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内存超维计算
生物计算系统以准确性换取效率。因此，降低人工智能系统能耗的一种解决方案是采用本质上对不确定性具有鲁棒性的计算方法。超维计算 (HDC) 就是这样一个框架，它基于这样的观察：人类记忆、感知和认知的关键方面可以通过由高维二进制向量（称为超向量）组成的超维空间的数学特性来解释。超向量定义为具有独立且相同分布 (iid) 分量 1 的 d 维（其中 d ≥ 1,000）（伪）随机向量。当维数为数千时，存在大量准正交超向量。这允许 HDC 使用明确定义的向量空间运算将这些超向量组合成新的超向量，这些运算的定义使得生成的超向量是唯一的，并且具有相同的维数。可以在丰富的超向量代数上构建强大的计算系统 2 。超向量上的群、环和域成为底层计算结构，而排列、映射和逆则是原始计算操作。近年来，HDC 被广泛应用于机器学习、认知计算、机器人和传统计算等各个领域。它在涉及时间模式的机器学习应用中显示出巨大的潜力，例如文本分类 3 、生物医学信号处理 4、5 、多模态传感器融合 6 和分布式传感器 7、8 。HDC 的一个关键优势是训练算法只需一次或几次即可完成：也就是说，对象类别是从一个或几个示例中学习到的，并且只需对训练数据进行一次传递，而不是经过多次迭代。在突出的机器学习应用中，与支持向量机 (SVM) 4 、极端梯度提升 9 和卷积神经网络 (CNN) 10 相比，HDC 以更少的训练示例实现了相似或更高的准确率，与 SVM 11、CNN 和长短期记忆 5 相比，在嵌入式 CPU/GPU 上的执行能耗更低。HDC 在认知计算中的应用包括解决瑞文渐进矩阵 12 、蜜蜂概念学习的功能模仿 13 和类比
通过超网络生成的Lora
基础模型最近在NLP [1、21、8]和CV [7]等不同领域取得了巨大成功。在机器人技术领域，机器人基础模型（RFMS）[9]可以帮助机器人做出更好的决策，从高级任务计划到低级行动控制，为学习真正的通才机器人提供了有希望的方法。在本文中，我们专注于一种特定类型的RFM，该RFM基于图像观察和语言指令直接输出动作命令，在先前的工作中，这也称为视觉语言行动（VLA）模型[4、5、18、24、14]。通过对从不同场景和不同机器人收集的大规模现实世界机器人数据进行培训，这些RFM的性能和概括性更高，比在任务狭窄分布的传统机器人控制器上取得了更好的概括。
质子辐照的超厚κ-...
1莫斯科，莫斯科，莱宁斯基PR。4，莫斯科119049，俄罗斯2 Perfect Crystals LLC，38K1 Toreza Avenue，Off。213, Saint Petersburg, 194223, Russia 3 Institute of Microelectronics Technology and High Purity Materials, Russian Academy of Sciences, 6 Academician Ossipyan str., Chernogolovka, Moscow Region 142432, Russia 4 Laboratory of Radiation Technologies, A. N. Frumkin Institute of Physical Chemistry and Electrochemistry Russian Academy of Sciences (IPCE RAS），莫斯科119071，俄罗斯5材料科学与工程系，韩国大学，Anamro 145，首尔02841，大韩民国6材料科学与工程系，佛罗里达大学佛罗里达大学佛罗里达大学佛罗里达大学，佛罗里达州盖恩斯维尔大学，佛罗里达州32611
单个超小纳米腔
摘要：激光无处不在，用于信息存储，处理，通信，传感，生物学研究和医疗应用。为了减少其能量和材料的使用，一个关键的追求是将激光器降低到纳米腔。获得最小的模式量需要等离激液腔，但是对于这些，增益仅来自一个或几个发射器。到目前为止，由于增益低和空腔损失高，在此类设备中的激光是无法实现的。在这里，我们演示了一种接近单分子发射极制度的等离激液量的“发射器激光”的形式。少数发射机的激光过渡显着宽广，取决于分子的数量及其各个位置。我们表明，可以通过开发一种延伸以前的弱耦合效率的方法来理解这种非标准的少数发射机。我们的工作为开发纳米剂应用以及以少数发射器的极限开发的基础研究铺平了道路。
纠缠超牢固光子对
纠缠 - 根据任何当地现实的模型，即局部隐藏变量，都超过了可能的非局部相关性，这是量子力学的非常强调，并且是许多新的量子信息革命的基础。在1960年代，约翰·贝尔（John Bell）开发了一项测试，通过指定两个模型中具有不同最大界限的数量，将这种隐藏可变性理论与量子机械理论区分开。自从他们出现以来，贝尔测试一直是物理学基础研究的重点，提供了一种方法来证明量子力学中存在的非局部效应[2]，验证纠缠[3]的存在，甚至探索了超固量理论的限制，从而可以预测与标准量子机械的允许的强度相关的强度相关性[4]。其他技术，例如量子转向[5-8]，将纠缠验证的适用性扩展到具有不同假设的更广泛的方案。最初，这些非局部性测试被认为是“思想实验”，揭示了量子力学的意外（或某些不合逻辑）特征。但是，重复的实验性验证是纠缠状态的标志的相关性，毫无疑问，“远距离的怪异动作”是现实的一部分。这些测量技术的重新确定已经达到了使用铃铛不平等的非局部性“无漏洞”测试的三个测试，从而提供了令人信服的证据，表明自然是真正的非本地遗体[9-11]。同时，
纽约市的超本地街道洪水监测
Floodnet的使命是开发用于实时城市洪水监测的工具，实施这些工具以衡量纽约市的洪水，并以洪水数据和监测工具的可用方式可访问且可用于利益相关者，包括居民，社区基于社区的组织，政府机构和研究人员。
超孔水凝胶
药房1,2,3 Shri Jagdishprasad Jagdishprasad jhabarmal tibrewala University，Jhunjhunu Rajasthan，印度摘要：超孢子水凝胶最初是作为保留胃肠道和吸收胃药媒体吸收高级药物的创新药物输送系统开发的。本评论介绍了基于一代的超孢子水凝胶的分类。由分子纠缠创建的亲水聚合物网络可吸收其干重的数千倍。这些系统迅速扩展并忍受胃中非常酸性的条件。这种水凝胶由于毛细作用力而迅速膨胀，这是由于吸水通过其开放孔隙率结构驱动的。该技术通过精确靶向吸收位点来增强溶解度和生物利用度。传统的超孢子水凝胶的机械强度不足，这是通过第二代超孢子水凝胶复合材料和第三代超孢子水凝胶混合体的发展来解决的。本文主要介绍超孢子水凝胶关键词的分类，方法，药物加载，学术文章，特征和用途：胃保留，交叉链接，超孢子水凝胶，肿胀速率，弹性特性，弹性特性，水亲聚合物网络
超分子 - 聚合诱导的 - ...
分子电动机能够通过使用其独特的能力在纳米级产生非近代自主运动来在其环境上产生机械工作。尽管现在已经对其操作原理有充分的理解，但人工分子电机尚未证明其一般能力赋予（Supra）分子系统和材料的新颖性能。在这里我们表明，两亲光驱动的分子电动机可以在压缩后吸附到空气水界面上，并形成Langmuir单层。在辐照下，这些膜的表面压力等温线因电动机的激活而透露向较小的分子区域的急剧转移。我们通过旋转诱导的两亲电动机的超分子聚合来解释这种违反直觉现象，受到他们可以传递的最大扭矩的限制，并导致形成高度组织的模式。这个偶然的发现突出了分子电动机控制超分子聚合过程的机会，并形成活跃的纳米结构以设计创新材料。
单个超小纳米腔
摘要：激光无处不在，用于信息存储，处理，通信，传感，生物学研究和医疗应用。为了减少其能量和材料的使用，一个关键的追求是将激光器降低到纳米腔。获得最小的模式量需要等离激液腔，但是对于这些，增益仅来自一个或几个发射器。到目前为止，由于增益低和空腔损失高，在此类设备中的激光是无法实现的。在这里，我们演示了一种接近单分子发射极制度的等离激液量的“发射器激光”的形式。少数发射机的激光过渡显着宽广，取决于分子的数量及其各个位置。我们表明，可以通过开发一种延伸以前的弱耦合效率的方法来理解这种非标准的少数发射机。我们的工作为开发纳米剂应用以及以少数发射器的极限开发的基础研究铺平了道路。