This study investigates the complex dynamic characteristics of the flow field inside a disturbing rotary centrifugal air classifier through experimental analysis. To this end, micro-pressure sensors are employed to measure pressure signals in different spatial regions under various operating conditions. The analysis includes time-frequency characterization, complexity assessment, and multi-scale energy analysis. The time-domain fluctuation characteristics of the air classifier's pressure signal are closely tied to operating parameters, with the most intense pressure fluctuations occurring in the middle and back region of the air classifier. The loaded condition intensifies the fluctuations, with particle presence exacerbating low-frequency pressure variations and affecting the cyclone's vortex stability. Additionally, the internal installation of the screen cage structure exhibits maximum complexity and randomness in the internal flow field when Rf = 45 Hz, f = 0.4 kg/s, and β = 0°, showing higher randomness and reflecting fine-scale interactions between gas and particles. Conversely, larger scale characteristics are revealed by DET values in higher detail signal levels. Changes in operational parameters, such as perturbation frequency and feeding time, significantly affect the axial distribution of multi-scale energy in the air classifier, with a greater influence on pressure fluctuation at the macroscopic scale, indicating intensified turbulent behavior between gas and particles. This study reveals the influencing mechanisms of various operating parameters on the multiscale dynamic characteristics and complexity of the flow field inside the rotary centrifugal air classifier.

A carbon market is a market-based tool that incentivizes economic agents to align individual profits with the global utility, i.e., reducing carbon emissions to tackle climate change. Cap and trade stands as a critical principle based on allocating and trading carbon allowances (carbon emission credit), enabling economic agents to follow planned emissions and penalizing excess emissions. A central authority is responsible for introducing and allocating those allowances in cap and trade. However, the complexity of carbon market dynamics makes accurate simulation intractable, which in turn hinders the design of effective allocation strategies. To address this, we propose an adaptive mechanism design framework, simulating the market using hierarchical, model-free multi-agent reinforcement learning (MARL). Government agents allocate carbon credits, while enterprises engage in economic activities and carbon trading. This framework illustrates agents’ behavior comprehensively. Numerical results show MARL enables government agents to balance productivity, equality, and carbon emissions. Our project is available at https: //anonymous.4open.science/r/Carbon-Simulator.

Aberration-corrected gratings are widely applied in spectral analysis owing to their dispersion and convergence properties. However, the phase distribution error of the exposure interference field reduces the accuracy of the groove density distribution, making it difficult to satisfy the needs of high-precision spectral instruments. Therefore, this paper establishes an error model for the phase distribution of the spherical wave exposure interference field, describing the relationship between the phase distribution error and the recording parameter error. This model is used to propose a method of automatically controlling a spherical wave exposure interference field based on Moiré alignment principle. This method automatically measures the phase of the interference field by extracting the phase from the Moiré fringes generated by the superposition of the interference field and the reference grating, and then inversely calculates the recording parameters. The measurement results are then fed back to the automatic calibration mechanism for compensation, thereby achieving automatic control of the exposure interference field. Applying this method to calibrate the exposure interference field reduces the average relative error of the groove density of the produced plane aberration-corrected grating by two orders of magnitude compared with that of the traditional control method. This method significantly enhances the control accuracy for the spherical wave exposure interference field, improving the distribution accuracy of the groove density of the aberration-corrected grating, thereby supporting spectral analysis.

With the advancements in Artificial Intelligence (AI) technology, Large Language Models (LLMs) provide outstanding capabilities for natural language understanding and generation, enhancing various domains. In psychiatry, LLMs can empower healthcare by analyzing vast amounts of medical data to improve diagnostic accuracy, enhance therapeutic communication, and personalize patient care with their strength in understanding and generating human-like text. In clinical AI, developing and utilizing robust and interpretable models has been a longstanding challenge. This survey investigates the current psychiatric practice of LLMs, along with a series of corpus resources that could be used for training psychiatric LLMs. We discuss the limitations concerning LLM reproducibility, capabilities, usability, interpretability in clinical settings, and ethical considerations. Additionally, we propose potential future directions for research, clinical application, and education in psychiatric LLMs. Finally, we discuss the challenge of integrating LLMs into the evolving landscape of healthcare in real-world scenarios.

Time‐dependent phosphorescence color (TDPC) materials are highly attractive for realizing multitiered dynamic information encryption and anti‐counterfeiting. It’s extremely challenging to modulate puzzle of multiple luminescence species and understand the intrinsic mechanism. Herein, we demonstrate a novel and synthesize‐friendly strategy to develop a high contrast TDPC carbonized polymer dots (CPDs) with adjustable lifetime and quantum yields. The ionic bonding is introduced in self‐protected CPDs to effectively tune the excited triplet energy level of chromophores, and promote the stable existence of L‐aspartic (AA) with green phosphorescence at 545 nm, and alkali metal aspartates (AA‐M) with red phosphorescence at 665 nm. The precise regulation for TDPC lifetime can be achieved based on heavy atom effort and crosslink‐enhanced emission (CEE) effect. And, the efficient radiative energy transfer could be proven as an intrinsic mechanism for better understanding the TDPC materials. These results further expand on the fundamental principle to design high‐quality TDPC materials with more flexible regulation for luminescence properties, providing a major step forward in broadening the scope of smart phosphorescence applications.

Time‐dependent phosphorescence color (TDPC) materials are highly attractive for realizing multitiered dynamic information encryption and anti‐counterfeiting. It’s extremely challenging to modulate puzzle of multiple luminescence species and understand the intrinsic mechanism. Herein, we demonstrate a novel and synthesize‐friendly strategy to develop a high contrast TDPC carbonized polymer dots (CPDs) with adjustable lifetime and quantum yields. The ionic bonding is introduced in self‐protected CPDs to effectively tune the excited triplet energy level of chromophores, and promote the stable existence of L‐aspartic (AA) with green phosphorescence at 545 nm, and alkali metal aspartates (AA‐M) with red phosphorescence at 665 nm. The precise regulation for TDPC lifetime can be achieved based on heavy atom effort and crosslink‐enhanced emission (CEE) effect. And, the efficient radiative energy transfer could be proven as an intrinsic mechanism for better understanding the TDPC materials. These results further expand on the fundamental principle to design high‐quality TDPC materials with more flexible regulation for luminescence properties, providing a major step forward in broadening the scope of smart phosphorescence applications.