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纳米Truc上的长叶刺激的有效的光生成
通过低温扫描隧道显微镜和光谱学的低温扫描隧道显微镜和光谱研究，已经研究了在RU（0001）上生长的纳米结构上的外延地石墨烯（纳米结构上的外延石墨烯）上的非成激素的表面光学。存在空间位于前体被吸附的区域中的空间位置，并在电磁频谱区域进行努力访问的区域，在那里进行N-π *跃迁，允许将前体转化为100％。在最新的理论计算的帮助下，我们表明，这种高收率是由于传入的光以及随之而来的电子转移到前体的无弹性散射机制的有效人数。我们的发现是实验证实，表面状态可以根据对小分子的早期理论预测在复杂分子系统的表面光化学中起重要作用。
UC旧金山先前出版的作品
终生的海马神经发生由驻留在齿状回（DG）的亚细胞区域的多能成人神经干细胞（ANSC）池维持。指导NSC从发育状态到成人国家的过渡的机制尚不清楚。我们通过使用基于Nestin的报告基因小鼠在Cyclin d2中表明ANSC池是通过Cyclin D2依赖性增殖在生命的第一周中建立的。不存在细胞周期蛋白D2不会影响齿状回的正常发育，直到出生，但可以防止产后形成径向神经胶质样的ANSC。此外，逆转录病毒命运映射显示，ANSC是在出生后不久位于齿状回的前体的现场出生的。综上所述，我们的数据确定了至关重要的时间窗口和前体划分的空间位置，该划分产生了ANSC的持续人群，并证明了Cyclin D2在此过程中的核心作用。
使用气压传感器估算触摸力
手指压力为触摸交互提供了一个新的维度，其中输入由其空间位置和正交力定义。然而，移动设备中集成力传感硬件的有限可用性和复杂性成为探索这一设计空间的障碍。本文介绍了近期移动设备中的两项功能的综合——气压传感器（压力高度计）和入口保护——以感测用户的触摸力。当用户对设备的显示屏施加力时，显示屏会向内弯曲并导致密封底盘内的气压升高。设备的内部气压计可以感测到这种压力的增加。然而，这种变化是不受控制的，需要校准模型将气压映射到触摸力。本文推导出这样的模型，并在四种商用设备（其中两种带有专用力传感器）上证明了其可行性。结果表明，该方法对小于 1 N 的力很敏感，并且可与专用力传感器相媲美。
使用气压传感器估算触摸力
手指压力为触摸交互提供了一个新的维度，其中输入由其空间位置和正交力定义。然而，移动设备中集成力传感硬件的可用性有限且复杂性成为探索这一设计空间的障碍。本文介绍了近期移动设备中的两个功能——气压传感器（压力高度计）和入口保护——的综合，以感测用户的触摸力。当用户对设备的显示屏施加力时，它会向内弯曲并导致密封底盘内的气压增加。设备的内部气压计可以感知到这种压力的增加。然而，这种变化是不受控制的，需要校准模型将气压映射到触摸力。本文推导出这样一个模型，并在四种商用设备（其中两种带有专用力传感器）上证明了其可行性。结果表明，该方法对小于 1 N 的力很敏感，并且与专用力传感器相当。
多量子比特 Toffoli 门和带有里德堡原子的最佳几何结构
多量子比特 Toffili 门具有实现可扩展量子计算机的潜力，是量子信息处理的核心。在本文中，我们展示了一种原子排列成三维球形阵列的多量子比特阻塞门。通过进化算法优化球面上控制量子比特的分布，大大提高了门的性能，从而增强了非对称里德堡阻塞。这种球形配置不仅可以在任意控制目标对之间很好地保留偶极子阻塞能量，将非对称阻塞误差保持在非常低的水平，而且还表现出对空间位置变化的前所未有的稳健性，导致位置误差可以忽略不计。考虑到固有误差并使用典型的实验参数，我们通过数值方法表明可以创建保真度为 0.992 的 C 6 NOT 里德堡门，这仅受里德堡态衰变的限制。我们的协议为实现多量子比特中性原子量子计算开辟了一个高维原子阵列平台。
SpatialSSL：利用自监督学习对小鼠大脑进行全脑空间转录组学研究
自监督学习 (SSL) 是一个丰富的框架，用于在大型数据集中获取有意义的数据表示。虽然 SSL 在计算机视觉和自然语言处理方面显示出令人瞩目的成果，但单细胞领域的多种应用仍需探索。我们研究 SSL 在空间分辨的单细胞 RNA 测序数据的细胞邻域中对细胞分类的应用。为了解决这个问题，我们开发了一个基于空间分子分析数据的 SSL 框架，整合了细胞在组织切片内的分子表达和空间位置。我们在大规模全鼠脑图谱上展示了我们的方法，记录了来自整个鼠脑的 59 个离散组织切片中 4,334,174 个单个细胞中 550 个基因的基因表达测量值。我们的实证研究表明，SSL 提高了下游性能，尤其是在存在类别不平衡的情况下。值得注意的是，我们观察到子图级别的性能改进比全图级别更显著。
将环境意识整合到NPC
摘要我们提出了一个新型系统，该系统可以在具有上下文意识的游戏中使用大型语言模型（LLM）来增强非播放字符（NPC），从而提供动态，环境敏感的交互。传统上，NPC依靠预先列出的对话和对环境的认识，从而限制了他们对玩家行动的反应。我们的系统通过捕获NPC周围环境的全景图像并应用语义分割来识别对象及其空间位置来解决此问题。我们通过将对象位置与分割信息相结合，从而生成NPC环境的结构化JSON表示。此数据作为LLM提供了上下文，使NPC能够将空间知识纳入与玩家的对话中。结果是更身临其境的游戏玩法，NPC可以在互动过程中参考附近的对象，地标和环境特征，从而增强可信度和参与度。本文讨论了我们系统的技术实施，展示了将视觉感知整合到NPC中如何转换游戏内对话和交互。
地质勘探中的磁学 - 印度科学院
摘要。磁法是最古老和最广泛使用的地球物理技术之一，用于勘探地球地下。它是一种相对简单且廉价的工具，适用于各种地下勘探问题，涉及从地壳底部附近到土壤最上层一米内的水平磁性变化。成功应用磁法需要深入了解其基本原理和仔细的现场工作、数据缩减和解释。通常，解释仅限于定性方法，这些方法只是绘制异常地下条件的空间位置，但在有利情况下，该方法的技术状态将允许更多的定量解释，包括指定异常源的性质。没有其他地球物理方法为如此广泛的问题提供关键输入。然而，磁法很少能为调查问题提供完整的答案。因此，它通常与其他地球物理和地质数据一起使用，以限制其解释的模糊性。
地球勘探中的磁学 - 印度科学院
摘要。磁法是最古老和最广泛使用的地球物理技术之一，用于勘探地球地下。它是一种相对简单且廉价的工具，适用于各种地下勘探问题，涉及从地壳底部附近到土壤最上层一米内的水平磁性变化。成功应用磁法需要深入了解其基本原理，并进行仔细的实地工作、数据缩减和解释。通常，解释仅限于定性方法，这些方法只是绘制异常地下条件的空间位置，但在有利的情况下，该方法的技术状态将允许更多的定量解释，包括指定异常源的性质。没有其他地球物理方法可以为如此广泛的问题提供关键输入。然而，磁法很少能为调查问题提供完整的答案。因此，它通常与其他地球物理和地质数据一起使用，以限制其解释的歧义。
面对协作机器人 - Mary Ann Liebert, Inc.
简介 协作机器人（即 cobots）被引入工业装配线，通过称为人机协作 2 (HRC) 的交互过程来提高生产力和支持工人 1。在以制造系统数字化转型为特征的工业 4.0 革命背景下，3–5 协作机器人和操作员共享工作空间和任务。2,6–10 HRC 旨在将协作机器人的准确性和不知疲倦（即长时间重复性任务）与人类的灵活性 2 和灵巧性（例如解决问题、创造力）相结合。3 为了符合工作空间安全条件，11,12 协作机器人将定义一组考虑工作环境和操作员的空间位置和动作的动作（即“教学”）。工人通过特定界面（即示教器）、创新输入设备（例如智能摄像头、语音识别系统）和直接接触来控制这些操作。7,13,14 此外，考虑用户对协作机器人的看法对于提高 HRC 至关重要。事实上，协作机器人可以支持操作员开展工作活动 13,15–18 并可以在认知层面承受它们（例如，减少记忆工作量，帮助决策）。8,19,20 这些功能在劳动力年龄不断增加的时代非常重要。15,16