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具有应变诱导结构色彩的可拉伸软复合材料
已用于机械响应变色聚合物[8–10]，而电子转移机制已被用于制造电致发光机器人皮肤。[11] 具有应力可调结构色的软材料也已开发出来，使用水凝胶基质中的定向纳米片或有机双层、聚合物渗透的光子晶体和液晶系统。[4,5,12] 尽管概念验证材料和设备已经成功展示，但目前这些材料在自主和节能的块体设备中的利用受到以下因素的阻碍：诱导颜色变化所需的高能量输入、速度慢、不可逆性以及扩大合成和制造工艺的挑战。与人造设备相比，鱼、鱿鱼和变色龙等动物已经进化出优雅、节能的细胞内结构，可以动态控制颜色，从而进行交流、警告、保护和伪装。 [13–17] 其中一些动物的彩虹色是由一种名为虹细胞的特殊细胞内的层状纳米结构反射光线的建设性干涉产生的。颜色和亮度的变化是通过细胞介导对这些反射结构的层状间距和方向的操控而产生的。例如，霓虹灯鱼只需使用所谓的百叶窗机制倾斜高反射率的鸟嘌呤板，就能将颜色从蓝绿色（≈ 490 纳米）变为靛蓝色（≈ 400 纳米）（图 1 A、B 和电影 S1，支持信息）。[13] 在电刺激虹细胞的驱动下，颜色变化是可逆的，而且速度超快。由于该机制依靠入射光作为动力源，并且反射光线通过建设性干涉得到加强，因此这些动物可以用最少的能量输入产生强烈、动态可调的颜色。人们还广泛探索了堆叠的薄片形式的层状结构，以便对合成材料的性质和功能进行结构控制。受软体动物壳结构的启发，粘土和无机薄片排列成珍珠层的砖和砂浆结构，可用于显著提高聚合物基复合材料的刚度和断裂韧性。[18–22] 除了机械性能外，人们还开发了具有精心设计的薄片取向的结构材料，以提高锂离子电池石墨阳极的充电速率[23]，或实现受植物启发的变形结构[24]和软机器人的形状变化。[25] 与许多可以实现的组装过程相比，
帕金森氏病的临床严重程度取决于M.E. Johansson的皮质补偿下降。托尼，i。 Kessels，R.P.C。; Bloem，B.R。;他
基底神经节中的多巴胺能功能障碍，尤其是在梭子鱼后部，通常被视为运动速度慢的主要病理机制（即Bradykinesia）在帕金森氏病中。然而，纹状体多巴胺损失无法解释运动表型和衰落率的个体差异，这意味着运动症状的表达取决于其他机制，其中一些机制本质上可能是补偿性的。基于观察到帕金森氏症患者的帕特托预性皮层中与运动相关活性增加的观察，我们测试了以下假设：临床严重程度个体差异是由补偿性皮质机制确定的，而不是基底神经神经神经节的功能障碍。使用功能性MRI，我们在353例帕金森氏病（≤5年疾病持续时间）和60个健康对照的患者中测量了与运动相关的大脑活动的变异性。在此任务中，我们通过改变个人可以选择的可能行动数量来操纵行动选择需求。临床可变性以两种方式表征。首先，将患者分为三种先前验证的离散临床亚型，这些亚型被认为反映了α-突触核蛋白繁殖的不同途径：弥漫性 - 触觉剂（n = 42），中间体（n = 128）（n = 128）或轻度运动 - 运动或运动率（n = 150）。第二，我们将整个样本中的Bradykinesia严重程度和认知表现的得分作为连续度量。患者表现出运动缓慢（较长的响应时间）和与对照组相比的基底神经节中与运动相关的活性降低。但是，临床亚型之间的基底神经节活性没有差异，并且与临床分数无关。这表明纹状体功能障碍在塑造临床严重程度的个体差异方面的作用有限。与我们的假设一致，我们观察到与患有轻度运动主要亚型的患者的parieto-premotor皮层中相关的动作选择相关活性增强，均与具有弥漫性实质性亚型和对照的患者相比。此外，parieto-premotor活性的增加与降低的头屈肌的严重程度和更好的认知能力有关，这表明了补偿性作用。我们得出的结论是，帕特托 - 前期薪酬而不是基底神经节功能障碍，塑造了帕金森氏病症状严重程度的个体变异性。未来的干预措施可能会集中于维持和增强补偿性皮质机制，而不仅仅是试图使基底神经节功能障碍归一化。
2023 年 4 月 27 日 Cambium 与...完成合同
中型无人机平台 加利福尼亚州埃尔塞贡多 + 莫哈韦——国防和航空航天创新者 Cambium 成功完成与位于加利福尼亚州中国湖的美国海军空战中心武器部 (NAWCWD) 的合同，以推进和现场测试下一代生物制造热防护系统 (TPS)，以提高无人机的任务性能和生存能力。该项目由海军研究办公室 (ONR) 资助，涉及生产先进的生物材料并在旨在模拟对抗措施对无人机影响的飞行中火灾测试中展示其有效性。美国国防和商业客户使用的经济高效的 Group 2 无人机的机翼蒙皮被替换为由生物合成复合材料制成的原型机翼蒙皮，直至结构支撑。使用燃烧材料的遥控点火，机翼蒙皮经受了快速加热和火灾事件。在超过二十次飞行过程中，火焰撞击机翼蒙皮的长度不会导致火焰垂直或横向蔓延、机翼蒙皮结构完整性破坏或任何其他性能下降。Cambium 的新型 TPS 经过精心设计和制造，可以更好地保护硬件免受热量、火灾、对抗措施的快速加热影响以及飞行过程中经历的严重气动加热和压力负荷。现有的 TPS 制造速度慢，供应严重受限。Cambium 正在开发具有类似高热稳定性和机械强度特性的替代 TPS，同时具有更简单的制造工艺和稳定的国内供应链。Cambium 与 NAWCWD 签订了积极的合作研究和开发协议 (CRADA)，重点是开发下一代 TPS，该 TPS 可以通过行业认证并集成到广泛的高价值国防和航空航天性能系统中。“生物合成复合材料技术可以帮助确保美国始终处于技术创新和发展的前沿，”NAWCWD 研究部主任 Mark Wonnacott 说。 “这些材料具有出色的热稳定性和耐火性，因此可用于国防部的各种应用。与政府最近对生物制造的投资同时，这些类型的演示将使生物技术能够快速转型以支持作战人员。” Cambium 联合创始人兼首席执行官 Simon Waddington 表示：“Cambium 的使命是通过从分子层面重新设计产品以大幅提高可制造性，使高性能硬件更好、更快、更便宜。”“该项目完美地展示了我们的技术平台在解决棘手材料挑战中的应用，我们期待与 NAWCWD 在一系列先进材料和应用挑战上继续合作。”
确定解决马尔可夫决策过程的有效方法
我们在这里考虑马尔可夫决策过程（MDPS），总体知识是已知的过渡和奖励功能。主要有两种有效的方法，可以使用基于模型的方法来精确求解MDP：动态编程或线性程序，如[11]中所述。确定解决MDP问题的最有效方法一直是文献研究的主题。有关全面的审查，请参阅[1]以及[11，9]。根据[11]，有人认为，基于价值的算法（例如价值迭代（VI）及其变体）并不像基于政策的方法那样实用，因此建议避免使用。另一方面，对基于策略的方法进行了比较下注政策迭代（PI）和政策迭代（PIM）尚不清楚，尽管后者似乎更有效[11]。早期的发现表明，线性编程方法不适合解决此类问题，这主要是由于求解器的速度慢[9]。尽管如此，文献中的比较研究有限，截至2007年，这个问题仍未解决[10]。随着线性编程求解器（例如Gurobi或cplex）的性能不断提高，以及并行化可能性的进步，对求解方法的定期重新评估变得相关。因此，在[1]的研究中，对线性编程和政策迭代的性能进行了比较分析，是对特定的马尔可夫决策过程（MDP）模型进行的，重点介绍了预期的总奖励标准。非零条目的1％。所考虑的MDP的特征是较大的状态空间（基数至少为2000），并且表现出各种动作选择（范围为2至500）。值得注意的是，所有过渡矩阵都高度稀疏，仅包含1％和0。先前的研究采用内点方法来解决线性程序。他们认为线性编程（LP）优于策略迭代（PI），并且对于特定模型而言，这显着。必须注意，[1]检查的模型类别在文献中很普遍，尤其是在给定状态下可能的转移数量的网络问题中。尽管如此，该研究仍具有一定的局限性。首先，即使这些方法可能会超过速度上的标准PI，但它并未考虑修改策略迭代及其变体。其次，研究中采用的LP解决方法仅提供政策而不是政策和价值观，就像动态编程一样。最后，其结论对更稀疏或其他操作标准的更广泛案例的概括性仍然不确定。这项工作的目的是找出线性编程在更一般的情况下是否仍然是一种有效的工具，并且在哪些条件（状态空间和行动空间维度，稀疏性）下找到使用动态编程仍然有效。
已接受稿件未经编辑
不同保真度之间的个体损失。他们展示了这些改进对几个基本多尺度材料建模挑战的影响，包括二维传热、相变和枝晶生长问题。在这些问题上，与没有此类约束的网络相比，所提出的多保真度、基于物理的约束将预测误差降低了一个数量级。这实现了与底层方程的直接数值解相当的精度。Sarkar 等人在题为“高维工程设计和校准的多保真度和多尺度贝叶斯框架”的论文中，提出了一种用于优化的多保真度建模和信息论顺序采样策略。该方法基于通过高斯过程对各种保真度信息源进行建模，并辅以有效的主动学习策略，这些策略涉及在多尺度架构中顺序选择最佳点。该策略通过压缩机转子的设计优化和微结构预测模型的校准来演示。在题为“工程设计深度强化学习案例研究：应用于流动雕刻微流体设备”的论文中，Lee 等人。通过克服基于进化优化的方法的一些关键弱点（即样本效率低和优化收敛速度慢），解决了如何设计微流体流动雕刻设备。本文将深度强化学习 (DRL) 技术应用于流体雕刻任务，并研究了迁移学习在加速目标流形设计方面的有效性。本文表明，与同类 GA 模型相比，DRL 能够使用明显更少的雕刻支柱来匹配 90% 的目标流形，并提供了一种解释学习模型的方法（使用主成分），而现有的流体雕刻方法无法提供这种解释。Lynch 等人在他们的论文《机器学习辅助拓扑优化数值参数调整》中，提出了一个基于 ML 的元学习框架来确定拓扑优化中的调整参数。这些参数是从过去进行的类似优化问题中学习到的，并根据当前的问题进行调整。这有助于避免手动参数调整中代价高昂的反复试验。在论文《数据驱动的设计空间探索和利用增材制造设计》中，Xiong 等人。提出了一种数据驱动的方法，用于在设计过程的连续阶段进行设计搜索和优化。他们在具体设计阶段使用贝叶斯网络分类器，在详细设计阶段使用高斯过程回归。通过定制踝关节支架的设计说明了该方法。Odonkor 和 Lewis 将数据驱动设计应用于复杂系统（特别是分布式能源资源）的运营策略设计。这篇论文的标题是“分布式能源系统控制策略的数据驱动设计”。最大化套利价值的问题被表述为优化问题，并使用重新解决
社论：太空中的机器人操控与捕获
检查、加油、升级、维修或救援卫星，清除轨道碎片，以及建造和维护大型轨道资产和基础设施等要求对于在轨空间基础设施的维护非常重要。到目前为止，所有值得注意的维修任务都是由宇航员舱外活动 (EVA) 在低地球轨道 (LEO) 上执行的。然而，这些操作风险大、成本高、速度慢，有时甚至不可行。EVA 可以被机器人在轨维修 (OOS) 取代，在此期间，任务由空间机械手系统 (SMS) 执行，在文献中也称为追逐者或服务者。它们由一个卫星基座组成，该基座配备一个或多个带有抓钩装置的机器人机械手（臂），并由视觉系统驱动，从而能够捕获目标（客户）卫星。SMS 也可以是安装在空间设施上的大型维修机械手。本研究课题重点关注在轨操纵和捕获，以及与这些活动相关的方面。因此，它包括与刚性和柔性 SMS 的动力学、相关的接触动力学、空间系统的识别方法、监控和控制所需的姿势和状态感测、抓取目标的运动规划方法、运动或交互任务期间的反馈控制方法以及此类系统的地面测试试验台相关的工作。该研究主题包括五篇文章。在《从空气轴承支撑的测试数据估计空间机械手的振动特性》中，李等人从理论和实验上研究了与平面实验测试试验台相关的问题，该试验台使用空气轴承垂直支撑缩放 SMS 并在平面上创建零重力环境。作者指出，空气轴承会影响缩放 SMS 的动力学行为，从而影响其表观关节的刚度和阻尼、固有频率和振动响应。作者提出了一套程序来消除空气轴承的影响，并从电机制动系统的测试数据中识别真实的等效关节刚度和阻尼。识别惯性特性，并使用遗传算法确定等效关节刚度和阻尼。通过消除空气轴承引起的额外惯性，可以估算出机械手的真实振动特性。在《废火箭级在轨机器人抓取：抓取稳定性分析和实验结果》中，Mavrakis 等人研究了废火箭级的抓取，分析了抓取稳定性，并展示了实验结果。提出了一种评估废火箭级机器人抓取稳定性的新方法，该方法基于计算 Apogee Kick Motor 喷嘴的两指抓取的固有刚度矩阵，并将稳定性指标定义为局部接触曲率的函数，材料特性、施加的力和目标质量。稳定性指标是
已接受稿件未经编辑
不同保真度之间的个体损失。他们展示了这些改进对几个基本的多尺度材料建模挑战的影响，包括二维传热、相变和枝晶生长问题。在这些问题上，与没有此类约束的网络相比，所提出的多保真度、基于物理的约束将预测误差降低了一个数量级。这实现了与底层方程的直接数值解相当的精度。Sarkar 等人在题为“高维工程设计和校准的多保真度和多尺度贝叶斯框架”的论文中提出了一种用于优化的多保真度建模和信息论顺序采样策略。该方法基于通过高斯过程对各种保真度信息源进行建模，并增强了有效的主动学习策略，该策略涉及在多尺度架构中顺序选择最佳点。该策略通过压缩机转子的设计和微结构预测模型的校准得到了演示。在题为《深度强化学习在工程设计中的案例研究：在流动雕刻微流体装置中的应用》的论文中，Lee 等人讨论了如何通过克服基于进化优化的方法的一些关键弱点（即样本效率差和优化收敛速度慢）来设计微流体流动雕刻装置。本文将深度强化学习 (DRL) 技术应用于流动雕刻任务，并研究了迁移学习在加速目标流形设计方面的有效性。本文证明，DRL 能够使用比同类 GA 模型少得多的雕刻柱来匹配 90% 的目标流形，并且提供了一种解释学习模型的方法（使用主成分），而现有的流体雕刻方法并不提供这种方法。 Lynch 等人在其论文《机器学习辅助拓扑优化中的数值参数调整》中提出了一种基于 ML 的元学习框架来确定拓扑优化中的调整参数。这些参数是从过去进行的类似优化问题中学习到的，并根据当前的问题进行调整。这有助于避免手动参数调整中代价高昂的反复试验。在论文《数据驱动的设计空间探索和利用增材制造设计》中，Xiong 等人提出了一种数据驱动的方法，用于设计过程的连续阶段的设计搜索和优化。他们在具体设计阶段使用贝叶斯网络分类器，在详细设计阶段使用高斯过程回归。该方法通过定制踝关节支架的设计进行了说明。Odonkor 和 Lewis 将数据驱动设计应用于复杂系统的操作策略设计，特别是分布式能源资源。这篇论文的标题是“分布式能源系统控制策略的数据驱动设计”。最大化套利价值的问题被表述为一个优化问题，并使用重新求解
诱变育种的最新进展和成果...
Tanmoy Sarkar 和 Tanmoy Mondal DOI：https://doi.org/10.33545/2664844X.2024.v6.i2c.220 摘要 遗传变异对于作物育种至关重要。在传统的植物育种计划中，这种变异是通过杂交产生的，并从由此产生的分离世代中进行选择。诱发诱变可以补充或取代杂交作为变异源。引入变异的突变是新形式、品种或物种进化的基础。诱发突变和自发突变都对各种果树作物改良品种的开发做出了重大贡献，补充了传统的育种方法。虽然诱发突变在果树育种应用中有明确的局限性，但可以通过使用体外突变技术来扩大其潜力。 关键词：遗传变异、突变育种、果树作物、杂交 介绍 突变育种已经成为现代农业中一种变革性和有效的工具，特别是在果树作物改良领域。通过诱发突变（改变植物的遗传物质），育种者可以产生新的遗传变异，从而培育出具有理想性状的果树品种，如提高产量、增强抗病性、提高果实品质和增强对环境压力的耐受性。传统上，植物育种依靠杂交和选择来改良果树。然而，这些方法往往有局限性，特别是在克服遗传瓶颈、自交不亲和或某些果树品种的幼年期较长等问题时。突变育种通过创造更广泛的遗传多样性库提供了一种解决方案，使其成为传统育种方法的宝贵补充。过去几十年来，突变育种在果树中的应用经历了长足的发展。技术进步，特别是体外培养系统的进步，提高了突变诱导的精确度和效率。现代分子工具和基因组技术的结合，如新一代测序、标记辅助选择和基于 CRISPR 的基因组编辑，进一步完善了突变育种，使水果基因组的改变更具针对性和可控性。因此，现在的水果作物育种比以往任何时候都更快速、更准确、更可持续。本文深入探讨了突变育种的历史、方法和最新进展，强调了其在水果作物改良中的作用、特定水果品种的主要成就以及该领域的光明未来（Ahloowalia 等人，2004 年）[1]。突变育种在水果作物改良中的作用任何育种计划的主要目的都是增加作物种群的遗传多样性，以选择对农民和消费者都有益的性状。在水果作物中，果实大小、颜色、风味、抗病虫害能力以及对干旱、盐度和极端温度等非生物胁迫的耐受性等理想特性对于提高生产力、适销性和可持续性至关重要。然而，通过传统育种方法实现这些特性通常速度慢、成本高且效率低，尤其是对于需要几年才能成熟的果树等多年生作物。这就是诱变育种发挥作用的地方。诱变育种涉及使用物理（例如辐射）或化学（例如 EMS、叠氮化钠）诱变剂在植物中诱发突变，从而诱导随机遗传
从多体视角看基于 Transmon 的量子计算机
量子计算机的探索正在如火如荼地展开。在过去十年中，量子计算的前沿领域已经从探索少量子比特设备扩展到开发可行的多量子比特处理器。超导 transmon 量子比特是当今时代的主角之一。通过和谐地结合应用工程与计算机科学和物理学的基础研究，基于 transmon 的量子处理器已经成熟到令人瞩目的水平。它们的应用包括研究物质的拓扑和非平衡状态，有人认为它们已经将我们带入了量子优势时代。然而，建造一台能够解决实际相关问题的量子计算机仍然是一个巨大的挑战。随着该领域以无拘无束的热情发展，我们是否全面了解潜伏的潜在危险的问题变得越来越紧迫。特别是，需要彻底弄清楚，在拥有 O (50) 量子比特的可行量子计算机的情况下，是否会出现与多量子比特性质相关的新的和迄今为止未考虑的障碍。例如，小型设备中量子门的高精度很难在大型处理器中获得。在硬件方面，大型量子计算机提出的独特要求已经催生了量子比特设计、控制和读出的新方法。本论文介绍了一种新颖的、不太实用的多量子比特处理器视角。具体来说，我们通过将局域化和量子混沌理论中的概念应用于多 transmon 阵列，将量子工程和多体物理学领域融合在一起。从多体的角度来看，transmon 架构是相互作用和无序非线性量子振荡器的合成系统。虽然 transmon 之间的一定程度的耦合对于执行基本门操作是必不可少的，但需要与无序（量子比特频率的站点间变化）进行微妙的平衡，以防止局部注入的信息在扩展的多体状态中分散。 Transmon 研究已经建立了不同的模式来应对效率低下（由于耦合小或无序大而导致的门速度慢）和信息丢失（耦合大或无序太小）之间的困境。我们使用当代量子处理器作为蓝图，在精确对角化研究中分析了 transmon 量子计算机的小型实例。仔细研究光谱、多体波函数和量子比特-量子比特相关性以获得实验相关的参数范围，发现一些流行的 transmon 设计方案在接近不可控混沌波动的区域运行。此外，我们在经典极限中建立了混沌的出现与量子混沌特征的出现之间的密切联系。我们的概念补充了传统的少量子比特图像，该图像通常用于优化小规模的设备配置。从我们全新的视角，可以探测到超出这个局部尺度的不稳定机制。这表明，在多体定位领域开发的技术应该成为未来 transmon 处理器工程的一个组成部分。
使用 Xilinx FPGA 实现基于 LMS 和 RMS 的自适应噪声消除
印度喀拉拉邦卡达曼尼塔 Mount Zion 工程学院应用电子与仪器工程系助理教授 摘要：自适应滤波是一个重要的信号处理领域，广泛应用于通信、控制和生物医学工程领域。自适应噪声消除、数据传输信道的自适应均衡和自适应天线阵列就是此类应用的一些示例。自适应滤波由一个数字滤波器组成，该滤波器的权重由自适应算法控制，从而最小化滤波器输出与符合某些标准的参考信号之间的差异。参考信号的特性取决于所考虑的应用。评估自适应滤波器性能的主要指标有两个：收敛速度和稳态均方误差。在实际应用中，希望最大化收敛速度并最小化稳态均方误差。这些要求之间存在冲突。已经开发了几种自适应算法，以便在这些要求之间取得良好的折衷。重要的自适应算法是样本矩阵求逆 (SMI)、最小二乘 (LS) 和递归最小二乘 (RLS) 算法。本项目的主要目标是使用 Xilinx 系统生成器实现 LMS 和 RLS（递归最小二乘）自适应滤波器算法。将在 Matlab 和 Simulink 中对模型进行仿真，以有效验证算法。核心 RLS 和 LMS 自适应滤波器及其基本组件块将在 Xilinx 系统生成器中开发，并在 Xilinx FPGA 中实现。关键词：最小均方算法 (LMS)、递归最小二乘算法 (RLS)、Xilinx 系统生成器 (XSG)、simulink、Spartan -3 1. 简介自适应滤波器是 DSP 应用中的重要组成部分，其中输入信号的统计数据未知或正在变化。自适应滤波器依靠递归算法进行操作，这使得滤波器在无法完全了解相关信号特性的环境中也能令人满意地执行。已经开发出多种自适应算法来操作自适应滤波器。自适应算法用于人类活动的许多领域。在过去的 50 年里，已经设计、描述和实施了许多自适应算法。它们在硬件设备或软件程序中实现，以在应用或其环境中的未知或随时间变化的条件下调整系统行为参数。更具体地说，在控制和数字信号处理 (DSP) 系统中，它们用于根据传入信号和系统环境改变控制器或滤波器的行为。自适应算法在这些领域中最常见的应用是系统识别、噪声和回声消除以及信号增强。其中有一些用于调整权重的算法，包括 LMS（最小均方）和 RLS（递归最小二乘）。标准或改进的 LMS 算法通常用于 DSP 应用中，其中最多可调整数百个参数。LMS 算法的主要优点是其简单性，因此它们的实现在计算上很简单，计算复杂度为 O(n)（换句话说，它们很快）。另一方面，它们的主要缺点是速度慢