在微型,基于芯片的平台中生成超低噪声微波和MMWave可以改变通信,雷达和传感系统1-3。利用光学参考和光学频率梳的光频分割已成为一种强大的技术,可以比其他任何方法4-7生成具有优越光谱纯度的微波。在这里,我们演示了一个微型的光频分割系统,该系统可以将方法可能传递到互补的金属 - 氧化物 - 氧化物 - 兼容兼容的集成光子平台。相位稳定性由大模式体积,基于平面波导的光学参考线圈腔8,9提供,并通过使用在波导偶联的微孔子10–12中生成的soliton microcombs将其从光学到MMWave频率分配。除了实现集成光子MMWave振荡器的记录 - 低相位噪声外,这些设备还可以与半导体激光器,放大器和光电二极管异质整合,具有大量,低尺寸的基本和大型市场应用的低尺寸生产的潜力13。
社交焦虑症涉及慢性恐惧和避免审查(1)。寿命患病率为4% - 12.1%(2-4),对功能的影响为标记(2,5)。选择性5-羟色胺再摄取抑制剂(SSRIS)和认知行为疗法(CBT)是第一线治疗,均具有中等临床效应大小(6),并且大约50%的患者在治疗后仍保持症状(7-9)。此外,只有不到15%的患者接受了微型的适当治疗(10)。这导致呼吁采取技术驱动的干预措施,以增加访问并降低成本(11)。在这项研究中,我们测试了一种这种对社交焦虑症的治疗方法的效率,这是一种基于眼睛跟踪的注意力偏置修改,称为凝视 - 持有音乐奖励疗法(GC-MRT)(12)(12),相对于标准SSRI治疗和候补名单上的列表对照条件。与健康的同龄人相比,患有社交焦虑的患者在皱眉表情(13 - 16)上停留更长的时间(13-16),这是涉及疾病的维持的趋势(17)。GC-MRT通过反馈降低了这种趋势。一个
形式语言是建模和仿真的组成部分。他们允许将知识蒸馏成简明的模拟模型,可自动执行,解释和分析。但是,可以说最容易获得模型的方法是通过自然语言,这是计算机不容易解释的。在这里,我们评估了如何将大型语言模型(LLM)用于将自然语言形式化为模拟模型。现有研究仅使用非常大的LLM(例如商业GPT模型)进行探索,而无需微调模型权重。要缩小这一差距,我们展示了如何对开放量,7B参数Mistral模型进行微调,以将自然语言描述转化为特定于域语言的反应网络模型,从而提供自我托管,计算和内存有效的替代方案。为此,我们开发了一个合成数据代理,以作为微调和评估的基础。我们的量词评估表明,我们的微调Mistral模型可以恢复高达84的地面真相模拟模型。5%的案件。此外,我们的小规模用户研究展示了该模型在各个领域的一次性生成以及交互式建模的实际潜力。虽然有前途,但以当前形式,微型的小LLM无法赶上大型LLM。我们得出的结论是,需要更高质量的培训数据,并期望将来的小型和开源的LLM提供新的机会。
概念论文:项目描述AEA背景:阿拉斯加能源管理局(AEA)是国家能源办公室和全州能源政策和计划发展的主要机构。阿拉斯加的电力系统很小且孤立。阿拉斯加主要轨道上的网格是线性的(几乎没有冗余),几乎完全依赖于柴油机,并且与连续美国的网格相比,微型的大小是微型的。,AEA的使命是降低阿拉斯加的能源成本。为了履行AEA的使命,AEA管理了广泛的供应和需求方面的能源项目。AEA采用整个社区方法来解决降低能源成本问题。AEA提供技术帮助,培训,能源计划,项目开发/管理和紧急维护服务。 AEA促进了计划,项目,资金来源和协助社区转移到项目就绪状态之间的协同作用。 AEA一旦他们的电力系统启动并运行了社区。 总体而言,AEA员工与该州的几乎每个社区都合作,提供关键的供应和需求能源服务。 同样,AEA员工也与阿拉斯加各种能源利益相关者(例如小型农村非营利组织和公用事业,大型阿拉斯加地区的本地公司和部落组织,保护组织以及技术或面向解决方案的工作组)建立了联系。 AEA具有概念化,实施和成功完成供应能源项目的强大能力。 这些社区中的许多社区都有老化和失败的动力室和分配系统。AEA提供技术帮助,培训,能源计划,项目开发/管理和紧急维护服务。AEA促进了计划,项目,资金来源和协助社区转移到项目就绪状态之间的协同作用。AEA一旦他们的电力系统启动并运行了社区。总体而言,AEA员工与该州的几乎每个社区都合作,提供关键的供应和需求能源服务。同样,AEA员工也与阿拉斯加各种能源利益相关者(例如小型农村非营利组织和公用事业,大型阿拉斯加地区的本地公司和部落组织,保护组织以及技术或面向解决方案的工作组)建立了联系。AEA具有概念化,实施和成功完成供应能源项目的强大能力。这些社区中的许多社区都有老化和失败的动力室和分配系统。这是通过以成果为中心的过程来完成的,该过程导致了以克服障碍和为阿拉斯加农村社区建立新的能源基础设施的协调,全州的方法。项目背景:大多数阿拉斯加农村电力岛社区仅由柴油发电的动力供电。这些系统受到大量燃料存储设施的推动,其中许多系统已经使用了超过60年,而没有大量升级。AEA正在不断调查农村社区,以确定最需要升级和/或更换的Power Island基础设施。随着技术在电力系统中的可再生性集成发展,AEA正在识别可以用可再生能源代替其核心化石燃料燃料生产的阿拉斯加微电网。除了为这些社区创建可再生能源生产外,AEA还旨在升级/建立以下每个社区可再生的微网络:
摘要 医疗保健技术的进步要求开发高效、微型的植入式医疗设备。本文介绍了一种用于头皮生物医学应用的超宽带植入式天线,涵盖工业、科学和医疗 (ISM)(2.4 − 2.48 GHz)频段。所提出的天线安装在 0.1 − mm 厚的液晶聚合物 (LCP) Roger ULTRALAM(tan δ = 0.0025 和 ε r = 2.9)上,用作覆盖层和基底层的介电材料。LCP 材料因其柔韧性、顺应性结构和生物相容性等理想特性而广泛用于制造电子设备。为了保持电气小辐射器的能力并实现最佳性能,所提出的天线的体积设计为 9.8 mm3(7 mm × 7 mm × 0.2 mm)。在辐射贴片中增加短路针和开口槽,以及在接地平面中增加封闭槽,有利于天线的小型化、阻抗匹配和带宽扩展。值得注意的是,该天线在 ISM 频段的峰值增益为 − 20.71 dBi,阻抗匹配带宽为 1038.7 MHz。此外,根据基于低特定吸收率的 IEEE C905.1-2005 安全指南,该天线可以安全使用。为了评估植入式天线的性能,在均质和异构环境中进行了有限元仿真。为了验证,在装满碎猪肉的容器中进行测量。模拟结果与测量结果一致。此外,还进行了链路预算分析,以确认无线遥测链路的稳健性和可靠性,并确定植入式天线的范围。
磁性致动用于汽车抗体动力制动系统中的比例压力控制阀,以精确控制制动力。15化学执行器通过燃烧将化学能转化为机械能,从而促进汽油汽车发动机的运动。16这些驱动机制取得了巨大的成功,并在日常生活中广泛使用。然而,传统刚性和大型设备的致动机制不能直接转换为小毫米甚至微观尺度上的柔性微发频。有许多局限性,例如效率降低,微观效果的统治以及从宏到微区域缩小常规驱动概念的制造性。17 - 19因此,正在开发专门的致动机制,新颖的材料和先进的制造技术以解决这些问题。20 - 27例如,由于电磁电动机的微型化能力有限,因此无法将用于靶向药物的靶向药物治疗用于靶向药物治疗的微型机器人,因此不可能将基于电磁运动的传统电动机致动。取而代之的是,已经开发出诸如由磁性材料制成的螺旋螺旋桨等微型驱动器结构,以通过外部磁场导航微型机器人。28此外,在微创手术中,高度复杂和动态的环境需要具有较高灵活性,灵巧性和有效的力传递的微型版本。3029常规材料无法满足所有这些要求,并且已经开发出高度灵巧,微型的柔性设备,例如形状记忆合金(SMA)。
计划将微型的小行星远程地球物理观察者(M-Argo)定为第一个独立的立方体任务,以与近地的小行星进行对集合并表征存在现场资源的小行星。除了执行科学任务外,M-Argo是当前正在开发的ESA技术计划中正在开发的小型深空技术的巨大演示者。M-Argo任务概念最初是由ESA并发设计设施(CDF)团队在2017年构想的。阶段A项目由Gomspace Luxembourg领导,并由ESA GSTP合同在2019 - 2020年由Politecnico di Milano提供支持。这项工作给出了与M-Argo的任务分析和设计有关的最初结果。,我们显示了开发的原始程序,以评估可及的NEO目标和随后的下调过程。内部间接求解器,低头轨迹优化器(LT2.0),已与逼真的推进器模型结合使用,具有可变输入功率,推力和特定的冲动。求解器与分析衍生物一起实现了准确的开关检测技术。已经解决了数百个时间和燃油最佳问题,旨在从次要的小行星中适当地从小星球中心数据库中过滤。分析表明,在3年的转移持续时间内从Sun-Earth L2出发时,M-Argo可能会发现约150个次要物体。中,已选择了41个目标,并提取了5个最有前途的对象的简短列表。我们的初步结果表明任务可行性。总的来说,M-Argo有可能实现全新的低成本,深空探索任务。
在研究应用程序方面,3D打印为实现具有高结构控制的材料提供了许多有趣的途径。此外,对微型制造的需求不断增加,并且希望在(子)微米尺度上构造材料的愿望驱动了微型和纳米印刷技术的发展。在其中,两光子聚合(2pp)3D打印是一种直接激光写作(DLW)技术,可在100 nm范围内提供精美的空间分辨率。[7]然而,这种微型的作用是以减少可打印材料的选择为代价,通常是少数有机墨水和photosistists。[8-11]尽管取得了巨大进展,但仍有重大挑战。在特定的情况下,在单个微观印刷过程中,多种和不同材料(例如有机和无机材料)的整合和精确地点目前难以捉摸;一些示例包括通过沉积和/或电镀过程在光震抗菌中的纳米颗粒分散。[8,12,13]但是,这些方法不能对不同材料的定位进行微米空间控制,而这些材料的定位只有有限的可能选择范围。尽管如此,无机和有机,硬和软组件,动态和静态材料的组合将使许多新的研究方向(例如,将其用于超材料)。相反,具有预先微观结构控制的复杂2D和3D材料是粒子合成和组装领域的大量努力的核心。[14]此外,例如,对于微型机器人来说,设备的微型化可能要求印刷结构的不同部分执行不同的功能,例如驱动,传感或结合,因为它在较大的尺度上可以使用,或者可以简单地将多个功能组合在单个设备中。胶体合成路线提供了大量不同材料的颗粒,具有精致的形状和功能。然而,由于需要以非常微妙和精确的方式控制相互作用的必要性,因此它们在大规模结构中提出了问题,并且仅在少数情况下才能实现成功。[15,16]此外,