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翻转芯片包裹的角落的奇异应力场
电子设备会整合多种材料，不可避免地包含尖锐的特征，例如接口和角落。当设备受到热载荷和机械载荷的约束时，角落会产生巨大的应力，并且是易于启动故障的脆弱部位。本文分析了拐角处的压力场。拐角处的应力是两种奇异领域模式的线性叠加，其中一种模式比另一种模式更为单数。这两种模式的幅度由两个不同维度的应力强度因子表示。为了确定应力强度因子，我们分析了在两个载荷条件下的平流芯片结构：底物的拉伸和底物的弯曲。我们表明，在产生奇异应力领域时，平流芯片软件包的热载荷等效于底物的拉伸。我们进一步表明，较不奇异的模式可能在更单数的模式下占上风，以进行某些拉伸弯曲组合。两种压力场模式的相对显着性也随材料而变化，底物厚度比。2012 Elsevier Ltd.保留所有权利。
TAMM和表面等离子体混合模式在各向异性石墨烯 - 光晶结构中用于血红蛋白检测
摘要：我们建议在各向异性石墨烯 - 光晶（GPC）结构中用于血红蛋白（Hb）检测的TAMM等离子体（TP）和表面等离子体（SP）杂交模式。提出的GPC传感器显示了由于面内各向异性特性引起的偏振依赖性响应。由于TP和SP模式的同时激发，该提出的传感器的反射曲线显示出两个反射率最小值。用于检测HB时，TP模式比SP模式更大。使用傅立叶模式光谱分析，当入射光的极化发生变化时，我们观察到从TP到SP模式的能量耦合，提供了增强传感器灵敏度的选项。我们提出了一种双浸法（DDM），以基于TP和SP模式的同时激发来检测HB。使用DDM，当HB水平为189 g/L时，提出的传感器提供314.5度/RIU的最大灵敏度和1746 RIU -1的FOM。所提出的各向异性GPC传感器为高FOM高度敏感的生物分子检测提供了可能的应用。
地面雷达在矿山边坡监测中的应用
1995 年至 2003 年间，边坡破坏事故造成了美国约 12% 的露天矿死亡事故。矿井边坡上的小幅表面移动可能是破坏的前兆，如果检测到，可以提供足够的警告，使工人和机器撤离到安全的地方。雷达干涉测量法提供了检测这些移动所需的精度。与其他方法相比，雷达具有一些优势，它能够覆盖大面积表面，在几乎任何天气条件下进行昼夜真正的二维监测。雷达的主动发射/接收操作模式比依赖太阳照射的被动光学方法提供了更直接的采样。微处理器速度和容量的改进导致了许多小型、便携式、地面系统的开发；这些系统现在正在全球多个地方部署。作为一项持续监测技术研究的一部分，美国国家职业安全与健康研究所和犹他州普罗沃市杨百翰大学的研究人员合作评估了使用干涉雷达监测矿山边坡稳定性的可行性。结合原型设备的设备现场测试成功，检测到了岩石斜坡上厘米级的小位移。
手写而非打字可以促进广泛的大脑连通性：一项对课堂有影响的高密度脑电图研究
随着传统手写逐渐被数字设备取代，研究其对人脑的影响至关重要。研究人员记录了 36 名大学生的脑电活动，当时他们正在使用数字笔手写视觉呈现的单词，并在键盘上打字。研究人员对使用 256 通道传感器阵列记录的 EEG 数据进行了连接分析。手写时，大脑连接模式比键盘打字时复杂得多，如顶叶和中脑区域的网络枢纽和节点之间广泛的 θ/α 连接一致性模式所示。现有文献表明，这些大脑区域和此类频率的连接模式对于记忆形成和编码新信息至关重要，因此对学习有益。我们的研究结果表明，通过使用笔时精确控制的手部运动获得的视觉和本体感受信息的时空模式对促进学习的大脑连接模式有很大贡献。我们敦促孩子们从小就必须在学校接触手写活动，以建立为大脑提供最佳学习条件的神经元连接模式。虽然在学校保持书写练习至关重要，但跟上不断发展的技术进步也很重要。因此，教师和学生都应该知道在什么情况下，哪种练习能产生最好的学习效果，例如在记课堂笔记时或写论文时。
摘录 - 飞机复合材料的实用分析
第 1 部分（第 1-23 章）涵盖了各种分析主题。解决方案很简单，没有复杂的数学表达式。这与典型的工程分析一致。此外，复杂的数学表达式不一定能提高准确性，可能会错误地暗示纯分析解决方案适用于复合材料。实用的复合材料分析方法（尤其是与强度预测相关的方法）通常是半经验性的，需要特定的测试数据来开发经过验证的分析方法；复合材料必须考虑缺口敏感性、冲击损伤、可修复性等。付出了相当大的努力来解释为什么实际方法有时不同于学术解决方案的原因；还讨论了纯分析方法的缺点。相比之下，金属的学术解决方案往往能很好地延续到实际方法中。机械性能（其中许多是复合材料所独有的）也在第 1 部分中进行了讨论：了解这些性能对于用于飞机结构的复合层压板的分析至关重要。还包括复合层压板及其使用结构的设计考虑因素。对于典型结构，尽可能使用标准设计实践非常重要，因为复合材料具有多种故障模式，当设计超出典型设计空间时，其中一些故障模式比金属更难预测（也更难容忍）。
通过感官反馈预防模式错误
摘要 研究了使用不同类型的反馈来预防模式错误。两个实验检查了文本编辑任务中模式错误的频率，其中模式错误被定义为在插入模式下尝试发出导航命令，或在命令模式下尝试插入文本。在实验 1 中，在四种不同条件下比较了动觉反馈与视觉反馈的有效性：使用键盘还是脚踏板来改变模式（动觉反馈），交叉存在或不存在视觉反馈来指示模式。结果表明，动觉反馈和视觉反馈在减少模式错误方面都是有效的。但是，无论是在减少错误方面还是在减少与模式变化相关的认知负荷方面，动觉反馈都比视觉反馈更有效。实验 2 测试了以下假设：这种动觉反馈的优越性是由于脚踏板需要受试者主动保持插入模式。结果证实，使用非锁定脚踏板切换模式比使用锁定踏板提供了更显著的模式状态信息来源。根据这些结果，我们认为用户维护的模式状态比系统维护的模式状态更有效地防止模式错误。
摘录 - 飞机复合材料的实用分析
第 1 部分（第 1-23 章）涵盖了各种分析主题。解决方案简单明了，没有复杂的数学表达式。这与典型的工程分析一致。此外，复杂的数学表达式不一定能提高准确性，可能会错误地暗示纯分析解决方案适用于复合材料。实用的复合材料分析方法（尤其是与强度预测相关的方法）通常是半经验的，需要特定的测试数据来开发经过验证的分析方法；复合材料必须考虑缺口敏感性、冲击损伤、可修复性等。本文付出了相当大的努力来解释为什么实际方法有时不同于学术解决方案；还讨论了纯分析方法的缺点。相比之下，金属的学术解决方案往往可以很好地延续到实际方法中。第 1 部分还讨论了复合材料独有的机械性能：了解这些性能对于用于飞机结构的复合层压板的分析至关重要。还包括复合层压板及其使用结构的设计考虑因素。对于典型结构，尽可能使用标准设计实践非常重要，因为复合材料具有多种故障模式，当设计超出典型设计空间时，其中一些故障模式比金属更难预测（且更难处理）。
AJP_20231025_MultiModal治疗反应的主要抑郁症：精神病学中的个性化医学
鉴于高抑郁症（MDD）的治疗反应的客观预测标记（MDD）的迫切需要，鉴于疾病发病率高以及三分之二的患者在一线抗抑郁药治疗后未能屈服的事实（1）。神经影像学技术鉴定与MDD相关的病理生理过程的神经标志物的希望导致了过去二十年来使用神经影像学方法来识别治疗反应的神经标记预测指标的越来越多的研究（2）。这些研究取得了一定的成功，主要的活性在前额叶皮层中心的神经网络中预测了抗抑郁治疗反应（3-5），一些研究表明，神经活动的模式可以预测鉴别抗抑郁反应的差异（6）。也就是说，在这些研究中使用非模态神经影像学技术存在局限性，因为这种方法不会捕获神经网络功能和结构中更广泛的异常范围，而这种方法可以通过使用多模式神经影像技术来促进，并且会导致预测响应响应中的小小效应。此外，在这些研究中结合了临床和神经成像的MEA调查可以确定多模式测量的簇，这些措施反映了神经净工作 - 行为行为关系的潜在模式，这些模式比单模式测量更准确，更准确地预测效应大小（7）（7）。然而，很少有研究这样做。
与UMAP嵌入和基于密度的聚类
1美国杜克大学医学院，美国北卡罗来纳州达勒姆大学医学院，美国2杜克大学血液学典型科学系高维细胞多摩学数据对于理解生物控制的各个层次至关重要。单一的'Omic方法提供了重要的见解，但在处理基因，蛋白质，代谢产物以及其他方面的复杂关系方面常常缺乏。在这里，我们提出了一种称为Gaudi的新颖，非线性和无监督的方法（通过UMAP数据集成进行组聚集），该方法利用独立的UMAP嵌入来进行多种数据类型的并发分析。Gaudi比几种最先进的方法更好地发现不同的OMIC数据之间的非线性关系。这种方法不仅通过它们的多摩尼克曲线群簇样本，而且还识别了每个OMICS数据集的潜在因素，从而促进对每个群集有助于的基本特征的解释。因此，Gaudi促进了更直观，可解释的可视化，从而从广泛的实验设计中识别出新颖的见解和潜在的生物标志物。引言多摩变分析整合了各种数据类型，例如基因组学，蛋白质组学和代谢组学。组合多种OMICS模式比单独分析每种数据类型时，有可能发现新颖的见解和生物标志物（1，2）。高通量技术的增长促使OMICS数据呈指数增加，这突显了对新的集成方法的迫切需求。传统的多摩学集成方法主要集中在降低尺寸技术上。例如，在RGCCA（3）中使用了基于规范相关分析（CCA）的方法，而MCIA中使用了共惯性分析（4）。同样，贝叶斯因子分析基于MOFA+（5）等方法，负基质分解对于Intnmf（6），主成分分析（7）和独立组件分析是TICA（8）的基础。尽管这些方法已在各种OMICS数据集和生物环境中应用，但它们的有效性和局限性各不相同，强调了在其应用中需要仔细考虑的需求（9）。这些方法共享的中心限制是它们对线性假设的依赖。虽然在某些情况下合适，但这种假设可能不足以准确捕获复合物，通常是非线性的相互作用（10，11）。此外，它们的计算强度构成了挑战，尤其是对于大型数据集。应对这些挑战，最近的进步已转向非线性整合方法（9，10）。均匀的歧管近似和投影（UMAP）是一种降低技术，可以揭示复杂数据集中的基础结构（12）。通过将流形学习与拓扑数据分析相结合，它可以有效地可视化较低空间中的高维数据。UMAP通过有效地从PCA和T-SNE等其他方法中脱颖而出