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b'Abstract：在石墨烯纳米结构中掺入非苯并丁基基序会显着影响其特性，从而使其对碳基电子中的应用有吸引力。但是，了解特定的非苯并结构如何影响其性质仍然有限，并且需要进一步的研究以充分理解其含义。在这里，我们报告了一种表面合成策略，用于制造非偶氮纳米仪，其中含有五角形和七型环的不同组合。通过扫描隧道显微镜和光谱法研究了它们的结构和电子特性，并得到了计算研究的补充。在Au（111）表面上的前体P热激活后，我们检测到了两种主要的纳米摄影产物。纳米谱A A A A嵌入了通过甲基取代基的氧化环闭合形成的两个叠氮单元，而A A S则包含一个叠氮单元和一个石 - 孔缺陷，由氧化环闭合型和骨架环形反射反应组合形成。 A A A表现出一种抗铁磁基态，其磁性含量最高的磁交换耦合最高的含量含有纳米谱，与副产品并存，副产品与封闭的壳构型共存，这是由环闭合型和环型重新训练反应组合（B A，B A A A，B A S，B A S，B S，B S-S-A和B S）。我们的结果提供了对新型NGS
b'Abstract：在石墨烯纳米结构中掺入非苯并丁基基序会显着影响其特性，从而使其对碳基电子中的应用有吸引力。然而，了解特定的非苯基结构如何影响其性质仍然有限，并且需要进一步的研究以充分理解其含义。在这里，我们报告了一种地面合成策略，用于制造非偶氮纳米仪，其中包含五角形和七型甲环的不同组合。通过扫描隧道显微镜和光谱检查研究了它们的结构和电子特性，并补充了计算研究。在AU（111）表面的前体P的热激活后，我们检测到了两种主要的纳米摄影产物。纳米谱烯A A A A嵌入了通过甲基取代基氧化环闭合形成的两个叠氮烯单元，而A A S包含一个叠氮单元和一个石 - 孔缺陷，由氧化环盘纤维和骨骼环形反应组合形成。a a A表现出抗铁磁基态，其磁性交换耦合最高的含量最高的含量含量为纳米谱，并与副产品并存，副产品具有封闭的壳构型，这是由环封元型和环型重新计算反应组合的（b a a a，b a s s s s，b a，b a s，b a，b a s s，b a s s，b s-a和b s s）。我们的结果提供了对包含非苯甲酸基序及其量身定制的电子/磁性的新型NG的单个金原子辅助合成的见解。
摄影管和组件
在辐射测量值中，闪烁计数器是闪烁体和光电倍增管的组合，用作检测X-，Alpha-，beta-，Gamma-Rays和其他高能量充电颗粒的最常见和有用的设备。一个闪烁体响应输入辐射和闪光灯耦合的光电辐射管以精确的方式检测到这些闪烁的灯。在高能量物理实验中，重要的设备之一是Cherenkov计数器，其中光电倍增管检测Cherenkov辐射是由高能带电颗粒通过介电材料发出的。要准确地检测辐射，可能需要光电倍增管具有高检测效率（QE＆Energy分辨率），广泛的动态范围（脉冲线性），好的时间分辨率（T.T.S.），高稳定性和可靠性，在高磁场环境或高温条件下可操作。此外，根据情况需要坚固的结构。另一方面，已经开发了几种位置敏感的光电倍增管，并用于这些测量。此目录提供了Hamamatsu光电倍增管的快速参考，特别是为闪烁计数器和Cherenkov辐射探测器设计或选择的，其中包括当前可用的大多数类型，范围从直径为3/8“至20”。应该注意的是，该目录只是描述Hamamatsu产品线的起点，因为新类型是不断开发的。请随时与我们联系您的具体要求。
引用：Viberg Johansson J，Dembrower K，Strand F等。妇女在瑞典乳房X线摄影中使用AI的看法和态度：质量
抽象背景理解妇女的观点可以帮助创建有效且可接受的人工智能（AI）来进行分类乳房X线照片，从而确保很大比例的筛查癌症。这项研究旨在探索瑞典妇女对在乳房X线摄影中使用AI的看法和态度。在2023年春季，在AI筛查中正在进行的AI临床试验中，对2023年春季的16名妇女进行了半结构化访谈（Sublentrustcad，NCT 04778670）。使用归纳主题内容分析对访谈成绩单进行了分析。总的来说，妇女认为AI是帮助放射科医生做出决策的出色补充工具，而不是完全替代其专业知识。为了信任AI，妇女要求对医疗保健中AI使用的透明度进行彻底的评估以及放射科医生在评估中的参与。他们宁愿更担心，因为被要求更多的扫描呼唤，而不是忽视癌症的迹象的风险。如果AI的实施成为标准实践，他们对医疗保健系统表示了重大信任。结论结果表明，接受采访的妇女通常对乳房X线摄影的实施持积极态度。尽管如此，他们期望和对AI的要求而不是放射科医生。有关AI的作用和局限性的有效沟通对于确保患者了解AI辅助医疗保健的目的和潜在结果至关重要。
用摄影测量和计算机视觉绘制珊瑚礁
他的五天暑期学校涵盖了几次讲座，可以进行培训，移动激光扫描（MLS）现场演示，社交活动以及博物馆和城市之旅。通过那些计划的活动，ISPRS暑期学校实现了其目的，可以将来自不同国家的年轻研究人员/学生联系起来，这些研究人员/学生对摄影测量，遥感和空间信息科学感兴趣。这位暑期学校也成为一个引人入胜且友好的平台，使他们获得更广泛的网络和协作以及有价值的科学讨论。讲座涵盖了各种有趣的遥感领域，例如可持续农业，可持续的城市，可持续的陆地，可持续水，可持续的植物和可持续建筑，分为14个会议。此外，今年暑期学校还包括动手培训，包括通过开源软件（SNAP，CloudCompare），开源编程语言（Python编程语言）和商业软件（AURA），包括LiDAR和SAR数据处理。o n ne ne Div>在暑期学校开始之前，参与者是从遥感会议（ACRS）2023，台北乘公共汽车上的。第二天，夏天
英国筛查中心的乳房 X 线摄影 AI 经验
2018 年，Innovate UK 拨款在阿伯丁和格拉斯哥建立数字诊断人工智能研究工业中心 (iCAIRD)。在阿伯丁，第一个示范项目是使用 Kheiron Medical Technologies（伦敦）的 Mia 算法对苏格兰东北部乳腺筛查服务机构四年的匿名筛查乳房 X 光检查进行回顾性分析。这项工作由阿伯丁大学的 de Vries 博士及其同事使用阿伯丁数据安全港 (DaSH)（阿伯丁大学的一个值得信赖的研究环境）进行，取得了一些重要发现，包括：人工智能在英国人口中的适用性；关于人工智能校准的经验教训；确定的工作量优势；以及人工智能的额外间隔癌症检测。1
cuprates中的散布光电运输，光电导率和摄影效率
正常状态电导率和缺氧的临界温度YBA 2 Cu 3 O 7-δ可以通过照明持续增强。多年来一直有争议的是，这些影响的起源（称为持续的光电导率和照相动物（PPS））仍然是一个未解决的关键问题，其理解力可能会为利用高温超导性本身的起源提供关键的见解。在这里，我们为理解PPS迈出了重要步骤。到目前为止提出的模型假设它是由载体密度增加（光接种）引起的，但我们的实验与这种常规信念相矛盾：我们证明它与光诱导的电子散射率降低相关。此外，我们发现后一种效果和光接双完全断开并起源于不同的显微镜机制，因为它们呈现出不同的波长和氧气依赖性以及明显不同的弛豫动力学。除了有助于散开光电传动，持续的光电导率和PPS外，我们的结果还为临界温度与散射率之间的紧密关系提供了新的证据，这是现代理论的高温超导性的关键成分。
计算摄影（CS 445） - 春季2024
•Kai Yan（Kaiyan3）•Hang Yu（Hangy6）•Shuhong Zheng（Szheng36）概述计算摄影是由计算机图形，计算机视觉和摄影的收敛创造的新兴领域。它的作用是通过使用计算技术来捕获，增强和结合图像，从而克服传统相机的局限性，从而获得更加生动和栩栩如生的视觉体验。课程目标在本课程结束时，您将拥有书面程序来创建错觉，从照片中添加或删除对象，将3D对象插入图片中，将照片自动缝合到全景中等等。通过讲座和动手项目，您将学习计算机视觉和图形的核心原理，这些原则将在机器人技术，心理学，媒体设计，艺术，摄影，信息检索，娱乐技术以及其他许多成长领域中非常有用。除了实际好处之外，该课程还旨在为我们自己惊人的视觉能力提供更大的欣赏，并在编写程序中获得乐趣，这些程序可以与您自己的照片收集一起使用。先决条件您应该以基本的编程技能以及线性代数和微积分的工作知识进入课程。Python，图像处理，计算机视觉或计算机图形学的先前经验将非常有用，但不需要。建议学生拥有或购买数码相机，理想情况下，使用手动控件（智能手机应该很好）。对于基于图像的照明项目，您可能需要一个可以在亚马逊上购买的镜像球。分配和分级分级基于项目，期中和最终项目。字母等级将根据以下阈值分配：
使用同步子辐射相对比度摄影
X射线相对比微型计算机断层扫描使用同步加速器辐射（SR PHC-µCT）具有独特的3D成像功能，可视化人脑的微结构。其对未染色软组织的适用性是积极研究的领域。从组织块中获取图像，而无需按照常规组织学中的要求将其分为薄片，从而可以研究其自然3D空间中的微观结构。本文提出了一个详细的逐步指南，用于成像未染色的人脑组织，该分辨率是在Syrmep上实现的一些SR PHC-µCT的分辨率，即Elettra的硬X射线成像光束线，Italian同步器设施。我们介绍了血管和神经元如何出现在以5μm和1 µm Voxel大小获得的图像中出现的示例。此外，该提议的方案可用于研究重要的生物底物，例如神经苯胺或链氨基链酰胺。可以使用经典组织学方法验证的特定定制的分割工具来研究其空间分布。总而言之，使用所提出的方案（包括数据获取和图像处理）提供了SR PHC-µCT，提供了可行的手段，可以在3D中以细胞水平的细胞水平获取有关人脑解剖结构的信息。
使用机器学习和可穿戴光摄影症的血糖评估和监测评估血糖水平的升高
背景：糖尿病是最具挑战性，增长最快的全球公共卫生问题。大约10.5％的全球成年人口受糖尿病的影响，其中几乎一半未被诊断。日益增长的高风险人口加剧了医疗资源的短缺，估计全球成年人的10.6％和6.2％的葡萄糖耐受性和禁食性血症分别受损。所有当前的糖尿病筛查方法都是侵入性和机会主义的，必须在医院或实验室中由训练有素的专业人员进行。处于危险的参与者可能一直未被发现，并且错过了早期干预的宝贵时间窗口，以防止或延迟糖尿病的发作及其并发症。目标：我们旨在开发一种人工智能解决方案，以识别非侵入性的血糖水平（≥7.8mmol/L），并根据重复测量评估糖尿病风险。方法：这项研究是在新加坡的KK妇女和儿童医院进行的，并招募了500名参与者（平均年龄38.73，SD 10。61年；平均BMI 24.4，SD 5.1 kg/m 2）。使用常规的葡萄糖仪（Accu-Chek Performa）和腕上磨损的可穿戴术，在消耗75克含糖饮料之前和之后测量了大多数参与者的血糖水平。从根管仪中获得的结果用作地面真相测量。我们在光绘画（PPG）传感器数据上进行了广泛的功能工程，并确定了对葡萄糖变化敏感的特征。使用可解释的人工智能方法进一步分析了这些选定的特征，以了解它们对我们的预测的贡献。