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超薄太阳能电池的进展和前景
厚度的抽象超薄太阳能电池至少比传统太阳能电池低10倍，可以有效地将太阳能转化为电能，同时可以节省材料，较短的沉积时间和改善缺陷吸收材料中的载体收集。有效的光吸收以及高功率转化效率可以使用可增强光学路径的光捕获结构保留在超薄吸收器中。尽管如此，一些技术挑战阻止了实用设备的实现。在这里，我们回顾了C-SI，GAAS和CU（in，GA）（S，SE）的最先进的2个超薄太阳能电池，并将其光学性能与理论轻型捕获模型进行比较。然后，我们解决了超薄吸收器层的制造和轻捕捕集结构的纳米级图案中的挑战，并讨论了确保收集有效收费的策略。最后，我们提供了将光子和电限制结合到超薄太阳能电池的实用体系结构中，并确定超薄光伏技术的未来研究方向以及潜在应用。引言光伏在可再生能源生产中的份额预计将从2017年的6.6％增长到2030年的18.9％。达到此目标不仅需要太阳能电池效率的提高，而且还需要降低其成本。基于单晶半导体的单连接太阳能电池的效率现在接近理论冲击式 - Quierser（SQ）极限。效率约为23％相对于33.5％2的平方限制限制，GAAS太阳能电池的效率为29.1％，厚度为1-2 µm，厚度为3,4。晶体硅（C-SI）的间接带隙负责促进蛋白重组和弱光吸收，从而导致理论效率限制较低29.4％5，而165 µm-thick thick silicon Solar Solar Solar Solar Solar Solar细胞的记录为26.7％。由于材料质量较低，多晶太阳能电池的效率远非理论SQ极限。
光遗传学激活星形胶质细胞可降低血液
摘要：光遗传学已被用于调节星形胶质细胞活性并调节脑损伤后的神经元功能。活化的星形胶质细胞调节血脑屏障功能，从而参与脑修复。然而，光遗传学激活的星形胶质细胞对缺血性中风屏障功能变化的影响和分子机制仍不清楚。在本研究中，成年雄性 GFAP-ChR2-EYFP 转基因 Sprague-Dawley 大鼠在光血栓性中风后 24、36、48 和 60 小时接受光遗传学刺激以激活同侧皮质星形胶质细胞。使用免疫染色、蛋白质印迹、RT-qPCR 和 shRNA 干扰探索活化的星形胶质细胞对屏障完整性的影响及其潜在机制。进行神经行为测试以评估治疗效果。结果表明，光遗传学激活星形胶质细胞后，IgG 漏出、紧密连接蛋白间隙形成和基质金属肽酶 2 表达均减少（ p <0.05）。此外，与对照组相比，光刺激星形胶质细胞可保护中风大鼠的神经元免于凋亡并改善神经行为结果（ p <0.05）。值得注意的是，大鼠缺血性中风后光遗传学激活的星形胶质细胞中白细胞介素 10 的表达显著增加。抑制星形胶质细胞中的白细胞介素 10 会削弱光遗传学激活的星形胶质细胞的保护作用（ p <0.05）。我们首次发现来自光遗传学激活的星形胶质细胞的白细胞介素 10 通过降低基质金属肽酶 2 的活性和减弱神经元凋亡来保护血脑屏障的完整性，这为缺血性中风急性期提供了一种新的治疗方法和靶点。关键词：星形胶质细胞、血脑屏障、白细胞介素 10、光遗传学、中风 引言 星形胶质细胞可以被动支持神经元的发育和存活，或主动调节突触传递和血脑屏障 (BBB) 的完整性 [1]。星形胶质细胞活化是缺血性中风的一个重要特征。活化的星形胶质细胞通过释放炎症因子（如 IL-6、TNF-α、IL-1α、IL-1β、干扰素 γ (IFNγ) 和自由基）发挥有害作用 [2]。它还可以通过释放
题为“基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感——方法、数据处理方法和应用方面的差异”的特刊社论
如今，已有多种基于星载和低空空中/无人机平台的高光谱遥感传感器可用于地球科学应用，具有多种光谱和空间分辨率[1-4]。高光谱遥感图像的发展促进了新型图像处理技术的发展，并在土壤地球化学、水质评估、森林物种制图、农业压力、矿物蚀变制图等广泛领域取得了令人欣喜的成果。在过去的二十年里，不同的空间机构发射了多个星载高光谱传感器（例如，美国国家航空航天局 (NASA) 于 2000 年 11 月发射的 Hyperion；日本宇宙航空研究开发机构 (JAXA) 于 2019 年 12 月发射的高光谱成像仪套件 (HISUI)；意大利航天局 (ASI) 于 2019 年 3 月发射的高光谱应用任务前体探测器 (PRISMA)）[1,5,6]。这些传感器充分利用了高光谱数据，并带来了从噪声消除到光谱制图等数据处理方法的创新。先前的研究强调了高光谱星载传感器在识别纯目标和识别具有弱光谱特征的光谱目标方面的局限性，因为这些高光谱传感器具有粗空间分辨率（通常为 20 m 至 30 m）和较差的信噪比（例如，Hyperion 在短波电磁域中的信噪比 (SNR) 较差）[7-10]。然而，这些星载传感器在环境监测方面取得了令人鼓舞的结果（例如，森林覆盖分类、检测森林的物候变化、土地利用/土地覆盖制图、农业土地覆盖表征、作物压力估计、岩性和矿物制图 [11-13]）。高光谱图像处理解决了与分类方法相关的主要困难，例如相关数据的高维性和标准处理技术的有限可用性[14]。为了克服这些局限性，最近建立了几种机器学习算法，补充了高光谱数据处理的巨大潜力[14]。由于星载高光谱传感器缺乏全球覆盖，不同国家使用不同的先进高光谱传感器进行常规的基于飞机和无人机的高光谱调查，例如先进的可见红外光谱仪（AVIRIS）及其最新版本AVIRIS-下一代（AVIRIS-NG）；HyMap；数字机载成像光谱仪（DAIS）等。这些传感器能够收集
基于地面的植被生长监测 -
由生态气象观察站拍摄的多视图现实生活图像可以为植被监测提供高通量可见光（RGB）图像数据，但目前，关于多视图图像的植被监测效应及其与卫星遥感监测的植被监测效应的研究报告很少。在这项研究中，使用了喀尔斯特裸露的岩石和植被作为研究对象，使用4个生态学术站的远景图像和近视图图像来比较机器学习细分算法对远距离和近乎近距离图像的分段算法的细分效应，分析远距离观点的植被图像和远距离观察的图像以及远距离的远程图像和远距离的远程图像和远距离的远距离图像。结果表明：（1）机器学习算法适用于多视图图像的绿色植被分割。近视图图像的机器学习算法的分割精度高于远景图像的分割精度，精度率超过85％。在弱光条件下捕获的图像可以获得更高的植被分割精度，而裸岩的比例对图像分割精度没有明显影响。（2）不同RGB植被指数所呈现的植被的年际变化趋势差异很大，从远处看，植被的年际变化差异大于近距离观点。ndyi和rgbvi在植被变化中表现出良好的一致性，也可以更好地显示植被的年际差异。从年内变化的角度，各种RGB植被指数显示出不同程度的季节性变化。喀斯特地区的植被从4月到10月生长良好，RGB植被指数从5月到6月在大多数车站达到了高峰。从遥远的角度来看，植被指数的季节性分布更为明显。（3）地面多视图RGB植被指数与不同卫星的NDVI之间的相关性存在显着差异。与FY3D NDVI的相关性比Modis NDVI弱。大多数RGB植被指数与MODIS NDVI有良好的相关性，并且具有显着差异的索引（P <0.05）占70.5％。从远处看，大多数RGB植被指数与FY3D NDVI和MODIS NDVI之间的相关性比近距离观点更好，并且在RGB索引中与不同站点和近距离近距离近距离的NDVI相关的RGB指数有显着差异。机器学习算法与NLM过滤优化相结合，在多视图图像分段中具有很大的优势。不同的RGB植被指数对植被生长的变化有不同的反应，这可能与植被指数和植被形态和位置的带子组成有关。卫星的图像射击模式更接近远视角，因此
使用机器学习的HSRP数字板检测-IJRPR
在过去五年中，使用机器学习技术对高安全性登记板（HSRP）的检测和认可取得了相当大的势头，这是在深度学习进步的推动下，尤其是卷积神经网络（CNNS）。这些模型已被证明有效地识别字母数字模式并处理与HSRP相关的复杂性，例如不同的字体，设计和安全功能。在2019年，Li等人。在CNN中引入了专门用于车辆登记板检测的CNN中的使用。通过将模型的注意力集中在数字板的关键区域上，它们的方法提高了结果的准确性和解释性。这项研究在应对复杂的HSRP设计带来的挑战方面至关重要，该设计通常包括全息图和水印。基于注意力的方法使该模型忽略了无关紧要的背景信息，而是专注于板块的重要细节[1]。Uddin等人解决了HSRP检测域中标记的数据有限的问题。在2020年，使用了转移学习技术。通过在大规模数据集上微调预训练的模型，然后将其调整为HSRP识别的特定任务，它们在速度和准确性方面都有显着提高。他们的研究还探讨了数据扩展等技术，以增强模型的概括能力，当时应用于不同的HSRP格式[2]。在2021年，Shah等人。此方法对于处理监视录像中通常遇到的模糊或扭曲的图像特别有用[3]。引入了多分辨率CNN体系结构，以改善在不同条件下（例如不同的图像分辨率，角度和环境因素）的HSRP检测。他们的方法使网络可以在多个尺度上处理图像，从而改善了鲁棒性，尤其是在现实情况下，可以从不同角度或在弱光条件下捕获板。在2022年，Patel和Rao开发了一种混合系统，将CNN与光学特征识别（OCR）技术相结合，用于检测和识别HSRPS。他们的方法利用CNN来定位和检测板，而OCR则被用来读取板上的字母数字字符。这种集成导致对HSRP的检测和识别更加准确，尤其是在安全特征或字体显着变化的情况下[4]。Kumar等。 （2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。 他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。 这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了Kumar等。（2023）的重点是克服缺乏大规模数据集对HSRP检测所带来的挑战。他们的研究介绍了新型的数据增强技术和合成数据集生成，其中人为生成的HSRP图像用于训练CNN模型。这种方法不仅扩展了数据集，还扩展了
预见宣布NVIDIA JETSON ORIN的集成...
以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。 合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。 NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。 NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。 这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。 满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。 通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。以色列Ness Ziona的检测以及能效 - 2025年2月24日 - 预见的自主权Holdings Ltd.（Nasdaq和Tase：FRSX）（FRSX）（“远见”或“公司”或“公司”），3D感知系统中的领先创新者，宣布nvidia segnition invidia invidia segnion conterge invid invid invid invid invidia serge invid jetsone concontion invid oferin concontion invid jetson orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin orin concomention segrine contery。合作利用了Nvidia Jetson Orin Nano和Nvidia Jetson Agx Orin平台，以增强各个行业的前瞻性3D感知系统的能力，重点关注自动无人机和无人驾驶飞机（UAV）。NVIDIA JETSON ORIN平台提供了最先进的视觉系统，并根据自动无人机和无人机的独特要求量身定制了最先进的计算能力。NVIDIA JETSON ORIN NANO经过优化，可用于紧凑，轻巧的无人机和无人机，提供健壮的人工智能（AI）性能（AI）性能和能源效率，同时最小化重量和尺寸。这些平台在保持高性能的同时减少了功耗，使其非常适合在大规模或远程应用程序中的无人机。满足了高性能需求，NVIDIA JETSON AGX ORIN每秒提供多达27.5万亿的操作（顶部），实现了实时数据处理，高级障碍物检测以及在复杂和动态环境中的精确地形映射。通过利用NVIDIA JETSON平台的高级AI和图形处理单元（GPU）功能，前瞻性继续彻底改变了自主无人机和无人机领域，从而为3D感知解决方案提供了新的基准，以确定性能，效率和适应性的新基准。使用可见光和热长波红外摄像机都可以在各种且具有挑战性的条件下，包括弱光环境，浓雾和极端天气情况，实现了全面的环境感知。该技术为需要可靠和