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2024 年瑞士 3R 日
关爱文化 (CoC) 一词被广泛认为是对动物福祉的最高优先承诺。由于与人类的关系是研究动物生活中最重要的组成部分之一，因此人类福祉似乎是确保动物个体福祉最大化的关键因素，这并不奇怪。为研究动物创造这样的环境是有益的，尤其是对有爱心的专业人士而言。但另一方面，观察研究动物的压力或为了研究而牺牲它们可能具有挑战性。这种职业紧张被称为“关爱-伤害悖论”。此外，工作场所的一般压力源也会影响人员福祉，例如长时间工作、周末轮班、资源匮乏、管理不善、内部沟通不畅或不受赏识。这两个方面都会导致职业生活质量下降，可分为同情心满足和同情心疲劳。同情心疲劳通常被描述为由继发性创伤压力和倦怠组成。关于职业倦怠及其对员工保留和工作满意度的影响以及研究空白，3Rs 合作组织的“同情疲劳恢复力”计划旨在通过创建混合方法横断面调查进行纵向研究，首次检验报告的工作满意度与关键工作场所指标之间的关联。总而言之，报告满意度较高的员工也报告了较高的员工保留率和工作满意度。相反，工作满意度较低则倦怠感较高。我们还发现证据表明，70% 的参与者（n=118）的组织文化对同情疲劳有影响，特别是诸如感觉被重视、工作与生活的平衡、培训或薪酬等因素。因此，我们的研究结果表明，创建同情疲劳应该注重支持性的工作文化，通过提高工作满意度和减少职业倦怠来改善人们的环境。
ACS 期刊电子投稿模板 - IRIS
摘要：剂量限制性毒性和患者之间显著的药代动力学差异常常使得药物难以安全有效地给药。用于监测患者特定药代动力学的分析方法缓慢而繁琐，进一步加剧了这一问题，这些方法不可避免地依赖于抽血和事后实验室分析。为了满足对改进“治疗药物监测”的迫切需求，我们正在开发基于电化学适体 (EAB) 的传感器，这是一种微创生物传感器架构，可以提供实时、秒级分辨率的生物体药物水平测量。EAB 传感器的一个主要优势是它们可推广到各种治疗剂的检测，因为它们不依赖于靶标的化学或酶反应性。然而，迄今为止，已证明可使用体内 EAB 传感器测量的四种治疗药物类别中，有三种与核酸结合是其作用方式的一部分，因此，该方法在多大程度上可以推广到不与核酸结合的治疗药物仍是一个悬而未决的问题。在这里，我们展示了在活体大鼠模型中，在按人体相关剂量给药后，对血浆甲氨蝶呤（一种抗代谢物（作用方式不依赖于 DNA 结合）化疗药物）进行实时体内测量。通过提供数百个药物浓度值，由此产生的秒级分辨率测量成功确定了关键的药代动力学参数，包括药物的消除率、血浆峰浓度和暴露（曲线下面积），精度达到前所未有的 5% 到 10%。凭借这种精度水平，我们可以轻松识别出即使是在健康大鼠中，在给予相同质量调整的甲氨蝶呤剂量的情况下，药物暴露量也存在显著（>2 倍）差异。通过提供实时、秒级分辨的甲氨蝶呤药代动力学窗口，此类测量可用于精确“个性化”这种毒性较大但又至关重要的化疗药物的给药。
利用相机进行量子限制压缩光检测
引言：压缩光是一种光学状态，其中一阶正交的涨落被抑制在散粒噪声极限 (SNL) 以下 [1–9]。随着越来越多的光学技术跨越量子领域，压缩光已成为量子光学和量子信息领域的重要资源。压缩态已成功应用于连续变量量子通信协议 [10–12] 和提高光学传感器 [13]（包括引力波探测器 [14]）的性能。基于各种非线性材料，已经开发出许多产生压缩光的方法 [3, 9]。常见的是利用非线性晶体中的参量下转换 [1, 2, 15]，尽管基于偏振自旋效应 [16–20] 和四波混频 [21–25] 的原子源也在研究中。压缩光的检测通常采用以下三种方式之一：直接强度检测或光子计数（仅适用于强度压缩光）、使用相移腔[3]，以及迄今为止这三种方式中最常见的通过用经典本振拍打压缩光场的同差或异差检测。在本信中，我们介绍了一种技术，该技术使我们能够使用 CCD 相机表征位移压缩真空态中的压缩参数，而无需使用相关检测。我们证明压缩量可以从每像素光子统计的一阶和二阶矩推导出来，其精度与同差检测相似。同时，所提出的方法可能特别有利于压缩增强光学成像[26，27]。方法：—我们将强泵浦与压缩真空光混合| ξ ⟩ 在不平衡光束分光器处，反射率 θ << 1，用于泵浦场。泵浦是一个相干
量子纠错和 Toric 代码
进入量子计算领域是当今非常热门的挑战：主导微观世界物理学的量子效应为信息处理提供了许多可能性，但也有其缺点。量子系统的概率性和脆弱性是导致量子处理器难以实现的两个主要问题。这就是为什么理论研究从编码理论和经典纠错的基本概念和算法中汲取灵感，开发了量子纠错 (QEC) 的全新领域，涉及保护量子信息所需的代码结构、属性和操作。随后容错计算的出现完善了这一框架，并使科学界相信量子计算是可能的。本文讨论了 QEC 的主要方面，以便为该主题提供高度易懂的介绍。本文还关注了研究初期开发的许多代码，特别是那些允许以最直观的方式理解量子纠错协议背后的基本概念，同时也能够了解其潜力的代码。为了确保读者能够主动阅读，本文尽可能提供量子电路和错误场景的视觉示例。关于本论文的结构，它由三章组成。第一章讨论了量子力学的基本要素、量子计算的标准组成部分和量子误差的基本模型。第二章提出了实现量子纠错的问题，并指出了与经典版本问题的许多类比和不同之处。在这一部分中，还介绍了一种严格描述 QEC 的基本形式，并分析了两种基本的错误代码。第三章描述了 Toric 代码，即最有前途的可用作量子存储器的代码之一。特别是，对 Toric 码的纠错描述与经典统计模型有着惊人的相似之处，该模型的有序相和无序相可以映射到 Toric 码中纠错成功或失败的区域。
EMBHD：用于MCU级设备高维计算研究的库
推动将计算推向“边缘” [2]的力。这些移动应用程序中有许多属于物联网（IoT）的类别，该领域由智能传感设备主导，主要对传感器数据进行推断[9]。诸如此类的部署根本不（理想情况下，不应该）需要云计算资源；一项需要非平凡的能源访问的服务。永恒的工程挑战一直在了解我们如何从移动设备中获得最大收益。我们可以为最少的功率做什么最大的有用计算？这种类型的性能最大化涉及硬件和软件优化。在硬件方面，最有影响力的设计选择之一是目标计算机。具有应用程序代理的成熟的多核系统可能会提供最佳的原始速度，但在大规模上可能是功率且昂贵的。大多数物联网部署都选择更节能的核心，以更低的绩效以提高可持续性。历史上降级为简单的8和16位机器，最新一代的MCU看到了向更有能力的32位处理器的过渡，ARM Cortex-M家族是最受欢迎的。这些以数十MHz运行的单核系统可能坐在计算性能梯子的底部，但它们在发电效率上是无与伦比的。弄清楚如何运行现代边缘计算工作 - 即。mL推断）近年来对资源受限的MCU一直是一个积极的研究领域。能量自2019年以来，这个概念已被称为Tinyml，该概念试图打开“在超低功率（<1MW）MCU上执行优化的ML模型，并以最小的功率征服” [4]。MCU级设备通常使用<100KB的内存和1-2MB的闪存存储运行。能够执行相同的ML任务，该任务将在MCU上的多核系统上运行，这是非常强大的。
![为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。](/simg/g:\will\search\icon\source\f\f35968dfeaed06f5c0286399ab4f1fb8e15e2e87.png)
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器收集数据，从而基于深度学习和人工智能建立有效的解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，带来了商机，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测方面，集成深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，由人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高预测准确性。此外，在工业环境中，通过人工智能增强的传感器在监控设备健康状况、预测潜在故障和安排维护方面发挥着优化制造运营的关键作用。
为了有效解决人类所面临的日益复杂的问题，最新的发展趋势是应用大量不同类型的传感器来收集数据，以便建立基于深度学习和人工智能的有效解决方案[1-4]。这不仅对传感器产生了巨大的需求，提供了商业机会，也为传感器设备及其相关应用的开发带来了新的挑战[5,6]。这些将人工智能与传感器相结合的技术发展正被积极地应用于医疗保健、制造业、农业和渔业、交通运输、建筑、环境监测等各个应用领域。例如，在环境监测中，集成了深度学习和人工智能算法的传感器能够快速分析大量数据集，实时识别模式、异常和趋势[7,8]。以天气预报为例，人工智能驱动的传感器可以从卫星、气象站和无人机等各种来源收集数据，从而更精确地预测天气模式。通过深度学习模型，传感器可以动态调整和整合新数据，从而随着时间的推移提高其预测准确性。此外，在工业环境中，人工智能增强的传感器在优化制造运营方面发挥着至关重要的作用，可以监测设备健康状况、预测潜在故障并提前安排维护 [ 9 – 12 ]。这种方法减少了运营停机时间并提高了整体效率。在此背景下，“传感器和应用中的人工智能和深度学习”特刊收集了关于人工智能（特别是深度学习）和传感器技术在各个领域的新发展的高质量原创贡献，以及分享想法、设计、数据驱动的应用程序以及生产和部署经验和挑战。本期特刊征文主题包括制造、机械和半导体的应用和传感器；建筑、施工、楼宇、电子学习的智能应用和传感器；推荐系统；自动驾驶汽车、交通监控和运输的应用和传感器；物体识别、图像分类、物体检测、语音处理、人类行为分析；以及其他相关传感应用 [ 13 , 14 ]。
IEEE ACCESS 特别版块社论 - ePrints Soton
I.引言 工业 4.0，又称第四次工业革命，是许多科学家和制造商正在追求的领域。工业 4.0 包括许多主题，例如物联网 (IoT)、大数据、云计算、智能制造等。智能制造是一个至关重要且有价值的主题，旨在开发先进技术来提高制造质量和成本。通过传感器、网络和高性能计算机，可以开发和实施用于智能制造的强大算法。得益于各种创新的传感器，可以收集和利用可靠且高分辨率的信息。网络允许传感器、机器和计算机之间快速交换信号。人工智能 (AI) 需要巨大的计算能力。现代计算机提供了具有并行计算功能的图形卡，打破了这一限制。与智能制造相关的算法将比以前更加复杂。因此，本专题旨在加快智能制造的发展，吸引社区的关注，并传播新颖的研究。本 IEEE A CCESS 专题包括十篇具有不同创新主题的研究文章，以帮助读者深入了解该领域并促进和启发他们的研究。这些被接受的文章由专业和独立的研究人员审阅。以下是每篇文章的简要介绍。第一篇文章“使用混合田口遗传算法优化车床切削参数”，由 Chu 等人撰写，使用多目标混合田口遗传算法 (HTGA) 来搜索最佳加工参数。根据加工质量和加工参数定义线性回归模型。然后，使用 HTGA 优化参数。实验结果表明，HTGA 在收敛速度和鲁棒性方面优于传统遗传算法。第二篇文章“基于随机森林的球形多孔气体轴承系统高精度最大 Lyapunov 指数预测模型”，由 Kuo 等人撰写，提出了一种基于机器学习的球形多孔气体轴承（SPAB）系统高精度最大 Lyapunov 指数 (MLE) 预测模型。在本文中，控制
2009 年教授打入桩学院
刚刚参加完在犹他州洛根市犹他州立大学举办的第五届 PDCA 教授打入桩学院 (PDPI)。PDPI 取得了巨大成功，有 26 位教授参加了此次课程，他们代表的大学来自阿拉斯加州费尔班克斯到加拿大安大略省滑铁卢、加利福尼亚州弗雷斯诺到纽约州波茨坦、密歇根州安娜堡到佛罗里达州博卡拉顿、爱尔兰都柏林到路易斯安那州巴斯顿以及其间各个地方。PDPI 是一个伟大的 PDCA 成功案例，为全国顶尖的工程学教授提供了专业知识，向 5,000 多名工程学学生讲授打入桩的优势。毫无疑问，这个项目是评判所有“教老师”项目的标准。PDCA 成员应该为这个项目以及你们每个人为它的成功所做的贡献感到自豪。我要求所有 PDCA 成员每天花五分钟时间联系一位参加过 PDPI 的教授，或者，如果你愿意，联系一位你选择的大学的教授，询问你是否可以做些什么来向他们介绍打桩的世界。一个建议是邀请学生到工作现场观看打桩过程，演示锤子如何与起重机和引线一起工作，或者如何制造桩。学生就像教授一样，会记住这样的经历，并希望将他们学到的东西付诸实践，或者他们可能希望在继续学习时学到更多。如果工程专业的学生正在学习深基础，PDCA 成员应该尽其所能促进打桩教育。如果有必要，请亲自教学，并始终教导老师。2009 年 7 月 10 日，北卡罗来纳大学夏洛特分校教授兼 PDPI 演讲者 Brian Anderson 将带领他的工程专业学生前往查尔斯顿，在那里，PDCA 南卡罗来纳分会将举办一个项目，向他们传授更多关于打桩的知识。首先，Palmetto Pile Driving 和 Parker Marine 将向他们展示他们的预应力桩场，介绍混凝土桩的制造；S&ME 将进行锥形穿透仪测试；然后，学生们将前往施工现场，Pile Drivers Inc. 将在那里打入 105 英尺 x 12 英寸的预应力混凝土桩。整个
创建分子量子比特功能化表面阵列的模块化方法
量子物理和化学问题。 [1] 为此，世界各地的研究人员正致力于开发量子计算、量子模拟和量子传感。 [2] 这项技术的优势可能有助于解决一些影响深远的问题，如理解高温超导性、进一步实现处理器中晶体管的小型化以及预测新型药物的特性。 [3–5] 量子应用的基本单位是量子比特，一般来说，量子比特是一个具有两个或多个能级的系统，可以在一段有限的时间内进入相干叠加态，这段时间称为相干时间。 [6] 目前正在研究几种作为量子比特的系统，将它们的属性与特定的应用联系起来：用于量子通信的光子，[7] 用于量子计算的超导电路，[8,9] 和用于磁场量子传感的金刚石中的氮空位。 [10,11] 其他有趣的平台包括硅中的磷杂质、[12] 量子点、[13] 里德堡原子 [14] 和捕获离子。[15,16] 所有这些潜在的量子比特平台在作为独立单元工作时都表现出非凡的特性。然而，实现量子门需要将几个这样的单元耦合起来，而这具有挑战性。同样，由于缺乏能够在阵列中精确定位量子比特的制造工艺，它们的可扩展性也受到限制。[17] 必须满足这两个要求才能实现工作的量子装置，因此这是一项不简单的任务。分子自旋量子比特 (MSQ) 是一个很有前途的平台，可以应对这些挑战。[18–23] 分子是微观的量子物体，像原子一样，但其组成更灵活，具有在纳米级形成有序结构的巨大潜力。 [24,25] 由于其合成的多功能性，可以微调多个量子比特之间的相互作用 [26–28] 并修改配体壳以满足特定的实际需求，例如将量子比特转移到固体基底上或设备中。[4,29–32] 人们对 MSQ 的兴趣迅速增长，并在短时间内取得了有关化学设计与量子特性之间关系理解的显著成果。[33–41] 现在很明显，可以实现长的相干时间 [42–45] 并且可以设计多自旋能级系统，这要归功于量子门
2009 年教授打入桩学院
刚刚参加完在犹他州洛根市犹他州立大学举办的第五届 PDCA 教授打入桩学院 (PDPI)。PDPI 取得了巨大成功，有 26 位教授参加了此次课程，他们代表的大学来自阿拉斯加州费尔班克斯到加拿大安大略省滑铁卢、加利福尼亚州弗雷斯诺到纽约州波茨坦、密歇根州安娜堡到佛罗里达州博卡拉顿、爱尔兰都柏林到路易斯安那州巴斯顿以及其间各个地方。PDPI 是一个伟大的 PDCA 成功案例，为全国顶尖的工程学教授提供了专业知识，向 5,000 多名工程学学生讲授打入桩的优势。毫无疑问，这个项目是评判所有“教老师”项目的标准。PDCA 成员应该为这个项目以及你们每个人为它的成功所做的贡献感到自豪。我要求所有 PDCA 成员每天花五分钟时间联系一位参加过 PDPI 的教授，或者，如果你愿意，联系一位你选择的大学的教授，询问你是否可以做些什么来向他们介绍打桩的世界。一个建议是邀请学生到工作现场观看打桩过程，演示锤子如何与起重机和引线一起工作，或者如何制造桩。学生就像教授一样，会记住这样的经历，并希望将他们学到的东西付诸实践，或者他们可能希望在继续学习时学到更多。如果工程专业的学生正在学习深基础，PDCA 成员应该尽其所能促进打桩教育。如果有必要，请亲自教学，并始终教导老师。2009 年 7 月 10 日，北卡罗来纳大学夏洛特分校教授兼 PDPI 演讲者 Brian Anderson 将带领他的工程专业学生前往查尔斯顿，在那里，PDCA 南卡罗来纳分会将举办一个项目，向他们传授更多关于打桩的知识。首先，Palmetto Pile Driving 和 Parker Marine 将向他们展示他们的预应力桩场，介绍混凝土桩的制造；S&ME 将进行锥形穿透仪测试；然后，学生们将前往施工现场，Pile Drivers Inc. 将在那里打入 105 英尺 x 12 英寸的预应力混凝土桩。整个