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光子计数检测器CT
目标：本研究的目的是比较计算机上的Tomog-raphy（CT）扫描中虚拟单烯图像（VMI）重建的有效性和临床实用性，并在光子计算检测器（PCD）CT系统上进行预滤线，以减少金属植入型Artifacts in Metal Artifacts in the Post of Posterative of Posterative of Posterative of the the the Postoperatiate of the the Postoperatiate oferporatiate ank。材料和方法：这项回顾性研究包括在3月至2023年10月之间在PCD CT扫描仪上进行内部固定的脚踝内固定的患者。在60到190 KeV之间的虚拟单晶图像在骨内核中以10 keV的增量重建，分别用于两种采集（分别为VMI SN和VMI STD）。噪声测量值评估了最突出的近金属图像扭曲中的伪影降低，并在采集模式以及多色图像和VMI之间进行了比较。三个读者评估了骨愈合的可见性以及5个重建水平的可见性和伪像范围。结果：本研究中包括48例患者（21名女性，27males；平均年龄为55.1±19.4岁）。tin-perfelter the-pyflerter the-div> tin-perfefterters的采集（n = 30）的多色彩图像和VMI的人工水平较低（n = 18;p≤0.043）。A significant reduction of metal artifacts was ob- served for VMI Sn ≥ 120 keV compared with polychromatic images (hyperdense ar- tifacts: 40.2 HU [interquartile range (IQR) 39.8] vs 14.0 HU [IQR 11.1]; P ≤ 0.01 and hypodense artifacts: 91.2 HU [IQR 82.4] vs 29.7 HU [IQR 39.6];For VMI Std , this applied to reconstructions ≥ 100 keV (hyperdense artifacts: 57.7 HU [IQR 33.4] vs 19.4 HU [IQR 27.6]; P ≤ 0.001 and hypodense artifacts: 106.9 HU [IQR 76.1] vs 57.4 HU [IQR 55.7]; P ≤ 0.021).对于可见性的可见性，与多色图像相比，keV的VMI SN在120 keV处得出更高的评分（p≤0.001），而与多颗粒图像相比，对图像的可解释性的评分更好（p = 0.023），并且对伪影范围的评分较低（p = 0.001）。结论：与多色图像相比，在120 KEV处的锡型VMI在120 KEV处显示出显着降低的金属伪像，而OSSESE愈合和图像可解释性的可见性得到了提高。因此，锡预滤光PCD CTWITH VMI重建可能是对金属植入物患者踝关节术后CT成像的有益补充。
光子计数检测器CT用于排泄期CT中的肾结石检测 - 在3D打印的肾脏幻影>中的虚拟非对抗与虚拟非碘重建之间的比较
结果：VNI的读取器2额定总体图像质量高于VNC（4.90 vs. 4.00; p <.05），而阅读器1没有发现显着差异（4.96 vs. 5.00; p> .05）。在VNC和VNI中的读者之间观察到了实质性的一致性（Krippendorff的Alpha范围：0.628-0.748）。两位读者对VNI的频率不完全发生频率（读者1：29％vs. 15％; p <.05;读者2：24％vs. 20％; p> .05）。尿酸和较小的石头（<5 mm）比VNC和VNI中的Caox和较大的石头更有可能被减去。总体而言，与VNC相比，VNI的石材减法率更高（读者1：22％比16％；阅读器2：25％vs. 10％; p <.05）。辐射剂量和管电压均未显着影响石材减法（p> .05）。
零偏置功率检测器的设计对5G设备中的功耗优化
本文介绍了基于MOSFET晶体管的零偏置功率探测器的设计和表征，该晶体管从ST-Microelectronics中集成了SIGE 55 nm BICMOS技术。电路的工作频带位于（38-55）GHz范围内，致力于优化5G设备中的功耗。使用该技术中可用的三个NMO类别（GP，LP，HPA），目的是根据不同的NMOS类别设计多个检测器，以比较其性能。此外，设计了基于6 LP晶体管的堆栈的检测器，以增加动态范围。与最近的工作相比，HPA检测器的性能非常好，噪声等效功率值（NEP）3.8 PW/√和67 dB的大动态范围。这些检测器的提取的电压灵敏度值在（850-1400）v/w之间显示了与仿真结果的良好协议。
给粒子检测器一个提升：新设备的作用就像超导性开关
超过80％的研究区域减少了思考发生的灰质。这平均约占大脑的4％，与青春期中发生的减少几乎相同。研究人员说，虽然听起来较少的灰质听起来可能不好。它可能反映了称为“神经回路”的互连神经细胞网络的微调，以准备新的生活阶段。
也门DNA揭示了与黎凡特，阿拉伯和东非的古老联系 AI预测药物开发受体的3D结构 合成无定形金属的新方法 欧洲人信任科学吗？新调查说“是的，但是...' “有毒男性技术”有望更快的蚊子种群生物防治 AI帮助科学家发现威胁英国湖泊生物多样性的顶级污染物 气候变化驱动蜥蜴的“生活成本”挤压 新昆虫物种突出显示科索沃生物多样性热点 AI和科学家团结起来破译由Vesuvius火山烧毁的旧卷轴 倡议要求全球合作重建过去1亿年的气氛 古代气候重建阐明了未来的海洋动力学 AI驱动的订阅模型RESHAPE零售领域，新研究找到 微藻的隐藏潜力：可持续碳捕获和行业的关键 环保墨水在3D打印中扩展了石墨烯的潜力 地球的早期周期如何塑造生命的化学 给粒子检测器一个提升：新设备的作用就像超导性开关 科学家展示了怀孕如何以无数的方式改变大脑 crispr/cas9介导的橡胶蒲公英二氨蛋白生物合成的靶向诱变 微生物会影响珊瑚漂白易感性，新研究显示 磁性纳米催化剂通过电子密度调节增强肿瘤处理 新芯片以轻速打开AI计算的门 无权手动，更安全的DNA处理的语音激活系统
沿海地区在这项研究中表现出更强的非洲混合物，而北部也门也门地区的北部地区表明与阿拉伯和黎凡特有更紧密的遗传关系。在也门漫长而持续的内战中，这项研究发现，沿海和内陆分裂的历史基因组起源不同，这与当前冲突的划分线相处。
hgcdte apds检测器的开发在CEA/LETI的大气激光雷达和空间光学通信
HGCDTE APD检测器模块电信是在CEA/LETI上开发的，用于大气刺激和自由空间光学（FSO）。开发是由可以在每个检测器模块中调整的通用子组件的设计和制造驱动的，以满足每个应用程序的特定检测器要求。从目前为大气激光雷达开发的探测器模块所设定的挑战详细介绍了此类子组件的优化，该挑战在AIRBUS的R＆T CNES项目的范围内以及H2020 Project holdon的R＆T项目范围以及FSO，以及在ESA项目的范围内与Mynaric Laserc的lasercom lasercom gmbhhs of airbus和FSO。最近已将两个检测器模块传递到空中客车DS进行广泛的LIDAR仿真测试。表明，与先前开发的大面积检测器相比，输入噪声，NEP = 10-15fw/√Hz（5个光子RMS）已减少了三分，尽管带宽已增加到180 MHz，以响应高空间深度分辨率的要求。在发现短光脉冲后200 ns时，时间延迟为10 -4，这与诸如测深分析之类的激光雷达应用兼容。
一种新的GHz高速近红外的无冷的单光子检测器
本文介绍了在龙骨项目框架下开发的高速近红外单光子检测器（空间量子源分布的技术开发，ESA ARTES C＆G计划）。基于在Geiger模式下运行的GHz门控雪崩光电二极管，该检测器提供紧凑性，毛皮和冷却能力，无维护操作和高速单光子检测性能。这些高性能使其非常适合极低的光级检测应用，例如太空式量子通信，卫星激光范围，绕行空间碎片光学跟踪和远程激光雷达。本文详细介绍了系统的体系结构和性能指标，涵盖了量子效率，深度计数率，时间抖动，最大计数率，时间窗口宽度以及螺栓效率的概率。实质性增强。
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
Yolopears：用于质量分级系统中多级梨表面缺陷检测的Yolo对象检测器的新基准
梨是最广泛消耗的水果之一，它们的质量直接影响消费者的满意度。表面缺陷，例如黑点和小斑点，是梨质量的关键指标，但由于视觉特征的相似性，检测它们仍然具有挑战性。这项研究提出了Pearsurfacedects，这是一个自我结构的数据集，包含六个类别的13,915张图像，其中有66,189个边界框注释。这些图像是使用定制的图像采集平台捕获的。在数据集上建立了27种版本的27个最先进的Yolo对象探测器的Yolo对象检测器，Yolor，Yolov5，Yolov5，Yolov6，Yolov7，Yolov7，Yolov7和Yolov9。为了进一步确保评估的全面性，还包括了三个高级非Yolo对象检测模型，T-DETR，RT-DERTV2和D-FINE。通过实验，发现yolov4-p7的检测准确性在map@0.5达到73.20％，而Yolov5n和Yolov6n也显示出极大的潜力，可以进一步提高梨表面缺陷检测的准确性。本研究中用于模型基准的梨表面缺陷检测数据集和软件程序代码都是公开的，这不仅会促进对梨表面缺陷检测和分级的未来研究，而且还为其他水果大数据和类似研究提供了宝贵的资源和参考。
对硅检测器的VUV优化涂料技术的测试
• Complementary metal-oxide-semiconductor (CMOS) image sensors and charge coupled devices (CCD) • Image sensor design and customization • Sensor characterization and calibration • Radiation damage effects in space • Interaction of radiation with matter, shielding • Semiconductor physics and device simulations • Cryogenics and vacuum • Electronics