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来自迭代自组装过程的非原生嵌段共聚物薄膜纳米结构
纳米结构嵌段共聚物薄膜是一种生成复杂周期性图案的精巧工具，其周期从几纳米到几百纳米不等。这种组织良好的纳米结构有望推动下一代纳米制造研究，在生物、光学或微电子功能材料的设计中具有潜在的应用价值。然而，考虑到热力学驱动力倾向于形成最小化嵌段间界面的结构，这一宝贵平台受到二嵌段共聚物架构所能获得的几何特征的限制。因此，丰富嵌段共聚物自组装过程所获得的结构多样性的策略正在获得发展动力，本进展报告通过考虑生成“非天然”形态的新兴策略，回顾了迭代 BCP 自组装所固有的机会。
使用变分量子算法训练迭代协议以提炼 GHZ 状态
我们提出了用于制备 Greenberger-Horne-Zeilinger (GHZ) 状态的优化提炼方案。我们的方法依赖于以受白噪声影响的 GHZ 状态作为输入来训练变分量子电路。通过对该方案进行一次迭代优化，我们发现可以提高 GHZ 状态的保真度，尽管进一步迭代会降低保真度。同样的方案，作用于相干失真的纯态输入，仅在某些特殊情况下有效。然而，我们表明，当在协议的两次迭代后优化输出时，可以实现截然不同的结果。在这种情况下，获得的方案在从受白噪声影响的输入中提炼 GHZ 状态方面更有效。此外，它们还可以纠正几种类型的相干纯态误差。
通过双向深度神经网络和迭代算法设计的超表面用于生成定量场分布
超表面是超材料的二维对应物，它已展示出前所未有的能力，可以在单个平面设备中操纵电磁波的波前。尽管该领域取得了各种进展，但超表面所实现的独特功能是以结构复杂性为代价的，导致传统超表面设计的参数扫描非常耗时。尽管人工神经网络提供了一个灵活的平台来显著改善设计过程，但当前的超表面设计仅限于生成定性场分布。在本研究中，我们证明，通过结合串联神经网络和迭代算法，可以用定量场分布克服超表面设计的先前限制。作为原理验证示例，通过设计的网络架构预测的超透镜具有多个焦点，具有相同/正交的偏振状态，以及精确的强度比（定量场分布），并通过数值计算和实验证明。独特而强大的超表面设计方法将加速开发可应用于成像、检测和传感的高精度功能设备。
使用迭代完善的波场重建反演的定量光声断层扫描：仿真研究
摘要 - 光声tomog-raphy的最终目标是准确绘制整个成像组织中的吸收系数。大多数研究都假定生物组织的声学特性，例如声音（SOS）和声学衰减，或者在整个组织中都是均匀的。这些假设降低了衍生吸收系数估计的准确性（DEAC）。我们的定量光声断层扫描（QPAT）方法使用迭代完善的波场重建内部（IR-WRI）估算DEAC，该局部结合了乘数的交替方向方法，以解决与全波逆算法相关的循环跳过挑战。我们的方法弥补了SOS不均匀性，衰变和声学衰减。我们在新生儿头数字幻影上评估了方法的性能。
双TAP基因驱动器使用迭代基因组靶向来帮助克服抗性等位基因
HOHING CRISPR基因驱动器可以帮助遏制媒介传播疾病的传播，并由于遗传率通过了孟德尔法律而控制作物害虫和入侵物种种群。然而，这项技术遭受了当驱动诱导的DNA断裂通过错误的途径修复时形成的电阻等位基因，这会产生破坏GRNA识别序列并阻止进一步基因驱动过程的突变。在这里，我们试图通过编码针对基因驱动器中最常见的抗性等位基因的其他GRNA来抵消这一点，从而在基因驱动转换时进行了第二次反应。我们提出的“双击”策略通过回收阻力等位基因改善了驱动效率。双击驱动器还有效地在笼中的种群中扩散，表现优于控制驱动器。总体而言，这种双重tap策略可以在任何基于CRISPR的基因驱动器中很容易实现，以提高性能，并且类似的绝对能力可以使其他患有低HDR频率的系统（例如哺乳动物细胞或小鼠种系转换）。
使用迭代学习控制加速基于 P300 的神经反馈训练以增强注意力：一项随机对照试验
摘要 目的：通过脑机接口进行的神经反馈 (NFB) 训练已被证明可有效治疗神经系统缺陷和疾病，并提高健康个体的认知能力。之前的研究显示，使用 P300 拼写器的基于事件相关电位 (ERP) 的 NFB 训练可以通过逐步增加拼写任务的难度来提高健康成年人的注意力。本研究旨在评估任务难度适应对健康成人基于 ERP 的注意力训练的影响。为此，我们引入了一种采用迭代学习控制 (ILC) 的新型适应方法，并将其与现有方法和具有随机任务难度变化的对照组进行比较。方法：该研究涉及 45 名健康参与者，为一项单盲、三组随机对照试验。每组接受一次 NFB 训练，使用不同的方法来调整 P300 拼写任务中的任务难度：两组采用个性化难度调整（我们提出的 ILC 和现有方法），一组采用随机难度。我们使用视觉空间注意任务在训练课程之前和之后评估认知表现，并通过问卷收集参与者的反馈。主要结果。所有组在训练后的空间注意任务中都表现出显著的表现提高，平均增加了 12.63%。值得注意的是，使用所提出的迭代学习控制器的组在训练期间实现了 P300 幅度增加 22%，训练后 alpha 功率降低 17%，同时与其他组相比显著加快了训练过程。意义。我们的结果表明，使用 P300 拼写器的基于 ERP 的 NFB 训练可有效增强健康成年人的注意力，一次课程后即可观察到显著的改善。使用 ILC 的个性化任务难度调整不仅可以加速训练，还可以增强训练期间的 ERP。加速 NFB 训练，同时保持其有效性，对于最终用户和临床医生的接受度至关重要。
为物理康复治疗提供人工智能和机器人教练：与治疗师和中风后幸存者进行迭代设计和评估
摘要 人工智能 (AI) 和机器人教练有望通过社交互动提高患者对康复锻炼的参与度。虽然之前的研究探索了人工智能和机器人教练自动监控锻炼的潜力，但这些系统的部署仍然是一个挑战。先前的研究表明，缺乏利益相关者参与设计此类功能是主要原因之一。在本文中，我们介绍了我们在四名治疗师和五名中风后幸存者中努力引出人工智能和机器人教练如何以有效和可接受的方式与患者互动并指导患者锻炼的详细设计规范的努力。通过反复的问卷调查和访谈，我们发现中风后幸存者和治疗师都欣赏人工智能和机器人教练的潜在好处，以实现更系统的管理并提高他们在康复治疗中的自我效能和积极性。此外，我们的评估揭示了一些实际问题（例如，认知障碍者互动可能存在困难、系统故障等）。我们讨论了利益相关者早期参与的价值以及补充系统故障的交互技术，同时也支持个性化的治疗课程，以更好地部署人工智能和机器人运动教练。
使用具有视觉和语言模型的人类在循环中进行道路损害检测的迭代注释
道路基础设施监测检查和诊断道路恶化是一个至关重要的挑战。由于财务限制和人员短缺，以有限成本进行这种维护的需求越来越大。计算机视觉的最新进展促进了检查和诊断的自动化，从而提高了操作效率和稳定性[1]。计算机视觉模型的开发需要手动注释标记的数据集。但是，深度学习减少人工劳动的目标与模型开发是必需的大量征收的事实之间存在矛盾。为了解决这一矛盾，正在考虑一种人类的方法。该框架大大减轻了人类注释负担，从而通过训练数据收集和参数更新的迭代过程来使模型有效地更新[2]。同时，已经发表了许多有关将计算机视觉和自然语言理解的视觉和语言模型发表的研究。具有大规模数据集的经过训练的视觉和语言模型已公开可用。这些模型通过语言特征和训练中的图像功能的结合，具有零拍的识别，使它们甚至能够理解特定类别的图像，而无需在这些类别上明确培训。此外，当在特定数据集上使用零射击识别的模型时，通过对有限的样本（几次学习）进行细化，预计可以进一步提高准确性[3-5]。
使用机器学习对硬件椭圆曲线标量乘法进行非剖析无监督水平迭代攻击
摘要：虽然物联网技术使工业、城市和家庭变得更加智能，但它也为安全风险打开了大门。有了合适的设备和对设备的物理访问，攻击者可以利用旁道信息（如时序、功耗或电磁辐射）来破坏加密操作并提取密钥。这项工作对椭圆曲线标量乘法运算的加密硬件加速器进行了旁道分析，该加速器在现场可编程门阵列和专用集成电路中实现。所提出的框架包括使用最先进的统计水平攻击进行初始密钥提取，然后是正则化的人工神经网络，它将水平攻击中部分错误的密钥猜测作为输入并迭代地纠正它们。通过应用迭代学习，水平攻击的初始正确率（以正确提取的密钥位的分数来衡量）从 75% 提高到 98%。
迭代机器学习辅助框架在焊料互连中的疲劳和蠕变损伤之间架起桥梁
摘要 — 电子系统中焊点寿命估算方法成本高昂且耗时，加上数据有限且不一致，对将可靠性考虑作为电子设备主要设计标准之一提出了挑战。在本文中，设计了一个迭代机器学习框架，使用一组自修复数据来预测焊点的使用寿命，这些数据通过热负荷规格、材料特性和焊点几何形状强化了机器学习预测模型。自修复数据集通过相关驱动神经网络 (CDNN) 迭代注入，以满足数据多样性。结果表明，在很短的时间内，焊点的寿命预测精度得到了非常显著的提高。分别评估了焊料合金和焊料层几何形状对焊点蠕变疲劳损伤演变的影响。结果表明，Sn-Ag-Cu 基焊料合金通常具有更好的性能。此外，蠕变和疲劳损伤演化在 Sn-Pb 和 Sn-Ag-Cu 基焊料合金中分别占主导地位。所提出的框架提供了一种工具，允许在制造的早期阶段对电子设备进行可靠性驱动的设计。