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EB病毒结构研究进展
图 4 EB 病毒部分间层蛋白结构 . A: BBRF2/BSRF1 结构 (PDB ID: 6LQO); B: BNRF1 DID-DAXX HBD-H3.3-H4 结构 (PDB ID: 5KDM); C: BKRF4 HBD-H3.3-H4-ASF1b 结构 (PDB ID: 7VCQ); D: BKRF4 HBD-H2A-H2B 结构 (PDB ID: 7VCL); E: BORF2- A3Bctd 结构 (PDB ID: 7RW6) Figure 4 Structures of presentative tegument proteins encoded by EBV. A: Structure of BBRF2/BSRF1 (PDB ID: 6LQO); B: structure of BNRF1 DID-DAXX HBD-H3.3-H4 (PDB ID: 5KDM); C: structure of BKRF4 HBD-H3.3-H4-ASF1b (PDB ID: 7VCQ); D: structure of BKRF4 HBD-H2A- H2B (PDB ID: 7VCL); E: structure of BORF2-A3Bctd (PDB ID: 7RW6)
《探索脑机接口的结构与应用》
在"⼤脑与机器"这⼀跨学科领域，通信⼯程的最新进展凸显了神经架构对⼯程进展的影响。这促使⼈们开始探索脑启发计算技术，尤其是⽣物识别（BCI）技 术。这些系统促进了活体⼤脑与外部机器之间的双向通信，能够读取⼤脑信号并将其转换为任务指令。此外，闭环BCI 还能以适当的信号刺激⼤脑。该领域的研 究涉及多个学科，包括电⼦学、光⼦学、材料科学、⽣物兼容材料、信号处理和通信⼯程。低维材料（尤其是⽯墨烯等⼆维材料）的特性进⼀步增强了脑启发电 ⼦学的吸引⼒，这些特性是未来类脑计算设备的基础。在⽣物识别（BCI）领域，通信⼯程在促进⼈脑与计算系统在数字通信、物联⽹、新兴技术、空间和IoX 设 备融合等不同领域进⾏⽆缝信息交换⽅⾯发挥着⾄关重要的作⽤。光⼦学和光⼦集成电路（PIC）是这⼀多学科研究中不可或缺的⼀部分，可为⽣物识别（BCI） 提供⾼速、节能的通信和⼀系列优势，包括⾼速数据传输、低功耗、微型化、并⾏处理和光刺激。这些特性使光⼦学成为⼀项前景⼴阔的技术，可推动脑机接⼝ 的发展，并在神经科学和神经⼯程领域实现新的应⽤。
基于多维结构特征的硬件木马检测技术
具体来说， Oya 等人 [ 3 ] 总结了 9 种木马特征并对 每种特征赋予特定的分值，通过分值的高低来确定 是否存在硬件木马。但该文并未阐述这些特征的性 质及与硬件木马触发机制的联系。 Yao 等人 [ 4 ] 基于 数据流图提出 4 种硬件木马特征，利用硬件木马特 征匹配算法来检测硬件木马，并形成了检测工具 FASTrust 。然而基于数据流图的木马特征构建方 法是从寄存器层面进行的，大量的组合逻辑被忽略， 误识别率较高。 Hasegawa 等人 [ 5 ] 提出了 LGFi, FFi, FFo, PI, PO 等 5 种硬件木马特征，并利用支持向量 机算法来训练并识别木马节点，然而在训练集中， 硬件木马特征集较少，训练集分布并不平衡，即便 是采用动态加权的支持向量机依然存在较大的误识 别情况。 Chen 等人 [ 6 ] 计算待测电路中两级 AONN 门 的分数，认为分数较高的门是硬件木马。该方法对 单触发型硬件木马有效，然而对于多触发条件的硬 件木马无能为力，且未考虑有效载荷电路及其功能。
基于结构函数理论的微通道冷板热阻研究
[1] 赵学历 , 金尚忠 , 王乐 , 等 . 基于结构函数的 LED 热特 性测试方法 [J]. 光电工程 , 2011, 38(9): 115-118. [2] 张立 , 汪新刚 , 崔福利 . 使用 T3Ster 对宇航电子元器件 内部热特性的测量 [J]. 空间电子技术 , 2011(2): 59-64. [3] MEY G, VERMEERSCH B, BANASZCYK J, et al. Thermal Impedances of Thin Plates[J]. International Journal of Heat and Mass Transfer, 2007, 50: 4457-4460. [4] VASILIS C, PANAGIOTIS C, IONNANIS P, et al. Dy- namic Thermal Analysis of Underground Medium Power Cables Using Thermal Impedance, Time Constant Distri- bution and Structure Function[J]. Applied Thermal Engi- neering, 2013, 60: 256-260. [5] MARCIN J, JEDRZEJ B, BJORN V, et al. Generation of Reduced Dynamic Thermal Models of Electronic Systems from Time Constant Spectra of Transient Temperature Responses[J] Microelectronics Reliability, 2011, 51: 1351-1355. [6] MARCIN J, ZOLTAN S, ANDRZEJ N. Impact of
iFreeETF 中国科创板50（STAR50）（2104）
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EPAS1基因适应性遗传变异与世居高原藏族脑结构和 ...
土著藏族已经开发了自适应生理机制，以应对Qinghai-Xizang高原的低氧环境。据报道，与缺氧诱导因子途径相关的内皮PAS蛋白1基因（EPAS1）内的遗传变异与藏族之间的低氧适应性有关。大脑在体内表现出最高的氧气消耗，特别容易受到高空缺氧的影响。我们研究了Qinghai-Xizang高原中藏族的结构和功能性脑网络的遗传影响。在这项研究中，招募了135名年轻土著藏族（62名男性和73名女性）作为实验组。 65名与相关特征相匹配的低地汉族人被招募为遗传变异分析的对照组。基于先前的报道，选择了EPAS1中的12个单核苷酸多态性基因座进行基因分型。随后，使用磁共振成像（MRI）获得了大脑的T1结构和静止状态功能图像。单倍型分析表明，藏族中GA和CAAA单倍型的频率明显高于低地汉族个体。藏人被认为是更高的适应性。因此，藏族被归类为遗传适应的藏族（GHA-tibetans）和遗传适应性较低的藏人（GLA-tibetans）。自适应的大脑变化也参与了自发的休息状态活动网络。与Gla-tibetans相比，Gha-tibetans在左中央回和右侧毛氨酸回去，右侧额叶和右后扣带回回去的皮质表面积明显更大，在左PericalCarine Gyrus和右PericalCarine Gyrus和右上角的皮质体积中，右侧额叶和右后扣回去。在多个网络中观察到功能连接显着提高，包括体育体网络，腹侧注意网络，视觉网络和默认模式网络。这项研究揭示了EPAS1遗传变异与土著藏族中大脑结构和功能网络的适应性之间的关系，表明大脑的适应性变化主要集中在与视觉感知，运动控制和相关功能网络相关的区域上。这些大脑变化可能有助于土著人口在极端环境中更好地调节其身体活动。
面向先进光源的硅像素传感器保护环结构仿真研究
摘要：硅像素传感器上的防护环结构有益于提高传感器的高压承受性能。为了评估防护圈结构对硅像素传感器的保护效果，模拟和分析了三种防护环结构。通过技术计算机辅助设计进行了三个防护环结构的两个维度建模，并使用软件内置的电气模型模拟了三个防护圈结构的I -V特性。当前收集环的存在可以使像素可以承受高压，并且不等的防护戒指，不同的空间后卫环，内部和外部等距的Al悬架，并且多个防护戒指结构有益于进一步增加传感器的击穿电压。关键词：PIN二极管silicon Pixel Sensor；防护戒指；耐用高压；技术计算机辅助DEGSIN OCIS代码：280.4750 ；230。0040 ；230.5160
飞机加筋板结构评估
摘要：结构设计必须确保其在整个使用寿命期间的安全性。为确保这一点，设计师首先应了解结构在材料、截面和载荷条件下的表现。在现代飞机结构设计中，通过考虑选择性设计特性（尤其是进行分析），可以实现高精度设计以获得最高的结构效率。加强筋、纵梁或桁条是用作机身和机翼支撑构件的薄金属条。当我们考虑飞机蒙皮对施加在其上的载荷的抵抗力时，由于脆弱性，飞机蒙皮很容易变形。为了解决这个问题，我们设计了一种可以承受挠度和应力水平的加固面板。通过改变加固面板截面和蒙皮材料，飞机蒙皮可以承受变形。在当前的研究中，考虑了运输机的代表性加固面板进行评估。将使用不同材料类型的加强筋的不同横截面对加固面板进行结构分析。随着材料的变化，通过不同的横截面确定 Von-misses 应力和变形，以确定更有利于提高飞机结构强度的截面。研究包括材料特性以承受
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。