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2分析：用于分析二维空间中脂质膜和生物聚合物的工具箱
。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，该版本发布于2025年3月6日。 https://doi.org/10.1101/2025.02.28.640817 doi：Biorxiv Preprint
未来工作的五维空间
摘要。我们提出了未来工作 (FoW) 的结构化观点，使用未来学家的视角来推进两个目标：推进 FoW 的核心维度，同时概述未来学家考虑可能的未来的方法。专业未来学家指出，他们并不预测未来，而是构建多个未来——复数。这些未来观点以情景形式呈现，以帮助决策者考虑替代方案并更好地理解规划维度之间的相互作用。推动规划的情景是通过借鉴将塑造我们未来的特征或维度构建的。我们在这里介绍的就是这些维度。我们为 FoW 提供了五个基础维度，将它们表达为构成问题的对立观点：(1) 虚拟性与压缩工作安排；(2) 原子工作与整体工作；(3) 算法与人类决策；(4) 新自由主义资本主义与安全网资本主义；(5) 超人与虚无主义者。我们使用这些维度来提供场景以说明它们的用途。最后，我们反思了 2020 年疫情带来的冲击以及公司规模对未来工作的影响。
1抑制O-GLCNAC转移酶激活I型... 环境影响如何以及何时会改变脑皮质？具有出生体重差异的双胞胎的实验培训研究 通过工程模式识别受体增强植物的广谱抗性 鉴定在上皮卵巢癌中具有治疗价值的新型RAN GTPase的抑制剂 细胞周期蛋白A/B RXL大环抑制剂以高E2F活性治疗癌症 DNA甲基化与转录噪声相关，响应于东部牡蛎（Crassostrea virginica）的PCO2升高 2分析：用于分析二维空间中脂质膜和生物聚合物的工具箱 全基因组CRISPR敲除屏幕揭示了猪基因组中必需基因的景观 细胞N-米尔司他酰转移酶是乳腺癌繁殖1 的必需 使用CRISPR-CAS12A 在DNA信息存储中随机消毒
105，也可以根据CC0许可使用。（未通过同行评审认证）是作者/资助者。本文是美国政府的工作。不受此前版本的版权持有人的版权，该版本于2024年6月11日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.12.14.571787 doi：Biorxiv Preprint
二维空间中 skyrmion 的量子态......
Skyrmion 从高能物理进入材料科学 1 ，在那里它们被引入来模拟原子核 2-4 。它们是拓扑保护磁存储器的潜在候选者 5-7 。 Skyrmion 的拓扑稳定性源于连续场在连续几何空间上映射的离散同伦类，例如，将三分量恒长自旋场映射到磁性薄膜的二维空间。它依赖于二维海森堡模型的平移（准确地说是共形）不变性。一旦这种不变性被晶格破坏，skyrmion 就会变得不稳定，不会坍缩 8 ，必须通过额外的相互作用来稳定，比如 Dzyaloshiskii-Moriya、磁各向异性、塞曼等。在典型的实验中，skyrmion 的大小由磁场控制。当尺寸低于一定值时，交换相互作用总是占上风，而 skyrmion 会坍缩 9。观察到的 skyrmion 纹理通常包含数千个自旋。即使是实验中最小的纳米级 skyrmion 也包含数百个自旋。此类 skyrmion 由 Lorentz 透射电子显微镜 10 成像，通常被视为经典物体。然而，随着 skyrmion 变得越来越小，人们必须预料到量子力学在某个时候会发挥作用。这项工作的动机是观察到 skyrmion 经典坍缩为晶格的一个点与量子力学相矛盾。它与不确定性原理相矛盾，就像电子坍缩到质子上一样。然而，当前的问题比氢原子的问题要困难得多。skyrmion 拥有的大量自旋自由度类似于多电子原子的问题，对于多电子原子，无法对其进行量子态的分析计算。过去，人们已经研究过 skyrmion 量子行为的某些方面。基于 Thiele 动力学与磁场中带电粒子运动的类比，人们研究了 skyrmion 在钉扎势中的量子运动 11 。人们通过从自旋场的拉格朗日量推导出 Bolgoliubov-de Gennes 哈密顿量，解决了手性磁体中的磁振子-skyrmion 散射 12 。通过开发
通过调整神经活动的低维空间来实现脑机接口的稳定
1 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学电气与计算机工程系。2 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学生物工程系。3 美国宾夕法尼亚州匹兹堡认知神经基础中心。4 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学脑研究所。5 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学系统神经科学中心。6 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学机器学习系。7 美国弗吉尼亚州阿什本霍华德休斯医学研究所 Janelia 研究园区。8 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学医学院神经生物学系。9 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学神经外科系。 10 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学物理医学与康复系。11 美国宾夕法尼亚州匹兹堡大学麦高恩再生医学研究所。12 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学神经科学研究所。13 美国宾夕法尼亚州匹兹堡卡内基梅隆大学生物医学工程系。14 以下作者贡献相同：Alan D. Degenhart、William E. Bishop。15 以下作者共同指导了这项工作：Steven M. Chase、Aaron P. Batista、Byron M. Yu。ᅒ 电子邮件：byronyu@cmu.edu
- 思维空间
数据与用户需求的相关性在第 3 节：与用户需求的关系中定义。在 MindSpaces 项目中，用于分析数据的相关 WP 是 WP4 和 WP5。WP4 包括对获取的数据进行分析，以创建城市和室内空间的 3D 模型，以及从视觉内容中提取美学和风格信息。WP5 侧重于应用复杂的模型从脑电图和生理信号中提取情感，从视觉信号中分析人类行为。因此，从数据收集阶段开始，以适当的形式收集相关数据（无噪声）非常重要，这些数据可用于分析过程，以实现目标并满足项目的期望。RGB 摄像机和用于收集生理信号的传感器以及爬行器和抓取器用于从受试者、感知研究不足的环境和来自网络和社交媒体的相关主题收集数据。WP4 和 WP5 都利用 WP3 提供的数据来训练机器学习模型，这些模型可以解释这些信息并为空间设计提供有价值的见解。从这个意义上说，WP3 中的工作构成了数据挖掘过程中至关重要的第一步。CRISP-DM 应用程序需要一个框架，在这个框架中，WP3 中与数据收集相关的任务被正确组织，以确保项目的顺利实施和目标的实现。
通过在超维空间中叠加将特定主体的脑机接口模型压缩为一个模型
9 名受试者 每名受试者 2 个环节：训练和测试集 每环节和受试者 288 次试验 由视觉提示发起的 4 种不同的 MI 任务
闵可夫斯基三维空间中符合 q 框架的 Smarandache 曲线
[1]。然而，Frenet 框架在应用中有几个缺点。例如，在曲率消失的地方，Frenet 框架都是未定义的。此外，Frenet 框架的主要缺点是它绕切向量有不良的旋转 [6, 18]。因此，Bishop [5] 引入了一种沿空间曲线的新框架，它更适合应用。但众所周知，Bishop 框架的计算并不是一件容易的事 [29]。为了构造 3D 曲线偏移，Coquillart [9] 引入了空间曲线的拟法向量。拟法向量为曲线的每个点都有定义，并且位于垂直于该点曲线切线的平面上 [24]。然后利用拟法向量，Dede 等人在 [11] 中引入了沿空间曲线的 q 框架。给定空间曲线 α ( t )，q 框架由三个正交向量组成，分别是单位切向量 t 、准法向量 nq 和准双法向量 bq 。q 框架 { t , nq , bq , k } 由下式给出
