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该博士职位是对EISCAT 3D基础设施项目和相关研究成果的战略支持的一部分。这里提供了两组项目：第一个链是基于对所谓的等离子体线的研究，这些信号可以通过不一致的散射技术来衡量，这是与“微型”等离子体物理学有关的主题。第二链涉及电离层与热层的耦合，并属于“宏”等离子体物理的领域。实际上，这两个链的项目都可以观察，基于模型或两者的组合。在项目期间，学生将有机会旅行和参观国外的合作者。
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
b“全球对化石燃料枯竭和相关环境恶化的担忧刺激了人们对可再生和清洁能源的探索和利用进行了大量研究。能量存储和能量转换是当今可持续和绿色能源科学中最重要的两项技术，并在日常应用中引起了极大的关注。迄今为止，大量新型纳米材料已被广泛探索用于这些与能源相关的领域，然而，每种材料都有自己的问题，限制了它们满足高性能能量存储和转换设备要求的能力。为了满足未来与能源相关的应用的高技术要求，迫切需要开发先进的功能材料。在此，本期特刊旨在涵盖原创研究成果、简短通讯和多篇评论，内容涉及先进异质结构材料的合理设计和可控合成的创新方法及其在能源相关领域（如可充电电池、超级电容器和催化等）的吸引人的应用。”
在鲁棒性上揭示了极大的内核转向的黑暗秘密
鲁棒性是在将深度学习模型纳入野外时要考虑的重要方面。nuber的研究一直致力于研究视觉变压器（VIT）的鲁棒性，这些研究一直是自2020年代黎明以来作为视觉任务的主流背部选择。最近，一些大型内核探手会以令人印象深刻的性能和效率卷土重来。但是，仍然尚不清楚大型内核网络是否稳健以及其稳健性的归因。在本文中，我们首先对大型内核弯曲的鲁棒性及其与典型的小核对应物的差异进行了全面评估，并在六个不同的稳健性基准数据集中进行了差异。然后分析其强大鲁棒性背后的根本因素，我们设计了来自定量和定性观念的实验，以揭示与典型的Convnets完全不同的大核转交曲线的诱因。我们的实验首次证明了纯CNN可以实现具有可比性甚至优于VIT的实质性鲁棒性。我们对遮挡方差的分析，内核注意模式和频率特征为鲁棒性提供了新的见解。代码可用：https：//github.com/lauch1ng/lkrobust。
NatPower 宣布超过 60GWh 的电池存储和清洁能源项目，这将极大地提升英国到 2035 年提供 100% 可再生能源的能力。
尽管公众普遍看好可再生能源，但与美国和欧洲相比，英国的投资仍显不足。在竞争激烈的市场中，政府政策的变化和反对派的承诺影响了投资者对英国的兴趣。NatPower 的这项投资对英国向清洁能源的转型起到了重大推动作用，有助于英国保持清洁能源发展最具吸引力的五个国家之一的地位。
粘附状态极大地影响了细胞对氧化石墨烯的敏感性：对癌症转移的治疗意义
摘要：氧化石墨烯（GO）在生命科学中受到了越来越多的关注，因为它具有各种应用的潜力。尽管GO通常被认为是生物相容性的，但在某些情况下可能会对细胞生理产生负面影响。在这里，我们证明，GO的细胞毒性取决于细胞粘附状态。在非粘附状态下的人类HCT-116细胞比处于粘附状态的细胞更容易受到影响。凋亡是通过在粘附和未粘附细胞中的GO部分诱导的，这表明凋亡诱导并不能解释GO的选择性作用对非粘附细胞的选择性作用。GO治疗迅速降低了非粘附细胞的细胞内ATP水平，但在粘附的细胞中却没有降低，这表明ATP耗竭是造成GO诱导细胞死亡的主要原因。同时，自噬诱导是能量稳态的细胞反应，在非粘附细胞中比在粘附细胞中更明显。总体而言，我们的观察结果为GO对细胞粘附状态的作用提供了新的见解。由于消除未粘附的细胞在预防癌症转移方面很重要，因此GO对非粘附细胞的选择性有害作用表明其在癌症转移中使用的治疗潜力。
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。此处是由多功能活性位点组成的多功能且薄（25 \ XCE \ XBCM）的层间，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极的交叉。 AS诱导的双梯度固体电解质相间与丰富的岩石性位点结合使用，即使在10 MACM 2的高电流密度下，也可以使稳定的LI剥离/电镀工艺能够稳定。此外，X射线光电子光谱和同步加速器X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 MN 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫磺表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。
b'Abstract：使用高能量阴极在锂金属电池中极大地忽略了通用阴极的交叉，例如使用高能量阴极，从而导致严重的容量降解并引起严重的安全问题。在此，开发了由多功能活性位点组成的多功能和薄（25 \ XCE \ XBCM）中间层，以同时调节LI沉积过程并抑制阴极交叉。即使在10 MACM 2的高电流密度下，AS诱导的双梯度固相之间的相互作用结合了丰富的岩石嗜性位点也能稳定稳定的LI剥离/电镀工艺。此外，X射线光电子光谱和同步子X射线实验表明，富含N的框架和COZN双重活性位点可以有效地减轻不希望的阴极交叉，因此显着最大程度地减少了Li Li腐蚀。因此，使用各种高能阴极材料（包括LINI 0.7 MN 0.2 CO 0.1 O 2，LI 1.2 CO 0.1 Mn 0.55 Ni 0.15 O 2）组装的锂金属细胞，硫表现出明显改善的循环稳定性，并具有高阴极载荷。
在电气中极大地增强了共鸣的激子 - trion转换
图3。激子训练转换的物理机制，可实现巨大的调制。（a）在不同v g处的RT PL光谱。PL光谱的Lorentzian拟合和（B）V G = 0，（C）V G = 0.75V，（D）V G = 1V，（E）V G = 2V的相应反射率光谱。（f）电子带结构的示意图，用于指示激子曲线转换的光物理。（g）在不同V g的0V，0.5V和0.75V的光学设备中单层WS 2的时间分辨PL。（h）基于不同v g处的时间分辨PL的寿命拟合。
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 5 月 10 日 探索自然语言处理 (NLP) 在航空中的应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的极大提升、当前大量数据的盛行以及数据驱动算法日益强大的能力，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空。在这项研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的当前地位。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的应用。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们推荐的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J. (2022)。自然语言处理 (NLP) 探索
第 40 卷 | 第 1 期 文献综述 #2 2022 年 10 月 5 日 探索航空领域的自然语言处理 (NLP) 应用 Nadine Amin Tracy L. Yother 普渡大学 普渡大学 Mary E. Johnson Julia Rayz 普渡大学 普渡大学 由于计算能力的巨大提升、大量数据的普遍存在以及数据驱动算法的不断增长的力量，自然语言处理 (NLP) 最近在众多领域经历了快速发展，其中之一就是航空业。在本研究中，我们从研究和行业的角度探讨了 NLP 在航空领域的现状。我们将安全报告分析、航空维护和空中交通管制确定为航空领域 NLP 研究的三个主要重点领域。我们还列出了当前可用的 NLP 软件以及它们在航空业中的使用方式。最后，我们重点介绍了航空领域对标准 NLP 技术提出的一些现有挑战，讨论了当前相应的研究工作，并提出了我们建议的研究方向。推荐引用：Amin, N., Yother, T. L., Johnson, M. E. & Rayz, J.(2022)。自然语言处理 (NLP) 的探索
文章不一致的基因组组装极大地改变了单细胞 RNA 测序数据的解释，而新型整合素可以缓解这一问题
读取以映射和比对到单个参考基因组。使用墨西哥虾夷扇贝，本研究强调了当与两个不同的可用基因组组装比对时，来自同一样本的单细胞数据集的解释如何变化。我们发现，与不同的组装比对时，检测到的细胞数量和表达基因有很大不同。当将基因组组装与其各自的注释单独使用时，细胞类型识别会混淆，因为一些经典的细胞类型标记是组装特异性的，而其他基因在两个组装之间显示出不同的表达模式。为了克服多基因组组装带来的问题，我们建议研究人员与每个可用的组装比对，然后整合结果数据集以生成最终数据集，其中可以同时使用所有基因组比对。我们发现这种方法提高了细胞类型识别的准确性，并通过捕获所有可能的细胞和转录本最大限度地增加了可以从我们的单细胞样本中提取的数据量。随着 scRNAseq 变得越来越广泛，单细胞社区必须意识到基因组组装比对如何改变单细胞数据及其解释，尤其是在审查非模型生物的研究时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。