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高度敏感的同轴纳米纤维面膜，用于呼吸监测的机器学习
抽象呼吸是身体的关键生理过程，在维持人类健康中起着至关重要的作用。可穿戴压电纳米纤维的呼吸监测引起了极大的关注，因为它的自力力量，高线性，非侵入性和便利性。但是，由于其机电转换效率低，传统压电纳米纤维的敏感性有限，因此很难满足医疗和每日呼吸监测要求。在这里，我们提出了一种普遍适用的，高度敏感的压电纳米纤维，其特征在于聚偏二氟化物（PVDF）和碳纳米管（CNT）的同轴复合结构，该结构称为PS-CC。基于阐明渗透效应的增强机制，PS-CC表现出出色的感应性能，高灵敏度为3.7 V/N，快速响应时间为20 ms，用于机电转换。作为概念验证，纳米纤维的膜无缝整合到面膜中，从而促进了对呼吸状态的准确识别。在一维卷积神经网络（CNN）的协助下，基于PS-CC的智能面具可以识别呼吸道和多种呼吸模式，其分类精度高达97.8％。值得注意的是，这项工作为监测呼吸道疾病提供了有效的策略，并为日常健康监测和临床应用提供了广泛的实用程序。
防毒面具实验室 (NIOSH) 微电子和纳米技术 Shamsuddin 研究中心 (UTHM)
微电子与纳米技术 Shamsuddin 研究中心 (MiNT-SRC) 是马来西亚敦胡先翁大学 (UTHM) 综合工程学院 (IIE) 下属的五个卓越中心 (CoE) 之一。该研究中心成立于 2006 年 11 月 27 日，前身为微电子与纳米技术中心 (MiNTEC)，2007 年 11 月 25 日升级为研究卓越中心。MiNT-SRC 以 UTHM 董事会主席 Y.Bhg. Tan Sri Dato' Seri Ir Shamsuddin bin Abdul Kadir 的名字命名，以纪念他对 UTHM (2007-2009) 的贡献。MiNT-SRC 的目标是成为马来西亚南部微电子和纳米技术领域的领先研究中心。该研究中心由副教授 Marlia Morsin 博士领导，她从事基于纳米材料的传感器、真菌治疗和媒介控制领域的研究。此外，还有6名来自不同领域的首席研究人员，分别是Nafarizal Nayan教授（纳米等离子体处理和诊断）、Mohd Khairul Ahmad教授（纳米结构材料）、Soon Chin Fhong副教授（生物纳米技术、生物工程和物联网）、Fariza Mohamad副教授（使用电沉积的同质和异质结薄膜）、Farhanahani Mahmud副教授（医疗电子、嵌入式系统和人工智能）和Nur Hanis Hayati Hairom副教授（纳米技术、膜技术和废水处理）。这七位核心研究人员构成了MiNT-SRC研究进步的骨干。
MASK‐air® 中每日监测视觉模拟量表的有效性、可靠性和响应性
注意：虽然在填写每日监测问卷时无法跳过问题，但 MASK‐air® 每日监测问卷随着时间的推移不断发展，有些问题添加得晚于其他问题，因此每次每日监测 VAS 的观察次数/天数并不总是相同的。另一方面，VAS 工作只能在用户报告工作的日子填写。
利用热电发电机为可穿戴健康监测传感器供电的能量收集面罩
简介：近几十年来，人们对可穿戴设备的兴趣与日俱增，因为它们能够远程实时监测患者的生命体征 [1]。大多数可穿戴设备的功能仅依赖于电池供电。为了解决这一限制，必须开发出对可穿戴设备非常高效的能量收集系统 [2]。能量收集是收集、转换和输送任何设备可用能量的系统过程。近年来，研究人员已经展示了各种类型的机械能量收集器作为可穿戴平台，包括高度可拉伸的压电能量收集器 [3, 4]、柔性压电纳米发电机 [5, 6] 和基于皮肤的摩擦电纳米发电机 [7]。此外，热能也可以成为可穿戴能量收集应用的可靠来源，因为它的温度恒定在 37°C 左右 [2]。热电发电机 (TEG) 的工作原理是塞贝克效应，可以有效地将设备热侧和冷侧之间的热梯度转换为电能 [8, 9, 27]。人体是一个持续的热量发生器，人体和周围环境之间通常存在温差 [10]。较低的环境温度、空气对流或佩戴者活动较多可以显著增加所收集的能量 [11]。如果 TEG 可以收集人体释放的所有热量（根据身体活动不同，热量范围从 60 到 180 W），则产生的功率将在 0.6–1.8 W 左右 [12]。这个功率足以为许多可穿戴传感器提供能量。近年来，还开发了柔性 TEG，例如 Ren 等人报道的自修复 TEG 系统 [13]。可穿戴热电技术的显著现代应用包括但不限于手表式热电和血氧仪、柔性热电心电图检测器、热电助听器、温度检测设备和智能服装系统 [14]。可穿戴和可植入设备领域（包括生物医学传感器）因其在健康监测、疾病预防、诊断和治疗中的关键应用而引起了人们的极大兴趣 [15]。研究人员展示的可穿戴生物医学传感器技术的最新进展包括但不限于被动无线呼吸传感器、耳内脑电图系统和用于闭环深部脑刺激的无线唤醒/睡眠识别腕带 [16–18]。然而，电池的有限容量和相当大的物理尺寸分别对其寿命和整体尺寸造成了限制。Dagdeviren 等人（2017 年） [19] 和 Zhang 等人（2018 年） [20]。 （2021）[20] 表明从生物体中获取能量是一个可行的解决方案，主要强调自供电生物医学设备的开发。
通过使用纳米球自组装掩模直接蚀刻来改进 PDMS 模具制造，以制造软 UV-NIL 亚波长超表面
随着超表面在光学应用领域的应用越来越广泛，在其开发中需要一种能够以低成本实现大表面和亚100纳米尺寸的制造方法。由于其高吞吐量和小结构化能力，软纳米压印光刻是制造此类器件的良好候选方法。但是，由于必须使用低粘度聚合物才能达到所需尺寸，因此阻碍了其在可见光波长下超表面的应用，这使得最终的压印件更易碎，且该过程更昂贵、更复杂。在此，我们提出了一种PDMS模具制造方法，该方法依赖于PDMS的自组装掩模，然后直接蚀刻模具，从而与聚合物粘度无关可达到的最小尺寸。我们对使用我们的方法获得的模具制造的超表面进行了表征，验证了其在大表面器件纳米制造中的应用。
在 COVID-19 传播的防护范围内：基于中性 RGB 和深度迁移学习的口罩检测模型。
摘要：2020 年，COVID-19 的迅速蔓延迫使世界卫生组织 (WHO) 宣布 COVID-19 为全球大流行病。根据世卫组织的说法，预防此类病毒的对策之一是在公共场所佩戴口罩。本文提出了一种基于中性 RGB 和深度迁移学习提取特征的口罩检测模型。建议的模型分为三个步骤，第一步是转换到中性 RGB 域。这项工作被认为是将中性 RGB 转换应用于图像域的首次尝试之一，因为它通常用于灰度图像的转换。第二步是使用层数较少的 Alexnet 进行特征提取。第三步使用两种传统的机器学习算法创建检测模型：决策树分类器和支持向量机 (SVM)。将模拟口罩人脸数据集（SMF）与真实口罩人脸数据集（RMF）合并为一个包含两个类别（戴口罩人脸、不戴口罩人脸）的数据集，实验结果表明，真（T）中性域的SVM分类器测试准确率最高，为98.37%。
面膜所有权/利用率和COVID-19
1喀麦隆浸信会公约卫生服务 - 无自HIV/增强公共卫生实验室系统，BUEA，喀麦隆，2个传染病实验室，卫生科学教师，Buea，Buea，Buea，Buea，Buea，喀麦隆，喀麦隆，喀麦隆，3区BAMENDA，西北地区卫生部，卫生部，卫生局，校友，校友，校友，卫生部4. Buea，Buea，喀麦隆，5个Buea区域医院附件，Buea，喀麦隆，6大西洋医学基金会，Mutengene，喀麦隆，喀麦隆7 Buea大学，BUEA，喀麦隆大学科学学院，Sintieh Research Academy，Yaounde´，喀麦隆，喀麦隆，11号公共卫生和卫生部，卫生科学系11
使用新型 Ni/Au/Ni 干蚀刻掩模和欧姆接触演示 372 nm 微柱发光二极管
摘要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使用卷积神经网络进行脑肿瘤分割
2018 年脑肿瘤分割 (BraTS) 挑战赛中的 MR 图像数据集包含 285 张胶质瘤患者图像，用于训练 Mask R-CNN 模型。Mask R-CNN 架构通过最小化多方面目标函数来为图像内的每个感兴趣区域派生掩码、边界框和标签。我们使用 90% 的 BraTS 数据进行网络训练，5% 用于验证，5% 用于测试。由于训练 Mask R-CNN 模型的计算要求很高，因此使用罗文大学的高性能计算机 (HPC) 进行大部分实验。该模型使用 4 个 NVIDIA Tesla K20m GPU 进行训练，并采用多线程技术来加速将数据加载到内存中的过程。
