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热红外单幅图像去雾及盲图像质量评价
图像去雾是一种减少图像中雾霾、灰尘或雾气影响的方法，以便清晰地查看观察到的场景。文献中存在大量传统和基于机器学习的方法。然而，这些方法大多考虑可见光光谱中的彩色图像。显然，由于热红外光谱的波长较长，受雾霾的影响要小得多。但远距离观测期间的大气扰动也会导致热红外 (TIR) 光谱中的图像质量下降。在本文中，我们提出了一种为 TIR 图像生成合成雾的方法。然后，我们分析了现有的盲图像质量评估措施雾感知密度评估器 (FADE) 对 TIR 光谱的适用性。我们进一步全面概述了当前图像去雾的最新技术，并通过经验表明，许多最初为可见光图像设计的方法在应用于 TIR 光谱时表现得出奇的好。这在最近发布的 M3FD 数据集上进行的实验中得到了证实。
国家环境空气质量颗粒物标准
机构：环境保护署 (EPA)。行动：最终规定。摘要：本文件描述了 EPA 修改国家环境空气质量标准 (NAAQS) 中颗粒物 (PM) 的决定，该决定基于其对现有科学证据的审查，这些科学证据将环境 PM 暴露与当前 PM 标准允许的水平下对健康和福利的不利影响联系起来。当前的主要 PM 标准在几个方面进行了修订：增加了两个新的 PM 2.5 标准，分别为 15 µ g/m 3 （基于单个或多个社区监测站的 3 年年度算术平均 PM 2.5 浓度平均值）和 65 µ g/m 3 （基于区域内每个以人群为导向的监测站的 24 小时 PM 2.5 浓度第 98 个百分位数的 3 年平均值）；现行的 24 小时 PM 10 标准已修订为以区域内每个监测点的 99 百分位 24 小时 PM 10 浓度为基础。新的主要标准将提供更强的保护，防止多种与 PM 相关的健康影响，包括过早死亡和住院和急诊就诊增加，主要是老年人和心肺疾病患者；呼吸道症状和疾病增加，主要是儿童和心肺疾病患者（如哮喘）；肺功能下降，特别是儿童和哮喘患者；肺组织和结构以及呼吸道防御机制的改变
PRO00559 14/07/2023 项目和流程官员 0 MED03518 01/08/2023 数据库经理 4 MED03547 14/06/2023 教学研究员（质量保证） 0 MED
蛋白质结构和遗传变异建模生物信息学软件开发人员（2 个岗位） 0 FOG00792 09/05/2023 暑假接待组长 0 MED03589 20/05/2023 项目经理 0 ENG02397 28/07/2023 项目经理 2 ENG02307 21/06/2023 研究助理 75 MED03612 07/06/2023 患者安全研究助理 1 ENG02379 14/06/2023 研究助理 24 ENG02509 04/06/2023 研究助理 1 MED03753 21/06/2023 研究助理 1 PRO00879 01/10/2023 员工关系管理员 10 ENG02434 16/06/2023 研究助理 10 MED03749 10/08/2023 Julia Anderson Helix 中心实习生 0 ENG02524 03/10/2023 研究助理 13 PRO00662 27/06/2023 员工关系管理员 0 ENG02477 14/06/2023 研究助理 1 NAT01392 11/09/2023 格兰瑟姆研究所联合主任 – 气候变化与环境 2
毫米级、大面积均匀半导体器件分层，用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、P
毫米级、大面积均匀半导体器件分层用于物理故障分析和质量控制 Pawel Nowakowski*、Mary Ray、Paul Fischione EA Fischione Instruments，Export，宾夕法尼亚州，美国* 通讯作者：p_nowakowski@fischione.com 不断发展的微电子设备设计越来越复杂、越来越紧凑和越来越小。这些设计可能包括越来越多的层、三维 (3D) 垂直堆叠、气隙和不同的材料成分。大批量半导体器件制造需要强大的质量控制和故障分析过程。过去几十年来，已经开发出了许多故障分析技术，包括非破坏性和破坏性技术 [1-3]。一种非常流行的技术是器件分层，即从上到下控制地去除器件层。通过这种技术获得的信息可以支持质量控制、故障分析工作、成品和工艺改进数据以及逆向工程。
对系统定量，定性和混合研究评论的系统评价在医疗保健研究中的评论：如何评估包括评论的方法论质量？
摘要 - 很长一段时间以来，电力需求与天气之间建立了关系，并且是运营和计划的负载预测的基石之一，以及行为和社会方面（例如日历或显着事件）。本文探讨了新闻中包含的社会信息的方式以及为什么可以更好地使用能源需求来理解总人口行为。这项工作是通过实验来分析从国家新闻对日前电气需求预测中提取的预测特征的影响的实验完成的。将结果与仅在日历和气象信息上训练的基准模型进行比较。实验结果表明，表现最好的模型将官方标准误差降低到4％，11％和10％的RMSE，MAE和SMAPE。表现最佳的方法是：识别与COVID-19相关的关键字的单词频率；主题分布确定了有关大流行和内部政治的新闻；全球词嵌入了有关国际冲突的消息。这项研究为传统的电力需求分析带来了新的观点，并确认了通过文本中包含的非结构化信息改善其预测的可行性，并在社会学和经济学中带来了潜在的后果。
将低质量的二级原材料转变为生物兴奋剂/生物量化技术
结果通过创新的生物技术将采矿业与农业联系起来，称为“生态生物世界”。这项技术以生态方式将废弃的采矿资源（来自开阔矿山的沙子，铸造砂砂）转化为生物螺旋体，以支持恢复土壤化学和特征，并刺激植物的生长和健康。在静态和渗透条件下测试了有机污染的使用的铸造砂的生态生物颗粒过程，以消除危险的有机化合物。根据对治疗八周后所有方法的分析，最终最有效的方法是模仿渗透条件下“堆异构生物渗入”的方法，其中将污染的污染降低到4.3 mg/l doc。基于乳酸杆菌和芽孢杆菌形式的天然微生物财团的活性，对样品的生态生物渗入，可将其用作生物兴奋剂/生物肥料的浸润物产生渗滤液。这种新一代的生物兴奋剂/生物肥料包含有益的细菌，有机酸以及来自非金属原料和废物的溶解的微元素和宏观元素。砂样品的量会影响有机酸的浓度，从而影响生物含量后的元素。开采的低级沙子和使用的原材料（例如铸造砂）代表了生物技术过程的输入材料，并最终再次成为土壤（地球）的一部分，从而对循环结束了对当地采矿业，循环和农业的积极影响。
脱氧得分蒸馏：从嘈杂的扩散预处理到一步高质量一代
扩散模型在产生各种自然分布的高分辨率，逼真的图像方面取得了巨大的成功。但是，他们的性能在很大程度上依赖于高质量的培训数据，这使得从损坏的样本中学习有意义的分布变得具有挑战性。此限制限制了它们在稀缺或昂贵的科学领域中的适用性。在这项工作中，我们引入了DeNoising评分蒸馏（DSD），这是一种出奇的有效和新颖的方法，用于训练低质量数据的高质量生成模型。DSD首先预修了一个扩散模型，专门针对嘈杂，损坏的样品，然后将其提炼成能够生产精制，干净的输出的单步生成器。传统上将得分蒸馏视为加速扩散模型的一种方法，但我们表明它也可以显着提高样本质量，尤其是从退化的教师模型开始时。在不同的噪声水平和数据集中，DSD始终提高生成性能 - 我们在图中总结了我们的经验证据1。此外，我们提供了理论见解，表明在线性模型设置中，DSD识别了干净的数据分散协方差矩阵的特征空间，并隐含地正规化了生成器。此透视图将蒸馏片重新升级为效率的工具，而且是改善生成模型的机制，尤其是在低质量的数据设置中。
AI可以指导获取诊断质量肺超声图像
Cristiana Baloescu，M.D.，M.P.H.，来自康涅狄格州纽黑文的耶鲁大学医学院，同事们研究了AI在多中心诊断研究中通过THCPS指导THCP的诊断质量LUS图像的能力。年龄在21岁或以上的参与者从四个临床站点招募了两次超声检查：一名使用肺指导AI的THCP操作员和一个没有AI的训练有素的LUS专家。参与之前，THCP进行了标准化的AI培训以获取LUS。
