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实验动物（小鼠）的基因组编辑
1) Jinek, M., Chylinski, K., Fonfara, I., Hauer, M., Doudna, JA 和 Charpentier, E. (2012): 适应性细菌免疫中的可编程双 RNA 引导 DNA 内切酶。Science, 337, 816- 821。2) Kim, S., Kim, D., Cho, SW, Kim, J. 和 Kim, JS (2014): 通过递送纯化的 Cas9 核糖核蛋白在人类细胞中进行高效 RNA 引导基因组编辑。 Genome Res.，24，1012 — 1019。3) Quadros, RM、Miura, H.、Harms, DW、Akatsuka, H.、Sato, T.、Aida, T.、Redder, R.、Richardson, GP、Inagaki, Y.、Sakai, D.、Buckley, SM、Seshacharyulu, P.、Batra, SK、Behlke, MA、Zeiner, SA、Jacobi, AM、lzu, Y.、Thoreson, WB、Urness, LD、Mansour, SL、Ohtsuka, M. 和 Gurumurthy, CB (2017)：Easi-CRISPR：一种使用长 ssDNA 供体和 CRISPR 核糖核蛋白一步生成携带条件和插入等位基因的小鼠的稳健方法。 Genome Biol., 18, 1 — 15。4) Chen, S.、Lee, B.、Lee, AYF、Modzelewski, AJ 和 He, L. (2016): 高效小鼠基因组编辑
与物联网
城市地区的停车场已成为发展中国家和发达国家的主要问题。在停车场使用物联网将帮助车辆用户通过智能手机知道停车位的可用性。拟议的智能停车系统包括一个现场部署的物联网模块，该模块用于监视和信号停车位的可用性。控制器和传感器将放在每个停车位的天花板上，以检测汽车的存在。服务器收集传感器的结果并在云系统中监视。还提供了一个移动应用程序，该应用程序允许最终用户检查停车位的可用性。通过红外（IR）传感器进行监控，以获取实时停车位。传感器感应的数据被传输到Nodemcu ESP8266，然后在Internet的帮助下也将其传输到网页上。该网页将通过显示空缺插槽来帮助用户查找可用的停车位。因此，它减少了燃料消耗，进而减少了环境中的碳印象。
物联网
总体来说，“工业4.0”概念为打造“精益生产”提供了机遇；该概念设定的任务是优化工艺流程的管理，以减少事故发生，延长运行设备的使用寿命，有时也被表述为“从定期预防性维护到基于条件的维护的过渡”。因此，优化（改进）控制的任务被添加到第四代自动化过程控制系统的任务中。这种自动化过程控制系统被称为先进过程控制系统（APC）。 TP控制系统必须包含足够强大的长期预测分析手段。在工业生产中，要分析缺陷的出现、脆化、结构件中钢化学成分的变化（可能导致其破坏）、沉积、颗粒狭窄、由于磨料抛光导致的管道壁厚减小（可能导致破裂）等参数，评估振动及其对结构性能、连接等的影响。如果整个生产都由过程控制系统控制，这样的解决方案就称为4+代过程控制系统。
基于遗传算法的77GHz串馈贴片阵列天线设计与优化
摘要：本文提出了一种77 GHz串馈贴片阵列天线的设计方法。该研究基于传统遗传算法，探索由相同微带贴片组成的不同阵列拓扑来优化设计。主要的优化目标是降低最大旁瓣电平（SLL）。采用该方法对一种用于汽车雷达的77 GHz串馈贴片阵列天线进行了仿真、加工和测量。天线长度限制不大于3 cm，阵列仅有单个紧凑串联，辐射贴片宽度约为1.54 mm。在用于优化的遗传算法中，将最大旁瓣电平设置为小于或等于-14 dB。测量结果表明，在77 GHz处，所提出的天线的增益约为15.6 dBi，E平面半功率波束宽度约为±3.8 ◦，最大旁瓣电平约为-14.8 dB，H平面半功率波束宽度约为±30 ◦。电磁仿真与测量结果表明，采用所提方法设计的77 GHz天线比本文相同长度的传统天线旁瓣抑制效果提高4 dB以上。
使用前馈神经网络和卷积神经网络进行脑电图数据处理的比较∗
通过大脑活动过程中产生的信号[10]。BCI的目的是建立人脑与计算机之间的通信链路，它提供了一种不使用肌肉将脑电波转化为物理效应的方法[11]。在BCI技术诞生的几十年里，脑电图（EEG）信号分类方法的研究一直是BCI技术不断发展的驱动力。EEG是BCI系统中的一种非侵入式采集方法[1]。它通过将电极放置在头皮上来检测微弱的EEG信号，并记录脑神经活动过程中电信号的变化。然而，由于EEG在穿过大脑皮层到头皮时会大大减弱，提取出的信号的信噪比极低，增加了后续特征提取和分类的难度[13]。传统的分类方法很难找到很好区分和代表性的特征来设计具有优异性能的分类模型。然而，近年来，深度学习方法在图像和语音领域取得了巨大的成功，例如良好的泛化能力以及对数据特征的逐层自动学习[12]。本研究创建了一个可以识别和自动提取脑电信号特征的卷积神经网络，并使用来自同一公共数据库的数据比较了传统特征提取和分类方法的准确性。我们在这个项目中使用了PhysioNet脑电数据，该数据由109名受试者的1500多个一分钟和两分钟的脑电图记录组成。我们的工作目标是通过检测从八个头皮通道获得的脑电活动来探索快速傅里叶变换（FFT）信号分析技术，以区分睁眼（EO）和闭眼（EC）两种状态。
额叶皮质的门控前馈抑制释放目标导向动作
预印本（未经同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可不得重复使用。此版本的版权所有者于 2020 年 12 月 15 日发布。；https://doi.org/10.1101/2020.12.13.422593 doi：bioRxiv 预印本
对激光束能曲线的模拟和实验分析，以提高线馈激光沉积的效率
抽象的激光覆层是一项公认的技术，大多数先前的数值建模工作都集中在基于粉末过程的过程中的交付和融化池行为。这项研究对优化的激光束成型进行了新的研究，以针对电线基的独特特性，其中直接底物加热以及电线和底物之间的热传递非常重要。与基于粉末的材料交付相比，该主题的值是通过基于电线的沉积过程来改善的沉积速率和致密的金属结构。线内温度分布（AISI 316不锈钢），底物的传热和直接加热（低碳钢）是通过传热模拟建模的，具有三个激光束辐照度分布。此分析确定了通常与标准高斯分布相关的局部高温区域的去除，以及均匀方形梁曲线可以提供的改进的底物加热。使用横截面光学显微镜分析了使用预位线和1.2 kW CO 2激光器的实验，以提供模型验证和改进的电线覆盖层润湿的证据，同时维持甲壳材料中有良好的抗甲基甲虫。这项工作的关键发现是从480 W/mm 2减少，在从高斯分布更改为均匀的平方分布时，需要辐照辐射，以进行有效的熔融池形成。这也可减少总能量50％。认可和讨论了能源效率，降低成本和可持续性改善的潜在提高。
物联网（揭开物联网的神秘面纱）
“我们广泛且可互换地使用两个首字母缩略词 IoT 和 NoT（物联网）——NoT 和 IoT 之间的关系很微妙。IoT 是 NoT 的一个实例，更具体地说，IoT 将其‘事物’绑定到互联网。另一种类型的 NoT 可能是局域网 (LAN)，其‘事物’均未连接到互联网。社交媒体网络、传感器网络和工业互联网都是 NoT 的变体。这种术语上的区分使得从不同的垂直和质量领域（例如，交通、医疗、金融、农业、安全关键、安保关键、性能关键、高保证等）中分离出用例变得容易。这很有用，因为没有单一的物联网，谈论将一个物联网与另一个物联网进行比较是没有意义的。”