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用于治疗肺癌的机器人叶切除术的学习曲线：它如何影响外科医生的自主神经系统？
摘要：目的：我们的目的是通过报告单个外科医生的经验来定义机器人辅助胸腔手术叶切除术的学习曲线。材料和方法：我们从2021年1月至2022年6月开始，逐渐收集了有关单身男性胸外科医生的手术性能的数据。我们评估了有关患者的几个前，术中和术后参数，以及在手术干预期间记录的外科医生的术中心血管和呼吸结局，以评估其心血管应激。我们使用累积总和控制图（CUSUM）来分析学习曲线。结果：在此期间，一名外科医生总共进行了72个肺叶切除术。分析几个参数的cusum，在考虑工作时间，平均心率，最大心率和平均呼吸率时，在情况28、22、27和33的情况下达到了外科医生学习阶段以外的转变的反射点。结论：正确的机器人训练计划，机器人叶切除术的学习曲线似乎是安全且可行的。从他的机器人活动开始开始对单个外科医生的分析表明，在大约20-30个程序之后，可以实现信心，能力，灵活性和安全性，而不会损害效率和肿瘤学的激进性。
便携式近红外分光光度计...
特定作物生产或“处方耕作”是一种管理技术，其中除草剂和肥料等投入物的施用率根据土壤和农学特性的空间差异而变化。量化这些空间差异的数据可以通过密集采样和随后的实验室分析来收集，但为了获得最高效率，最好通过能够在田间进行分析的自动化仪器来获取这些数据。光谱反射率测量提供了一种估计田间土壤特性的可能方法。研究人员已经将土壤特性与可见光和近红外 (NIR) 反射率数据相关联（Dalal 和 Henry，1986 年；Gaultney 等人，1989 年；Gunsaulis 等人，1991 年；Henderson 等人，1989 年；Krishnan 等人，1980 年；和 Schreier，1977 年）。 Sudduth 和 Hummel (1991) 评估了可见光和近红外反射数据，以估计 TIlinoissoils 的有机物含量。通过偏最小二乘回归分析的近红外数据为 30 种土壤在枯萎点和田间持水量水平下提供了最佳相关性（r2= 0.92，预测标准误差为 0.34% 有机物）。使用的反射数据为 1720-2380 nm，间距和带宽为 60 nm，总共 12 个反射点。本文介绍了坚固耐用的便携式近红外光谱仪的设计、开发和评估
GAAS太阳能电池的损伤效应和机制...
摘要单连接和三个结构GAAS太阳能电池的二维热电模型分别利用Sentaurus-TCAD建立，以研究由HPMS引起的损害效应。模拟结果表明，GAAS太阳能电池有两种倦怠机制：高电场下的焦油热量造成的损害，以及由于雪崩造成的温度飙升而导致的失败。此外，拟合的经验公式还表明，在阴极前表面的反射点焦海积累引起的倦怠发生时，当注射频率高于3 GHz时，损伤能量随频率的增加而降低。相反，当频率低于3 GHz时，可以触发后表面场附近的反向偏置空间电荷区域的雪崩乘法效应，并且随着频率的上升而损坏能量上升。此外，由于散热耗散的增强和雪崩电离速率的下降，多开关的GAAS太阳能电池变得比在同一HPM干扰下的单连接太阳能电池更加困难。此外，重建了等效的模型（基于注射HPMS信号未达到倦怠阈值时的载流子迁移率分布），以研究由HPMS注入所致的GAAS太阳能电池性能的软损伤对GAAS太阳能电池的性能的影响。关键字：GAAS太阳能电池，多结，HPM，注射频率，软损伤分类：电子设备，电路和模块（硅，com-compound com-pound，有机和新型材料）
实验分析和建模均匀和暂停的综合布拉格反射器的穿透深度
集成的布拉格光栅无处不在，在光学通信中找到了他们的主要应用。它们主要用作波长划分多路复用（WDM）的过滤器[1]。它们在激光器中用作分布式Bragg反射器（DBR）[2]和分布式反馈（DFB）激光器[3]的镜子。他们还找到了他们在传感中的应用[4]。此外，它们是集成腔分散工程的重要组成部分[5，6]。集成的Bragg反射器已使Fabry-Pérot（FP）微孔子中有趣的表演达到了实现。仔细研究这些空腔，对分散补偿策略的兴趣不大，例如，将分散元素补偿元素在空腔体系结构中[5]进行了整合。使用色散bragg反射器证明了综合微孔子中的耗散kerr孤子（DKSS）[7]。通常需要这些光源来产生非常短的脉冲持续时间，即飞秒级，用于高精度计量学级的飞秒源的应用，并用于产生跨越频率的宽带频率梳子，这些频率从数十吉赫赫兹到Terahertz。这种非线性机制开辟了增加相干光学通信系统带宽[8，9]的可能性，以满足增加的数据速率需求。最近，由两个光子晶体谐振器组成的Q-因子为10 5的纳米制作的FP谐振器已成功证明了KERR频率 - 兼而产生[10]。这个概念是在反射器的背景下进行分析描述的。因此，在FP微孔子中，布拉格反射器的广泛采用以进行分散补偿变得越来越重要。虽然用作反射器的Bragg光栅提供了广泛的功能，但设备物理学中存在一个潜在的问题。当光反射器反射光时，它不会从光栅开始的点上进行反映。为了解决这个问题，研究人员检查了渗透深度的概念或闪光的有效长度，称为l eff。该术语是指定义实际反射点的bragg反射器内的虚拟移位接口。
激光雷达高程数据精度评估...
1 澳大利亚莫纳什大学地理与环境科学学院 GIS 中心，Clayton VIC 3800，澳大利亚 2 澳大利亚可持续集水区中心和南昆士兰大学工程与测量学院 Toowoomba QLD 4350，澳大利亚 电子邮件：xiaoye.liu@usq.edu.au 摘要 机载 LiDAR 已成为广泛应用中数字高程数据采集的首选技术。相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 地面数据估计的高程进行比较来进行。然而，通过现场测量收集足够数量的检查点是一项耗时的任务。本研究使用测量标记评估农村地区不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度，并探索从与检查点位置相对应的 LiDAR 数据中获取高程的不同方法的性能。使用频率直方图和分位数-分位数图对 LiDAR 数据和检查点之间的垂直差异进行了正态性检验，因此可以使用适当的测量方法（公式 1.96 × RMSE 或 95 百分位数）来评估不同土地覆盖的 LiDAR 数据的垂直精度。结果证明了使用测量标记作为检查点来评估 LiDAR 数据垂直精度的适用性。关键词：LiDAR、机载激光扫描、数字高程模型、测量标记、精度评估 引言 机载光探测和测距 (LiDAR)，也称为机载激光扫描 (ALS)，是最有效的地形数据收集手段之一。使用 LiDAR 数据生成数字高程模型 (DEM) 正在成为空间科学界的标准做法 [10]。LiDAR 输出的一个吸引人的特点是点的三维坐标的高密度和高精度，其特点是垂直精度为 10-50 厘米 RMSE（均方根误差）在 68% 置信水平下（或 19.6-98 厘米在 95% 置信水平下），水平点间距为 1-3 米 [13]。只有在最理想的情况下才能实现 10-15 厘米 RMSE（置信度为 68%）的更高垂直精度 [ 10 ]。LiDAR 数据质量评估方法也因应用和 LiDAR 数据的交付格式而异。项目中 LiDAR 高程数据的实际精度取决于飞行高度、激光束发散度、扫描带内反射点的位置、LiDAR 系统误差（包括全球定位系统 (GPS) 和惯性测量单元 (IMU) 的误差）、与 GPS 地面基站的距离以及 LiDAR 数据分类（过滤）可靠性 [10]、[27]。对于使用分类的 LiDAR 点云生成的 DEM，相对于指定垂直基准的垂直精度是指定 LiDAR 高程数据质量的主要标准 [19]。LiDAR 高程数据的定量评估通常通过将高精度检查点与从 LiDAR 估计的高程进行比较来进行