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Abstract ..........................................................................................................................................iii
在任意表面上氢键有机晶体的自组装，以有效放大自发发射
具有高效率的操作和清洁能量过渡。[2]与化学成分一起，分子间相互作用直接通过将分子堆积管理到晶体中来确定有机固体的功能。与单个分子[3a，b]相比，这种能量的增加导致晶体的电子结构发生变化，这打开了调整所得有机晶体（OC）的光学，电子和传输特性的可能性。然而，这种强大的间隔相互作用可确保OC的结构元素之间有效的电荷转移，进而可以通过淬火过程降低光发射性能。[3F-K]相反，通过引入氢键[3C-E]来降低该能量的降低，可保留单个分子及其光发射特性的电子特征，并扩大了分子堆积的方式，并提供了OC生长在任意表面上的控制。反过来，这些对于轻松产生有效的连贯和不连贯的光源至关重要。[1C]
海面上拉格朗日漂移模拟的深度学习
引言在海面上的Lagrangian轨迹模拟对于各种应用领域非常重要，包括监测塑料和碎屑运动[Maximenko等，2012]，研究Algae和Plankton Dynamics [Son等，2015]，或轨迹预测对搜索和救援作业的搜查至关重要[Breivik et al。此外，对拉格朗日漂移的研究允许评估海洋数值模型准确地代表小规模动力学的能力[Barron等，2007； Botvynko等，2023]。尽管如此，在海面上产生逼真的轨迹，在操作海洋学领域中提出了一个显着的科学挑战[Rérs等，2021]。基于模型的拉格朗日轨迹数值模拟的方法依赖于使用海面速度场的分步对流程序[Lange and van Sebille，2017a]。然而，基础速度场中的微小差异或缺乏精细空间分辨率的速度场的使用可能导致Lagrangian轨迹建模不正确，从而使这些方法不切实际地用于操作应用。基于数据驱动的学习方法，例如卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期记忆（LSTM）网络以及生成性模型，例如变异自动编码器（VAE）（VAES）或诸如捕获的捕获范围内的既定能力（GANS），表现出巨大的能力，表现出促成的Spat-temers Incorport [spat-tempor pender] [等，2020，Jiang等，2019，Jenkins等，2023，Julka等，2021，Dan，2020年]。然而，只有限制数量的先前研究应用于单个拉格朗日轨迹的条件模拟[Quinting and Grams，2022]。由于上述局限性，本研究的目的是提出一个原始的深度学习框架，称为漂移网，用于对海面上各个轨迹的有条件模拟。所提出的模型可以用任何包含有关海洋动力学信息的地球物理场吞噬，并在海面上产生漂移物体的轨迹。Driftnet是完全卷积的，包括对靶向轨迹的空间解释的潜在编码，这是受到漂移的Eulerian Fokker-Planck形式的启发[Botvynko等，2023年]。在此表示形式中，该轨迹是通过从条件输入字段中提取的非本地特征提取的，这意味着模拟轨迹的动力学是通过考虑周围区域的整个动力学来建模的。
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近年来，公共资助研究项目（第三方资助项目）的收购框架条件发生了变化。随着“地平线2020”框架计划的出台，欧盟改变了其资助条件。自此以后，管理费用不再按实际金额报销，而是仅按合格支出的 25% 的固定费率报销。此外，各种国家和欧盟资助计划都要求受助人做出贡献。这代表着一个特殊的挑战，因为与例如 IHP 相比，例如，弗劳恩霍夫研究所不允许以成本为基础提供这些项目，而只能在额外支出的基础上提供。在国家和地区的资助计划中，即使是按支出方式计费，也要求机构作出贡献的计划有所增加。
在大脑层面上对 MWE 中的常规化和可预测性进行建模
虽然语言理论中表达式传统上被二元化为组合性和非组合性，但多词表达式 (MWE) 却表现出更细粒度的区别。使用关联测量，如逐点互信息和 Dice 系数，MWE 可以被描述为具有不同程度的常规化和可预测性。我们的目标是研究这些梯度如何反映认知过程。在本研究中，自然叙事理解的 fMRI 记录用于探究这些计算测量及其可以操作的认知过程在多大程度上可以在在线句子处理过程中观察到。我们的结果表明，代表词汇可预测性的 Dice 系数是处理 MWE 的神经激活的更好预测指标。总的来说，我们的实验方法展示了如何通过将计算指标与神经成像数据进行比较来测试其认知合理性。
模糊球面上三维伊辛跃迁的量子蒙特卡罗模拟
经典和量子相变中出现的临界现象因其实验相关性和理论意义而备受关注[2,3]。许多临界现象被认为可以用共形场论（CFT）来描述，这些场论具有强相互作用，对二维（即 1 + 1D）以上更高时空维度的研究提出了挑战。最近，一种称为模糊（非交换）球面正则化 [1] 的方法被发明来研究由圆柱几何上的 3D CFT 控制的 3D（即 2 + 1D）临界现象，表示为 S 2 × R 。与传统的格点正则化相比，模糊球面正则化在三维 CFT 的研究中具有许多优势，这主要归功于它在 S 2 × R 中利用了径向量化[ 4 , 5 ]以及精确保存了球面 SO ( 3 ) 对称性[ 6 , 7 ]，这一点最近已被令人信服地证明[ 1 , 8 – 11 ]。首先，模糊球面可以直接获取有关临界状态下出现的共形对称性的信息[ 1 , 10 ]。其次，它可以直接提取 CFT 的各种数据，包括共形主算子的众多缩放维度[ 1 , 10 ]、算子积展开系数[ 8 ]和四点相关器[ 9 ]。例如，可以直接从系统的激发能量计算缩放维度，并且可以使用共形扰动进一步提高其精度[12]。第三，模糊球方案适用于各种三维CFT，包括Ising[1]、O(N)Wilson-Fisher、SO(5)非禁闭相变[10]、临界规范理论[10]和缺陷CFT[11]。最后，当哈密顿量经过合理微调时，模糊球正则化表现出令人难以置信的小有限尺寸效应。模糊球正则化的这些优势为探索高效率、高精度和全面的三维CFT提供了激动人心的机会。模糊球正则化考虑了一个微观量子哈密顿量，在连续球面空间中对具有多种口味的费米子进行建模，并将费米子投影到最低球面朗道能级 [ 1 , 6 , 13 ] 。与规则晶格模型相比，模糊球模型在紫外极限下严格保持了连续旋转对称性。得益于通过微调实现的极小的有限尺寸效应，精确对角化 (ED) 和密度矩阵重正则化群 (DMRG) 方法等数值算法在研究 3D Ising CFT 和 SO ( 5 ) 解禁相变的模糊球模型时非常有效。然而，这两种算法的计算成本最终会随着系统尺寸呈指数增长。更重要的是，对于涉及大量费米子口味的情况，ED 和 DMRG 的计算成本很快就会超过实际的资源和时间限制。在这些情况下，使用随时间多项式缩放的方法（例如量子蒙特卡罗 (QMC)）来研究模糊球面上的模型将会很有帮助。本文旨在利用 3D Ising CFT 作为示例，展示 QMC 方法在研究模糊球面上的 3D CFT 中的应用。在参考文献 [ 13 , 14 ] 中可以找到有关模糊环面模型的类似讨论。与参考文献 [ 1 ] 中介绍的模糊球面 Ising 模型相比，我们在费米子中引入了一个额外的味道指数，这会导致 QMC 模拟没有符号问题。作为基准，我们提供了数值
智能纳米材料界面上的水凝胶用于数字化胶质瘤治疗
摘要：神经胶质瘤被认为是导致脑部疾病的主要脑肿瘤，难以治疗且对各种常规疗法均有耐药性。治疗神经胶质瘤最常见的方法是手术切除肿瘤，然后进行辅助化疗和放射治疗。最新的生物相容性界面已被纳入治疗方式，例如使用水凝胶靶向输送药物来治疗和管理脑神经胶质瘤。本综述阐述了多模水凝胶作为治疗载体、基因治疗、治疗策略和神经胶质瘤设备的应用。从 2019 年至 2022 年在 Google Scholar 和 Scopus 数据库中检索了科学文章，并进行了筛选以确定它们是否适合进行综述。本综述总结了适合该研究的 20 篇文章。这些研究表明，水凝胶的尺寸范围为 28 纳米至 500 纳米。 20 篇文章中有 16 篇还介绍了水凝胶的术后应用，13 篇文章介绍了水凝胶的 3D 培养和其他结构表现。水凝胶的优点包括快速配制以充分填充不规则损伤部位、溶解疏水性药物、持续减缓药物释放、提供 3D 细胞生长环境、提高疗效、可溶性生物分子的靶向性、提高患者依从性以及减少副作用。水凝胶的缺点包括难以实时监测、基因操作、繁琐的同步释放成分以及缺乏安全数据。水凝胶的前景可能包括开发电子水凝胶传感器，可用于增强对使用患者特定病理特征的精确靶向模式的指导。这项技术有可能彻底改变精准医疗方法，有助于早期发现和管理实体脑肿瘤。
满足多维自我：在创意艺术疗法和神经科学的界面上培养自我
在神经科学和心理学领域的交汇处进行有趣的探索是由了解“自我”及其心理治疗含义的神经基础的追求所驱动的。这些转化效果与独特的创意艺术疗法（CAT）以及它们与之相关的过程的属性和价值有关。自我被认为是一种多层复杂构造，包括身体和精神成分，主观 - 客观观点，空间和时间维度。神经科学研究，主要是功能性的大脑成像，提出了宪法，自我发展和经验的良好模型，阐明了自我的多个维度如何得到综合的层次结构大脑过程的支持。对艺术形式的心理治疗使用，产生美学体验和创造性过程，触摸并连接自我体验的各个层面，培养自我意识。目前的概念分析将描述并交织的神经机制和神经网络配置，建议含义持续的自我体验，其在心理病理学上的偏差以及对艺术的心理治疗使用的含义。将讨论有关脑功能的良好，简约和神经生物学上合理的预测性处理解释。将进一步描绘经验猫的认知态度，从而实现和促进世界上身体更新的自我模型的创造。将划定关系治疗遭遇的神经心理学影响，并通过交流的言语和非语言手段和审美经验来承认主体间的大脑同步。关于自我嵌套维度的神经科学，现象学和临床观点的识别和同化，基于关系治疗过程以及猫必须在养育，塑造和整合自我的前提上猫的神经塑性调节。
利用原位冷冻低温电子显微镜在活性电化学界面上绘制离子耗竭微环境
摘要：界面结构和化学演变是电池和其他电化学系统安全性、能量密度和寿命的基础。在锂电沉积过程中，可能会出现局部非平衡条件，从而促进异质锂形态的形成，但直接研究这些条件具有挑战性，尤其是在纳米尺度上。在这里，我们绘制了锂电沉积过程中活性铜/电解质界面的化学微环境，并展示了一种新方法——原位冷冻低温电子显微镜 (cryo-EM)，用于锁定纽扣电池中出现的结构。我们发现局部离子耗竭与锂晶须有关，但与平面锂无关，我们假设耗竭源于根部生长的晶须在生长界面消耗离子，同时限制离子通过局部电解质的传输。这可能导致危险的锂形态传播，即使在浓电解质中也是如此，因为离子耗竭有利于树枝状晶体的生长。因此，原位冷冻冷冻电镜可以揭示活性电化学界面处的局部微环境，从而能够直接研究能源设备运行过程中出现的特定地点的非平衡条件。
Aero-plane：一款在虚拟 2D 平面上呈现重量运动错觉的手持式力反馈设备
摘要 力反馈被认为是虚拟现实 (VR) 的下一个前沿。最近，随着消费者对无线 VR 的推动，研究人员放弃了基于笨重硬件（如外骨骼和机械臂）的解决方案，开始探索更小的便携式或可穿戴设备。然而，在渲染惯性力时，例如移动重物或与具有独特质量特性的物体交互时，当前不接地的力反馈设备无法提供快速的重量转移感觉，无法真实模拟 2D 表面上的重量变化。在本文中，我们介绍了 Aero-plane，一种基于两个微型喷气螺旋桨的力反馈手持控制器，可以在 0.3 秒内渲染高达 14 N 的重量转移。通过两项用户研究，我们：（1）描述用户在使用我们的设备时感知和正确识别虚拟平面上不同运动路径的能力； （2）测试了控制器在两个 VR 应用程序（飞机上的滚动球和使用不同形状和大小的厨房工具）中使用时的真实度和沉浸感。最后，我们展示了一组应用程序，进一步探索我们设备的不同使用情况和替代外形尺寸。