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对急诊入院的人工智能驱动的 COVID-19 分类进行真实世界评估：无实验室和高通量筛查解决方案的外部验证和操作评估 Andrew AS Soltan 博士 MB BChir 1,2 Jenny Yang MSc 3 Ravi Pattanshetty 博士 FRCEM 1 Alex Novak 博士 FRCEM 1 Yang Yang 博士 DPhil 3 Omid Rohanian 博士 PhD 3 Sally Beer 1 Marina A. Soltan 博士 MRCP 5,6 David R. Thickett 教授 FRCP 5,6 Rory Fairhead 博士 BA 4 CURIAL 转化合作组织 Tingting Zhu 博士 DPhil 3 David W. Eyre 教授 DPhil 1,7,8 David A. Clifton 教授 DPhil 3 附属机构：
摘要背景患者 COVID-19 状态的不确定性导致治疗延迟、院内传播和医院的运营压力。但是，批量处理的实验室 PCR 测试的典型周转时间仍然为 12-24 小时。尽管快速抗原横向流动检测 (LFD) 已在英国急救环境中得到广泛采用，但灵敏度有限。我们最近证明，AI 驱动的分类 (CURIAL-1.0) 可以使用抵达医院后 1 小时内常规获得的临床数据进行高通量 COVID-19 筛查。在这里，我们旨在确定与标准护理相比的运营和安全性改进，使用针对通用性和速度优化的更新算法在四个 NHS 信托机构中进行外部/前瞻性评估，并在英国急诊室部署一种新的无实验室筛查途径。方法我们对 CURIAL-1.0 中的预测因子进行了合理化，以分别优化通用性和速度，开发了具有生命体征和常规实验室血液预测因子（FBC、U&E、LFT、CRP）的 CURIAL-Lab 以及仅具有生命体征和 FBC 的 CURIAL-Rapide。在训练期间，模型被校准到 90% 的灵敏度，并针对朴茨茅斯大学医院、伯明翰大学医院和贝德福德郡医院 NHS 信托的非计划入院情况进行了外部验证，并在英国 COVID-19 疫情第二波期间在牛津大学医院 (OUH) 进行了前瞻性验证。使用首次进行的血液测试和生命体征生成预测值，并与确认性病毒核酸检测进行比较。接下来，我们回顾性评估了一种新的临床途径，将患者分类到模型预测或 LFD 结果为阳性的 COVID-19 疑似临床区域，并将灵敏度和 NPV 与单独的 LFD 结果进行比较。最后，我们部署了 CURIAL-Rapide 和经批准的即时诊断 FBC 分析仪（OLO；SightDiagnostics，以色列），在约翰拉德克利夫医院急诊科（英国牛津）提供无需实验室的 COVID-19 筛查，这是信托机构认可的服务改进。我们的主要改进结果是获得结果的时间可用性；次要结果是根据 PCR 参考标准评估的敏感性、特异性、PPV 和 NPV。我们将 CURIAL-Rapide 的性能与标准护理中的临床医生分诊和 LFD 结果进行了比较。结果 72,223 名患者符合外部和前瞻性验证站点的资格标准。各信托机构的模型性能一致（CURIAL-Lab：AUROC 范围 0.858-0.881；CURIAL-Rapide 0.836-0.854），朴茨茅斯大学医院的灵敏度最高（CURIAL-Lab：84.1% [95% Wilson 评分 CIs 82.5-85.7]；CURIAL-Rapide：83.5% [81.8 - 85.1]），特异性为 71.3%（95% Wilson 评分 CIs：70.9 - 71.8）和 63.6%（63.1 - 64.1）。对于 2021 年 12 月 23 日至 2021 年 3 月 6 日期间在 OUH 入院常规护理中接受 LFD 分诊的 3,207 名患者，联合临床路径将灵敏度从 56 提高。仅 LFD 为 9%（95% CI 51.7-62.0），而 CURIAL-Rapide 为 88.2%（84.4-91.1；AUROC 0.919），CURIAL-Lab 为 85.6%（81.6-88.9；AUROC 0.925）。2021 年 2 月 18 日至 2021 年 5 月 10 日期间，520 名患者前瞻性地接受了即时临床 FBC 分析，其中 436 名患者在常规护理中接受了确认性 PCR 检测，10 名（2.3%）检测呈阳性。从患者到达到获得 CURIAL-Rapide 结果的中位时间为 45:00 分钟（32-64），比 LFD 快 16 分钟（26.3%）
通过单原子厚的二维材料进行离子筛选，实现用于神经形态计算的模拟非易失性存储器
Revannath Dnyandeo Nikam 1,2,* 、Jongwon Lee 1,2 、Wooseok Choi 1,2 、Writam Banerjee 1,2 、Myonghoon Kwak 1,2 、Manoj Yadav 1,2 、Hyunsang Hwang 1,2,*
电子电导率的移动离子驱动的调制解释了碘化铅钙钛矿浓厚的长时间电响应
摘要：金属卤化物钙钛矿的有利的光电特性已用于X射线和γ射线检测，太阳能和光电子。较大的电子迁移率，减少电子孔对的重组损失以及电离照射时高灵敏度的高灵敏度引起了人们对技术实现的极大关注。尽管如此，就长期以来的不稳定性和降解问题而言，混合钙化物的公认混合离子电子运输特性具有严重的局限性。几种影响归因于移动离子的存在，例如内部电气场对偏置和固有移动缺陷和电极材料之间的化学相互作用时的屏蔽和化学相互作用。离子孔子模型构成了知识的基本和平，可以进一步发展到卤化物钙钛矿装置物理和操作模式。在这里，独立监测碘化甲基铵钙钛矿的铅甲基铵钙钛矿的离子电流和电子阻抗，显示出自一致的模式。我们的发现指向离子和电子特性的耦合是由移动的移动掺杂剂的移动离子引起的动态掺杂效应。在整体内部分布的函数中，电子掺杂量会变化，然后在电子电导率中产生特定的时间依赖性，该电子电导率重现了T型类型的时间模式，这是一个明显的di ti ti ti ti tii ti timusive of US运输。基于较厚的钙钛矿层的技术实现将从这一基本信息中受益，就当前的稳定而言，这是有益的。在d离子〜10-8 cm 2 s-1范围内的碘相关缺陷差值的值，对应于约10-6 cm 2 v-1 s-1的离子迁移率。关键字：钙钛矿，离子迁移，电子电导率，动态掺杂，X射线检测■简介
跟踪面积、厚度和体积的变化... - TC
图 1：南极冰山跟踪数据库记录的 B30 冰山轨迹（Budge 和 Long，2018 年）：2012 年从思韦茨冰架崩解后，它跟随沿海洋流向西移动，2017 年开始向北漂移，最终于 2019 年解体。黑点标记了 CryoSat-2 飞越冰山的可用位置，圆圈表示本研究中使用的 MODIS 和 Sentinel 1 图像的位置 120
使用卫星测高和图像跟踪思韦茨冰山‘B30’的面积、厚度和体积变化
图 1：南极冰山跟踪数据库记录的 B30 冰山轨迹（Budge 和 Long，2018 年）：2012 年从思韦茨冰架崩解后，它跟随沿海洋流向西移动，2017 年开始向北漂移，最终于 2019 年解体。黑点标记了 CryoSat-2 飞越冰山的可用位置，圆圈表示本研究中使用的 MODIS 和 Sentinel 1 图像的位置 120
辐射和对辐射敏感的晶体管的自发退火，门氧化物厚度为400和1000 nm
我们研究了50 Gy（H 2 O）对辐射敏感的P通道金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化物 - 磁性晶体效应晶体管，其栅极（RADFET）具有400和1000 nm的氧化物氧化物厚度（RADFETS），并具有0和5 V的栅极。辐照后（ir），在室温下进行自发退火（SA），而在门口没有电压。我们介绍了由MIDGAP技术确定的固定陷阱和开关陷阱的行为，以及在IR和SA期间由电荷泵送技术确定的快速开关陷阱的行为。剂量晶体管的一个非常重要的特征是褪色，它代表了SA期间辐射辐射的阈值电压的恢复。9100小时后的最大褪色约为15％，除了磁氧化物厚度为1000 nm，栅极电压为5V的RADFET，其含量约为30％。提出了一个用于褪色的拟合方程，它很好地拟合了实验褪色值。
建模研究对霉菌厚度对模制的带状曲折的影响
LeadFrame软件包。抽象的带状经线是模制的LeadFrame软件包中的一个常见问题。当经形过多时，无法处理条带，因为它会导致加载过程中的条带卡住或损坏，以处理机器装载机。有许多因素影响模制的铅框带的翘曲。这项研究重点介绍了模具盖厚度对模制Quad Flat No Lead（QFN）封装的脱带经穿的影响。使用有限元分析（FEA）在建模中考虑了不同的模具厚度值。结果表明，有最佳的霉菌厚度可产生最低的条带经形。在霉菌厚度低于最佳值时，翘曲处于皱眉模式，并且随着包装变薄而增加。最佳值也取决于铅框的厚度。最佳的霉菌盖厚度较低，用于较薄的铅框架。这项研究表明，霉菌盖的厚度对模制条纹具有重大影响。关键字：带状扭曲； LeadFrame Strip；霉菌厚度；模制包装；经线建模。1。引言半导体套件通常以条纹格式模制，然后将其唱歌到单个单元中。但是，由于在环氧成型化合物，Leadframe和Silicon Die的每个包装材料的热膨胀系数（CTE）中不匹配，因此脱带经态发生。包装组装制造过程中不同材料的膨胀速率的差异导致经扭曲。脱衣轮经过过多的问题，并且脱衣处理将很困难。图1显示了一个模制的铅框带包装，该套件具有过多的条带经形。
层厚度和场效应迁移率对硒化铟光响应性的影响
理解和优化光活性二维 (2D) 范德华固体的特性对于开发光电子应用至关重要。在这里，我们详细研究了 InSe 基场效应晶体管 (FET) 的层相关光电导行为。使用 λ = 658 nm (1.88 eV) 的连续激光源在 22.8 nW < P < 1.29 μW 的很宽照明功率范围内研究了具有五种不同通道厚度（t，20 nm < t < 100 nm）的 InSe 基 FET。所研究的所有器件都显示出光电门控的特征，然而，我们的研究表明光响应度在很大程度上取决于导电通道的厚度。场效应迁移率 (μ FE ) 值（作为通道厚度 t 的函数）和光响应度 (R) 之间的相关性表明，通常 R 随着 μ FE 的增加（t 降低）而增加，反之亦然。当 t = 20 nm 和 t = 100 nm 时，器件的最大响应度分别为 ~ 7.84 A/W 和 ~ 0.59 A/W。在施加栅极电压的情况下，这些值可能会大幅增加。本文介绍的基于结构-性能相关性的研究表明，可以调整 InSe 基光场效应晶体管的光学性能，以用于与太阳能电池中的光电探测器和/或有源层相关的各种应用。
微观结构对纳米厚的Cu膜对玻璃基板的界面粘附的影响：对微电器设备的影响
摘要：改善脆性底物上纳米化薄膜的界面稳定性对于诸如微电子等技术应用至关重要，因为所谓的脆性 - 延性 - 延性 - 延性界面限制了其整体可靠性。通过调整薄膜特性，由于分层过程中的外部韧性机制，可以改善界面粘附。在这项工作中，在模型的脆性 - 凝胶界面上研究了膜微结构对界面粘附的影响，该模型由脆性玻璃底物上的纳米化cufim插头组成。因此，使用磁控溅射将110 nm薄的Cu纤维沉积在玻璃基板上。虽然在溅射过程中保持纤维厚度，残留应力和纹理的质地可比，但在沉积过程中和通过等温退火过程中，纤维微结构变化了，导致四个不同的cufifms产生了晶粒尺寸分布。然后使用应力的MO覆盖剂确定每个Cufim的界面粘附，这触发了直接自发扣的形状的Cufifm分解。每个薄膜的混合模式粘附能的范围从较大晶粒的膜的2.35 j/m 2到4.90 j/m 2的纤维，对于纳米晶粒量最高的薄膜。使用聚焦的离子束切割和通过共聚焦激光扫描显微镜对扣子进行额外研究，可以通过对扣的额外研究进行清晰的效果，以将其切换并量化固定在弯曲的薄膜中的弹性和塑性变形的量。关键字：薄膜粘附，脆性 - 延性界面，自发扣，纤维微观结构，纳米化的cufifms可以证明，具有较小晶粒的膜表现出在分层过程中吸收更高量的能量的可能性，这解释了它们较高的粘附能量。
氧化钒锂（Li1.1v3O8）厚多孔
作者的完整清单：麦卡锡，艾莉森； SUNY Stony Brook，Karthik材料科学和化学工程Mayilvahanan； Mikaela哥伦比亚大学Dunkin；斯托尼·布鲁克大学国王，史蒂文；加尔文的斯托尼·布鲁克大学quilty;丽莎化学库尔赫尔·布鲁克大学（Stony Brook University）；斯托尼·布鲁克大学Kuang，杰森；肯尼斯的Stony Brook University Takeuchi；斯托尼·布鲁克大学（Stony Brook University），化学Takeuchi，以斯帖（Esther）；艾伦（Alan）西部布鲁克大学（Stony Brook University）； Lei哥伦比亚大学王；布鲁克黑文国家实验室，能源和光子科学Marschilok，艾米；石溪大学