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1012C OK eForm 用户指南（商业井半年度注入报告）
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激光器如何利用光声和光电现象将信号注入 MEMS 麦克风
可以使用调幅激光在 MEMS 麦克风的输出端生成虚假但相干的声学信号。虽然这种漏洞会对信任这些麦克风的网络物理系统的安全性产生影响，但这种影响的物理解释仍然是个谜。如果不了解导致这种信号注入的物理现象，就很难设计出有效可靠的防御措施。在这项工作中，我们展示了热弹弯曲、热扩散和光电流产生机制在多大程度上被用于将信号注入 MEMS 麦克风。我们为每种机制都提供了模型，开发了一种程序来经验性地确定它们的相对贡献，并强调了对八种商用 MEMS 麦克风的影响。我们通过使用几种激光波长和一个真空室的精确设置来隔离每种机制来实现这一点。结果表明，麦克风上的注入信号取决于入射光的波长，其中长波长（例如 904 nm 红外激光）利用 ASIC 上的光电效应，而短波长（例如 450 nm 蓝色激光）利用振膜和周围空气上的光声效应。根据这一理解，我们为未来的抗激光麦克风设计提出了建议，包括改进球顶应用、减少 MEMS 结构内的材料不对称性，以及添加简单的光或温度传感器以进行注入检测。基于根本的因果关系，我们还指出了具有与 MEMS 麦克风相似特性的其他传感器中可能存在的漏洞，例如传统麦克风、超声波传感器和惯性传感器。
知识注入的LLM驱动的对话卫生代理：糖尿病患者的案例研究
摘要 - 有效的糖尿病管理对于糖尿病患者的健康至关重要。大语言模型（LLMS）已为糖尿病管理开辟了新的途径，从而发挥了作用。但是，当前基于LLM的方法受到对通用来源的依赖以及与域特异性知识缺乏集成的限制，从而导致反应不准确。在本文中，我们为糖尿病患者提出了一种知识融合的LLM的对话疗法（CHA）。我们自定义和利用开源opencha框架 - 通过外部知识和分析功能增强我们的CHA。这种整合涉及两个关键组成部分：1）结合美国糖尿病协会饮食指南和营养信息，以及2）部署分析工具，以实现营养摄入量计算并与准则进行比较。我们将提出的CHA与GPT4进行比较。我们的评估包括有关每日饮食选择的100个与糖尿病有关的问题，并评估与建议饮食相关的潜在风险。我们的发现表明，所提出的代理在产生应对以管理基本营养素方面表现出了出色的表现。索引术语 - LLS，知识图，糖尿病，营养疗法，卫生药物。
医疗政策 - 将治疗剂注入大脑（对流增强的核内交付）
增强的核内充分传递）描述/背景对流 - 增强输送（CED）是一种药物输送技术，用于绕过直接将治疗剂直接施用到靶向脑组织中的血液脑屏障（BBB）。大脑自然保护了BBB的有害药物，BBB是由细胞组成的屏障，可有选择地控制循环血液和神经元组织之间分子的运动。它允许对代谢功能必不可少的物质运动，但限制了大分子（蛋白质和微生物）的通过。这种阻止大分子入口的能力使药物几乎不可能直接输送到脑组织。围绕BBB的方法是将物质直接注入大脑，这是一种非常侵入性的过程。在大多数进行掌内输注或注射的过程中，递送装置在骨内通过伯尔孔立体定位地引导到其颅内靶标。对于缓慢的输注过程（在人类中，通常<0.3ml/hr），导管可能留置了几天。常规的磁共振成像（MRI）或计算机断层扫描（CT）扫描研究通常术前用于估计最佳插入轨迹。植入程序的最终细节通常是针对输送设备的设计，输液或注射的速率的特定特定的，并且必须插入必须插入的设备数量和/或必须通过的设备数量才能获得目标体积的足够治疗覆盖率。分散有两种机制：扩散和对流。输注方法，后者的形式被优化用于介入的MR成像环境中。一旦插入了套管，就可以使用微灌注泵通过套管注入含有抗肿瘤或其他药物的溶液。溶液在大脑中，就需要在整个预期的目标中分布。
使用SWIN Transformer的头明梯度注入的自我注意图
颅内出血（ICH）是一种威胁生命的医疗紧急情况，需要及时，准确的诊断才能有效治疗并提高患者的存活率。虽然深度学习技术已成为医学图像分析和处理的主要方法，但最常用的监督学习通常需要大型，高质量的注释数据集，这些数据集可能是昂贵的，尤其是对于像素/体素/体素图像分段。为了应对这一挑战并促进ICH治疗决策，我们采用了一种新型的弱监督方法来进行ICH分割，并利用经过分类标签的ICH分类任务训练的SWIN变压器。我们的方法利用了注入头梯度的自我发项图的分层组合，以生成准确的图像分割。此外，我们对不同的学习策略进行了探索性研究，并表明二进制ICH分类对自我发场地图的影响更大，与完全ICH的亚型相比。平均骰子得分为0.44，我们的技术达到了与流行的U-NET和SWIN-UNETR模型相似的ICH分割性能，并使用GradCam胜过类似的弱监督方法，这表明了在挑战医学图像分割任务中所构成的框架的巨大潜力。我们的代码可在https://github.com/healthx-lab/hgi-sam上找到。
EnergyCo. 为伊拉瓦拉注入活力 - 新南威尔士州政府
新南威尔士州政府已确定了五个可再生能源区 (REZ)，分别位于新南威尔士州的伊拉瓦拉、中西部奥拉纳、新英格兰、西南和亨特-中央海岸地区。这些 REZ 汇集了对可再生能源、存储和输电基础设施的投资，以便在燃煤发电站在未来 10 到 15 年内退役时为新南威尔士州人民提供可靠、实惠和清洁的电力。
tin @ tio2核心 - 壳纳米颗粒作为等离子增强的光敏剂：热电子注入的作用
建议引用推荐引用XU，xiaohui;杜塔（Aveek）； Khurgin，雅各布；魏，亚历山大； Shalaev，Vladimir M。；和Boltasseva，Alexandra，“ TIN @ Tio2 Core-Shell纳米颗粒作为等离子体增强的光敏剂：热电子注入的作用”（2020年）。化学系出版社。论文23。https://docs.lib.purdue.edu/chempubs/23
纤维注入凝胶支架引导 3D 打印心室内的心肌细胞排列
水凝胶是用于组织工程的理想材料，但迄今为止的努力表明，其在产生促进细胞自组织成分层三维 (3D) 器官模型所必需的微结构特征方面的能力有限。在这里，我们开发了一种含有预制明胶纤维的水凝胶墨水，以打印 3D 器官级支架，重现心脏的细胞内和细胞间组织。在水凝胶中添加预制明胶纤维可以定制墨水流变性，从而实现受控的溶胶-凝胶转变，从而无需额外的支撑材料即可精确打印独立的 3D 结构。墨水挤出过程中剪切诱导的纤维排列提供了微尺度几何线索，可促进培养的人心肌细胞在体外自组织成各向异性的肌肉组织。由此产生的 3D 打印心室体外模型表现出仿生各向异性的电生理和收缩特性。
具有多有效载荷/多轨道注入能力的新型绿色一次性上面级技术概念研究
比萨大学，土木与工业工程系 - 航空航天部，意大利比萨 56122 lily.blondel@ing.unipi.it； alberto.sarritzu@ing.unipi.it； angelo.pasini@unipi.it b 米兰理工大学，航空航天、科学与技术系。 （DAER），20156 米兰，意大利 inigo.alforja@polimi.it； michelle.lavagna@polimi.it c 布伦瑞克工业大学，空间系统研究所，38106 布伦瑞克，德国 l.ayala-fernandez@tu-braunschweig.de d 布鲁塞尔自由大学，航空热力学系，1050 Bruxelles，比利时 riccardo.gelain@ulb.be ; patrick.hendrick@ulb.be 和 ONERA/DMPE，图卢兹大学，F-31410 Mauzac，法国 christopher.glaser@onera.fr；杰罗姆·安索因@onera.fr； Jouke.Hijlkema@onera.fr f 德累斯顿工业大学，航空工程学院，01062 德累斯顿，德国 Livia.Ordonjez-Valles@hs-bremen.de; martin.tajmar@tu-dresden.de g 不来梅应用技术学院，28199 不来梅，德国 Livia.Ordonjez-Valles@hs-bremen.de ; uapel@fbm.hs-bremen.de h 柏林工业大学，空间技术系，10587 柏林，德国 e.stoll@tu-berlin.de * 通讯作者
适应性新南威尔士州：拥抱科技如何为我们的繁荣注入新动力
我们面临生产力挑战，这不是什么秘密。与其他发达经济体一样，新南威尔士州的生产力已经落后了一段时间。2021-22 年新南威尔士州代际报告 (IGR) 预测，未来 40 年，平均生产力增长率仅为每年 1.2%。不幸的是，这远远不足以弥补我们的“财政缺口”——政府收入与支出之间的差距。预计到 2060-61 年，这一缺口将增长到州生产总值 (GSP) 的 2.6%。如果我们不通过提高生产力增长来解决这个问题，我们未来的生活水平和公共支出能力就会面临风险，更不用说未来几代人可能背负债务的负担了。