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热塑性聚氨酯基杂化纳米复合材料的导电和拉伸应变传感性能
1- Yeole，S。P。; Jadhav，P。S。； Joshi，G。M.表面活性剂改性石墨烯及其基于衍生物的聚合物纳米复合材料的最新情况 - 综述。 巨摩尔。 化学。 物理。 ，2023，224，2300122。 2 Imtiaz，s。; Siddiq，M。; Kausar，A。； Muntha，S.T。; Ambreen，J。； Bibi，I。 碳纳米管（CNT）增强聚合物和环氧纳米复合材料的制造，特性和应用的评论。 中文J. Polym。 SCI。 ，2018，36（4），445-461。 3 szeluga，u。; Kumanek，b。 Trzebicka，B。混合聚合物/纳米碳复合材料中的协同作用。 评论。 compos。 A部分appl。 SCI。 制造。 ，2015，73，204-231。 4 Ke，K。; Yue，L。; Shao，H。Q。；杨，M。B。; Yang，W。; manas-zloczower，I。 通过混合碳填充剂来增强聚合物纳米复合材料的电和压电性能：评论。 碳，2021，173，1020-1040。 5刘，H。 Gao，J.C。; Huang，W。J。; Dai，K。; Zheng，G。Q。;刘C. T。； Shen，C。Y。； Yan，X。R。; Guo，J。； Guo，Z。H.带有协同碳纳米管和石墨烯双叶烯的电导导电感应聚氨酯纳米复合材料。 Nanoscale，2016，8（26），12977-12989。 6 Yu，L。M。; Huang，H。X. 使用碳纳米填料的热塑性聚氨酯纳米复合材料的流变行为的温度和剪切依赖性。 聚合物，2022，247，124791。 7 Aranburu，n。; Otaegi，i。; Guerrica-echevarria，G。融化混合生物的TPU纳米复合材料中的机械，电和粘合剂协同作用。 polym。1- Yeole，S。P。; Jadhav，P。S。； Joshi，G。M.表面活性剂改性石墨烯及其基于衍生物的聚合物纳米复合材料的最新情况 - 综述。巨摩尔。化学。物理。，2023，224，2300122。2 Imtiaz，s。; Siddiq，M。; Kausar，A。； Muntha，S.T。; Ambreen，J。； Bibi，I。 碳纳米管（CNT）增强聚合物和环氧纳米复合材料的制造，特性和应用的评论。 中文J. Polym。 SCI。 ，2018，36（4），445-461。 3 szeluga，u。; Kumanek，b。 Trzebicka，B。混合聚合物/纳米碳复合材料中的协同作用。 评论。 compos。 A部分appl。 SCI。 制造。 ，2015，73，204-231。 4 Ke，K。; Yue，L。; Shao，H。Q。；杨，M。B。; Yang，W。; manas-zloczower，I。 通过混合碳填充剂来增强聚合物纳米复合材料的电和压电性能：评论。 碳，2021，173，1020-1040。 5刘，H。 Gao，J.C。; Huang，W。J。; Dai，K。; Zheng，G。Q。;刘C. 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T。； Shen，C。Y。； Yan，X。R。; Guo，J。； Guo，Z。H.带有协同碳纳米管和石墨烯双叶烯的电导导电感应聚氨酯纳米复合材料。 Nanoscale，2016，8（26），12977-12989。 6 Yu，L。M。; Huang，H。X. 使用碳纳米填料的热塑性聚氨酯纳米复合材料的流变行为的温度和剪切依赖性。 聚合物，2022，247，124791。 7 Aranburu，n。; Otaegi，i。; Guerrica-echevarria，G。融化混合生物的TPU纳米复合材料中的机械，电和粘合剂协同作用。 polym。SCI。，2018，36（4），445-461。3 szeluga，u。; Kumanek，b。 Trzebicka，B。混合聚合物/纳米碳复合材料中的协同作用。评论。compos。A部分appl。SCI。 制造。 ，2015，73，204-231。 4 Ke，K。; Yue，L。; Shao，H。Q。；杨，M。B。; Yang，W。; manas-zloczower，I。 通过混合碳填充剂来增强聚合物纳米复合材料的电和压电性能：评论。 碳，2021，173，1020-1040。 5刘，H。 Gao，J.C。; Huang，W。J。; Dai，K。; Zheng，G。Q。;刘C. 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Ti 3 C 2 t x基于MXENE的柔性压电物理传感器。 ACS Nano，2022，16（2），1734-1758。 9 Sheng，X。X。; Zhao，Y。F。;张，L。； lu，X。 二维Ti 3 C 2 MXENE/热塑性聚氨酯纳米复合材料的性能，并通过熔体混合有效增强。 compos。 SCI。 技术。 ，2019，181，107710。 10 Gao，Q。S。; Feng，M.J。;说谎。;刘C. T。； Shen，C。Y。； Liu，X。H. Ti 3 C 2 Tx Mxene/热塑性聚氨酯纳米复合材料的机械，热和流变特性。 巨摩尔。 mater。 eng。 ，2020，305，2000343。 11 Luo，Y。; Xie，Y。H。; Geng，W。; Dai，G。F。; Sheng，X。X。; Xie，D.L。; Wu，H。; Mei，Y。 用官能化的MXENE制造热塑性聚氨酯，朝着高机械强度，阻燃剂和烟雾抑制特性。 J.胶体界面科学。 ，2022，606，223-235。 12刘c。 Shi，Y。Q。;是的他，J。H。； Lin，Y。X。; li，Z。; Lu，J.H。; Tang，Y。L。； Wang，Y。 Z。; Chen，L。用次生磷酸盐功能化MXEN，以用于高度火灾的热塑性聚氨酯复合材料。 compos。 A部分appl。 SCI。 制造。 ，2023，168，107486。 13陈梦杰，李志健，周宏伟，刘汉斌。 细菌纤维素增强的低共熔溶剂导电离子凝胶及柔性传感器。 高分子学报，2023，54（11），1740-1752。 14范强，苗锦雷，刘旭华，左杏薇，张文枭，田明伟，朱士凤，曲丽君。 基于仿生mxene纤维导电网络的柔性透明电极及纤维导电网络的柔性透明电极及。8 Wang，Y。X。; Yue，Y。; Cheng，f。; Cheng，Y。F。; GE，B.H。; N. S. Liu; Gao，Y。H. 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草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。
草案：人工智能与版权的方法
近年来，随着互联网的普及和计算机计算能力的提升等信息技术的进步，人工智能技术的发展不断加速，我们看到人工智能技术所能实现的计算处理的精细化程度不断提高。 此外，随着人工智能技术的进步，所谓的生成性人工智能取得了显著进展，它可以根据用户的指令生成各种形式的内容，现在可以创建与人类自己创建的内容无法区分的内容。不仅有研究人员和企业参与生成型AI的开发，还提供一般用户可轻松使用的服务和软件的企业也不断涌现，以生成型AI的使用为中心进行创作活动的创作者也不断涌现。 在此背景下，关于生成型人工智能，版权所有者等担心人工智能在学习和生成数据时可能会侵犯其版权，人工智能开发者等担心开发人工智能时可能会侵犯版权或可能会创造出侵犯版权的人工智能，人工智能用户则担心使用人工智能可能会无意中侵犯版权。 此外，在2023年5月举行的G7广岛峰会上，认识到需要立即评估在各国和各行业中日益突出的生成性人工智能所带来的机遇和挑战，并通过G7工作组启动了“广岛人工智能进程”，就生成性人工智能以及包括版权在内的知识产权保护等议题进行讨论。1此外，日本的AI战略委员会专家组同月编制了AI2.0相关问题临时概要，其中也提及了与版权相关的问题，并呼吁考虑采取必要的应对措施。 今年6月制定的《知识产权振兴计划2023年3期》也指出，关于生成型人工智能与著作权的关系，将从促进人工智能技术进步和保护创作者权利的角度，识别和分析具体案例，组织法律思考，并考虑必要措施。 版权法的解释，不仅仅是与生成性人工智能相关的解释，本质上应该根据每个个案的具体情况留给司法判断。但是，截至本报告撰写时，直接处理生成型人工智能与版权之间关系的判例和案件仍然很少。为了缓解上述对生成型人工智能与版权之间关系的担忧，我们认为，不应仅仅等待判例和案件的积累，而应该提出一定的解释方法。 因此，文化事务委员会著作权部法制分科（以下简称“分科”）将与创作者、表演者等权利人、开发和提供生成性AI服务的企业、生成性AI的用户等相关方举行听证会，并将报告AI战略会议、AI时代知识产权审查委员会4（内阁府知识产权战略推进事务局）等其他会议的讨论情况。
分子动力学模拟分析人工智能系统应用研究
图 1：由 intDesc-MD 确定的配体-蛋白质相互作用。 （a）细分为 10 种类型。相互作用类型描述中显示L：配体、S1：水、Pro：蛋白质，在两个#符号之间的部分描述了连接它们的以下相互作用类型。 vdW：范达华尔兹相互作用，HB_OH_O：氢键（OH-O），HB_NH_O：氢键（NH-O），CH_O：CH-O相互作用，Elec_NH_O：静电相互作用（NH-O）。（a）观察到的 10 种最丰富的相互作用类型总和随时间的变化。
对脑氧灌注的素化模拟阐明了老年小鼠皮质中的缺氧
正常血流和代谢物分布从脑微血管向神经元组织的偏离与年龄相关的神经变性有关。通过空间和时间分布的神经图像数据告知的数学模型已成为重建整个大脑正常和病理氧递送的一致图片的工具。不幸的是，当前的脑血流和氧交换的数学模型的大小过大。由于不完整或生理上不准确的计算域，由于巨大长度尺度差异而导致的数值不稳定性以及与良好网格分辨率下的条件数量恶化相关的收敛问题，他们进一步遭受了边界影响。我们提出的有关血液和氧微灌注模拟的模拟量离散化方案不需要昂贵的网格产生，从而导致其临界氧转移问题的基质大小和带宽大大减少了至关重要的好处。紧凑的问题制定产生快速而稳定的收敛性。此外，通过使用基于图像的脑血管网络合成算法产生非常大的硅皮质微循环复制品可以有效地抑制边界效应，以便灌注模拟的边界与感兴趣的区域相去甚远。在皮质的大量部分上进行了大量模拟，并且具有适度的计算机资源，其特征分辨率向微米尺度降低了。在年轻小鼠和老年小鼠的同类中，通过体内氧灌注数据证明并验证了新方法的可行性和准确性。我们的氧气交换模拟量化了血管附近的陡峭梯度，并指向病理变化，可能导致老年大脑的神经de虫产生。这项研究旨在解释解剖结构之间的机械相互作用以及它们可能如何改变疾病或随着年龄的变化。与年龄相关变化的严格量化具有重大关注，因为它可能有助于寻找痴呆症和阿尔茨海默氏病的成像生物标志物。