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评论：遥感、GIS 和地理一体化的概念框架
“综合地理信息系统 (IGIS)”这一术语越来越多地被用来表示图像处理和地理信息系统 (GIS) 的技术集成。在本文中，我将区分图像处理与地理信息系统 (GI) 之间的技术关联，以及遥感与地理和其他科学之间的概念框架。技术成就是遥感界对科学和技术贡献的重要组成部分。概念框架同样重要，因为它决定了遥感对地理和其他科学的价值，而且技术元素模仿概念元素。我的目的是提出一个概念背景，明确遥感对科学的贡献，与 Fisher 和 Lindenberg (1989) 提出的遥感主要定义相一致。我的观点是地理学家 (Jensen 等人，1989；Curran，1987)、地理信息系统专家和遥感专家的观点。我的目的是对一些在本世纪初已经确立但在当今遥感和 GIS 文献中很少突出的关键概念进行综合、提醒而不是回顾。
经济地理模型的线性代数 - Ernest Liu
我们的论文涉及两个主要研究方向。首先，我们的工作建立在国家间国际贸易的定量模型之上。在一类恒定弹性贸易模型中，Arkolakis、Costinot 和 Rodriguez-Clare (2012) 表明，一个国家在自身上的支出份额和贸易流对贸易成本的弹性是贸易福利收益的充分统计数据。在以重力方程为特征的贸易和经济地理模型中，Allen、Arkolakis 和 Takahashi (2020) 表明，这些模型的存在性、唯一性和反事实预测仅取决于观察到的数据以及需求和供应弹性。在存在扭曲的贸易和生产网络中，Baqaee 和 Farhi (2019) 得出了变量对生产力和贸易成本冲击的一般均衡响应的微观经济充分统计数据。 Kleinman、Liu 和 Redding（2020）通过操纵恒定弹性贸易模型中一般均衡的一阶条件，推导出实际收入对外国生产率增长弹性的朋友-敌人暴露度量，并提供证据表明实际收入暴露的变化会导致双边政治结盟的变化。
DREBRIN调节皮质II/III层中感官神经元中的侧支轴突分支
神经发育障碍（NDDS）是一组复杂的神经系统疾病和精神疾病。功能性和分子成像技术，例如静息状态功能磁共振成像（RS-FMRI）和正电子发射tomog-raphy（PET），可用于在人类和人类模型中成熟期间在成熟期间非侵入性和纵向测量网络活性。Here, we review the current knowledge on rs-fMRI and PET biomarkers in the study of normal and abnormal neurodevelopment, including intellectual disability (ID; with/without epilepsy), autism spectrum disorder (ASD), and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD), in humans and rodent models from birth until adulthood, and evaluate the cross-species translational value of the imaging biomarkers.迄今为止，只有少数孤立的研究使用RS-FMRI或PET在婴儿期（神经发育的关键时期）中研究啮齿动物的神经发育（异常）。Further work to explore the feasibility of performing functional imaging studies in infant rodent models is essential, as rs-fMRI and PET imag- ing in transgenic rodent models of NDDs are powerful techniques for studying disease pathogenesis, developing noninvasive pre- clinical imaging biomarkers of neurodevelopmental dysfunction, and evaluating treatment-response in disease-specific models.
深度优化的Ascon量子电路的实现
摘要。采用不同计算范式的量子计算机的开发正对密码学的安全构成威胁。将范围缩小到对称键的加密型，Grover搜索算法在对安全性的影响方面可能是最有影响力的。最近，已经努力估算Grover对对称密钥密码的关键搜索的复杂性，并评估其量词后安全性。在本文中，我们提出了对Ascon的Quanmu电路的深度优化实施，这是一个对称的密钥密码，已在NIST（国家标准和技术研究所）轻巧密码标准化中得到标准化。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。 对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。 我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。 此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。据我们所知，这是用于AS-CON AEAD（使用关联数据认证的加密）方案的量子电路的首次实现。对我们的理解，减少目标密码的量子电路的深度是Grover关键搜索的最有效方法。我们演示了ASCON的最佳Grover的主要搜索成本，以及建议的深度优化量子电路。此外，根据估计的成本，我们根据相关评估标准和最先进的研究来评估Ascon的量词后安全强度。
基于...
目标：帮助患有严重神经系统疾病的患者阻碍了独立运动，这对工程师来说是高度的社会重要性，并且是跨学科的挑战。大脑 - 基于脑电图（EEG）信号的计算机接口（BCI）接口不容易使用，因为它们需要耗时耗尽多个电极蒙太奇。我们旨在通过设计由使用Alpha波和仅几个电极的算法控制的轮椅，将BCI系统带到实验室外面，以便患者更容易进入患者。方法：设计了八个二进制单词的集合，允许，向后，转向，旋转，旋转45°AsellastoIncreaseanDdecreasEthesteShesteShespeDofThewHeelchair。我们的项目包括：开发移动应用程序，该应用程序用作图形用户界面，脑电图信号的实时信号处理，电动轮椅发动机控制系统的开发和机械构建。结果：未经培训的平均敏感性为79.58％，特异性为97.08％，对以前与BCI接触的人的平均敏感性为97.08％。结论：拟议的系统可能有助于患有无法治愈的疾病的人，这些疾病使它们在身体中关闭，并且几乎不可能与周围世界的沟通。
使用 HyperGraphs 的 FDG-PET 图像增强抑郁症诊断
摘要 — 本研究探讨了图神经网络 (GNN) 和超图在使用氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描 (FDG-PET) 图像改善抑郁症诊断的潜力。我们使用核密度估计和动态时间规整从单个静态 FDG-PET 图像构建图形和超图表示。在本地精神病数据集上使用各种 GNN 分类器（包括图卷积网络 (GCN) 和图同构网络 (GIN)）评估这些表示。我们的实验表明，与成对图相比，GNN（尤其是 GCN）在超图上的性能更优越。我们强调了基于超图的表示在捕捉与抑郁症相关的复杂模式方面的整体功效。此外，我们对超图表示的探索为提高诊断准确性提供了有希望的途径，特别是在捕捉复杂的大脑连接模式方面。这项研究为 GNN 有助于使用 FDG-PET 图像更好地诊断精神疾病提供了证据，为个性化治疗策略和跨不同临床环境的诊断进步提供了见解。索引词 — 抑郁症、FDG-PET、KDE、DTW、图、超图、图神经网络、GIN、GCN。
色谱学杂志
磺酰胺（SAS）在痕量水平的动物衍生食物中广泛存在，这可能会引发人类健康危害。在此处，基于碳布（CC），用金属有机框架（MOFS）开发了电力纤维增强的薄膜微萃取（EE-TFME）极性分析物。MIL-101（CR）通过水热反应在CC上进行原位合成，然后用作EE-TFME中的阳性电极以吸附SAS。与传统的TFME相比，EE-TFME从30分钟到15分钟缩短提取平衡时间。与高性能液态色谱（HPLC）结合，检测限（LOD）为2.5–4.5μg/L，而重复性和中间精度低于9.1％。定量确定动物衍生样品提取物（例如蜂蜜，猪肉，鸡肉和牛奶）的SAS，从81.7％到114.2％的回收率达到了蜂蜜，猪肉，鸡肉和牛奶。开发的基于MOF/CC的EE-TFME具有从复杂食品基质中快速提取相似或离子分析物的巨大潜力。©2022 Elsevier B.V.保留所有权利。
电解石墨烯场现场效应晶体管，用于检测水性培养基中的gadolinium（iii）
摘要：在这项工作中，开发了用于水中的GD 3+离子检测的电解石墨烯场效应晶体管。通过在聚酰亚胺的光载体上制造了晶体管的源和排水电极，而石墨烯通道则是通过用喷墨打印氧化石墨烯墨水墨水来获得的，随后将氧化石墨烯墨水还原以减少氧化石墨烯。GD 3+选择性配体DOTA由炔烃连接器功能化，以通过在金电极上的Chemistry将其移植而不会失去其对GD 3+的影响。全面描述了合成途径，配体，接头和功能化表面的特征是电化学分析和光谱。AS官能化电极用作石墨烯晶体管中的栅极，因此可以调节源量电流作为其电势的函数，该电源本身是由在门表面上捕获的GD 3+浓度调节的。即使在包含其他潜在干扰离子的样品中，获得的传感器也能够量化GD 3+，例如Ni 2+，Ca 2+，Na+和3+。量化范围从1 pm到10 mm，对于三价离子，灵敏度为20 mV dec -1。这为医院或工业废水中的GD 3+定量铺平了道路。
通过自我改进来改进基于 PPG 的心率估计...
摘要 — 根据光电容积描记法 (PPG) 信号估计心率 (HR) 是现代可穿戴设备用于健康和保健监测的一个关键功能。虽然深度学习模型很有前景，但它们的性能依赖于大型数据集的可用性。我们提出了 EnhancePPG，这是一种通过将自监督学习与数据增强 (DA) 相结合来增强最先进模型的方法。我们的方法将自监督预训练与 DA 相结合，使模型能够学习更多可推广的特征，而无需更多标记数据。受类似 U-Net 的自动编码器架构的启发，我们利用无监督 PPG 信号重建，利用预训练阶段的大量未标记数据并结合数据增强来提高最先进模型的性能。得益于我们的方法和对最先进模型的最小修改，我们将最佳心率估计提高了 12.2%，将 PPG-DaLiA 上的误差从 4.03 BPM 降低到 3.54 BPM。重要的是，我们的 EnhancePPG 方法专注于所选深度学习模型的训练，而不会显著增加其推理延迟。索引术语 — 深度学习、心率监测、光电容积描记法、预训练、增强
使用耦合量子点实现基于硬件的可调量子随机数生成
摘要 — 随机数在游戏和赌博、模拟、传统和量子密码学以及随机计算等非传统计算方案中是一种宝贵的商品。我们建议使用耦合量子点对上单个移动电荷的位置测量来生成随机位。量子力学通过 Born 规则提供测量结果的真正随机性。可以使用对同一双量子点 (DQD) 系统进行一系列重复测量来生成随机位串。只需调整局部状态之间的失谐，就可以根据需要消除或调整任何偏向“0”测量值或“1”测量值的偏差。设备可调性提供了多功能性，使该量子随机数生成器 (QRNG) 能够支持不需要偏差或需要可调偏差的应用。我们讨论了该 QRNG 的金属点实现以及分子实现。基本量子力学原理用于研究随机位串生成的功耗和时间考虑因素。DQD 具有较小的尺寸，在金属实现中，可用于需要低温操作的情况（如量子计算的情况）。对于室温应用，可以使用分子 DQD。