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宇宙射线 μ 子电荷比
在 NIPNE-HH 布哈拉斯特运行的 WILLI 电磁光谱仪装置已被改造，用于测量大气中 μ 子通量的电荷比。实验方法基于对负 μ 子在物质中停止时的有效寿命与正 μ 子的寿命相比的减少的观察。该方法给出了准确的结果，避免了磁谱仪的困难和系统误差，并且详细研究了技术程序，并通过开发紧凑而灵活的测量设备进行了演示。铝被用作最佳吸收材料，这是最大限度地缩短因核俘获而导致的寿命和通过延迟电子与停止 μ 子结合观察到的停止 μ 子率的折衷。本研究主要针对μ子的一个能量范围，为讨论所谓的大气中微子问题和研究大气中微子和反中微子通量提供了重要的信息。两个测量周期得到的结果是：
SPaCE 拭子
摘要：伤口感染常见于手术和创伤后，但很难诊断，而且客观临床参数定义不明确。伤口中的细菌与感染相关的假设是错误的；所有伤口都含有微生物，但并非所有伤口都受到临床感染。这使得临床医生很难确定真正的伤口感染，尤其是对于有致病生物膜的伤口。如果感染未得到适当治疗，致病毒力因子（如铜绿假单胞菌中的鼠李糖脂）会调节宿主的免疫反应并导致组织破坏。如果微生物深入宿主组织，则会导致危及生命的脓毒症。本文介绍了针对伤口中常见的五种重要临床微生物病原体的传感器开发：金黄色葡萄球菌、铜绿假单胞菌、白色念珠菌/耳念珠菌和粪肠球菌（SPaCE 病原体）。传感器包含封装自淬灭荧光染料的脂质体。SPaCE 感染病原体在早期感染伤口中表达的毒素会分解脂质体，触发染料释放，从而使传感器颜色从黄色变为绿色，这表明感染。五种临床细菌和真菌，每种多达 20 种菌株（共计 83 种），在猪烧伤离体伤口中生长为早期生物膜。然后擦拭生物膜，并将拭子放入脂质体悬浮液中。对猪伤口生物膜中选定病原体的种群密度进行了量化，并与比色反应相关联。超过 88% 的拭子打开了传感器（10 7 − 10 8 CFU/拭子）。一项初步临床研究表明，传感器开启与早期伤口感染之间存在良好的相关性。关键词：细菌感染、即时护理、伤口、生物膜、感染检测、脂质体、荧光染料
通过子频带光吸收
抽象过渡金属二甲化合物（TMD）分层半导体在光子，电子，光电和传感器设备的设计中具有巨大的潜力。然而，从近红外（NIR）到短波长红外（SWIR）的TMD的子频率光吸收不足以超出带隙极限。在此，我们报告说，MOS 2 /AU异质结构的子频率光响应可以通过所采用的电极制造方法进行牢固调节。我们在MOS 2 /AU异质结构中观察到多达60％的亚带gap吸收，其中包括杂交界面，其中通过溅射沉积应用了AU层。sub-Bandgap光的吸收大大增强是由于MOS 2和AU形成的平面腔。因此，可以通过改变MOS 2层的厚度来调整吸收光谱。在SWIR波长范围内的光电流增加，由于吸收增加而增加，这意味着可以从可见到SWIR的宽波长检测。我们还以1550 nm的激发波长达到了快速的光响应（〜150 µs）和高响应性（17 mA W -1）。我们的发现展示了一种使用金属电极工程的光学性质调制方法，并在宽带2D材料中实现SWIR光电进行。
swin-fake：一致性学习变压器的深击视频检测器
摘要：DeepFake已成为一项新兴技术，近年来影响网络安全的非法应用。大多数DeepFake检测器都利用基于CNN的模型（例如Xception Network）来区分真实或假媒体；但是，它们在交叉数据集中的表现并不理想，因为它们在当前阶段遭受过度的苦难。因此，本文提出了一种空间一致性学习方法，以三个方面缓解此问题。首先，我们将数据增强方法的选择提高到5，这比我们以前的研究的数据增强方法还多。具体来说，我们捕获了一个视频的几个相等的视频帧，并随机选择了五个不同的数据增强，以获取不同的数据视图以丰富输入品种。其次，我们选择了Swin Transformer作为特征提取器，而不是基于CNN的主链，这意味着我们的方法并未将其用于下游任务，并且可以使用端到端的SWIN变压器对这些数据进行编码，旨在了解不同图像补丁之间的相关性。最后，这与我们的研究中的一致性学习结合在一起，一致性学习能够比监督分类确定更多的数据关系。我们通过计算其余弦距离并应用传统的跨膜损失来调节这种分类损失，从而探索了视频框架特征的一致性。广泛的数据库和跨数据库实验表明，弹药效果可能会在某些开源的深层数据集中产生相对良好的结果，包括FaceForensics ++，DFDC，Celeb-DF和FaceShifter。通过将我们的模型与多种基准模型进行比较，我们的方法在检测深冰媒体时表现出相对强大的鲁棒性。
半导体工程学系固态电子组Department of Microelectronics ...
合计 71 16 16 17 11 9 2 本系最低毕业学分为 130 学分 Minimum Credits(130 credits) must be completed 全校共同 24 学分、专业必修 71 学分、自由选修 2 学分、专业选修（必选） 18 学分、其他非通识专业 自由选修 15 学分（限理工相关课程且程式语言课程仅可认列一门） 24 credits University Core Curriculum 、 71 credits Major Required Courses 、 2 credits from chosen elective courses 、 18 credits Professional Electives (Required) 、 15 credits from optional non-general education courses in fields required by the major (Limited to STEM-related courses and only one programming language course can be counted)
非传染病直击二零二三年十一月-糖尿病概述
2。糖尿病（2022年9月16日）。日内瓦：世界卫生组织。2023年9月20日访问：https：//www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/ diabetes。3。IDF糖尿病图集，第10版。布鲁塞尔：国际糖尿病联合会，2021。4。Xie J，Wang M，Long Z等。 青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。 英国医学杂志2022; 379：e072385。Xie J，Wang M，Long Z等。青少年和年轻人中2型糖尿病的全球负担，1990-2019：2019年全球疾病负担研究的系统分析。英国医学杂志2022; 379：e072385。
colbert-xm：零击的多语言信息检索的模块化多矢量表示模型
最先进的神经检索者主要关注英语等高源语言，这阻碍了他们在涉及其他语言的检索中采用。当前通过杠杆化的多语言审计语言模式，可以证明缺乏非英语语言的高质量标记数据。但是，这些模型需要多种语言的大量特定于任务特定的微调，通常在训练阶段的语料库中以最少的反映语言表现较差，以在培训阶段之后结合新语言。在这项工作中，我们提出了一个新颖的模块化检索模型，该模型从单个高资源语言的丰富数据中学习，并有效地转移到各种语言，从而消除了对语言特定标记的数据的需求。我们的模型Colbert-XM展示了与现有的最新的多语言检索器相对的性能，这些猎犬在更广泛的数据集中以各种语言进行了培训。进一步的分析表明，我们的模块化方法具有高度的数据效率，有效地适应了分布数据，并大大减少了能耗和碳排放。通过证明其在零拍摄的Sce-Narios中的熟练程度，Colbert-XM标志着向更可持续和包容的检索系统的转变，从而使有效的信息可以使用多种语言获得。我们将公开发布社区的代码和模型。
研究深击视频中检测行为特征的研究
人们对出于各种目的的人们的综合视频图像产生了浓厚的兴趣，包括娱乐，交流，培训和广告。随着深层假期模型的开发，合成视频图像很快将在视觉上与自然捕获视频的肉眼无法区分。此外，许多方法正在继续改进，以避免更仔细的法医视觉分析。通过使用面部木偶来制作一些深层的虚假视频，该视频通过演员的动作直接控制合成图像的头部和面部，使演员可以“木偶”的图像“木偶”。在本文中，我们解决了一个问题，即是否可以通过控制扬声器的视觉外观，但要从另一个来源传输行为信号来区分原始说话者的动作。我们通过比较合成图像来进行研究：1）源自另一个人讲不同话语的人，2）起源于同一人说的话不同，而3）源自另一个人说相同话语的人。我们的研究表明，在所有三种情况下，合成视频都比原始源视频不那么真实和吸引力。我们的结果表明，可以从一个人的动作中检测到与视觉外观分开的行为签名，并且可以使用这种行为签名来区分深处的伪造和正确捕获的视频。