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World File Search System相对质量
大气和海洋数据简介。
本 NCAR 教学辅助 (IA) 旨在为有兴趣开展大气和海洋科学数据分析研究的学生和其他研究领域的人员提供“数据入门”。本 IA 将以非常笼统的术语描述最常用于研究大气-海洋系统的数据集以及用于存档的格式。数据集包括来自传统气象源（例如站点和船舶）、卫星的观测数据以及在运营天气预报中心生成的分析网格。不尝试详细描述仪器、方法和相对质量。相反，重点是数据源和数据集的广泛特征。这些特征不仅包括观察到的变量及其空间和时间范围，还包括常见问题、数据限制和错误来源。NCAR 提供的数据集用于说明典型的存档。包含每章选定参考资料的参考书目为感兴趣的读者提供了更多详细信息。
大气和海洋数据简介。
本 NCAR 教学辅助 (IA) 旨在为有兴趣开展大气和海洋科学数据分析研究的学生和其他研究领域的人员提供“数据入门”。本 IA 将以非常笼统的术语描述最常用于研究大气-海洋系统的数据集以及用于存档的格式。数据集包括来自传统气象源（如站点和船舶）、卫星的观测数据以及在运营天气预报中心生成的分析网格。不尝试详细描述仪器、方法和相对质量。相反，重点是数据源和数据集的广泛特征。这些特征不仅包括观察到的变量及其空间和时间范围，还包括常见问题、数据限制和错误来源。NCAR 提供的数据集用于说明典型的档案。包含每章精选参考文献的参考书目为感兴趣的读者提供更多详细信息。
SediGraph™ III 5120 - 微粒分析技术
自 1967 年 SediGraph 被应用于商业仪器以来，它已广泛应用于各种工业领域。要确认它在世界各地各种应用中的广泛使用，只需在任何互联网搜索引擎中输入“sedigraph”作为搜索键即可。自推出以来，该仪器在速度、样品处理、数据缩减和报告方面经历了许多改进。然而，基本的分析技术仍然基于两个完善且易于理解的物理现象——沉降和光子吸收。斯托克斯定律用于通过测量不同大小的样品颗粒的终端沉降速度来确定粒度。每个尺寸类别的相对质量浓度是通过将比尔-朗伯-布格定律应用于测量投射穿过悬浮液中剩余样品部分的低功率 X 射线束的吸收率来确定的。斯托克斯定律和比尔-朗伯-布格定律非常简单，意味着对原始数据的解释非常简单；分析人员可以轻松理解基本测量值与报告的尺寸分布之间的关系。所有实验参数都很容易确定，数据缩减既简单又快速，并且不需要将数据缩减软件“偏向”特定的分布模式。
177Lu-抗-177Lu对人体器官的辐射剂量估算
背景：如今，放射性标记的单克隆抗体 (mAb) 已广泛应用于各种癌症的诊断和治疗。本研究根据荷瘤小鼠的生物分布数据估算了 177 Lu-西妥昔单抗-PAMAM 的人体吸收剂量。材料和方法：将西妥昔单抗与 PAMAM 纳米粒子结合，将 DTPA-CHX 与 mAb-PAMAM 结合，制备 177 Lu-DTPA-CHX-西妥昔单抗-PAMAM。研究了注射后 72 小时内标记纳米系统在荷瘤裸鼠中的生物分布。根据动物数据，利用辐射吸收剂量评估资源 (RADAR) 和相对质量外推法计算人体器官的吸收剂量。结果：在优化条件下制备的放射性标记化合物的放射化学纯度 (RCP) 为 99.6% ± 0.4% (P < 0.05)。大部分活性集中在肿瘤部位 (10.14 ± 0.89; P < 0.05)。肝脏和肾脏的吸收剂量最高，分别为 0.561 和 0.207 mSv/ MBq，低于其他 177 Lu 标记的单克隆抗体。结论：考虑到 177 Lu-DTPA-CHX-西妥昔单抗 -PAMAM 的特殊性质，该放射性标记纳米系统可被视为一种安全有效的放射性标记化合物，用于治疗 EGFR 表达肿瘤。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
基于脑电图的运动想象分类的深度学习
由于记录过程繁琐，脑电图 (EEG) 数据集通常较小且维数较高。在这种情况下，强大的机器学习技术对于处理大量信息和克服维数灾难至关重要。人工神经网络 (ANN) 在基于 EEG 的脑机接口 (BCI) 应用中取得了良好的效果，但它们涉及计算密集型的训练算法和超参数优化方法。因此，虽然质量与成本之间的权衡通常被忽视，但意识到这一点却大有裨益。在本文中，我们将基于遗传算法的超参数优化程序应用于卷积神经网络 (CNN)、前馈神经网络 (FFNN) 和循环神经网络 (RNN)，所有这些网络都是故意浅显的。我们比较了它们的相对质量和能量时间成本，但我们也分析了具有相似精度的同类型网络的结构复杂性的变化。实验结果表明，优化过程提高了所有模型的准确率，并且只有一个隐藏卷积层的 CNN 模型可以与 6 层深度信念网络相等或略胜一筹。FFNN 和 RNN 无法达到相同的质量，尽管成本明显较低。结果还强调了这样一个事实，即同一类型网络的大小不一定与准确率相关，因为较小的模型在性能上可以匹敌甚至超越较大的模型。在这方面，过度拟合可能是一个促成因素，因为深度学习方法在有限的训练示例下会遇到困难。
触觉溅射目标中的纹理不均匀性
溅射沉积如图1所示，溅射沉积过程是通过用离子轰击所需沉积材料的目标来完成的。事件离子在目标内引发碰撞级联。当级联反应以足够的能量克服表面结合能到达目标表面时，可以弹出原子。溅射室的示意图如图2所示。电场将传入的气体电离（通常是氩气）。阳性离子轰击靶（阴极）和溅射原子在底物上（阳极）。可以加热底物以改善键合。溅射产量（即从每个入射离子射出的原子的平均原子数）取决于几个参数，包括相对于表面的离子入射角，离子的能量，离子和靶原子的相对质量以及靶原子的表面结合能。虽然影响溅射的相对较大的数字参数使其成为一个复杂的过程，但具有如此多的控制参数可以对所得膜的生长和微观结构进行很大程度的控制。各向异性的晶体靶材料，晶格相对于靶表面的方向影响溅射产量。在多晶溅射目标中，以不同速率的不同方向溅射的晶粒。这可能会影响沉积薄膜的均匀性。一个关键控制参数是目标材料中纹理的均匀性。图3显示了铜单晶溅射产量的各向异性（Magnuson＆Carlston，1963年）。所有面部中心材料的一般趋势均具有：S（111）> s（100）> s（110）。
来自氢氧化细菌的太空食物
ORCID ID：Kyle A. Alvarado https://orcid.org/0000-0001-6489-2237 Juan B. García Martínez https://orcid.org/0000-0002-8761-7470 David Denkenberger http://orcid.org/0000-0002-6773-6405 摘要：将食物发射到太空的成本非常高。另一种方法是在任务期间使用人工光合作用、温室、非生物食品合成、电细菌和氢氧化细菌 (HOB) 等方法制作食物。本研究比较了预包装食品、人工光微藻和 HOB。每种替代方案的主要因素是其相对质量，因为将有效载荷发射到太空需要高昂的燃料成本。因此，使用美国国家航空航天局开发的等效系统质量 (ESM) 技术对替代方案进行了评估。分析了三项为期 3 年、载有 5 名机组人员的不同任务，包括国际空间站 (ISS)、月球和火星。ESM 的组成部分包括表观质量、散热、功率和加压体积。所有系统选择的电源都是核能。经计算，太空电力与生物质的效率分别为 HOB 和微藻的 18% 和 4.0%。这项研究表明，种植 HOB 是最便宜的替代方案。HOB 的 ESM 平均比预包装食品和微藻低 2.8 倍和 5.5 倍。这项替代食品研究还涉及在全球农业灾难期间为地球提供食物。HOB 的好处包括回收包括 CO 2 在内的废物并产生 O 2 。实际系统将涉及多种食物来源。