用于观察计量增益和不按时间顺序的相关器同时呈指数增长，从而通过实验验证了量子计量和量子信息扰乱之间的关系。我们的结果表明，能够以指数速度快速产生纠缠的快速扰乱动力学对实际计量很有用，可产生超出标准量子极限 6.8(4) 分贝的增益。E
利用量子加扰改进计量学 - NSF-PAR
量子扰乱描述了信息在量子系统中扩散到许多自由度的过程，这样信息就不再是本地可访问的，而是分布在整个系统中。这个想法可以解释量子系统如何变成经典系统并获得有限的温度，或者在黑洞中，物质落入的信息是如何被抹去的。我们探测了相空间中双稳态点附近的多粒子系统的指数扰乱，并将其用于纠缠增强计量。时间反转协议用于观察计量增益和不按时间顺序的相关器同时呈指数增长，从而通过实验验证了量子计量和量子信息扰乱之间的关系。我们的结果表明，能够以指数速度快速产生纠缠的快速扰乱动力学对实际计量很有用，可产生超出标准量子极限 6.8(4) 分贝的增益。E