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手稿模板 - NSF-PAR
20 摘要 21 Al-CO 2 电池是一种非常有前途的锂离子电池替代品，它有潜力提高电池容量和性能，但尚未证明其具有高电位和高容量可充电性。在这项工作中，我们将碘化铝引入以前仅有一次的 Al-CO 2 电池配置中，作为均质氧化还原介质。这使电池能够以 0.05 V 的超低过电位充电，而不会牺牲高放电电位和比容量 27 ，分别为 1.12 V 和 3,557 mAh/g 碳。我们使用铝-27 核磁共振确定电池的放电产物为草酸铝。29 可充电的 Al-CO 2 电池可以作为锂离子电池的廉价、高容量替代能源存储设备，同时捕获和浓缩二氧化碳。 31 32 预告 33 在 Al-CO 2 电池中引入 AlI 3 可增强放电，并能够以超低过电位循环电池。 35 36 正文 37 38 简介 39 缓解温室气体引起的全球变暖的一种策略是将以前基于化石燃料的技术（如汽车）电气化。（1）这一努力取得了一定的成功，这主要归功于锂离子电池技术的发展。然而，锂离子电池的理论上限明显低于化石燃料的能量存储容量，这实际上限制了电气替代品的成功应用。（2，3）需要一种具有更高能量存储容量的新型电池配置，其中包括金属-CO 2 电池。在金属-CO 2 电池中，来自 46
TATA-MIT联盟要求提案
我们很高兴宣布MIT和TATA之间的五年合作，旨在提高围绕可持续性，新型材料和清洁能源的研究和企业家精神。这个独特的联盟汇集了六家Tata公司，例如Tata Steel，Tata Motors，Tata Motors乘用车，Tata Power，Tata Electronics和Agratas Eonvermation Storage Soriess Soluctions-和MIT研究人员，以开发高影响力创新。这项研究合作将重点关注六个旗舰主题，涵盖从材料和能源到运输和制造业的部门。我们邀请您提交塔塔 - 麻省理工学院联盟资金的建议，以支持您的研究。感兴趣的六个一般研究领域是：绿色钢，新材料，氢经济，能源存储，流动性的创新以及材料循环和价值。这些旗舰主题中的每个主题的更多详细信息都链接在一起，可以在此RFP的末尾找到。我们鼓励提案考虑印度独特的社会经济和环境环境，强调具有创新，易于访问，负担得起和对当地社区有益的技术的发展。如果您想提交建议，请使用以下链接访问预告表。目前，仅请求预先签名，尽管作为参考，我们在下面包括在整个建议阶段所需的内容。作为首席研究员（PI），您最多可以提交两个建议。欢迎单一和多PI提案。根据提案，最高要求为每年30万美元。
时间分辨 Hanbury Brown–Twiss 干涉测量法...
双光子频率梳 (BFC) 是用于大规模和高维量子信息和网络系统的有前途的量子源。在这种情况下，单个频率箱的光谱纯度对于实现量子网络协议（如隐形传态和纠缠交换）至关重要。测量组成 BFC 的未预告信号或闲置光子的时间自相关函数是表征其光谱纯度并进而验证双光子状态对网络协议的实用性的关键工具。然而，通过实验可获得的测量 BFC 相关函数的精度通常受到探测器抖动的严重限制。结果，相关函数中的精细时间特征（不仅在量子信息中具有实用价值，而且在量子光学研究中也具有根本意义）丢失了。我们提出了一种通过电光相位调制来规避这一挑战的方案，通过实验证明了集成 40.5 GHz Si 3 N 4 微环产生的 BFC 的时间分辨 Hanbury Brown-Twiss 特性，最高可达 3 × 3 维二四分体希尔伯特空间。通过使电光驱动频率从梳状的自由光谱范围略微失谐，我们的方法利用 Vernier 原理来放大时间特征，否则这些特征会被探测器抖动平均掉。我们在连续波和脉冲泵浦模式下展示了我们的方法，发现与理论高度一致。我们的方法不仅揭示了贡献频率箱的集体统计数据，还揭示了它们的时间形状 - 标准全积分自相关测量中丢失的特征。
古代DNA基因组学和植物学的文艺复兴
♱这些作者对这项工作也同样做出了贡献。*通讯作者：h.burbano@ucl.ac.uk（H.A.B）。抽象的草药正在文艺复兴时期，作为探索植物进化，生态学和多样性的基因组数据的宝贵来源。从植物标本室取回的古代DNA可以向过去的植物群落，与生物和非生物因素的相互作用以及随着时间的推移发生的遗传变化提供前所未有的瞥见。在这里，我们重点介绍了标本基因组学领域的最新进展，并讨论了将现代和时空历史标本中数据结合的挑战和机遇。我们还描述了如何将植物标志基因组学数据与其他数据类型整合在一起可以产生对塑造植物群落的进化和生态过程的大量见解。制剂基因组分析是一种了解植物生命并在面对可怕环境挑战时为保护工作提供信息的工具。预告症对植物标本室基因组学的综述，以了解植物进化和生态相互作用的历史。简介标本标本，精心收集和压制的植物样品，保留植物多样性的切实记录，并长期以来一直是植物，分类学和系统学研究的基础（1）。托管了3,000种草药，这些资源包括接近3.9亿个标本及其相关的元数据（2）。我们将这个数字归功于数百年来的标本保管和当前策划，以确保该丰富收藏的持续增长，保存和可持续使用。除了它们用于植物专着和系统学的用途（3），涵盖多种类群和所有大陆的标本室标本增加了宏观进化研究的力量，从而使对性状进化（4）和植物家族辐射的研究（5）。
多中心 - 私人 - 抛光模型 - 深度训练 -
目标：这项工作旨在探索多中心数据异质性对深度学习脑转移（BM）自动分量性能的影响，并评估增量转移学习技术的功效，即不忘记（LWF），以提高模型性能而无需共享原始数据。材料和方法：使用了埃尔兰根大学医院（UKER），苏黎世大学医院（USZ），斯坦福大学，纽约大学（纽约大学）和Brats Challenge 2023的六个BM数据集。首先，分别为单一中心训练和混合多中心训练建立了用于BM自动分量的DeepMedic网络的性能。随后评估了保护隐私的双边合作，其中有一个验证的模型将分享到其他带有LWF或不带有LWF的转移学习（TL）的进一步培训中心。结果：对于单中心训练，在各自的单中心测试数据上，BM检测的平均F1得分范围从0.625（NYU）到0.876（UKER）。混合的多中心训练明显提高了斯坦福大学和纽约大学的F1分数，其他中心的改进可以忽略不计。当将UKER预告量化的模型应用于USZ时，LWF的平均F1得分（0.839）比NAIVE TL（0.570）和单中心训练（0.688）高于UKER和USZ测试数据。幼稚的TL提高了灵敏度和轮廓精度，但会损害精度。相反，LWF表现出值得称赞的灵敏度，精度和轮廓精度。应用于斯坦福大学时，观察到类似的性能。结论：数据异质性（例如，转移密度，空间分布和图像空间分辨率的变化）导致BM自动分量的性能变化，从而对构建概括性提出了挑战。LWF是对点对点隐私模型培训的有前途的方法。
在工作记忆任务期间，前额叶大脑活动的复发性神经网络模型
当将多个项目保存在短期内存中时，回顾性优先级优先级优先于另一个项目（复古示意）可以促进后续召回。然而，这种作用的神经和计算基础知之甚少。最近的一项研究记录了在复古任务期间猕猴侧向前额叶皮层（LPFC）中的神经信号，在（预先提示）和（会引发后）回归开始之前（预告症）和之后的延迟期间活动对比。他们报告说，在提示前延迟中，单个刺激被维持在神经种群活动的非独立子空间中，而在提示后延迟中，先前的项目被旋转成一个共同的子空间，有可能允许一种常见的读取机制。为了了解如何通过错误最小化可以学习此类代表性转变，我们通过监督训练了经常性的神经网络（RNN），以执行同等的提示回复任务。rnns提供了两个表示结合性颜色刺激的输入，然后进行了预示记忆延迟，位置返回和后提示延迟。我们发现，在猕猴LPFC中观察到的正交到平行的几何变换自然出现在经过训练以执行任务的RNN中。有趣的是，仅当需要在读数之前将提示信息用于几个周期的短期记忆中才能形成平行几何形状，这表明它在维护过程中可能具有鲁棒性。我们通过分析RNN的学习动态和连接模式以及用概率提示训练的模型的行为来扩展这些发现，从而使我们能够为将来的研究做出预测。总的来说，我们的发现与最新的理论说明是一致的，该账目提出的回顾将优先的内存项转化为前瞻性，面向动作的格式。
心房心肌病心房心肌病
自1995年以来，心房心理病（ACM）的概念与心肌纤维化有关。尽管在2016年达成共识，但ACM的定义主要依赖于组织病理学发现。对ACM的诊断标准的关注是由与动物纤维纤维（AF）独立独立的血栓栓塞事件的潜在联系所驱动的。ACM和AF之间相互关系的复杂性使得对与ACM相关的血栓栓塞风险进行任何评估。ACM的血栓形成性是一种涉及电气，功能和结构修饰的多方面临床PHE NOMENON。诸如心血管危险因素（例如高血压），常见心脏合并症（例如心力衰竭）和心脏外疾病（例如，神经肌肉疾病）等因素可以促进房屋的危险，可以促进房屋的危险，触发心房纤维化（AF）并增加链球菌事件的风险。可以使用几种诊断方法来检测ACM的关键特征，包括通过表面和腔内ECG评估的电更改，以及通过超声心动图和心脏磁共振（CMR）评估的结构和功能改变。这些方法可以通过电原形映射（EAM）来调整，以增强心肌组织表征和心房纤维化评估的准确性。尽管某些临床状况（例如房屋高速发作，AHRES；未确定来源的栓塞中风，ESUS）通常会在其血栓栓塞预预告片中表现出心房变化，但最近的随机试验未能证明ACM没有ACM的ACM患者口腔抗强化的益处。但是，正如4S-AF计划所提出的那样，ACM构成了AF开发的底物。这篇综述强调了缺乏诊断金标准以及对ACM的临床标准的需求，旨在更好地了解房屋结构和功能危险的潜在治疗意义，即使没有AF的临床证据。
注意更改的呼吁
美国数学协会委员会发布的“变革呼吁”（在《变革》中，1991年的呼吁中）乍一看可能仅是关于教师的数学准备，正如其字幕所宣布的那样。，但是两种成分结合在一起，使其更广泛。首先，变化的逻辑源于对所有学生如何学习的洞察力，而不仅限于那些准备成为数学教师的少数人。第二，通话延伸到整个本科课程，因为大多数学生都准备成为中学老师，并与所有其他学生一起参加数学课程。因此，在大学数学的各个方面都呼吁改变预告改革。宣布呼吁变革提供了有关在哪里以及如何开始变更过程的一系列挑战中的第一个。本卷中涵盖的主题是非常多样化的，从学科讨论（例如统计，几何）到课程系统（例如，本科生），从行政问题（例如评估）到政策辩论（例如，多种文化主义）。在这些各种论文的表面之下却属于呼吁变化中的许多基本主题：该指导需要成为一个积极的建设性过程，学生学会学会在数学上进行交流，建立数学模型，并将数学思想与周围的世界联系起来。本卷中的章节不仅在主题上，而且在来源中也有所不同。这些群体是由MAA建立的，是生成和记录有关当前兴趣主题的知情辩论的策略。五章（关于统计，定量素养，几何，环境数学和评估）是电子电子邮件焦点小组的产物。每个小组在主持人的领导下进行了大约两个或三个月的时间，后来根据电子邮件的记录准备了小组的报告。许多章节都包含附录，这些附录有助于提供讨论中的问题的完整记录。另外两个章节在精神上更具新闻作用，每章都是基于电信的访谈和书面文件的报告，该报告在辩论 - 文化主义和大学数学的教育研究的两个领域。最后两章是先前出现在其他更短暂的消息来源中出现的重要MAA报告的重印：1990年的报告挑战了MAA大学数学和美国大学协会（AAC）（AAC），以及1991年《杯赛报道》在本科生上。
达里恩高级项目亮点和......
9:00-10:00 和 Ken Dolan 一起练习太极，每节课 4.00 美元 10:30 -11:30 宾果游戏 10:00-10:45 和 Elizabeth Hall 一起练习椅子健身，每节课 4.00 美元 10:00-11:30 针织和钩针编织 11:00-12:00 和 Elizabeth Hall 一起练习芭蕾，每节课 4.00 美元 12:30-2:00 计算机室 星期二 10:00-10:45 和 Winifred Lom 一起练习坐式健身操—5/2、5/9、5/30 9:00-10:00 投掷沙包游戏第 1 节 10:00-11:00 投掷沙包游戏第 2 节 10:00-11:30 写作俱乐部（TBA） 10:00-11:30 和 Nobu Miki 一起练习丙烯画，每节课 4.00 美元 11:00-11:45 椅子瑜伽，Mary Ann Freeman 授课，4.00 美元—5/12、5/23、5/30 12:30-2:00 克里比奇纸牌游戏，欢迎初学者 12:30-2:00 计算机室 1:00–2:00 椅子舞，Claudia Devita 授课，每节课 4.00 美元 星期三 10:00-11:00 水彩画，Elizabeth Linehan 授课，免费 10:00-2:00 乒乓球—新 11:15-12:00 有氧运动，Lisa Brehio-Robinson 授课，4.00 美元 每节课 12:30-2:00 计算机室 星期四 9:00-10:00 投掷沙包游戏第 1 节 10:00-11:00 投掷沙包游戏第 2 节10:00-11:30 麻将 10:00-11:00 意大利文化与对话，与 Joe Tarzia 一起，每节课 4.00 美元 10:30-11:15 老年人坐式健身，与 Elizabeth Hall 一起，每节课 4.00 美元 11:30-12:15 有氧击鼓，与 Elizabeth Hall 一起，每节课 4.00 美元—新 12:30–2:00 计算机室 星期五 9:30-10:30 彩色玻璃 10:00-11:30 油画，与 Althea Ericcson 一起，每节课 4.00 美元 11:00-12:00 *高级西班牙语，与 Luz Rincon 一起，每节课 4.00 美元 11:15-12:00 有氧运动，与 Lisa Brehio-Robinson 一起，每节课 4.00 美元 12:30-1:30 大脑预告 12:30-2:30 麻将—全新
使用视听刺激的脑电图编码模型与单峰脑电图编码模型的比较
现实世界中的交流本质上是多模态的。在交谈时，视力正常和听力正常的人们通常使用听觉和视觉线索来理解对方。例如，物体在空间中移动时可能会发出声音，或者我们可以使用一个人的嘴巴运动来更好地理解他们在嘈杂的环境中所说的话。尽管如此，许多神经科学实验仍依赖单模态刺激来了解大脑中感官特征的编码。因此，在自然环境中，视觉信息对听觉信息编码的影响程度以及反之亦然尚不清楚。在这里，我们通过记录 11 名受试者在视听 (AV)、仅视觉 (V) 和仅音频 (A) 条件下收听和观看电影预告片时的头皮脑电图 (EEG) 来解决这个问题。然后，我们拟合线性编码模型，描述大脑反应与刺激中的声学、语音和视觉信息之间的关系。我们还比较了当刺激以原始 AV 格式呈现时和当删除视觉或听觉信息时，听觉和视觉特征调谐是否相同。在这些刺激中，视觉和听觉信息相对不相关，包括场景中的口头叙述以及动画或真人角色在有脸和无脸的情况下说话。对于这种刺激，我们发现在 AV 和仅 A 条件下听觉特征调谐相似，同样，当呈现刺激时有音频（AV）和删除音频（仅 V）时视觉信息的调谐也相似。在交叉预测分析中，我们调查了在 AV 数据上训练的模型是否能与在单峰数据上训练的模型类似地预测对 A 或 V 测试数据的响应。总体而言，使用 AV 训练和 V 测试集的预测性能与使用 V 训练和 V 测试集的预测性能相似，这表明听觉信息对 EEG 的影响相对较小。相比之下，使用 AV 训练和仅 A 测试集的预测性能略差于使用匹配的仅 A 训练和仅 A 测试集。这表明视觉信息对 EEG 的影响更大，尽管这在衍生特征调整中没有质的差异。实际上，我们的结果表明研究人员可能会受益于多模态数据集的丰富性，然后可以使用这些数据集来回答多个研究问题。