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单分子分辨率下的直接翻转动力学和量化手性的富集
手性是自然的重要方面，并且已经开发出许多宏观方法来了解和控制手性。对于手性高等胺，它们的柔性翻转过程使得在不形成粘结和破裂的情况下实现高性能可控性。在这里，我们提出了使用石墨烯 - 分子 - 透明烯单分子连接的第三级胺形成的一种稳定的手性单分子器件。这些单分子设备允许实时，原位，并长期测量具有高时间分辨率的个体手性氮中心的翻转过程。温度和偏置电压依赖性实验以及理论研究表明多种性手性中间体，表明通过能量相关因素对翻转动力学进行调节。角度依赖性测量进一步证明了使用与对称相关因子线性极化的光线有效地富集了手性态。这种方法提供了一种可靠的手段，可以理解手性的起源，阐明微观手性调节机制，并有助于有效药物的设计。
学习的未来：通过针对小学生的翻转课堂教学策略Seejph卷，S1
引言个性化教育的概念正在引起人们的关注，尤其是随着人工智能的兴起（AI）及其在初等教育中的应用。AI驱动的工具可以创建自适应学习环境，在该环境中量身定制课程以满足学生的个人需求。翻转的课堂模型，学生在课堂外学习新内容，并在课堂上花时间进行协作活动和应用，并通过为学生提供机会以自己的节奏为学习，从而进一步补充AI的潜力。联合使用AI和翻转教室可以重新定义小学生的学习经验。传统的教学方法通常受到一定大小的方法的限制，无论他们的个人优势和劣势如何，所有学生都可以以相同的速度学习。相比之下，支持AI的翻转教室可以进行差异化的学习。通过提供个性化资源并实时跟踪学生的进度，AI可帮助教师确定学生需要额外支持并相应地调整指导。这种方法不仅促进了学生的自主权，而且还促进了对材料的更深入的了解，从而使学习更具吸引力和有效。本评论论文旨在批判性地分析AI在增强翻转课堂教育策略中的作用。它将探讨实施AI驱动的个性化教育的好处和挑战，重点关注该模型对年轻学习者的有效性。通过检查案例研究，新兴技术和现有研究，本文试图对AI如何优化小学生的翻转课堂模型，增强教育成果并为快速变化的世界做好准备。文献回顾了过去十年中有关教育AI的文献的成倍增长。AI工具，例如智能辅导系统（ITS），个性化学习平台和学习管理系统（LMS），正在重塑学生如何与教育内容互动。AI的一个重要方面是它可以根据学生的学习需求和能力提供个性化内容的能力（Holmes等，2022）。这些系统使用数据分析来跟踪学生的进步，确定理解差距并提供有针对性的干预措施，促进更个性化的学习
强驱动状态下的翻转模式电子偶极自旋共振
使用传统的电子偶极自旋共振 (EDSR) 实现自旋量子比特的高保真控制需要约 1 mTnm −1 的大磁场梯度（这也会将量子比特与电荷噪声耦合）和 1 mV 量级的大驱动幅度。翻转模式是驱动双量子点中电子 EDSR 的另一种方法，其中两个点之间的大位移提高了驱动效率。我们建议在强驱动范围内操作翻转模式，以充分利用两个点之间的磁场差异。在模拟中，降低的所需磁场梯度将电荷噪声的保真贡献抑制了两个数量级以上，同时提供高达 60 MHz 的拉比频率。然而，硅中导带的近简并引入了谷自由度，这会降低强驱动模式的性能。这就需要进行依赖于谷值的脉冲优化，并且使强驱动机制的操作变得值得怀疑。
UHRF1碱基翻转活性的抑制剂显示针对癌细胞的细胞毒性
Ritesh Haldar，Hongye Chen，Antoine Mazel，Dong-Hui Chen，Gaurav Gupta等人。天线：实现晶体化的伪装性果皮中实现良好的光波长转化的关键。高级材料界面，2021，8（10），pp.2100262。10.1002/admi.202100262。hal-03384232
主题：Stefan Rahmstorf涉及到达到大西洋子午翻转循环的临界点的风险
...观察数据表明，真正的AMOC位于双态度中，这意味着相对接近临界点。相比之下，在大多数模型中，AMOC处于远离临界点的单个稳定状态（请参阅Weijer等人的评论，2019年）。原因显然是模型中大西洋盐度分布中微妙的偏见。可以将这种盐度分布推向更现实的，观察到的盐度值，而不是让盐度在计算的降雨，蒸发和洋流的影响下自由进化。在气候模型中完成此操作时，AMOC在二氧化碳浓度的情况下崩溃了，而在原始的未调节模型中仍然保持稳定（Liu等，2017）。
机器人支持的翻转课程的可行性英语用于医学用途阅读理解
摘要 - 这项研究深入研究了由机器人支持的英语班级的可行性，用于医学目的阅读理解。在16项课程中，比较了444名学生的阅读综合和工作空间表现，并进行了商业化的货币和自我生成的机器人的翻转课程。结果表明，翻转的课程带来了良好的教学学习氛围，用于医学目的的英语教育（EMP）阅读理解，并采用主动的工作空间表现。在串联中，混合效应模型表明，学生参与自机器人支持的翻转类别的效果大小（+17.6％）比商业机器人的机器人支持的翻转类别更大。分析产生了EMP阅读理解和工作空间表现的五个贡献主持人：阅读能力，态度，实践方式以及学生和教师的角色。索引术语 - 框架帮助学习，翻转学习，后教育。
通过微波驱动的自旋翻转阻塞在中性原子中纠缠量子逻辑门
里德堡偶极子阻塞已成为诱导中性原子量子比特之间纠缠的标准机制。在这些协议中，将量子比特态耦合到里德堡态的激光场被调制以实现纠缠门。在这里，我们提出了一种通过里德堡修饰和微波场驱动的自旋翻转阻塞来实现纠缠门的替代协议 [ 1 ]。我们考虑在铯的时钟状态中编码的量子比特的具体示例。辅助超精细态经过光学修饰，使其获得部分里德堡特性。因此，它充当代理里德堡态，具有充当阻塞强度的非线性光移。可以调制将量子比特态耦合到该修饰辅助态的微波频率场以实现纠缠门。为光学区域设计的逻辑门协议可以导入到这种微波区域，对此实验控制方法更为稳健。我们表明，与通常用于里德堡实验的强偶极子阻塞模式不同，采用中等自旋翻转阻塞模式可使门运行速度更快，里德堡衰变更小。我们研究了可以产生高保真度双量子比特纠缠门的各种操作模式，并描述了它们的分析行为。除了微波控制固有的稳健性之外，我们还可以设计这些门，使其对激光振幅和频率噪声更具稳健性，但代价是里德堡衰变略有增加。
110、72 和 63 nm SDRAM 中卡住位和单粒子翻转的技术依赖性
在质子辐照下，使用扫描电子显微镜 (SEM) 研究了来自同一制造商的三种 SDRAM，其技术节点尺寸分别为 110、72 和 63 nm。表征了辐射引起的故障，并比较了不同部件类型之间的故障。被测设备 (DUT) 经过质子辐照，并以卡住位和单比特翻转 (SBU) 的形式经历了单粒子效应 (SEE)。对具有 SBU 并在辐照期间卡住的比特的数据保留时间进行分析，结果显示保留时间退化模式相似，这表明这三种部件类型中的 SBU 和卡住位可能是由相同机制引起的。还在辐照前后进行了详细的数据保留时间分析，以研究辐照后和退火一段时间后数据保留时间的变化。发现最大的辐射引起的保留时间损失发生在退火过程中，但辐照后直接受影响最小的比特的数据保留时间随着退火时间而减少。 SEM 成像显示，不同测试部件类型之间的存储单元结构存在差异。节点尺寸最大的器件对辐射最敏感，无论是 SEE 还是累积辐射效应。
二十世纪后期大气和海洋翻转和能量输送的年际变化及其对未来的影响
大气和海洋中的翻转环流将能量从热带地区输送到高纬度地区，从而调节地球的气候。过去 40 年来，翻转的年际变化主要由两种耦合的大气-海洋模式决定。第一种与热带辐合带的经向运动有关，第二种与厄尔尼诺现象有关。这两种模式都对热带印度洋-太平洋的海平面变化有很大的影响。跨赤道能量输送的年际变化主要由第一种模式决定，印度洋-太平洋的变化比大西洋或大气中的变化更大。我们的研究结果表明，海洋能量输送在决定热带地区降水模式方面发挥着重要作用，印度洋-太平洋作为气候调节器发挥着关键作用。