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使用直接CO 2激光结构制造聚合物光导板（LGP）
光导板（LGP）是一个不可或缺的组件，可帮助从各种应用中从光源中分发照明。因此，LGP中微观结构模式的设计和质量在实现高发光效率和光均匀性方面起着重要作用。这项研究调查了使用CO 2直接激光结构在PMMA上使用CO 2直接激光结构，激光功率与激光扫描速度与微点形成之间的关系。此外，还使用亮度计评估了不同微点音高对亮度的影响。我们的发现表明激光功率的增加和激光扫描速度的降低导致较大的微点直径和更深的微点。结果还表明，音高越小，亮度读数越高。总体而言，研究中证明的低成本CO 2直接激光结构能够产生一致的微点模式直径和高度，这适用于质量产生中LGP的制造。
自我主张身份的模型驱动的安全性分析...
在学术界和行业中，正在深入探索自我主权身份（SSI）的最佳实践。从最佳实践获得的可重复使用的解决方案被推广为系统分析和设计参考的建筑模式，从而显着提高了生产力并提高了未来实施的可靠性。对于对安全敏感的项目，建筑师根据正式的分析和实验结果仔细考虑安全问题和解决方案，做出建筑决策。在本文中，我们提出了一个模型驱动的安全分析框架，用于分析SSI系统的体系结构模式，相对于我们对现实世界安全问题的调查建立的威胁模型。我们的框架机械化一种建模语言，以使时间逻辑中的安全属性形式化模式和威胁，并自动通过模型检查生成程序以验证。此外，我们提出了由独立的集成开发环境验证的典型脆弱模式，它集成了常用的模式和攻击者模型以实用我们的框架。
学习空间和时间中的自相似性作为视频动作识别的广义运动
时空卷积通常无法学习视频中的运动动态，因此需要一种有效的运动表示来理解自然界中的视频。在本文中，我们提出了一种基于时空自相似性（STSS）的丰富而鲁棒的运动表示。给定一系列帧，STSS 将每个局部区域表示为与空间和时间中邻居的相似性。通过将外观特征转换为关系值，它使学习者能够更好地识别空间和时间中的结构模式。我们利用整个 STSS，让我们的模型学习从中提取有效的运动表示。我们所提出的神经块称为 SELFY，可以轻松插入神经架构中并进行端到端训练，无需额外监督。通过在空间和时间上具有足够的邻域体积，它可以有效捕捉视频中的长期交互和快速运动，从而实现鲁棒的动作识别。我们的实验分析表明，该方法优于以前的运动建模方法，并且与直接卷积的时空特征互补。在标准动作识别基准 Something-Something-V1 & V2、Diving-48 和 FineGym 上，该方法取得了最佳效果。
课程提纲已有四年的动物学本科课程
1。本课程包括生物的概念，这些概念被分为六个王国以及这种分组背后的想法。知道动物王国其他五个非动物的差异使得对动物特征有清晰的观念。2。要以系统模式研究动物，需要使用分类学原理对动物群体进行分类。因此，分类法已纳入课程。3。以对称形式考虑所有动物的常见结构模式。4。原生动物是动物生物的生物，因此这些人在研究动物学中发现了包容性，并且本课程包括原生动物对假纤维素。伪层是没有真正腔的三重动物，因此还包括了开发的主题。因此，非女与他人的基础知识及其有组织的研究方法教授。5。非配合物包括动物中的Metamerism的主题，并特别提及了Annelids，以了解所有高等组中的Metamerism，而这些Metamerism均不存在，而这些较高群中并未存在于非矛盾I中研究的早期组中。6。该课程还包括从Annelids到Echinoderms的非系列组的分类方案，结构和功能方面。
通过 X 射线进行原位/原位操作电催化剂表征...
摘要：在过去的几十年中，X 射线吸收光谱 (XAS) 已成为探测非均相催化剂结构和成分、揭示活性位点的性质以及建立催化剂结构模式、局部电子结构和催化性能之间联系的不可或缺的方法。本文将讨论 XAS 方法的基本原理，并描述用于解读 X 射线吸收近边结构 (XANES) 和扩展 X 射线吸收精细结构 (EXAFS) 光谱的仪器和数据分析方法的进展。本文将介绍 XAS 在非均相催化领域的最新应用，重点介绍与电催化相关的示例。后者是一个快速发展的领域，具有广泛的工业应用，但在实验表征限制和所需的高级建模方法方面也面临着独特的挑战。本综述将重点介绍使用 XAS 对复杂的现实世界电催化剂获得的新见解，包括其工作机制和化学反应过程中发生的动态过程。更具体地说，我们将讨论原位和原位 XAS 的应用，以探测催化剂与环境（载体、电解质、配体、吸附物、反应产物和中间体）的相互作用及其在适应反应条件时的结构、化学和电子转变。
用于脑图学习的图神经网络：一项调查
探索人脑的复杂结构对于理解大脑功能和诊断脑部疾病至关重要。得益于神经成像技术的进步，一种新方法已经出现，该方法涉及将人脑建模为图结构模式，其中不同的大脑区域表示为节点，这些区域之间的功能关系表示为边。此外，图神经网络（GNN）在挖掘图结构数据方面表现出显着优势。开发 GNN 来学习脑图表征以进行脑部疾病分析最近引起了越来越多的关注。然而，缺乏系统的调查工作来总结该领域的当前研究方法。在本文中，我们旨在通过回顾利用 GNN 的脑图学习工作来弥补这一空白。我们首先介绍基于常见神经成像数据的脑图建模过程。随后，我们根据生成的脑图类型和目标研究问题对当前的作品进行系统分类。为了让更多感兴趣的研究人员能够接触到这项研究，我们概述了代表性方法和常用数据集，以及它们的实现来源。最后，我们介绍了对未来研究方向的见解。本次调查的存储库位于 https://github.com/XuexiongLuoMQ/Awesome-Brain-Graph-Learning-with-GNNs。
人工智能中的专利模式
本文确定了处于人工智能 (AI) 发展前沿的国家，并提出了两个新颖的基于专利的指标，以区分各国人工智能知识产权 (IP) 保护模式的结构性差异。具体而言，我们考虑 (i) 各国专注于人工智能的程度以及相应知识产权保护的相关市场（“国家培育地”）；以及 (ii) 各国吸引国外人工智能进行知识产权保护并将其人工智能相关知识产权保护扩展到国外市场的程度（“国际培育地”）。我们的调查证实了先前的发现，即人工智能技术领导地位发生了重大变化，此外人工智能技术的相关性也随着时间的推移发生了巨大变化。特别是，我们发现国家和国际培育地仅部分重叠。中国和美国可以被描述为占主导地位的国家培育地。澳大利亚和部分欧洲国家（主要是美国）是主要的国际培育地。我们得出的结论是，中国在国内市场推动人工智能发展，重点关注知识产权保护，而美国在国际背景下也保持人工智能进步。这可能表明全球人工智能发展中知识产权保护的结构模式存在相当大的分歧。
通过地球物理和空间数据进行的综合分析，以确定Bawean Island上Kepuhlegundi温泉的形成
摘要：Bawean岛是位于爪哇岛北侧的后弧火山区火山活动的结果。bawean岛是由于地质结构在Meratus模式中由古近菜单构造线控制的。地幔撕裂导致了Bawean弧的形成。Kepuhlegundi温泉是Bawean Island上火山产品的组成部分。为了更详细地分析温泉的形成，我们进行了磁方法测量，并将数据与重力卫星和断层断裂密度（FFD）方法整合在一起。这三种方法用于确定温泉周围映射的地质结构的连续性。FFD方法可用于绘制温泉的弱区，这是由周围的谱系引起的。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。磁性和重力方法揭示了异常的对比，沿结构方向延伸到温泉。基于区域异常分析，频谱分析表明该结构位于15至80米的浅深度。每种方法中的图形显示在东北西北方向上的主要方向，这与Meratus结构模式的方向相对应。kepuhlegundi温泉，使热流体以含水层流经裂缝。
![arxiv：2503.08075v1 [CS.CL] 2025年3月11日](/simg/g:\will\search\icon\source\7\75367f5a18070c8355c4758aa36984c7c029e2a8.webp)
arxiv：2503.08075v1 [CS.CL] 2025年3月11日
摘要。准确预测药物 - 目标相互作用对于加速药物发现和阐明复杂的生物学机械性至关重要。在这项工作中，我们将药物 - 目标预测构建为异质生物医学知识图（kg）的链接预测，该任务涉及药物，蛋白质，疾病，途径和其他相关实体。传统的kg嵌入方法，例如transe和复杂性，它们依赖于计算密集的阴性采样及其对看不见的药物 - 靶标对的有限概括。为了应对这些挑战，我们提出了多种文化感知采样（MUCOS），这是一个新的框架，优先考虑高密度邻居以捕获显着的结构模式，并将这些模式与contextual嵌入到Bert中。通过统一结构和文本模式并选择性地采样高度启发的模式，可以规定对负抽样的需求，从而显着降低了计算开销，同时提高了新型药物 - 靶标关联和药物目标的预测准确性。在KEGG50K数据集上进行的广泛实验表明，在预测数据集中的任何关系方面，粘液的表现都胜过最先进的基线，在预测数据集中的任何关系方面，粘液的平均互惠等级（MRR）提高了13％，并且在养活的药物量指定性预测中提高了6％。
Cu(II)催化吲哚衍生物的H/D交换
选择性氘标记在药物研发过程中吸引了更多的关注，因为它具有独特的能力，可以通过在药物分子的特定位置掺入氘来改变药物的代谢命运和药代动力学特性并改善毒性特征。1此外，全氘代分子在开发创新材料2和通过中子散射研究软物质的结构和动力学方面得到了广泛的应用。3因此，探索在温和条件下构建选择性氘代和全氘代分子的新方法具有重要意义。吲哚衍生物被认为是最有利的结构模式之一，因为它们存在于许多天然产物、生物活性分子和功能材料中。4氘代吲哚作为突出的候选药物以及在化学和生物过程的机理研究中具有很高的价值。 5 在已报道的各种吲哚衍生物氘化方法中，直接 H/D 交换法是最有吸引力的选择，因为它具有诸多优势，包括不需要对起始材料进行预官能化，并且有可能对药物进行后期氘标记。6 已使用各种过渡金属（包括铱、7、铂、8、9、10、11、12、12 钴、12）作为催化剂，在吲哚中最活跃的 CH 键 C3 或（和）C2 处实现了区域选择性 H/D 交换。