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空气压缩过程效率最高、可靠性极佳、运行成本低；这些只是旋转叶片技术可以提供的一些主要优势。叶片压缩机是一种容积式旋转压缩机，由定子气缸组成，转子安装在定子气缸的中心偏心位置，但与气缸侧面平行。转子上有槽，叶片可以在槽中自由滑动：离心力使叶片在旋转过程中与定子侧面保持接触。由于结构简单，旋转叶片压缩机具有显著的优势，其中首先是更大的体积产量，因为叶片与定子内壁保持恒定接触，并形成完美的气密密封，由于连续的油膜，壁上没有泄漏。在这种类型的压缩机中，不会产生轴向推力，因此转子的侧面不会磨损，因此不需要旋转轴承或推力轴承。由于叶片采用特殊制造方式，因此其使用寿命几乎无限。因此，Mattei 压缩机的成功在于其极高的可靠性、长寿命、安静的运行和简单的维护。设计也很重要：紧凑、简洁的线条以及和谐的造型赋予 Mattei 压缩机坚固耐用和易于使用的形象。
2226G/H/J 规格文件
1 ：600 W AES 连续粉红噪声 灵敏度 2 ：97 dB SPL，1 W，1 m (3.3 ft) 频率范围 3 ：30 Hz 2.5 kHz 功率压缩 4 ：- 10 dB 功率（60 W）时：0.7 dB - 3 dB 功率（300 W）时：2.5 dB 额定功率（600 W）时：4.6 dB 失真 第二谐波：< 1.0% 第三谐波：< 1.0% 建议最高分频器：1200 Hz 建议外壳容积：85-285 1（3-10 ft 3 ） 有效活塞直径：335 mm（13.2 in） 损坏前最大偏移（pp）：40 mm（1.6 in） 最小阻抗：3.0 ohms ± 10% @ 25°C (G) 6.0 ohms ± 10% @ 25°C (H) 12.0 ohms ± 10%-@ 25°C(J) 音圈直径：100 毫米 (4 英寸) 音圈材质：边缘缠绕铝带 音圈绕组深度：19.05 毫米 (0.75 英寸) 磁隙深度：8.1 毫米 (0.32 英寸) 磁性组件重量：6.8 千克 (15 磅) Bl 因数：13.5 N/A (G)
头孢吡肟的临床药代动力学和药效学
肾功能正常的健康成人的剂量为 0.2 L/kg。蛋白结合率相对较低（20%），主要通过肾脏消除。约 85% 的剂量以原形随尿液排出，消除半衰期为 2-2.3 小时。头孢吡肟的药代动力学在某些病理生理条件下会发生改变，导致头孢吡肟分布容积和清除率的个体间差异很大，这对群体给药方法提出了挑战。因此，头孢吡肟的治疗药物监测可能对某些患者有益，包括重症患者、有危及生命的感染患者或感染了更具耐药性的病原体的患者。头孢吡肟通常安全有效，临床疗效的目标暴露量为游离药物浓度超过最低抑菌浓度的 70%。近年来，神经毒性报告有所增加，尤其是在肾功能受损的患者中。本综述总结了头孢吡肟在头孢吡肟暴露量增加的背景下的药代动力学、药效学和毒效学。我们探讨了在特殊人群中延长或持续输注和治疗药物监测的潜在益处。
使用信号处理和机器学习高效直接地推断心率变异性
摘要 心率变异性 (HRV) 测量连续心跳之间时间的变化，是身心健康的主要指标。最近的研究表明，光电容积描记法 (PPG) 传感器可用于推断 HRV。然而，许多先前的研究具有较高的错误率，因为它们仅采用了信号处理或机器学习 (ML)，或者因为它们间接推断 HRV，或者因为缺乏大型训练数据集。许多先前的研究可能还需要大型 ML 模型。低准确度和大模型尺寸限制了它们在小型嵌入式设备和未来医疗保健领域的潜在应用。为了解决上述问题，我们首先收集了一个大型 PPG 信号和 HRV 基本事实数据集。利用该数据集，我们开发了结合信号处理和 ML 来直接推断 HRV 的 HRV 模型。评估结果表明，我们的方法的误差在 3.5% 到 25.7% 之间，并且优于仅使用信号处理和仅使用 ML 的方法。我们还探索了不同的 ML 模型，结果表明决策树和多层感知器的平均错误率分别为 13.0% 和 9.1%，模型最多为数百 KB，推理时间少于 1 毫秒。因此，它们更适合小型嵌入式设备，并有可能在未来实现基于 PPG 的 HRV 监测在医疗保健领域的应用。
用于采集脑外伤监测的脉动光信号的头部模型
摘要：（1）背景：组织模型可以提供一种严格、可重复且方便的方法来评估光学传感器的性能。本研究描述了血管头部/脑模型的开发、特性和评估。（2）方法：该方法包括开发大脑和颅骨的模铸和 3D 打印解剖模型以及用于模拟大脑血液动力学变化的定制体外血液循环系统。将开发的模型的光学特性与文献值进行了比较。还加入了人工脑脊液来引起颅内压的变化。（3）结果：成功开发了一种新型头部模型，以模拟大脑和颅骨的解剖结构及其在近红外范围（660-900 nm）内的光学特性。所开发的循环系统模拟正常动脉血压值，平均收缩压为 118 ± 8.5 mmHg，舒张压为 70 ± 8.5 mmHg。同样，脑脊液循环允许颅内压在 5 至 30 mmHg 之间进行受控变化。成功获取了来自模型脑动脉的多波长脉动光信号（光电容积图 (PPG)）。结论：这种独特的头部模型技术为研究脑脉动光信号与颅内压和脑血流动力学变化之间的关系奠定了基础。
使用眼镜型可穿戴设备通过多通道面部反应进行情绪识别
摘要 我们提出了一种眼镜式可穿戴设备，以不引人注目的方式从人脸检测情绪。该设备旨在用户佩戴时自然、连续地收集来自用户脸部的多通道响应。多通道面部响应包括局部面部图像和生物信号，包括皮肤电活动 (EDA) 和光电容积图 (PPG)。我们进行了实验以确定可穿戴设备上 EDA 传感器的最佳位置，因为 EDA 信号质量对感应位置非常敏感。除了生理数据外，该设备还可以通过内置摄像头捕捉代表左眼周围局部面部表情的图像区域。在本研究中，我们开发并验证了一种使用从设备获得的多通道响应来识别情绪的算法。结果表明，仅使用局部面部图像的情绪识别算法在对情绪进行分类时的准确率为 76.09%。使用包括 EDA 和 PPG 在内的多通道数据，与单独使用局部面部表情相比，准确率提高了 8.46%。这种眼镜式可穿戴系统以自然的方式测量多通道面部反应，对于监测用户日常生活中的情绪非常有用，在医疗保健行业具有巨大的应用潜力。
PhyAAt：语音数据集的听觉注意生理学
对自然语音的听觉注意是一个复杂的大脑过程。从生理信号中对其进行量化对于改进和扩大当前脑机接口系统的应用范围很有价值，但这仍然是一项具有挑战性的任务。在本文中，我们展示了一个从对自然语音的听觉注意实验中收集的生理信号数据集。在这个实验中，向 25 名非母语参与者呈现了由不同听觉条件下的英语句子复述组成的听觉刺激，并要求他们转录这些句子。在实验期间，从每个参与者那里收集了 14 通道脑电图、皮肤电反应和光电容积图信号。根据正确转录的单词数量，获得呈现给受试者的每个听觉刺激的注意力分数。发现注意力分数和听觉条件之间存在很强的相关性（p << 0.0001）。我们还制定了涉及收集到的数据集的四个不同的预测任务，并开发了一个特征提取框架。使用具有光谱特征的支持向量机获得每个预测任务的结果，结果优于偶然水平。该数据集已公开，供进一步研究，同时公开了 Python 库 phyaat，以促进本文中提出的结果的预处理、建模和重现。数据集和其他资源在网页上共享 - https://phyaat.github.io 。
FAST-AID Brain：使用为大脑开发的人工智能快速准确的分割工具
临床实践中使用的医学图像是异构的，与学术研究中的扫描质量不同。在极端情况下，当解剖结构、伪影或成像参数不寻常或协议不同时，预处理会失效。最需要对这些变化具有鲁棒性的方法。提出了一种新颖的深度学习方法，用于快速准确地将人脑分割成 132 个区域。所提出的模型使用高效的 U-Net 类网络，并受益于不同视图的交点和层次关系，用于在端到端训练期间融合正交 2D 平面和大脑标签。部署弱监督学习，利用部分标记数据进行全脑分割和颅内容积 (ICV) 估计。此外，数据增强用于通过生成具有高可变性的真实脑部扫描来扩展磁共振成像 (MRI) 数据，以便在保护数据隐私的同时对模型进行稳健的训练。所提出的方法可以应用于脑部 MRI 数据，包括头骨或任何其他工件，而无需对图像进行预处理或降低性能。使用不同的图谱进行了几次实验，以评估训练模型与最先进模型相比的分割性能，结果表明，与现有方法相比，所提出的模型在不同域内和域间数据集上的分割精度和稳健性更高。
石墨烯基柔性和柔性电路板的设计与应用...
图 3 (a) 基于皱纹石墨烯-AuNPs 混合结构的光电探测器集成在隐形眼镜上及其光响应。[31] 经皇家化学学会许可转载。(b) 当激光点照射电极之间的 rGO 区域时，会发生光伏响应，并且与激光点的位置有关。[32] 经 Springer Nature Limited 许可转载。(c) 用半导体量子点光电探测器敏化的柔性石墨烯的摄影图像和示意图。(d) 基于光电探测器的反射模式和透射模式 PPG 的光电容积图 (PPG) 的示意图和 (e) 摄影图像。(f) 光电探测器透射和反射模式的归一化 PPG 结果。[36] 经美国科学促进会许可转载。 （g）由五苯有机半导体、金纳米粒子（AuNPs）构成的柔性石墨烯光电探测器的示意图和照片图像。（h）石墨烯光电探测器的存储性能。[33] 经美国化学学会许可转载，版权所有。（i）柔性石墨烯/钙钛矿光电探测器阵列（24×24像素）的示意图和照片图像。（j）用于颜色辨别的柔性石墨烯/钙钛矿光电探测器图像传感器的示意图和相应的输出图像。[34] 经中国科学出版社许可转载。
考虑风能不确定性的压缩空气储能容量配置及经济性评估
摘要：风能的随机性是造成风电场能量利用率低的重要原因，采用压缩空气储能系统（CAES）可以在提高风能利用率的同时降低风力发电的随机性。然而CAES系统容量配置不合理，导致资金投入高、回收期长。为提高储能的经济效益，本文研究风能不确定条件下压缩空气储能系统的容量配置。首先利用历史数据获取风电发电的典型小时功率分布，考虑用户负荷需求、电网分时电价、系统投资成本、缺电成本、售电收益等因素。然后以CAES系统充放电功率和储气容量为约束，以投资回报率最大和储气罐容积最小为目标，建立模型，采用NSGA-II和TOPSIS优选方法对问题进行求解。最后利用该模型对某电力运行案例进行优化，结果表明：在某工厂每小时负荷用电需求为3.2 MW的情况下，风电场每天需维持4台风电机组运行，采用额定功率1 MW、额定容量7 MW的压缩空气储能系统可保证最佳项目效益，在此模式下每年可减少弃风电量1.24×10 3 MWh，运行周期内通过增加储能可减少2.6×10 4 kg碳排放，投资回收期仅为4.8年。