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利用多保真高斯过程回归对具有几何不确定性的翼型进行多目标设计优化 ⋆
摘要。本文介绍了 MH114 高升力翼型的多目标优化。我们寻求一组帕累托最优解，使翼型升力最大化，阻力最小化。由于几何不确定性，升力和阻力被认为是不确定的。概率气动力值的不确定性量化需要大量样本。然而，由于 Navier-Stokes 方程的数值解，气动力的预测成本很高。因此，采用多保真替代辅助方法将昂贵的 RANS 模拟与廉价的潜在流量计算相结合。基于多保真度替代方法使我们能够在不确定的情况下经济地优化机翼的气动设计。
Avida DNA试剂试剂盒
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图像引导的高强度集中超声，这是介入核医学的新应用？
图像引导的高强度集中超声（HIFU）已越来越多地用于医学中，并且有几种为此的系统已成为商业上可用的。hifu已在全球范围内批准各种实体瘤，神经系统疾病的治疗以及骨转移的姑息治疗。聚焦超声的机械和热效应为组织疗法，支持性放射治疗，和靶向drugdelivery提供了一种可能性。intergentrationFormatigationFormatigationFormantigantInticalInitySintohifusystemSallowsSallowsSallowsSallowsSallowsForPrecisetemperaturementing and Cocigain for Precate ectrate and to anderation sallowsementing和准确的治疗计划，增加了治疗的安全性和效率。临床上的临床和临床结果表明，图像引导的HIFU的潜力减少了不良反应并术后提高生活质量。介入的核形象 - 指导HIFU是未来有吸引力的非侵入性选择。
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关方法，由旋转气体滤波器产生的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个在高分压下充满测量成分的微型单元。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，将附加干涉滤光片旋转到第二个滤光片上，可以限制测量成分吸收带上的光谱范围。消光和其他信号处理的计算由单光束双波长法进行。
Citation: Park J, Kim G, Rho J. Advancing depth perception in spatial computing with binocular metalenses. Opto-Electron Adv 8 , 240267(2025).
以前与传统镜头无法实现的那样。在深度感应应用中，元整日已被有效地应用于点扩散功能（PSF）Engiering 9和结构化光10、11，显示出很大的潜力，用于开发更紧凑，更有效的深度感知系统。随着对轻质和紧凑的深度相机的需求的增长，对基于跨表面的深度感知的研究加速了。在《光学科学》中发表的最新作品中12，X。Liu等。最近引入了一种开创性的双眼金属深度感知系统。这种紧凑而轻巧的解决方案有望增强下一代可穿戴设备，使我们更加接近更具实用和实用的空间计算体验。
半导体二维聚合物作为有机电化学晶体管活性层
有机电化学晶体管 (OECT) 是一种基于半导体的器件，有望用于生物接口电子、化学传感和神经形态计算等应用。[1–7] OECT 通过将栅极电压电位转换为源极和漏极端子之间的差分电流来工作。[1,8] 在 OECT 架构中，栅极电位通过注入或传输离子和电荷补偿来调节半导体聚合物的氧化还原状态，从而控制有机晶体管通道的体积电导率（图 1 b、c、d）。[9] 由于离子掺杂引起的体积电导率变化可实现有效的离子到电子信号转导。[1,3] 为了满足有效电子传输、离子注入和传输以及高体积电容的需求，需要开发一种称为有机混合离子/电子
半导体二维聚合物作为有机电化学晶体管活性层
有机电化学晶体管 (OECT) 是一种基于半导体的器件，有望用于生物接口电子、化学传感和神经形态计算等应用。[1–7] OECT 通过将栅极电压电位转换为源极和漏极端子之间的差分电流来工作。[1,8] 在 OECT 架构中，栅极电位通过注入或传输离子和电荷补偿来调节半导体聚合物的氧化还原状态，从而控制有机晶体管通道的体积电导率（图 1 b、c、d）。[9] 由于离子掺杂引起的体积电导率变化可实现有效的离子到电子信号转导。[1,3] 为了满足有效电子传输、离子注入和传输以及高体积电容的需求，需要开发一种称为有机混合离子/电子
以式且可持续的电力系统
最近的社会，技术和政策发展创造了一个机会之窗，以释放积极需求的全部潜力。虽然电气发生在经济的所有部门（流动性，行业，建筑和热量）中会产生柔性且可管理的电力消耗的强大模式，但通过智能仪表的迅速推出，物联网，物联网和更大的欧洲各地的稳定仪表越来越快地实现这一潜力。这伴随着深厚，有力的社会和政治变化，这导致该行业进一步权力下放。增加住宅和企业消费者的数量愿意以最佳的价格更加积极地寻求更多的可追溯性，选择和能源利用的多元化。
利用先进的计算机视觉和机器学习技术来检测检查环境中的弊端
对于框架内的每个检测到的人，都会产生相应的关键集。然后将这些关键点映射到图像上，如右图所示，提供了对模型预测的视觉解释。提取的钥匙点对于我们的分析中的后续阶段至关重要，包括姿势分类，行为分析以及最终检测潜在作弊事件。Yolov8置式模型即使在具有挑战性的条件下，例如闭塞和各种照明。此功能可确保可靠的特征提取，这对于我们系统的准确性至关重要。此外，我们还设计了诸如鼻子和眼睛之间的距离和角度之类的特征。这些指标有助于确定相对于相机的头部方向，从而增强了我们的分析。
MCS100 UV/(N)IR 多组分过程光度计
使用气体滤波器相关法，由旋转气体滤波器生成的参考信号与浓度无关。该气体滤波器是一个微型单元，在高分压下充满了测量组分。来自光束源的光的测量气体光谱被气体滤波器消除。通过将空的滤光轮光圈旋转到光束路径中，可获得与浓度相关的测量信号。在两次测量期间，在第二个滤波器上旋转额外的干涉滤光片可以将光谱范围限制在测量组分的吸收带上。消光和其他信号处理的计算通过单光束双波长法进行。