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基于纹理特征的脑信号数据神经系统异常智能检测方法
神经系统疾病的诊断是现代医学面临的最大挑战之一，也是当前的一个主要问题。脑电图 (EEG) 记录通常用于识别各种神经系统疾病。EEG 会产生大量的多通道时间序列数据，神经科医生可以通过视觉分析这些数据来识别和了解大脑内的异常及其传播方式。这是一个耗时、容易出错、主观且令人精疲力尽的过程。此外，EEG 分类的最新进展主要集中在使用 EEG 数据将特定疾病的患者与健康受试者进行分类，这种方法成本效益不高，因为它需要多个系统来检查受试者的 EEG 数据以查找不同的神经系统疾病。这迫使研究人员推进他们的工作，并创建一个统一的分类框架，用于从 EEG 信号数据中识别各种神经系统疾病。因此，本研究旨在通过开发一种基于机器学习 (ML) 的数据挖掘技术来满足这一要求，以从 EEG 数据中对多种异常进行分类。纹理特征提取器和基于 ML 的分类器用于时频谱图图像以开发分类系统。首先，使用滤波技术从信号中去除噪声和伪影，然后进行归一化以降低计算复杂度。之后，将归一化信号分割成小的时间段，并使用短时傅里叶变换从这些时间段生成频谱图图像。然后使用两个基于直方图的纹理特征提取器分别计算特征，并使用主成分分析从提取的特征中选择显著特征。最后，使用四种不同的基于 ML 的分类器将选定的特征归类为不同的疾病类别。在四个实时 EEG 数据集上测试了所开发的方法。所得结果显示出对各种异常类型进行分类的潜力，表明可以利用它从脑信号数据中识别各种神经系统异常。
辊纳米印刷的蜂窝纹理作为钙钛矿太阳能电池的有效抗反射涂层
钙钛矿太阳能电池设备中正确选择的光管理策略在实现高功率转换效率方面是必不可少的。应考虑降低反射损失，前表面的质地化，类似于已建立的太阳能电池技术中使用的反射损失。在本文中，使用滚筒纳米膜技术应用于平面钙钛矿太阳能电池，以最大程度地减少反射损失。The results show that the applied honeycomb pattern reduces the solar-weighted reflectance from 13.6% to 2.7%, which enhances the current density of the unmodified cell by 2.1 mA cm − 2 , outperforming the commonly used planar MgF 2 antireflective coating by 0.5 mA cm − 2 .实验结果与光学建模结合在一起，以发现优化的结构，并预测太阳模块中的光学行为。这项工作中使用的过程可以转移到Perovskite-Silicon串联太阳能电池，为未来设备的反射减少提供了有希望的途径。
机器学习根据MRI纹理分析预测犬胶质瘤的组织学类型和等级
大脑的恶性肿瘤，尤其是高级神经胶质瘤（HGG），是人类已知的最致命的肿瘤之一，尽管经过数十年的深入研究，但生存率很低[1-4]。手术切除与辅助无线电/化学疗法相结合是HGG的一线治疗[5-7]，切除程度的增加与更好的患者生存率相关[8-11]。因此，在大多数情况下，完全或接近总切除术是至关重要的，并且仍然是神经外科医生的最终目标。然而，腹膜组织的过度侵略性切除倾向于对患者的神经功能造成额外和持久或永久损害，对患者的生活质量和预后产生负面影响[12]。因此，对脑肿瘤患者进行手术仍然是太广泛和太少切除之间的挑战。此外，清楚地鉴定了脑肿瘤组织以及周围的健康或不太浸润的组织，包括其潜在雄辩的纤维区域对于获得最佳的临床结果至关重要。可以注意到，这种方法不仅可以在检测脑肿瘤的检测中有用，还可以在术中分化其他脑组织病理学（例如创伤后受伤的大脑[13]）[13]，在这种情况下，受影响和未受影响的组织的明显分化是本质的。现代脑外科手术的当前局限性包括周围健康脑和肿瘤组织之间的对比度不佳，以及缺乏通过A
1970年代键盘性能和纹理进步岩石
Lustig，Ethan和Ivan Tan。2020。“关于低音：贝司线上的音频过滤器决定了电子舞蹈音乐中的凹槽和喜欢。”音乐心理学48/6：861-875。
热塑性复合材料的表面纹理方法...
在2000年国家工程师周的演讲中，尼尔·阿姆斯特朗（Neil Armstrong）在第20名中排名第20位，激光和光纤第18号，飞机排名第三，汽车排名第二，能量供应首先排名二十世纪最重要的成就。我们可以说今天，它们更重要！当前的社会问题包括能源供应危机，价格爆炸，塑料回收，“微塑料”和环境保护。注入成型是最常用的制造方法之一，用于建模高生产率的热塑性复合产品，用于运输或能源行业。通过导电复合材料的注射成型制成的双极板是不锈钢，泰坦或石墨板的替代品。激光加工和添加剂制造是具有高科学和工业兴趣的技术。欧洲的一个挑战是减少车辆燃油消耗并用环保替代品代替化石燃料。绿色氢燃料电池（PEMFC）是用于固定和移动应用的可能解决方案。
“ MHC-I- OPATHY”的Eular研究小组：识别疾病 转运蛋白介导的药物输送 细胞系和患者衍生的异种移植物的表面分析证实了FGFR4，NCAM1，CD276和突出显示AGRL2，JAM3和L1CAM，作为横纹肌肉瘤的表面目标 微生物 机器学习根据MRI纹理分析预测犬胶质瘤的组织学类型和等级 在类似手术的环境中，用于脑组织分化和白质纤维道鉴定的宽场成像摩尔器极化法的鲁棒性：离体研究 再生响应元件Careg监测MULLER GLIA在MNU诱导的斑马鱼视网膜损伤后的激活 介导对淡水的适应性
Jonas JW Kuiper ， Shumnalieva，10个秘密，11inakötter， 19,20名忠实居民，21,22NatašaVidovia，23,24和Talgal-Tutkun的折磨， 32FabianLötscher，33 Floor G Schance， 28,29 Ahmet Gul，40 John Bowes ，41,42 Rik Ju Loris ，19.20 MHC-I-Opathies研究
魔角石墨烯中多体波函数的量子纹理
方法样品制备使用“撕扯和堆叠”方法制造器件。用聚乙烯醇（PVA）拾取石墨烯和hBN。然后，将异质结构翻转到由甲基丙烯酸甲酯共聚物（Elvacite 2550/透明胶带/Sylgard 184）组成的中间结构上，并转移到具有 Ti/Au 电极的预先图案化的 SiO 2/Si 芯片上。将残留聚合物溶解在N-甲基-2-吡咯烷酮、二氯甲烷、水、丙酮和异丙醇中。我们进一步使用AFM尖端清洁和高温形成气体退火程序清洁样品表面。最后，将器件在170°C的超高真空中退火12小时，并在400°C下退火2小时，然后将其转移到STM中。 STM 测量 STM/STS 测量是在自制的稀释制冷机 STM 上进行的，其钨尖端在 Cu(111) 表面上制备。MATBG 的载流子密度由施加到简并掺杂 Si 的栅极电压 V g 和通过 Au/Ti 电极施加到 MATBG 的样品电压 V s 控制。dI/dV 是通过锁定检测由添加到 V s 的交流调制 V rms 引起的交流隧道电流来测量的。测量是在样品偏置电压 V s 接近零的情况下进行的，以避免由于 K 点或 M 点声子 43 引起的非弹性隧穿。序参数分解有关此过程的完整详细信息和说明，我们请读者参阅 SI。简而言之，大型低偏置 STM 图像被分割成较小的 0.25 - 1 nm 2 子区域。每个子区域都相对于每个子区域的中心进行傅里叶变换。我们对 FFT 峰值应用位置相关的相位因子，以强制跨子区域保持一致的原点。在 IVC 波矢处获得的每个局部 FFT 的三个独立复值分解为三个复 IVC 序参数（“IVC 键”、“IVC 位点 A”和“IVC 位点 B”），它们对应于 C 3 点群的三个不可约表示 {(1, 1, 1)、(1, ω, ω 2) 和 (1, ω 2 , ω)，其中 ω ≡ e 2πi/3 }。根据构造，如果 LDOS 是莫尔周期的，则这些序参数也是莫尔周期的。参考文献：1. Cao, Y. 等人。魔角石墨烯半填充时相关绝缘体的行为
用激光纹理彻底改变汽车设计
在大多数情况下，激光纹理将降低过程的复杂性，尤其是减少步骤的数量。与化学蚀刻相比，这是更真实的。激光纹理本质上是一个数字过程。最初的步骤是将图案映射为灰度位图，而较暗的部分代表了更深层次的abla。然后将灰度位图叠加在3D模具数据上。最终将注射模具放置在激光机内，并按照定义程序施加纹理。多亏了3D渲染，在最终塑料零件上的纹理可以在物理模具之前进行模拟和微调。此外，这种方法通过最大程度地减少运输时间来减少整体交货时间，这可能需要几天或几周。这是对这两个过程的比较。
表面纹理化和功能涂层的有效结合，适用于极低二次电子产额表面和粗糙非蒸散性吸气剂膜
电子诱导的电子发射通常用二次电子产额 (SEY) 来量化，有时也称为总电子产额 (TEY)。低 SEY 材料或表面旨在减少航天器和卫星的表面充电 [1,2] 以及减轻粒子加速器中电子云的形成。[3–7] 几十年来，为了满足不断发展的技术需求，人们在元素材料表面和化合物中 [7–17] 深入研究了二次电子产额的一次电子能量依赖性以及发射电子的动能分布。对于许多应用，低于 1 的 SEY 最大值足以避免撞击电子的级联倍增。然而，对于其他解决方案而言，进一步降低 SEY 可能会有所帮助，以抑制可能产生背景噪声或使测量信号恶化的反射、背散射和二次电子，例如在电子收集器中，用于测量超高真空 (UHV) 中的低电子电流或用于基于电离的压力计。[18,19]
