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实现空间监测局部二氧化碳排放
摘要：《联合国气候变化框架公约》要求世界各国报告其二氧化碳 (CO 2 ) 排放量。对这些报告的排放量进行独立核查是推进《巴黎协定》中商定的排放核算和减排措施的基石。在本文中，我们介绍了一种紧凑型星载成像光谱仪的概念和首次性能评估，其空间分辨率为 50 × 50 平方米，可为全球二氧化碳排放的“监测、核查和报告”（MVR）做出贡献。中型发电厂（1-10 MtCO 2 yr −1）的二氧化碳排放量占全球二氧化碳排放预算的很大一部分，目前其他星载任务尚未针对这些排放量。在本文中，我们表明，所提出的仪器概念能够解决来自此类局部源的排放羽流，这是获得相应的二氧化碳通量估算的第一步。通过辐射传输模拟，包括真实的仪器噪声模型和涵盖各种地球物理情景的全球试验集合，结果表明，在反演柱平均干空气 CO 2 摩尔分数 (XCO 2 ) 时，仪器噪声误差可以达到 1.1 ppm (1 σ)。尽管来自单个光谱窗口的信息量有限，光谱分辨率相对较粗，但大气气溶胶和卷云的散射可以在 XCO 2 反演中得到部分解释，偏差
叙述性评论
由于缺乏适当的生物标志物来进行准确的诊断和治疗，精神疾病会造成严重的痛苦和功能障碍，从而导致社会和经济损失。生物标志物对于诊断、预测、治疗和监测各种疾病至关重要。然而，它们在精神病学中的缺失与大脑的复杂结构和缺乏直接监测方式有关。本综述探讨了脑电图 (EEG) 作为识别精神生物标志物的神经生理学工具的潜力。EEG 可以无创地测量大脑的电生理活动，并用于诊断神经系统疾病，例如抑郁症、双相情感障碍 (BD) 和精神分裂症，并识别精神生物标志物。尽管进行了广泛的研究，但由于测量和分析的限制，基于 EEG 的生物标志物尚未在临床上使用。EEG 研究揭示了抑郁症的频谱和复杂性测量、BD 中的脑波异常以及精神分裂症中的功率谱异常。然而，目前临床上还没有基于脑电图的生物标志物用于治疗精神疾病。脑电图的优点包括实时数据采集、无创性、成本效益和高时间分辨率。低空间分辨率、易受干扰和数据解释复杂等挑战限制了其临床应用。将脑电图与其他神经成像技术、先进的信号处理和标准化协议相结合对于克服这些限制至关重要。人工智能可以增强脑电图分析和生物标志物发现，通过提供早期诊断、个性化治疗和改进的疾病进展监测，有可能改变精神病治疗。
最近开发用于生理信号检测和机器学习辅助心血管疾病诊断的压电生物传感器
由于早期诊断和及时的医疗干预措施，可以防止大量心血管相关的死亡率，因此对实时和长期检测技术的需求很高。然而，当前的实时监控设备，例如具有硬连线和刚性接口的Holter监视器，不适合长期检测，因为它们不轻，紧凑且舒适。此外，使用当前监视设备的测量数据的准确性在很大程度上受到日常身体运动的影响，因此只能在静态状态下实现，从而限制了其实际应用。为了解决上述问题，将生理信号转换为电信号的良好/可穿戴和敏感的身体脉冲传感器的发展对于进行实时和连续的健康监测以获得长期和准确的脉冲波形至关重要。现在在重症监护中最常见和广泛应用的技术是侵入性动脉导管，它可以提供精确的连续体脉冲和血压监测。但是，在监测过程中，不适和潜在感染的风险以及数据的准确性增加。在这方面，近几十年来，非侵入性的无创/可穿戴健康观念方法受到了极大的关注。5 - 10作为非侵入性的仅接触人皮肤，感染率大大降低，从而使其安全且广泛适用于日常使用的设备。几种类型的
气候变化参数数据集（CCPD）
摘要。人类的姿势估计是不断观察一个人的动作和运动以跟踪和监视一个人或物体活动的过程。人类姿势估计通常是通过限制描述一个人姿势的关键点来完成的。一个指导练习框架，使人们能够在没有私人教练的帮助的情况下远程准确地进行远程准确的人类识别来学习和运动等活动。这项工作提出了一个框架，以检测和认识到各种瑜伽和锻炼姿势，以帮助个人正确实践。流行的Blaze Pose模型从学生端提取了关键点，并将其与讲师的姿势进行比较。提取的关键点被馈送到人姿势并置模型（HPJT），以将学生姿势与讲师进行比较。该模型将通过比较提取的关键点来评估姿势的正确性，并在需要进行任何校正时向学生提供反馈。提出的模型经过40+瑜伽和运动姿势训练，并通过地图评估了模型的性能，该模型的精度为99.04％。结果证明，任何人都可以实时使用拟议的框架来练习锻炼，瑜伽，舞蹈等。在没有精确和准确性的物理讲师的帮助下，在他们的位置，导致健康的生活。
减少量子因式分解中的量子比特数量
背景。Shor 的突破性算法 [13] 表明，因式分解和计算离散对数的问题可以在量子计算机上在多项式时间内解决。从那时起，许多作者引入了该算法的变体并改进了其成本估算，以尽量减少对量子比特、门数或电路深度的要求 [2、15、14、8、5、12]。由于 Shor 算法被认为是量子计算机与密码分析最相关的应用，这些工作也旨在确定量子计算架构可能变得“与密码相关”的点。在本文中，我们专注于空间优化。考虑群 Z ∗ N 中的离散对数 (DL) 问题，其中 N 为素数。让我们记 n = log 2 N。我们取乘法生成器 G。A 的 DL 是数量 D，使得 A = GD mod N。它是通过对在 Z 2 上定义的函数 f ( x, y ) = G x A − y mod N 调用 Shor 的量子周期查找子程序来找到的。这个子程序只是在所有 ( x, y ) ∈ [0; 2 m 1 − 1] × [0; 2 m 2 − 1] 上调用叠加的 f，执行 QFT 和测量（图 1）。经过一些有效的后处理后，可以找到周期 ( D, 1 )。因此，逻辑量子比特的数量取决于两个参数：输入大小 m 1 + m 2 和工作区大小。对 RSA 半素数 N 进行因式分解可以简化为求解 Z ∗ N 中的 DL 实例，其中 DL 的预期大小为 1
区分数字孪生与数字阴影 - MDPI
摘要：建筑项目和城市占碳排放和能源消耗的 50% 以上。工业 4.0 和数字化转型可能会提高生产力并降低能源消耗。数字孪生 (DT) 是实施工业 4.0 的关键推动因素，涉及建筑和智慧城市领域。它是一种利用先进的物联网 (IoT) 连接不同对象的新兴技术。作为一种技术，它在各个行业都有很高的需求，其文献正在呈指数级增长。以前的数字建模实践、数据采集工具的使用、人机界面、可编程城市和基础设施以及建筑信息模型 (BIM) 已经为施工、监控或控制物理对象提供了数字数据。然而，DT 应该提供的不仅仅是数字表示。双向数据交换和实时自我管理（例如自我意识或自我优化）等特性将 DT 与其他信息建模系统区分开来。开发和实施 DT 的需求正在上升，因为它可能成为 COVID-19 后许多工业领域的核心技术。本文旨在阐明 DT 概念并将其与其他先进的 3D 建模技术、数字阴影和信息系统区分开来。它还打算回顾 DT 开发的现状并为未来的研究提供研究方向。它建议开发 DT 应用程序，为 COVID-19 后的实时决策、自我操作和远程监督要求提供快速准确的数据分析平台。本文的讨论主要集中在智慧城市、工程和建筑 (SCEC) 领域。
有效的帕金森病检测框架
帕金森病 (PD) 是一种进行性神经退行性疾病，影响全球超过 1000 万人的生活质量。早期诊断对于及时干预和改善患者预后至关重要。脑电图 (EEG) 信号通常用于早期 PD 诊断，因为它们在监测疾病进展方面有潜力。但传统的基于 EEG 的方法缺乏对提供有关 PD 基本信息的大脑区域的探索，而且它们的性能不适合实时应用。为了解决这些限制，本研究提出了一种新方法，使用基于时频表示 (TFR) 的 AlexNet 卷积神经网络 (CNN) 模型来探索基于 EEG 通道的分析并从 EEG 数据中识别有效诊断 PD 的关键大脑区域。小波散射变换 (WST) 用于捕捉不同的时间和光谱特征，而 AlexNet CNN 用于检测不同尺度的复杂空间模式，准确识别与 PD 相关的复杂 EEG 模式。在两个实时 EEG PD 数据集（圣地亚哥数据集和爱荷华数据集）上的实验结果表明，与其他区域相比，大脑前额叶和中脑区域（包括 AF4 和 AFz 电极）在提供更具代表性的特征方面做出了巨大贡献，可用于 PD 检测。所提出的架构在圣地亚哥数据集和爱荷华数据集上分别实现了 99.84% 和 95.79% 的惊人准确率，优于现有的基于 EEG 的 PD 检测方法。这项研究的成果将有助于创建一种高效 PD 诊断的基本技术，从而提高患者护理水平和生活质量。
通过浅的全基因组测序评估的循环肿瘤DNA的动态变化与NSCLC中检查点抑制剂的临床功效相关
针对PD-1/PD-L1轴的免疫检查点抑制剂（ICIS）是晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的主要治疗选择，而无需吸毒致癌性改变。尽管如此，只有一部分患者受益于这种治疗。在这里，我们评估了浅层全基因组测序（SWG）对等离子体样品的值，以监测ICI的好处。我们将SWG应用于从45例用ICIS治疗的转移性NSCLC患者的血浆样品中提取的无细胞DNA（CFDNA）。在ICI治疗开始之前，在整个治疗过程中获得了150多个样品。从SWGS数据中，我们计算了肿瘤分数（TFX）和体拷贝数变化（SCNA）负担，并将其与ICI的有益和临床特征相关联。TFX与骨骼和肝脏的转移性病变相关，与ICI有益相关的高TFX（≥10％）相关。此外，无论基线时TFX水平如何，其在治疗样品中的评估能够更好地预先临床效率。最后，对于可以计算出SCNA负担的患者的一部分，负担增加与ICI治疗后的好处减少相关。因此，我们的数据表明，SWG对CFDNA的分析可以以具有成本效益的方式对ICI的两种潜在生物标志物（TFX和SCNA负担）进行构成，从而促进了多个串行样本分析。将需要较大的队列来确定其临床潜力。
通过浅的全基因组测序评估的循环肿瘤DNA的动态变化与NSCLC中检查点抑制剂的临床功效相关
针对PD-1/PD-L1轴的免疫检查点抑制剂（ICIS）是晚期非小细胞肺癌（NSCLC）患者的主要治疗选择，而无需吸毒致癌性改变。尽管如此，只有一部分患者受益于这种治疗。在这里，我们评估了浅层全基因组测序（SWG）对等离子体样品的值，以监测ICI的好处。我们将SWG应用于从45例用ICIS治疗的转移性NSCLC患者的血浆样品中提取的无细胞DNA（CFDNA）。在ICI治疗开始之前，在整个治疗过程中获得了150多个样品。从SWGS数据中，我们计算了肿瘤分数（TFX）和体拷贝数变化（SCNA）负担，并将其与ICI的有益和临床特征相关联。TFX与骨骼和肝脏的转移性病变相关，与ICI有益相关的高TFX（≥10％）相关。此外，无论基线时TFX水平如何，其在治疗样品中的评估能够更好地预先临床效率。最后，对于可以计算出SCNA负担的患者的一部分，负担增加与ICI治疗后的好处减少相关。因此，我们的数据表明，SWG对CFDNA的分析可以以具有成本效益的方式对ICI的两种潜在生物标志物（TFX和SCNA负担）进行构成，从而促进了多个串行样本分析。将需要较大的队列来确定其临床潜力。
在欧洲沿海地区发生的海洋无脊椎动物非土著物种（NIS）的DNA条形码的汇编，修订和注释
摘要：引入非土著物种（NIS）是对欧洲沿海生态系统完整性的主要威胁之一。基于DNA的评估已越来越多地用于监视NIS。但是，基于DNA的分类学分配的准确性在很大程度上取决于DNA条形码参考库的完成和可靠性。因此，我们旨在编译和审核欧洲发生的海洋无脊椎动物NIS的DNA条形码参考库。为此，我们使用三个数据库编制了NIS列表：欧洲外星物种信息网络（EASIN），关于水生非土著和隐性物种（Aquanis）的信息系统以及引入海洋物种（WRIMS）的世界登记册。对于每个物种，我们从生命数据系统（BOLD）的条形码（BOLD）中检索了可用的细胞色素C氧化酶亚基I（COI）线粒体基因序列，并使用了条形码，审计和等级系统（BAGS）来检查形成型名称和条形码索引编号（BINS）之间的一致性。从编译的1249种物种中，大约42％的物种有BOLD的记录，其中56％是不和谐的。我们进一步分析了这些案例，以确定不一致的原因并归因于其他注释标签。成功解决了35％，这增加了元法数据集中检测到的NIS数量的12个。但是，相当数量的垃圾箱仍然不一致。参考条形码记录的可靠性在NIS的情况下尤其重要，如果不需要时，错误的识别可能会触发动作或无所作为。