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期刊预校样
摘要：微机电系统 (MEMS) 的最新进展为生物和化学分析物的无标记检测 (LFD) 带来了前所未有的前景。此外，这些 LFD 技术提供了设计高分辨率和高通量传感平台的潜力，并有望进一步小型化。然而，将生物分子固定在无机表面上而不影响其传感能力对于设计这些 LFD 技术至关重要。目前，自组装单层 (SAM) 的共价功能化为提高检测灵敏度、可重复性、表面稳定性和结合位点与传感器表面的接近度提供了有希望的途径。在此，我们研究了使用化学气相沉积 3-（缩水甘油氧基丙基）-三甲氧基硅烷 (GOPTS) 作为多功能 SAM 对 SiO 2 微悬臂阵列 (MCA) 进行共价功能化，以实现具有皮克灵敏度的碳水化合物-凝集素相互作用。此外，我们证明了使用传统压电微阵列打印机技术将聚糖固定到 MCA 是可行的。鉴于糖组的复杂性，以高通量方式发现样本的能力使我们的 MCA 成为分析碳水化合物-蛋白质相互作用的稳健、无标记和可扩展的方法。这些发现表明，GOPTS SAM 为 MEMS 提供了合适的生物功能化途径，并提供了可以扩展到各种 LFD 技术以实现真正高通量和高分辨率平台的原理证明。
太古代金矿脉数据驱动预测模型...
使用概率空间数据分析与集成，开发了布比绿岩带太古代矿脉金矿潜力预测模型。所用数据集包括金矿床记录、地质图、构造图、航磁和 ASTER 图像。从地理勘探数据集中提取了指示太古代矿脉金矿潜力的地质特征，用作基于太古代矿脉金矿概念模型的预测模型的输入。指示性地质特征包括岩性单元、与花岗岩-绿岩接触的接近度、剪切和变形区、叶理和 s 结构、褶皱轴、热液蚀变带和航磁线纹（矿化流体的通道）。使用 Crosta 技术从 ASTER 数据中提取了与金矿化相关的热液蚀变带。同晚期构造花岗岩侵入体提供了热量和/或热液，导致金矿化，而其余结构则作为金矿的沉积地点。已知的金矿床与地质特征具有空间关联。对金矿床与不同地质特征之间的空间关联进行了定量分析。研究区共有 201 个金矿床。147 个小型矿床用于预测建模，而 51 个大型矿床用于模型验证。输入地图是
通过绕邻近检测的空间对象绕质量生成等离子体波的建模
通过卫星激发的电磁波和通过轨道驱动的波（Soimow）的测量值（SOIMOW）的测量来检测到一种称为空间对象识别的技术。具有等离子波的空间对象的接近度测量可能允许在传统上通过光学望远镜和雷达范围传感器实现的正常检测阈值以下的空间碎片。soimow使用原位等离子体接收器来识别轨道结合过程中的空间对象。卫星和其他空间对象穿过200到1000公里的高度之间的近地层，由电子收集和阳光下的照片发射引起电荷。这些超音速，带电的物体激发了各种血浆波。SOIMOW技术表明，可以观察到来自已知物体的电磁等离子体波到数十公里的范围，从而提供有关存在空间对象的信息。Soimow概念已用蜂群卫星上的无线电接收器仪器（RRI）证明。RRI数据的幅度，光谱和极化变化与电磁，压缩alfvén波的一致，这些电磁波是由跨磁场线传播的带电空间对象发射的。此外，可以通过较低的杂化漂移或离子声波不稳定性产生空间对象处的静电波。正在研究原位电场探头和对散射卫星波的远程检测，以确定轨道物体的位置。
灵活的印刷有机电化学晶体管，用于在人造伤口渗出液中检测尿酸
摘要。珀金森氏病是一种从公认的临床帕金森氏综合症引起的进行性退行性疾病。帕金森氏病的节日包括运动和非运动症状，鉴定为震颤，弯曲运动（运动缓慢），僵化和姿势不稳定。pd被标记为各种研究和调查中最普遍的疾病之一，因为在100人中有90％被观察到。必须设计CAD以准确地确定该疾病的高级模型，因为最新的PD诊断没有准确的临床干预。与常规方法相反。深度学习卷积神经网络工具是指通过MRI对PD进行更快，准确的识别。这项研究的目的是有助于开发准确的PD检测方法。进行研究使用了公共数据集NTU（雅典国家技术大学）。数据样本分为三组（训练，测试和验证）。将与LSTM集成的densenet应用于MRI数据样本。densenet用于增强特征选择能力，因为每一层都根据图像的时间接近度选择特征。然后将输出馈入LSTM层，以发现时间特征中的显着依赖性。将提出的Densenet-LSTM的性能与其他CNN最先进的模型进行了比较。所提出的模型输出的训练精度为93.75％，测试精度为90％，验证精度分别为93.8％。
比较西非和中非的区域水文建模的网格降水估计
研究区域：位于西非和中部非洲北部的数据扫描盆地。研究重点：多次研究表明，全球栅格降水数据集可以为撒哈拉以南非洲的观察到的数据缺乏替代方案。这项工作评估了15个基于卫星降雨前的封闭前数据集（Arc v.2，Chirp v.2，Chirps v.2，Persiann-CDR，MSWEP v2.2和Tamsat V2.2和Tamsat V3），Reanalission，Reanalission，ERA5，JRA-55，JRA-55，Merra-2 Adj，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 Prectot，Merra-2 prectotcort and toctor and toctor and tho测量值（CPC V.1，CRU TS v.4.00和GPCC V.7）以及基于空间接近的区域估计方法，用于简单的每月水平衡模型GR2M的参数。基于分式样本的海上时间验证方案中的克林 - 古普塔效率评分评估了GR2M模型的区域模拟。该地区的新水文见解：结果表明，在所有降水产品中，Chirps是每月时间段的西部和中非水文建模最有效的。此外，排名前五的产品包括WFDEI-CRU，CRU，WFDEI-GPCC和GPCC。总体而言，区域水文建模对小于80,000 km 2的盆地更有效。通过空间接近度进行区域化的方法会导致各种降水产物再现排放的能力的总体下降，最值得注意的是使用WFDEI-GPCC和GPCC。chir仍然是最好的产品。
电气测量与控制技能.pdf
摘要：本研究旨在确定尼日利亚人力发展所需的电气测量和控制技能。本研究采用目的抽样技术，样本由 82 名受试者组成（24 名电气专业毕业生和 58 名主管）。一个研究问题指导了这项研究。数据收集工具是研究人员编写的一份结构化问卷，名为“电气测量和控制技能发展问卷 (EMCSDQ)”。EMCSDQ 采用 5 点李克特量表设计。三位专家验证了该工具，其可靠性通过 Cronbach's Alpha 确定，得出的可靠性系数为 0.83。研究人员和另一名研究助理共向受访者发放了 89 份问卷。在分发的所有问卷中，仅回收了 82 份（占 92.1%）并用于数据分析。平均值用于回答研究问题，标准差用于确定受访者回答的接近度和同质性。研究结果表明，仪器校准、系统维修、故障排除和维护、电子系统模拟等电气测量和控制技能是人才培养所必需的。因此，建议政府和理工学院管理人员应确保在理工学院车间和实验室提供充足的培训设施；实施有效的学生工业工作经验计划 (SIWES)；聘请经验丰富的讲师和教师，为毕业生提供高质量的人才培养。关键词：电气测量和控制技能、理工学院、人才培养、毕业生。简介
新一代：量子传感器
过程控制、污染监测和即时诊断的需求推动了化学和生化传感器的发展以及传统分析方法的改进。传感器的发展趋势是小型化、阵列并行化、降低检测限以及与化学计量学方法相结合，以应对新的分析应用领域。几年前，光学和电分析技术取得了突破性进展，此后，生化和化学传感器的传导方法的新颖性逐渐消退，创新动力正在减弱。尽管如此，识别元素的新策略以及能够测量样品中最小体积的极低浓度以监测细胞内过程的兴趣，增加了人们对进入传感新领域的兴趣[1]。量子计算的最新成功影响了工业 4.0 中一个领域的发展——量子传感的发展[2]。量子计算机最常用的方法是基于量子比特的量子电路，这与经典的量子态方法不同。与传统方法不同，量子比特系统并不处于确定的状态——它是 0 和 1 两个状态的平均值，根据量子力学，它可以是两者的相干叠加。测量量子比特会破坏这种相干性。此外，两个相互作用或具有特殊接近度的粒子可以表现出量子纠缠等物理现象；即使相距很远，在这种情况下也无法独立描述每个粒子的量子态。这种系统的可能实现是带电离子或自旋量子比特。带电离子对电场敏感，而基于自旋的系统主要对磁场作出反应。然而，两者都表现出所谓的内在敏感性，即它们表现出
未来土地利用规划
由于达拉斯大都会区人口为 560 万，科西卡纳目前距离该范围的外部边界太远，无法实现任何因与主要城市中心的卫星关系而产生的可观增长。然而，随着大都会区的发展，可以假设这种关系将会改变。尽管科西卡纳与向外扩张的城市中心的距离比沃克夏哈奇更远，增长率也明显较低（1.4%，而沃克夏哈奇的增长率则为 5.3%），但可以推断，随着达拉斯/沃斯堡人口从今天的 560 万增长到 2036 年的 1000 多万，科西卡纳与该增长范围的相对接近度将发生变化。随着这种情况的发生，科西卡纳将与大都会区建立新的关系，类似于沃克夏哈奇等城镇所经历的关系，这些城镇更接近达拉斯/沃斯堡地区。沃克夏哈奇地区城市的平均增长率为 3.4%。同样，沃克夏哈奇未来的增长率将开始上升到与那些更靠近达拉斯大都会核心的社区相似的水平。靠近这个核心的城市（如兰开斯特）的平均增长率高于更远的城市（如沃克夏哈奇）。距离较近的城市的增长率
使用 LSTM 网络进行基于上下文的文本生成
基于序列的模型上的长短期记忆 (LSTM) 单元因其学习长期依赖关系的能力而被用于翻译、问答系统和分类任务。在自然语言生成中，LSTM 网络通过学习具有语法稳定的句法的语言模型，在文本生成模型上提供了令人印象深刻的结果。但缺点是网络不会学习上下文。网络只学习输入输出函数，并根据一组输入词生成文本，而不考虑语用。由于模型是在没有任何此类上下文的情况下训练的，因此生成的句子之间没有语义一致性。所提出的模型经过训练，可为给定的一组输入词生成文本以及上下文向量。上下文向量类似于段落向量，它掌握句子的语义（上下文）。本文提出了几种提取上下文向量的方法。在训练语言模型时，除了输入输出序列之外，还会与输入一起训练上下文向量。由于这种结构，模型可以学习输入词、上下文向量和目标词之间的关系。给定一组上下文术语，训练有素的模型将围绕提供的上下文生成文本。基于计算上下文向量的性质，该模型已尝试了两种变体（单词重要性和单词聚类）。在单词聚类方法中，还探索了各个领域之间的合适嵌入。根据生成的文本与给定上下文的语义接近度来评估结果。
利用量子算法重建粒子轨迹
摘要：准确确定粒子径迹重建参数将成为高亮度大型强子对撞机 (HL-LHC) 实验面临的主要挑战。HL-LHC 同时发生的碰撞数量预计会增加，探测器占用率也会随之提高，这将使径迹重建算法对时间和计算资源的要求极高。命中次数的增加将增加径迹重建算法的复杂性。此外，由于探测器的分辨率有限以及命中的物理“接近度”，将命中分配给粒子径迹的模糊性也会增加。因此，带电粒子径迹的重建将成为正确解释 HL-LHC 数据的主要挑战。目前使用的大多数方法都基于卡尔曼滤波器，这些滤波器被证明是稳健的，并提供良好的物理性能。但是，它们的扩展性预计会比二次方差。设计一种能够在命中级别减少组合背景的算法，将为卡尔曼滤波器提供更“干净”的初始种子，从而大大减少总处理时间。量子计算机的显着特征之一是能够同时评估大量状态，使其成为在大型参数空间中进行搜索的理想工具。事实上，不同的研发计划正在探索量子跟踪算法如何利用这些功能。在本文中，我们介绍了我们在实现基于量子的轨迹查找算法方面的工作，该算法旨在减少初始播种阶段的组合背景。我们使用为 kaggle TrackML 挑战设计的公开数据集。