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粒度：使用粒状材料进行机器人任务的高性能模拟
摘要 - 植物材料对行星科学，建筑和制造业中许多机器人任务的关键兴趣。但是，颗粒材料的动力学很复杂，并且通常在计算上非常昂贵。我们提出了一组方法和一个用于快速模拟图形处理单元（GPU）的颗粒材料的系统，并表明该模拟足够快，可以通过增强学习算法进行基础培训，目前需要许多动力学样本才能实现可接受的性能。我们的方法模型使用隐式时间播放方法进行多体刚性接触的颗粒材料动力学，以及算法技术，用于在粒子对和任意形成的刚体之间和任意形状的刚体之间的有效并行碰撞检测，以及用于最小化Warp Divergence的编程技术，以最大程度地构建单层构造（构建多项）。我们在针对机器人任务的几个环境上展示了我们的仿真系统，并将模拟器作为开源工具发布。
增强灵活性：使用颗粒状的手指弹性伸展
本文介绍了一种生物启发的气动软执行器，旨在模仿人手指的柔韧性运动运动，特别关注通过颗粒状干扰来调节刚度。三腔几何形状 - 蜂窝，矩形和中途 - 以优化曲率性能，利用霉菌星15慢速弹性体进行执行器制造。使用Chia和藜麦晶粒在不可扩展的层中实现了颗粒状干扰，以增强刚度调制。实验结果表明，蜂窝几何形状与天然食指轨迹最紧密地对齐。刚度评估Quinoa的范围为0 - 0.47 N/mm/°，CHIA的范围为0 - 0.9 N/mm/°。与非裁定配置相比，藜麦的执行力量的产量增加了16％，CHIA的力量增加了71％。这种增强的性能对于诸如手部康复等应用特别有益，在这种应用中，自适应刚度和力调节至关重要。颗粒状干扰，尤其是使用Active Chia，为需要可变的刚度和电阻的任务提供了卓越的适应性，使其成为可穿戴机器人应用康复的有前途的候选人。
从创意量子到颗粒状互动思维理论
最近，AISDL团队已经整合了量子力学和信息理论的见解，以对社会科学中信息价值联系的基础理解：颗粒状互动思维理论[1]。这标志着该团队持续对价值本质的更深入的询问是一个重要的里程碑。具体来说，该理论认为价值是由于信息的相互作用而出现的，这些信息以对人类生存，发展和繁殖的方式减少熵的相互作用。
发光的颗粒状水冰显示出“尘埃”排放
背景。微粒形式的水冰是彗星中最常见的挥发性物质，在正确模拟彗星活动之前，必须了解其接近太阳时的行为。目的。为了评估颗粒状水冰的特性，我们研究了其在低温高真空环境中光照下的演变。方法。我们制作了一个由微米级颗粒组成的水冰样本，将其放置在热真空室内，并将其暴露在高强度可见光/近红外 (VIS / NIR) 照明下。由于冰的 NIR 波段内的能量吸收，样品局部加热，导致靠近表面的蒸发。使用秤测量辐照样品的总质量损失，并用红外摄像机记录表面温度。此外，我们使用多台摄像机观察表面变化和喷射出的固体颗粒。结果。我们从空间分辨的表面温度中推导出由于水冰升华而造成的质量损失。这种质量损失占总质量损失的 68%-77%。剩余部分（23% 到 32% 之间）的质量以固体颗粒的形式喷出，可以用肉眼看到。结论。水冰颗粒的自我喷出可以用一个几何模型来解释，该模型描述了样品冰成分的升华，同时考虑了水冰颗粒的尺寸分布和样品的体积填充因子 (VFF)。根据该模型，当固体冰颗粒（或它们所属的颗粒簇）由于较小的连接冰颗粒蒸发速度更快而与样品失去接触时，就会发射固体冰颗粒。我们讨论了该过程与彗星尘埃活动的可能相关性。
朝着更准确，及时和颗粒状的产品水平碳强度指标：挑战和潜在的解决方案
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CDAN1抑制ASF1的机制 4D生物打印形状的颗粒状组织在颗粒状支撑水凝胶中：雕刻结构和指导成熟 单细胞分辨率发育中的人类新皮层的分子和细胞动力学 横跨陆地节肢动物的分散，生命史和热壁细分市场的一致协变 使用全原子模拟和人工智能发现新的淀粉样蛋白样肽 十个物种占细菌学文献的一半，使大多数物种未研究 标题：的转化神经元中的蛋白质和溶酶体修复缺陷
。cc-by 4.0国际许可（未经Peer Review尚未获得认证）是作者/资助者，他已授予Biorxiv的许可证，以永久显示预印本。这是该版本的版权持有人，该版本于2024年8月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2024.08.08.607204 doi：biorxiv preprint
4D生物打印形状的颗粒状组织在颗粒状支撑水凝胶中：雕刻结构和指导成熟
图1 |对发展中的人类新皮层的多摩变调查。a，本研究中使用的样品的描述。b，snmultiome数据的UMAP图，显示了33种细胞类型的分布。c，UMAP图显示了年龄组的分布（左）和区域（右）。d，跨发育阶段和皮质区域的单个细胞类型的比例。条是由细胞类型颜色编码的，其传说可以在面板a中找到。 E，左，单个细胞类型中的签名转录因子（TF）的点。中间，汇总的染色质可及性概况在跨类型的签名TFS启动子上。蓝色箭头代表每个TF的转录起始位点和基因体。正确，跨细胞类型的标志性TF的归一化Chromvar基序活性的热图。
一种新的基于颗粒状酸橙的毛胚层配方
控制土壤酸度对于从农作物中获得最佳产量至关重要，因为过多的酸度会影响必需植物营养素的可用性，从而对农作物的生产率产生不利影响。石灰被用来抵消土壤酸度，但通常不建议同时应用石灰和有益的微生物。农民必须等待两到三周的时间，然后再将其他有益的微生物纳入土壤。Trichoderma是一种真菌生物防治剂，已被证明有效抑制了几种土壤传播的植物病原体，并在作物生产中是成功的生物农药和生物含量。认识到trichoderma的潜力以及传统的石灰应用所带来的挑战，ICAR-IISR的科学家开发了“ Tricholime”，以整合石灰和trichoderma。
EGNN-C+：可解释的演化粒状神经网络及其在弱监督 EEG 数据流分类中的应用
摘要 — 我们引入了一种改进的增量学习算法，用于进化粒神经网络分类器 (eGNN- C+)。我们使用双边界超框来表示颗粒，并定制自适应程序以增强外框对数据覆盖和噪声抑制的鲁棒性，同时确保内框保持灵活性以捕获漂移。分类器从头开始发展，动态合并新类别，并执行局部增量特征加权。作为一种应用，我们专注于脑电图 (EEG) 信号中与情绪相关的模式的分类。情绪识别对于增强计算机系统的真实感和交互性至关重要。挑战恰恰在于开发高性能算法，能够有效地管理生理数据中的个体差异和非平稳性，而无需依赖特定于受试者的校准数据。我们从 28 名玩电脑游戏的人获得的 EEG 信号的傅里叶频谱中提取特征 - 这是一个公共数据集。每个游戏都会引发不同的主要情绪：无聊、平静、恐惧或快乐。我们分析单个电极、时间窗口长度和频带，以评估由此产生的独立于用户的神经模型的准确性和可解释性。研究结果表明，两个大脑半球都有助于分类，尤其是颞叶 (T8) 和顶叶 (P7) 区域的电极，以及额叶和枕叶电极的贡献。虽然模式可能出现在任何波段中，但 Alpha (8-13Hz)、Delta (1-4Hz) 和 Theta (4-8Hz) 波段按此顺序与情绪类别表现出更高的对应性。eGNN-C+ 证明了学习 EEG 数据的有效性。即使面对高度随机的时变 4 类分类问题，它也能使用 10 秒时间窗口实现 81.7% 的准确率和 0.0029 II 的可解释性。
废水处理粒状生物膜技术的微生物生态学：评论
摘要：如今，由于对人类和环境健康造成的损害，废水的排放是全球关注的问题。废水处理已进展，以提供环境和经济可持续的技术。废水的生物处理是该领域的基本基础之一，基于颗粒状生物膜系统的新技术的使用正在证明在解决从废水排放中得出的环境问题方面取得了成功。必须评估颗粒状的微生物，因为其功能实体是由于其去除污染物的活性和功能与周围的微生物群相互关联。微生物群落的深刻知识可以改善系统操作，因为可以通过调整对操作条件的调整来修改代谢角色的微生物的增殖。这就是为什么工程必须考虑生物废水处理系统的内在微生物逻辑方面的原因。本综述提供了基于颗粒生物膜的生物废水处理技术的微生物生态学，用于减轻水污染。