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World File Search System研究进展
新能源侧储能优化配置技术研究进展
收稿日期： 2022-02-28 ； 修 改稿日期： 2022-03-31 。 基金项目： 北京市科技计划项目（ Z201100004520016 ）。 第一作者： 李红霞（ 1996 —），女，硕士研究生，研究方向为储能优化
人体微生物群落失衡与衰老的关系及研究进展
体内炎症，进而影响免疫系统并加速衰老和相关的全身性疾病的发生和发展。近年来，借助高级分子生物学技术，该领域的研究一直在不断加深，并且诸如益生菌，益生元和粪便菌群移植等介入措施也显示出某些潜力。但是，在精确的干预策略，长期效果评估和安全保证方面，挑战仍然存在。将来需要进行更多的研究，以实现健康衰老的目标。
细菌外膜囊泡在抗肿瘤中的研究进展
外膜囊泡（OMV）是革兰氏阴性细菌分泌的双层脂质纳米层。OMV含有各种生物分子，是细菌，环境和宿主之间交流的重要介体，使它们成为抗肿瘤疗法的潜在有效候选者。本文回顾了OMV的结构，生物发生和生物学功能。此外，它重点介绍了OMV在抗肿瘤应用中的进展。
脑机接口在元宇宙中的应用研究进展
主题：至少30人。男人和女人对情绪的反应不同，分开情感识别或将性别比设置为1：1。刺激：使用标准刺激集。，例如IAP（国际情感图片系统），Gaped（日内瓦情感图片数据库），IAD（国际情感数字声音）等。情感：悲伤，幸福，愤怒，恐惧，喜悦，惊喜，厌恶，中立等。
垂体神经内分泌肿瘤术后复发的因素研究进展
术后复发是否会影响患者的后续治疗计划和存活。其中，在手术期间很难完全去除侵入上层或羊角区域的pit，并在手术后12％约58％重复出现。（在本文中，关于诊断和治疗中国经常性垂体腺瘤的专家共识的定义是在2019年的：垂体腺瘤切除后消失的症状和迹象再次出现；内分泌指数再次出现；内分泌指数再次增加了缓解标准后再次增加；，即使肿瘤被完全切除，10％〜20％也将在5到10年内复发。Tu-Mors的复发为患者带来了财务和心理负担，并降低了他们的生活质量。本文主要回顾了皮特内特在三个方面的术后复发的因素：IM的特征，病理因素和其他因素，并提出了有关PITNET临床治疗的个人建议，旨在为该疾病的临床治疗提供参考。
高压下二元富氢超导体的实验研究进展
lah 10（T C = 250 K），Drozdov和Al。（2019）LAH 10（T C = 260 K），Somayazalu和Al。（2019）YH 9（T C = 243 K），Kong和Al。（2019）YH 6（T C = 224 K），Troyan和Al。（2019）CAH 6（T C = 215 K），但等。（2021）CAH 6（T C = 210 K），Li和Al。（2022）SH 3（T C = 203 K），Drozdov和Al。（2015）THH 10（T C = 161 K），Semenoch和Al。（2019）CEH 10（T C = 115 K），Chen和Al。（2021）CEH 9（T C = 100K），Chen和Al。（2021）YH 4（T C = 88 K），Shao和Al。（2021）BAH 12（T C = 20 K），Chhen和Al。（2021）SNH X（T C = 70K），Hong和Al。（2022）
空间微重力环境下脑内神经化学物质响应的研究进展
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面向线状柔性物体的机器人操作研究进展与展望
此类任务同样可以先离线学习状态转移预测模 型再使用 MPC 计算控制输入 [28-29] ，或直接使用强 化学习方法 [68-69] ，但需要大量训练数据且泛化性较 差。在准静态的局部形变控制中，更常用的方法是 在线估计局部线性模型。该模型假设线状柔性体形 状变化速度与机器人末端运动速度在局部由一个雅 可比矩阵 JJJ 线性地联系起来，即 ˙ xxx ( t ) = JJJ ( t ) ˙ rrr ( t ) ，其 中 ˙ xxx 为柔性体形变速度， ˙ rrr 为机器人末端运动速度。 由于使用高频率的闭环反馈来补偿模型误差，因此 完成任务不需要非常精确的雅可比矩阵。 Berenson 等 [70-71] 提出了刚度衰减（ diminishing rigidity ）的概 念，即离抓取点越远的位置与抓取点之间呈现越弱 的刚性关系，并据此给出了雅可比矩阵的近似数学 表示。此外，常用的方法是根据实时操作数据在线 估计雅可比矩阵，即基于少量实际操作中实时收集 的局部运动数据 ˙ xxx 和 ˙ rrr ，使用 Broyden 更新规则 [72] 、 梯度下降法 [73] 、（加权）最小二乘法 [33-34,74] 或卡尔 曼滤波 [75] 等方法在线地对雅可比矩阵进行估计。 该模型的线性形式给在线估计提供了便利。然而， 雅可比矩阵的值与柔性体形状相关，因此在操作 过程中具有时变性，这使得在线更新结果具有滞 后性，即利用过往数据更新雅可比矩阵后，柔性体 已经移动至新的形状，而新形状对应的雅可比矩阵 与过往数据可能并不一致。同时，完整估计雅可比 矩阵的全部元素需要机器人在所有自由度上的运 动数据，这在实际操作过程中难以实现，为此一些 工作提出根据数据的奇异值进行选择性更新或加 权更新 [74] 。此外，此类方法需要雅可比矩阵的初 值，一般在操作前控制机器人沿所有自由度依次运 动，收集数据估计初始位置的雅可比矩阵。受上述 问题影响，在线估计方法往往仅适用于局部小形变 的定点控制，难以用于长距离大形变的轨迹跟踪。 Yu 等 [31] 提出 ˙ xxx = JJJ ( xxx , rrr ) ˙ rrr 的模型形式，其中 JJJ ( · ) 为 当前状态至雅可比矩阵的非线性映射，待估计参数 为时不变形式。基于该模型，该方法将离线学习与 在线更新无缝结合，实现了稳定、平滑的大变形控 制。 Yang 等 [76-77] 使用模态分析方法建立柔性体模
MXene 典型特性及其在碳纤维复合材料中应用的研究进展
摘要：作为一种新型的二维（2D）过渡金属碳化物，氮化物或氮化碳，MXENE具有出色的物理结构和出色的机械性能，电导率和磁性特性，因此在不同的领域中广泛使用，例如电化学能量存储，微波炉吸收，微波吸收，电磁，电磁层。碳纤维（CF）是通过热处理和高温氧化制备的，导致表面光滑和缺乏活性基团，这不利于碳纤维和基质之间的粘附，从而产生碳纤维复合材料的界面性质。纳米颗粒以修饰碳纤维的表面以改善其粗糙度并提供活性基团。因此，通过其范德华力或氢，离子和共价键将MXENE引入CF表面，以改善CF和矩阵之间的机械互锁效果，从而改善复合材料的界面特性或启用功能应用。在本综述中，总结了各种合成方法，MXENE的结构特征和特性，并讨论了将MXENE引入MXENE通过不同技术将MXENE引入碳纤维表面修饰的研究进展，以增强界面性能和复合材料的功能应用。最后，提出了MXENE面临的挑战以及其在碳纤维复合材料中应用的发展前景。
新型非常规超导体UTe2 的单晶生长方法研究进展
度变化。数据来源于文献[1]。图2。第一个发现UTE 2超导率：（a）电阻率的温度依赖性； （b）低温特异性热数据的电贡献的温度依赖性。数据取自参考。[1]。