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World File Search System信号强度
在纳米结构均匀性限制之外的模态超强耦合下，在空间均匀和定量表面增强的拉曼散射
摘要：我们开发了一种底物，该基材可以实现高度敏感和空间均匀的表面增强拉曼散射（SERS）。该基材包括密集的金纳米颗粒（D-Aunps）/二氧化钛/AU膜（D-ATA）。D-ATA底物显示了AUNP和Fabry-pé腐烂纳米腔的局部表面等离子体共振（LSPR）之间的模态超肌耦合。d-ATA表现出近场强度的显着增强，与D-Aunp/ Tio 2底物相比，晶体紫（CV）的SERS信号增加了78倍。重要的是，可以获得高灵敏度和空间均匀的信号强度，而无需精确控制纳米级AUNP的形状和排列，从而实现了定量的SERS测量。此外，在超低吸附条件下（0.6 r6g分子/AUNP）在该基材上对若丹明6G（R6G）的SER测量显示出3％以内信号强度的空间变化。这些发现表明，在模态超肌耦合下的SERS信号源自具有量子相干性的多个等离激元颗粒。关键字：局部表面等离子体共振，模态超技术耦合，表面增强的拉曼散射，量子相干性，自组装
Rama Krishna Majety
1。Wi-Fi安全评估（第1.6.2节：基于加密的Wi-Fi访问中的加密安全通信）-Acrylic Wi-Fi分析仪可帮助监视Wi-Fi网络，以确保使用默认加密标准（例如，使用AES的WPA2-PSK）。2。SSID扫描和隐藏（第1.9.3节：SSID扫描） - 丙烯酸Wi -Fi分析仪可以扫描网络以获取可用的SSID和显示相关的细节，例如信号强度，加密类型等。这对于验证CPE按照其建议的建议隐藏SSID的能力很重要。该工具有助于确保未披露敏感信息，并且可以隐藏在用户选择中的SSID3。流量分析（第1.6.1节：基于加密的安全通信） - 丙烯酸Wi-Fi分析仪允许监视Wi-Fi通道的利用率和流量分析。这有助于验证是否正确实现了安全的通信协议，例如IPSEC或TLS，并且未经授权的流量被最小化。4。流量过滤和网络安全性（第1.7.1节：流量过滤 - 网络级别） - 丙烯酸Wi -Fi分析仪协助评估CPE是否已实施了足够的流量过滤。通过监视网络上的传入和传出流量，该工具有助于验证访问控制列表（ACL）是否按照ITS规范正确过滤数据包。
眼睛内肿块患者的眼睛特异性定量动态增强MRI分析
抽象的客观动态对比增强（DCE）-MRI当前通常不用于眼内肿块，因为病变很小，具有不均匀的t 1，并且眼睛容易运动。本文的目的是应对这些特定眼睛的挑战，从而实现准确的眼睛DCE-MRI。使用脂肪抑制的3D损坏的渐变层序（与随机轨迹序列的时间分辨血管造影）使用脂肪抑制的3D损坏的渐变序列获得了19个紫veal黑色素瘤（UM）患者的材料和方法DCE-MRI。分析由两步登记方法组成，以校正头部和眼睛运动。t 1映射以将信号强度转换为浓度。随后，将TOFTS模型拟合了Voxel，以获得K trans和v e。结果注册显着提高了浓度曲线质量（p <0.001）。T 1的T 1明显低于肿瘤病变（888 ms vs 1350 ms，p = 0.03）。病变中达到的B 1 +的平均值为91％。平均K trans为0.46 min -1（范围0.13-1.0），平均V E为0.22（范围0.10–0.51）。使用这种特异性分析的结论，可能有助于诊断，进一步和随访的人眼内肿块DCE。
具有靶向抗体的功能化纳米粒子可增强乳腺癌体内成像
摘要背景：用于乳腺肿瘤成像的靶向造影纳米粒子有助于早期发现乳腺癌并提高乳腺癌的治疗效果。本文报道了一种表皮生长因子受体 2 (HER-2) 特异性、双峰、树枝状聚合物复合物的开发，用于增强 HER-2 阳性乳腺癌的计算机断层扫描 (CT) 和磁共振成像 (MRI)。该材料采用第五代聚（酰胺胺）树枝状聚合物、封装的金纳米粒子、螯合钆和抗人 HER-2 抗体来生产纳米粒子造影剂。结果：在两种小鼠肿瘤模型中的测试证实了这种造影剂对 HER-2 阳性肿瘤进行成像的能力。在患有 HER-2 阳性乳腺肿瘤的小鼠体内静脉注射这种纳米粒子可显著增强 MRI 信号强度约 20%，并将 CT 分辨率和对比度提高两倍。流式细胞术和共聚焦显微镜的结果证实了该复合物的特异性靶向性及其在人类 HER-2 阳性细胞中的内化作用。结论：这些结果表明，这种纳米颗粒复合物可以有效靶向和成像体内 HER-2 阳性肿瘤，并为开发这种用于 HER-2 阳性癌症的早期检测、转移评估和治疗监测的诊断工具奠定了基础。关键词：靶向、纳米颗粒、双模成像、计算机断层扫描、磁共振成像、HER-2
呼吸机引起的单纤维细胞结构...
呼吸机诱导的隔膜功能障碍（VIDD）是需要机械通气（MV）和神经肌肉阻滞（NMBA）的重症监护单元（ICU）治疗的常见续集。它的特征是隔膜无力，延长的呼吸器断奶和不良后果。解离性糖皮质激素（例如Vamorolone，VBP-15）和伴侣共同诱导剂（例如BGP-15）先前在ICU-RAT模型中显示出积极影响。在肢体肌肉疾病肌病中，优先肌球蛋白损失占上风，而肌纤维蛋白翻译后修饰在VIDD中更为主导。尚不清楚特定力的明显下降（归一化为横截面区域）是否是收缩性信号变化的纯粹结果，或者隔膜弱点是否也通过肌球的细胞体系结构来迅速发展，以及vbp-15或BGP-15或BGP-15的范围，通过肌发光的细胞体系结构来实现结构性相关。为了解决这些问题，我们进行了无标签的多光子第二次谐波产生（SHG）成像，然后在单个diaphragm肌肉肌中进行定量形态计量学，从健康大鼠进行MV + NMBA的五天或10天的健康大鼠，以模拟ICU治疗而无需混淆病理（例如Sepsis）。大鼠每天接受泼尼松龙，VBP-15，BGP-15或无治疗。肌球蛋白-II SHG信号强度，纤维直径（FD）以及肌纤维角平行性的参数
LEO PNT 会是下一个大事件吗？
一些公司正在开发低地球轨道 (LEO) 系统和设备，以增强 GPS 和其他 GNSS，用于自动驾驶汽车、无人机送货服务、关键基础设施和其他市场等商业应用。虽然在中地球轨道 (MEO) 运行的 GNSS 是主要的定位、导航和授时 (PNT) 卫星星座，但业内专家表示，它们的信号弱、易受干扰且增强成本高昂。LEO PNT 支持者认为，LEO 星座具有更高的信号强度、更高的安全性、提供全球覆盖、2D 和 3D 定位和精确授时，并且比 MEO GNSS 更靠近地球。通过在更低的轨道上运行，LEO PNT 精度可以是 GPS 的 10 倍以上。 GNSS 增强系统的支持者中，许多人在 11 月的国家天基定位、导航和授时 (PNT) 咨询委员会会议上发表了演讲，他们还指出，最近丹佛和德克萨斯州的 GPS 中断事件导致飞机的广播式自动相关监视 (ADS-B) 和交通警报与防撞系统 (TCAS) 受到损害。“GPS 信号极其脆弱，随着国际紧张局势的加剧，严重的 GPS 中断只是时间问题。借助专门构建的 PNT 系统，可以适时使用 LEO 卫星信号，在 GNSS 完全中断期间显著减少惯性导航系统的漂移，”Joshua 说
Kropp，Martina等。糖尿病性视网膜病是失明的主要原因和级联并发症的早期预测指标 - 风险和缓解措施。在
非常早产（VPT; <32周的妊娠）导致一种情况，即在异常的前子宫内环境中发生至关重要的大脑发育步骤，转化为脆弱的皮质和皮层发育。与这种非典型大脑发展相关，出生的儿童和青少年面临社会情感困难的高风险。在当前的研究中，我们揭示了VPT和年龄在6-14岁的VPT和期限对照中皮质灰质（GM）浓度的发育变化，以及它们与社会情感能力的关联。T1加权图像用于估计单个体素（GM，白质和皮质脊柱液）中脑组织类型的信号强度，并提取与存在部分体积效应（PVE）的存在的GM浓度。一般线性模型分析用于比较组。社会情感能力，并使用单变量和多变量分析探索了与GM浓度的关联。早产的作用是深远的，其复杂模式的增加和GM浓度的降低主要在额叶，颞叶，顶叶和腰部区域。更好的社会情感能力与已知参与这一过程中已知的地区的GM浓度增加有关。我们的发现表明，VPT诞生后大脑发育的轨迹可能在根本上具有独特性和影响社会情感能力。
使用RIS技术授权车辆网络
摘要：可重新配置的智能表面（RIS）有望在车辆网络中带来革命性的转换，从而为以连接和自动化车辆（CAV）为特征的未来铺平了道路。RIS是一种平面结构，包括许多被动元件，可以动态操纵电磁波，以通过以可编程方式反映，折射和聚焦信号来增强无线通信。ris通过各种方式，包括增强覆盖范围，减轻干扰，提高信号强度以及提供额外的隐私和安全性层，具有改善车辆到所有用途（V2X）通信的巨大潜力。本文介绍了一项综合调查，探讨了RIS整合到车辆网络中引起的新兴机会。要检查RIS和V2X通信的融合，调查采用了整体方法，从而强调了这种组合的潜在好处和挑战。在这项研究中，我们检查了RIS ADED V2X通信的几种应用。随后，我们深入研究了基本的新兴技术，这些技术有望授权车辆网络，包括移动边缘计算（MEC），非正交多重访问（NOMA），毫米波通信（MMWAVE），人工智能（AI）以及可见光通信（VLC）。最后，为了刺激该领域的进一步研究，我们强调了值得注意的研究挑战和未来探索的潜在途径。
在移动环境中使用静态设备订购 RFID 标签
王戈，IEEE 会员，钱晨，IEEE 会员，上官龙飞，丁涵，IEEE 会员，韩劲松，IEEE 高级会员，崔开燕，IEEE 会员，奚伟*，IEEE 会员，赵继忠，IEEE 会员 摘要 — 无源射频识别 (RFID) 标签已广泛应用于物流、零售和仓储等许多领域。在许多情况下，物体的顺序比它们的绝对位置更重要。然而，最先进的排序方法需要标签和读取器的持续移动，这限制了应用领域和可扩展性。在本文中，我们提出了一种不需要设备移动的无源标签二维排序方法。相反，我们的方法利用标签周围不携带设备的人体任意移动引起的信号变化进行水平维度排序。因此，我们的方法称为基于人体运动的排序 (HMO)。HMO 的基本思想是当人们在读取器天线和标签之间经过时，接收到的信号强度会发生变化。通过观察标签的时间序列 RSS 变化，HMO 可以获取标签在特定水平方向上的顺序。对于垂直维度，我们采用线性规划方法，该方法在实践中可以容忍微小的误差。我们使用现成的商用 RFID 设备实现 HMO。实验结果表明，HMO 在单人和多人情况下分别可以实现高达 88.71% 和 90.86% 的平均准确率。
基于多频率的 RFID 标签范围估计
摘要 — 射频识别 (RFID) 是一种快速发展的无线通信技术，用于电子识别、定位和跟踪产品、资产和人员。RFID 已成为构建实时定位系统 (RTLS) 的主要手段之一，该系统使用简单、廉价的标签（附在或嵌入物体中）和读取器（接收来自这些标签的无线信号以确定其位置）实时跟踪和识别物体的位置。大多数 RFID 标签定位技术严重依赖于对读取器和标签之间距离的精确估计。传统上，距离信息是从接收信号强度指示 (RSSI) 获得的。这种方法不准确，特别是在复杂的传播环境中。到达相位差 (PDOA) 的最新发展允许相干信号处理以提高距离估计性能。利用多个频率可以进一步提高范围估计性能。在本文中，我们重点研究基于多频的技术，以实现无源或半无源 RFID 标签范围估计的几个重要优势。使用精心设计的多个频率可以实现有效的相位上卷和消除 PDOA 方法中可能遇到的范围模糊问题。在复杂的传播环境中，当信号在某些频率上高度衰落时，基于多频的技术可提供频率分集以实现稳健的范围估计。这些优势不仅可以提高各种应用中 RFID 标签的范围估计精度，还可以在具有挑战性的场景中实现稳健的范围估计。