在临床和临床前研究中,对MF的定量评估仍然是一个重大挑战,受到技术局限性和疾病固有的可变性的阻碍(Bengel等,2023; Karur等,2024; Barton等,2022)。心脏纤维化分析使心脏的小尺寸和缺乏提供足够分辨率的方法变得复杂(Galati等,2016)。组织学染色技术,例如Masson的三色染色,30
摘要:新生儿重症监护病房(NICU)中的噪声和高光照明被认为是压力源,可以改变脆弱的早产儿的幸福感和发展。这项前瞻性观察性研究评估了NICU中非常早产儿(VPI)的疼痛行为(VPI)和声音峰(SP)和光水平变化(LLV)。,我们在10 h的孵化器中测量了26 VPI的自发发生的SP和LLV。使用“ douleur aigue du nouveau-né”(DAN)量表通过视频录制分析了他们的行为响应。根据刺激的类型,我们比较了环境刺激之前和之后的最大DAN分数和得分≥3的VPI的百分比。总共分析了591个SP和278个LLV。与基线相比,5至15 dBA和LLV的SPS显着提高了DAN分数。两种压力源的DAN评分的发生≥3增加,总共16%的SP和8%的LLV导致了量化疼痛行为。总的来说,这项研究表明VPI对SP和LLV敏感,对SPS的敏感性更高。在VPIS脑发育的背景下,应进一步评估导致噪声和光变化引起的疼痛行为的机制。我们的结果提供了进一步的参数,以优化新生儿单位的NICU感觉环境,并适应VPI的期望和感官能力。
皮质失明是一种神经系统疾病,是由于枕叶中的基因藻氨酸途径破坏,导致双侧视力丧失[1],并以正常的基础镜头,眼部运动和瞳孔功能为特征[1]。这是枕皮质损伤[2]因不同病因而引起的失明的重要原因。皮质失明在存在/不存在视觉功能,严重程度,视觉不足的意识以及在不同患者中恢复功能的幅度方面有所不同[3]。尽管由于脑缺血和缺血,但皮质失明可能是燃烧的继发性,但很少有报道。燃烧的机制可能是通过导致流向大脑的血液流动的破坏,从而导致脑部灌注灌注,这可能会导致视觉皮质区域的参与导致皮质失明。尽管皮质失明可能在脑外科手术中很常见,头部创伤[4],但中风等等,但在烧伤患者中非常罕见。
作为市场中增强现实设备(例如智能手机和耳机)在市场上的生命力,多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验,但这与当前方法令人惊讶。为了响应,我们开发了模式TractTrack,这是一种新颖的跟踪方法,可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案,例如Apple Vision Pro,iPhone,iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构,不需要预先注册,在无功能方面工作,并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试,并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm,平均角度误差为6.81°。
极端光基础设施ERIC ERP项目经理极端光基础设施(ELI)极端光基础设施(ELI ERIC)是世界上最大,最先进的高功率激光研究基础设施。作为致力于多学科科学的国际用户设施,Eli提供了对世界一流的高功率,高级重复速率激光系统的访问权限,并启用了切削障碍研究以及突破性的技术创新。Eli Eric是一个单一的多站点组织,具有两个互补的设施,专门研究不同的研究领域:DolníB坡的Eli Bebinine(捷克共和国)(捷克共和国)和Szeged(匈牙利)的Eli Alps。Eli Eric DG的办公室正在寻找ERP项目经理,以监督组织的ERP系统的开发和实施。此角色对于推动多个阶段的成功实施,确保与战略业务目标保持一致至关重要。该职位是全职的,总部位于捷克共和国的多尔尼·巴伊(DolníB场)。您将做什么:作为ERP项目经理,您将负责监督ERP系统实施的完整生命周期。您将从头到尾领导该项目,与内部团队和外部供应商密切合作。您的角色将包括管理项目的目标,时间表,资源和可交付成果,以确保成功执行并与业务目标保持一致。您将确保项目的适当治理,并向指导委员会和高级管理层报告。该角色的主要活动是:
发光安全标签是保护消费品免遭假冒的有效平台。尽管如此,由于标签元件的窄带光致发光特性,这种安全技术的寿命有限。在本文中,我们提出了一个新概念,用于应用通过直接飞秒激光写入制造的混合金属半导体结构中实现的非线性白光发光来创建物理上不可克隆的安全标签。我们证明了在制造阶段控制的制造混合结构的内部组成与其非线性光信号之间的密切联系。我们表明,应用基于离散余弦变换的去相关程序以及标签编码的极性码可以克服白光光致发光光谱相关性的问题。应用的制造方法和编码策略用于创建物理上不可克隆的标签,具有高度的设备唯一性(高达 99%)和位均匀性(接近 0.5)。证明的结果消除了利用白光发光纳米物体创建物理不可克隆标签的障碍。
最近的工作表明,可以通过合成神经辐射场渲染的特征来训练生成的对抗网络(GAN)从2D图像集合中生成3D内容。但是,大多数这样的解决方案都会产生光彩,并与材料纠缠在一起。这会导致不切实际的外观,因为照明无法更改,并且依赖视图(例如反射)的效果无法正确移动。此外,许多方法对于完整的360°旋转都很难,因为它们通常是专为面孔诸如面孔的主要场景而设计的。我们引入了一个新的3D GAN框架,该框架解决了这些缺点,允许多视图相干360◦查看,同时重新查看具有闪亮反射的对象,我们使用CAR数据集进行了体现。我们解决方案的成功源于三个主要贡献。首先,我们估算了最初的摄像头为汽车图像数据集,然后在训练GAN时学会完善相机参数的分布。第二,我们提出了一个有效的基于图像的照明模型,我们在3D GAN中使用该模型来产生分离的反射率,而不是在以前的大多数工作中合成的辐射。该材料用于使用环境图的数据集进行基于物理的渲染。第三,我们与以前的工作相比,我们改善了3D GAN体系结构,并设计了允许有效分解的仔细培训策略。我们的模型是第一个生成各种3D汽车一致的3D车,并且可以与任何环境图进行交互式保存。
带有6002/4 LED的线性照明器非常适合在高达10 m的安装高度下进行照明表面。它也可以用来照亮内部和外部的设备和物体。杆安装套筒配件可用于轻松将照明器安装在电线杆上。可选,可以配备可寻址设备。它可用于控制和监视通用电池系统的照明器。
摘要:需要新的方法来整合化学和物理刺激以控制人工酶反应网络 (ERN) 的动态。在这里,我们提出了一种将光刺激转化为时间程序化 pH 响应的通用方法。我们开发并表征了一组光控脲酶抑制剂。脲酶活性现在由光通过光抑制剂调节,导致尿素水解为氨时 pH 升高。通过仔细选择光的特性以及酶、底物和光抑制剂的浓度,我们可以控制 pH 转变的时间。此外,由于所有酶都具有活性-pH 曲线,因此脲酶光抑制剂系统可用于调节小反应网络中其他酶的活性。