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![arxiv：2502.07007v1 [CS.CV] 2025年2月10日](/simg/b\b557a4adbe532ee181ae43f54e37ed914035e5c8.webp)
arxiv：2502.07007v1 [CS.CV] 2025年2月10日
AI生成的内容的最新进展显着改善了3D和4D代的现实主义。然而，大多数现有的方法都在忽略非衍生的物理原理的同时，会导致伪像，例如不切实际的变形，不稳定的动态和不可行的对象相互作用。将物理学培训纳入生成模型，这是一个至关重要的研究方向，可以增强结构完整性和运动现实主义。这项调查对物理感知的生成甲基产生进行了综述，从而系统地分析了如何将物理结构整合到3D和4D代中。首先，我们研究了将物理先验纳入静态和动态3D代理的最新作品，基于代表类型的方法对方法进行了分类，包括基于视觉的，基于NERF和基于高斯分裂的方法。第二，我们探索了4D代的新兴技术，重点是用物理模拟对时间动态进行建模的方法。最后，我们对主要方法进行了比较分析，强调了它们的优势，局限性和对不同材料和运动动态的适用性。通过对物理接地AIGC进行深入分析，该调查旨在弥合生成模型和物理现实主义之间的差距，提供见解，以激发人们在物理上一致的内容生成中的未来研究。
制造业中的数字孪生数据可视化...
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法，从现有产品的功能和物理架构的角度对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于基准流链，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出的是混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，它通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持来描述产品系列之间的相似性。以指甲刀为例来解释所提出的方法。工业案例
使用先进技术实现数字孪生的方法...
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法，从现有产品的功能和物理架构的角度对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于基准流链，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出的是混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，它通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持来描述产品系列之间的相似性。以指甲刀为例来解释所提出的方法。工业案例
循环经济：产品生命周期视角...
在当今的商业环境中，产品种类和定制化的趋势从未间断。由于这种发展，需要敏捷和可重构的生产系统来应对各种产品和产品系列。为了设计和优化生产系统以及选择最佳产品匹配，需要产品分析方法。事实上，大多数已知方法旨在从物理层面分析产品或一个产品系列。然而，不同的产品系列在组件数量和性质方面可能存在很大差异。这一事实阻碍了对生产系统进行有效比较和选择合适的产品系列组合。提出了一种新方法，从现有产品的功能和物理架构的角度对其进行分析。目的是将这些产品聚类为新的面向装配的产品系列，以优化现有装配线并创建未来的可重构装配系统。基于基准流链，分析产品的物理结构。识别功能子组件，并执行功能分析。此外，输出的是混合功能和物理架构图 (HyFPAG)，它通过为生产系统规划人员和产品设计师提供设计支持来描述产品系列之间的相似性。以指甲刀为例来解释所提出的方法。工业案例
为什么神经科学对教学和学习很重要
脑电图 (EEG)、正电子发射断层扫描 (PET) 和功能性磁共振成像 (fMRI) 等脑成像技术的最新发展，提高了我们对大脑的理解。我们现在能够研究学习、记忆、认知、情绪、社会行为，甚至自我和人类意识背后的神经过程。直到 20 世纪 80 年代，研究人员还认为大脑的结构是在儿童时期形成的，此后几乎没有变化的空间。然而，研究人员现在知道大脑具有巨大的变化能力。大脑以不断变化的方式行动和反应的能力被称为神经可塑性。学习会改变大脑的物理结构，导致其组织和重组。了解大脑及其工作原理对于我们成为有效的教师至关重要。我同意 Willis [1] 的观点，即了解大脑工作原理的教师会有乐观、动力和动机将他们的发现应用到课堂上。成为一名教师却不理解改变大脑的神经可塑性的含义，这对教师及其未来的学生来说是一个巨大的损失。我完全同意 Whitaker [2] 在下面提出的评论。“如果一个学生的老师真的不理解改变大脑的神经可塑性的含义，就像把你的车送到一个不懂发动机工作原理的机械师那里修理一样。”大脑负责我们的思考、学习和记忆。如果我们想了解最有效的方法来
技术简介：录音技术
图 3 概述了我们描述逻辑和物理扇区格式的三种方式。一些旧式和低容量 HDD 继续保留 512B 物理扇区大小。由于物理扇区和逻辑扇区大小相同，因此这些驱动器被描述为 512B 原生 (512n)。大多数较大的驱动器已移至 4096B 物理扇区，这产生了问题，因为许多主机应用程序无法重写以接受 4096B 逻辑扇区。通过大量努力，生态系统做出了必要的改变，以确保主机能够知道驱动器正在模拟 4KB 物理结构之上的 512B 逻辑扇区，称为 512 字节模拟 (512e)。然后，主机将能够将其写入与自然的 4KB 物理边界对齐，同时仍使用 512B 逻辑扇区，从而避免读取-修改-写入操作。现代主机现在能够利用 4KB 物理扇区和 512B 模拟，而不会影响性能。虽然存储生态系统的大部分都无法彻底改变自身以切换到 4KB 逻辑扇区，但一些主机应用程序确实做出了改变。为这些应用程序销售的驱动器被称为 4K 原生 (4Kn)，因为逻辑和物理扇区大小均为 4096B。如今，市场上共存着三种驱动器类型，即 512n、512e 和 4Kn，具体取决于型号和容量。
将centromeres塑造以抵抗有丝分裂的纺锤力
中心粒是动力学的结合位点，对于整个细胞分裂的染色体的忠实隔离至关重要。酵母中的点丝粒由约115 bp的特异性DNA序列编码，而区域的丝粒范围从裂变酵母中的6 - 10 kbp到人类的5 - 10 Mbp。了解中心粒染色质的物理结构（酵母中的圆锥体），定义为姐妹动物学之间的染色质，将提供基本的见解，以了解如何将Centromere DNA编织成僵硬的弹簧，该弹簧能够在有点裂期间能够抵抗微管拉力。围粒粒粒的一个标志是染色体（SMC）蛋白凝聚蛋白和冷凝蛋白的结构维持的富集。基于种群方法的研究（CHIP-SEQ和HI-C）以及实验获得的荧光粒结构的荧光探针图像，以及模拟与实验结果之间的定量比较，我们提出了一种建立姐妹动物学菌之间张力的机制。我们提出，丝粒是一种染色质瓶洗，是通过环状侵入蛋白冷凝蛋白和粘着素而组织的。由于径向环之间的空间排斥力，瓶颈布置提供了一种生物物理手段，可以将周围质粒染色质转化为弹簧。我们认为，瓶刷是染色体组织的组织原则，该原理已从该领域的多种方法中出现。
现代风格多样性梯度的起源1500万年前
纬度多样性梯度（LDG）是12种不同进化枝1-4的现代生态系统的普遍特征。在一个多世纪以来，LDGS 13的因果机制仍然有争议，部分原因是许多推定的驱动因素同时又有1,4纬度为1,3,5。过去提供了解开LDG机制的机会，因为随着时间的推移，生物多样性，纬度和可能的因果因素之间的15个关系有所不同。6-169 9。我们量化了过去4000万年中高时空17分辨率在浮游有孔虫中的出现，发现现代风格的梯度仅在1500万年前就出现了。空间和时间模型表明，浮游有孔虫19的LDG可以通过水柱的物理结构来控制。在过去15 mA上纬度20温度梯度的陡峭，与低纬度下垂直温度21结构升高有关，可能会增强利基分配，并为赤道提供了更多22个物种形成的机会。支持这一假设，我们发现23个低纬度物种形成的速率更高，使多样性梯度浸泡了多样性梯度，与时空的24个模式通过浮游有孔虫进行了深度分配。从高25个纬度中剥离物种也增强了LDG，但与26种物种相比，这种作用往往较弱。我们的结果为理解海洋LDGS 27的演变提供了一个步骤变化。28 29 30
一种新型药物输送：纳米耳蜗
Dimitrious Papahadjoupoulos 博士及其团队发现，蜗壳是由带负电荷的磷脂酰丝氨酸与钙相互作用形成的沉淀物。它们用于通过递送肽和抗原来提供疫苗。在纳米蜗壳（一种新型药物递送载体）中，目标药物分子被包裹在多层结构中，包括螺旋形薄片内的固体脂质双层。这种方法使用药物的蜗壳化来克服诸如溶解度差、渗透性和口服生物利用度差等问题。它们保护分子免受 pH、温度和酶等恶劣环境条件的影响。由于其表面和结构上同时具有亲水性和亲脂性形式，因此它可以同时包含亲水性和亲脂性药物分子。药物分子的包封负载能力由蜗壳的物理结构决定，而包封程序决定了形成的复合物的粒度。它可用于口服和全身给药生物活性物质，包括药物、DNA、蛋白质、肽和疫苗抗原。这种方法既可用于全身治疗，也可用于口服治疗，最终可能发展成为药物输送系统。这些因素将鼓励研究人员研究这一新兴的药物输送技术领域。有许多方法可以创建纳米耳蜗，然后可以使用它们来为各种应用施用不同的活性化合物。本文讨论了纳米耳蜗的组成和结构以及这些化合物的给药机制、制造技术、评估、用途和局限性。
量子电路压缩与混合尺寸Qudits
摘要 - 由于近年来的成就，量词计算机正成为现实。当今可用的量子计算机提供数百个Qubits，但在累积错误和量子状态衰减之前可以执行的操作数量仍然有限。关于误差积累，非本地操作（例如CX或CZ）是主要贡献者。减少所需非本地操作数量的一种有希望的解决方案是通过利用量子系统的固有高维功能来更有效地利用量子硬件。在一个称为电路压缩的过程中，量子位之间的非本地操作映射到Qudits的本地操作，即高维系统。在这项工作中，我们提出了一种启用量子电路压缩的策略，其目的是将给定电路中的Qubits映射到目标硬件的混合维数。此外，在引入捕获量子操作本质的新表示之前，我们讨论了电路压缩的原理以及Qubits和Qudits的物理结构，影响了图的量子状态的不同逻辑水平。基于此，我们提出了一种自动化方法，用于将任意门设置的Qubit电路映射到混合量子量子系统中，从而降低了非本地操作的数量。经验评估证实了拟议方法的有效性，将几乎一半的病例降低了多达50％的非本地操作。索引术语 - Quantum Computing，电路压缩，QUDITS最后，相应的源代码可在github.com/cda-tdum/qudit-compression上自由获得。