Abstract Integration of collective cell direction and coordination is believed to ensure collective guidance for efficient movement. Previous studies demonstrated that chemokine receptors PVR and EGFR govern a gradient of Rac1 activity essential for collective guidance of Drosophila border cells, whose mechanistic insight is unknown. By monitoring and manipulating subcellular Rac1 activity, here we reveal two switchable Rac1 pools at border cell protrusions and supracellular cables, two important structures responsible for direction and coordination. Rac1 and Rho1 form a positive feedback loop that guides mechanical coupling at cables to achieve migration coordination. Rac1 cooperates with Cdc42 to control protrusion growth for migration direction, as well as to regulate the protrusion-cable exchange, linking direction and coordination. PVR and EGFR guide correct Rac1 activity distribution at protrusions and cables. Therefore, our studies emphasize the existence of a balance between two Rac1 pools, rather than a Rac1 activity gradient, as an integrator for the direction and coordination of collective cell migration.

ZL205A is a type of complex alloy with excellent comprehensive mechanical properties. As there is a lack of research into the origin of its phase composition, research into the composition design of the ZL205A alloy has faced difficulties. This paper qualitatively characterizes the near-programmed atomic arrangement structure of multi-element alloy solid solution based on the "first nearest neighbor cluster plus connected atoms" model, thereby accurately expressing the solid solution near-programmed cluster spatial structure of ZL205A alloy in a quantitative manner. The results show that the solid solution cluster model of ZL205A is {[Al-Al12]Al2}12[Cu-Cu3.6Mn0.4Al8]Ti0.233Zr0.078Al1.689, this cluster model is accurate and reasonable, and the phase composition and element content of the model are consistent with the XRD verification results, SEM verification results and EDS verification results. The use of alloy solid solution near-program cluster model to guide the precipitation phase analysis of ZL205A alloy was realized.

Abstract Coloration in oxides meets the challenge in achieving high stability and repeatability simultaneously. In this work, reversible coloration of TiO 2 nanoparticles (NPs) film is demonstrated by alternate ultrafast (UF) laser and continuous wave (CW) laser irradiation. Under UF laser irradiation, oxygen vacancies are introduced in the TiO 2 lattice, which lead to the bandgap reduction (2.73 to 1.50 eV) and surface blackening. The blackened area can achieve high resolution with size down to ≈1.1 µm. This coloration in TiO 2 also shows excellent thermal stability that color fading is negligible even after thermal annealing at 700 K for 2 h in air. The generated high temperature by CW irradiation is known to be beneficial for the O 2 dissociation on defected TiO 2 , thus promoting the internal oxygen diffusion to eliminate the vacancies. The energy band structure of TiO 2 can be recovered accordingly, and decoloration is achieved. TiO 2 ‐NPs film shows stable microstructures with barely changed optical properties after 12 cycles of coloration–decoloration process. This band engineering‐induced reversible coloration can also be applicable for broad oxides, e.g., ZnO, HfO 2 , and Ga 2 O 3 . Such highly stable and reversible coloration is promising in high‐performance micro/nano‐devices development for color display and optical encryption.

A method to generate ultrafast high-power ultraviolet laser pulse 258 nm through 4 th harmonic generation pumped by a 1.2 ps 1030 nm Yb: YAG laser followed by pulse compression to sub-ps in noble gas is proposed. As the focused and extremely short DUV laser pulses only appear at the distal end of optical path, the optical field intensity throughout the rest of optical path is at moderate level, which avoids strong nonlinear absorption and damage of optic elements. The proposed method is to further rise the celling of the maximum fs DUV laser peak intensity traditionally limited by the damage threshold of dispersion and focusing optics element and promote its adoption in wide industry applications.

In order to improve the quality and efficiency of the bright temperature reconstruction image of the synthetic aperture microwave radiometer, this paper takes the gray value of remote sensing image with channel amplitude and phase error and random error as the original bright temperature image, uses convolutional neural network (CNN) to supervise and learn the mapping relationship between bright temperature image and visibility function, and reconstructs bright temperature image according to the learned mapping relationship. It is compared with the traditional hexagon Fourier transform(HFFT). In terms of visual effect, the CNN network inversion method has clearer boundary and better effect. In terms of evaluation indexes, RMSE values of HFFT inversion method and CNN network inversion method are 15.80K and 10.93K, and PSNR values are 23.88dB and 27.09dB, respectively. Therefore, compared with HFFT inversion method, CNN network inversion method has less error in reconstruction results, effectively reduces Gibbs effect, and can better restore the original bright temperature image.