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仪器仪表和测量中的应用人工智能：深度学习革命
在过去的几年里，我们几乎每天都会听到人工智能 (AI) 为众多领域带来的最新进步和改进：从技术和医学到科学和社会学，等等。人工智能是我们目前正在见证的第四次工业革命的核心推动因素之一，人工智能的应用正在真正改变我们的世界，影响社会、经济、生活、工作和技术的各个方面。仪器仪表和测量 (I&M) 领域也不例外，并且已经受到应用人工智能的影响。在本文中，我们概述了应用人工智能及其在 I&M 中的应用。然后，我们将深入研究一种特定人工智能方法的 I&M 应用：深度学习 (DL)，它最近彻底改变了人工智能领域。我们对《IEEE 仪器与测量学报》（IEEE TIM）和《IEEE 仪器与测量杂志》上发表的深度学习论文进行的调查显示，自 2017 年以来，人们对将深度学习方法应用于 I&M（包括测量、校准和其他 I&M 挑战）的兴趣非常浓厚。具体来说，在接受调查的 32 篇论文中，75% 发表于 2017 年或之后，而仅在 2019 年就发表了 50% 的论文。考虑到我们撰写本文时 2019 年尚未结束，最近人们对深度学习在 I&M 中的兴趣和影响呈指数级增长是一个非常明显的趋势。我们还发现，尽管深度学习用于各种 I&M 主题，但 I&M 中相当一部分深度学习侧重于基于视觉的测量 (VBM) 系统（约 28%）和故障/缺陷诊断/检测/预测（约 25%）。最后，我们发现卷积神经网络是 I&M 中最广泛使用的 DL 技术，尤其是在 VBM 中。但要解释上述所有发现，我们首先需要了解 AI 本身以及我们在应用环境中对它的定义。因此，让我们从应用 AI 开始讨论。
补充材料：扭曲角度依赖的山谷极化Moir´e激子在Van der Waals超级晶格中
要计算WSE 2层的Moir´e电子结构，我们需要求解未介绍的TMD的K和-K谷（τ= 1和-1）周围的有效连续模型，然后将它们折叠到Moir'e Bz中s3（a），其中蓝色区域代表具有τ= 1的连续模型，红色区域代表带有τ= - 1的连续模型。这两个区域在动量空间中远距离分离，因此两个连续模型在单粒子水平上被解耦]。我们将Bz中的山谷表示为±K，而Moir´e Bz中的山谷为κ和κ'。为简单起见，我们还使用±k表示某处τ=±1的连续模型。为了获得Moir´e潜在参数（v I，φi），（i = V，c），我们使用自旋轨道耦合（SOC）来利用密度功能理论（DFT）软件VASP [6-8]来计算WSE 2 / WSE 2 / WS 2 HETEROBILAYER系统。Moir´e的电势作用在相应的价和配置带的D轨道上，可以解释为Valence带最大值（VBM）的变化，而传导带最小值（CBM）是Moir´e超级突出的位置R的函数。如上所述，可以将这些变化映射到VBM和CBM的变化，并在AA堆叠的WSE 2 / WS 2 BILAYER中具有不同的层间层中位移D，其扭曲角度为零。在此，我们计算了三个高对称堆叠配置的带状结构[5]。基于金属原子和相反层的金属原子和chalcogen原子的比对，将三种构造称为SE / W，AA和W / S。例如，SE / W表示顶层中的SE原子与底层中的W原子对齐。真空距离在平板模型中设置为20°A，并且在不同结构构造中的层间距离是通过
宽直接频段隙单层氮化碳CN2
是由此动机，引起了人们对新2D半导体进行光催化水分裂的关注。对于完全光催化的水分裂，2D半导体应具有合适的带边缘对准，以满足光催化水分裂的带结构需求，包括带隙大于1.23 eV，并相对于v h + vh + vh +较高的势值（vbm）和最小值（cbm），并导致距离较高（CBM）（CBM）。 v oh - /o 2 = - 5.67 eV）。7 - 10此外，要考虑pH值范围为0到14，2D半导体光催化剂的带隙应大于2.0 eV，以确保光催化水分的还原反应。11 - 14此外，足够大的过电势和强大的可见光光吸收对于确保足够的驱动能量和相对较高的太阳能转化效率也至关重要。基于上述，全面的2D
基于 MRI 的多模式方法评估...
强迫症患者认知功能障碍与认知功能障碍和记忆力减退相关。有许多神经功能研究 3-8 探讨了记忆功能障碍中大脑活动的异常，特别是在策略记忆处理方面。3-5 一般来说，强迫症患者倾向于过度关注细节而忽略更大的背景，从而导致记忆力受损。6,7 最近的一项功能连接研究 9-11 表明，强迫症患者的认知功能障碍可能与与神经认知内表型相关的脑回路内异常的神经相互作用有关。此外，脑形态学研究 12,13 显示脑容量变化与精神症状严重程度之间存在相关性。最近，Moon 等人 7 联合研究了功能性磁共振成像 (fMRI) 和基于体素的形态学 (VBM)，以显示相同的脑区显示出低功能活动和脑容量减少。根据先前研究的知识 3,4,6-8,12,13，我们假设改变的脑活动和功能连接以及形态学异常与
单层硫化物硫化物卤化物具有高迁移率转运各向异性和高效的光收集
摘要：具有较高载流子迁移率的二维半导体的发现和设计对于高速电子和光电设备至关重要。在此基于高通量计算的基础上，我们确定了一组半导体，硫磺halide halides irsx'（x'= f，cl，br，i），具有较高的载流量（〜10 3 cm 2 v-1 s-1）和高效的光收获（〜34％）。此外，这些材料表现出各向异性的平面运输行为，这是通过铁弹性开关进行切换的，从而提供了单层IRSX的巨大潜力，可用于在方向控制的高速电子和Optoelectronic设备中应用。高载体迁移率和各向异性转运是源自在矩形晶格中的传导带最小值（CBM）和价带最大值（VBM）的IR原子3D轨道的各向异性分布。ML IRSX's（X'= F，Cl，Br）显示出良好的动力学和热稳定性，并且根据相图计算在热力学上稳定，因此未来值得实验实现。
神经影像学研究受伤大脑的空间归一化：
神经影像学方法的最新进展使研究人员能够以整个脑，体素的方式从个体那里获得各种结构和功能参数。要通过使用此类数据进行小组级别分析，必须确定个人之间体素2之间的一对一对应关系。解决此问题的最常见方法是将单个大脑注册为标准模板。许多复杂的空间注册方法可用于此目的。但是，当研究人群中大脑的个体变异性通过伤害或疾病大大增加时，使用当前可用的注册方案实现了各个大脑的令人满意的一致性，就成为一项艰巨的任务。诉诸于手动区域（ROI）绘图或使用仅兴趣的转换可能不是可行的选择，因为精确的空间归一化是基于体素基于体素的多种技术（例如基于Voxel的形态计数器）的先决条件（VBM； Ashburner＆Friston，2000），基于Tensor的基于基于tensor的基于基于voxer的技术。 1998; GASER，VOLZ，Kiebel，Riehemann和Sauer，1999年；汤普森，伍兹，巨型和托加，2000年），基于体素的病变 - 症状映射（VLSM； Rorden＆Karnath，2004），以及基于辅助的Voxel-Wise Meta-analys（Fox＆Fox，Fox，Fox＆liaird＆fox＆liaird＆fox＆liaird，
南丹麦大学
摘要：数字化在重工业领域具有挑战性，许多试点项目在复制和推广方面面临困难。案例研究是学习和分享经验与知识的强大教学工具，但在文献中很少见。因此，本文进行了一项调查，收集了九个不同的行业案例，随后使用商业模式画布（BMC）进行分析。根据九个 BMC 组件对案例进行了总结和比较，并提出了商业模式价值（VBM）评估指数来评估工业数字解决方案的商业潜力。结果表明，主要合作伙伴是行业利益相关者、IT 公司和学术机构。他们在数字解决方案方面的主要活动包括大数据分析、机器学习算法、数字孪生和物联网开发。大多数案例的价值主张是提高能源效率和实现能源灵活性。此外，六种工业数字解决方案的技术就绪水平低于 7 级，表明它们需要在现实环境中进一步验证。基于这些见解，本文提出了未来工业数字解决方案开发的六项建议：促进跨部门合作、优先进行全面测试和验证、扩展价值主张、增强产品适应性、提供用户友好平台以及采用透明的建议。
使用无监督的
摘要：阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性脑部疾病，是一种非常常见的痴呆症形式。神经影像学技术，例如磁共振成像（MRI），可产生大脑的详细3维图像，显示淀粉样蛋白沉积物的见解和作为疾病标志物的炎症改变。使用MRI的AD早期诊断为患者提供了一个很好的机会，可以通过阻止神经细胞的丧失来防止脑部恶化。本文探讨了无监督的聚类方法的使用来早期诊断AD。尽管使用分类技术来识别医疗疾病非常常见，但标记数据的缺乏或不准确性可能会产生问题。在这项工作中，使用基于体素的形态计量学（VBM）特征在MRI图像中提取的特征进行比较。还将选择某些兴趣的某些地方区域（ROI）与全球全脑分析进行了比较。结果表明，所提出的方法可以以76％的精度对AD进行早期诊断。关键词：无监督的学习，聚类，K-均值，K-米类动物，感兴趣的区域（ROI），阿尔茨海默氏病，磁共振成像（MRI）。1。介绍2018年，据报道，全世界有五千万人患有痴呆症。到2050年，这个数字预计将达到1.52亿人[1]。大约有68％的增加，据信属于埃及等低收入和中等收入国家[2]。阿尔茨海默氏病（AD）是一种进行性脑部疾病
异常大脑结构与自闭症谱系障碍儿童的社会和沟通缺陷有关：基于体素的形态计量学分析
摘要：结构性磁共振成像（SMRI）研究表明，ASD患者的大脑结构异常，但是结构变化与社会通知问题之间的关系尚不清楚。本研究旨在通过基于体素的形态计量学（VBM）探索ASD儿童大脑中临床功能障碍的结构机制。筛选自闭症脑成像数据交换（Abide）数据库的T1结构图像后，有98名8-12岁儿童患有ASD的儿童与105名8-12岁儿童匹配典型发育（TD）。首先，本研究比较了两组之间的灰质体积（GMV）差异。然后，这项研究评估了ASD儿童中GMV与自闭症诊断观察计划（ADO）的通信和社交互动的小计分数之间的关系。研究发现，ASD中的异常大脑结构包括中脑，蓬蒂因，双侧海马，左parahampocampal回，左颞颞回，左颞叶，左右圆极，左中颞回和左上胸部上流回。此外，在ASD儿童中，ADO上的通信和社交互动的小计分数仅与左海马中的GMV显着相关，左海马，剩下的颞上回和左中间颞回。总而言之，ASD儿童的灰质结构异常，ASD儿童的临床功能障碍与特定区域的结构异常有关。
标题冥想经验与松果体的结构完整性增加有关
标题冥想经验与松果腺的结构完整性和更大的灰质总数维护相关。通讯作者：Michael C Melnychuk melnychm@tcd.ie *这两位作者对这项研究做出了同样的贡献。摘要越来越多的证据表明，冥想实践支持认知功能，包括注意力和感受性处理，并且与包括前额叶区域和岛屿在内的皮质网络之间的结构变化有关。然而，与冥想实践相关的皮层形态变化的程度受到了不太理解。一个值得注意的候选者是松果体，松果体是褪黑激素的关键生产国，它调节增强睡眠效果模式的昼夜节律，也可能为抵消认知能力下降提供神经保护益处。在介体与对照组中观察到了松果体中褪黑激素水平的提高以及fMRI BOLD信号的增加。但是，尚不清楚长期冥想者是否在与寿命持续时间有关的松果体中表现出结构变化。与对照组相比，LTMS中LTMS中的松果体完整性更高，脑肌肉评分较低。探索性分析显示，埃尔霍姆（Elhom）与松果体中的信号强度较高，而不是通过Brainpad评分来衡量的GM维护。在当前的研究中，我们进行了基于体素的形态学（VBM）分析进行调查：1）与对照组（n = 969）相比，长期冥想者（LTMS）（LTMS）（n = 14）是否表现出更大的松腺完整性（n = 969），2）在估计的冥想时间（Elhom）和脑之间的估计生命值（Elhom）和Pineal Gland glane gland和3）之间是否具有潜在的关联。与松果体完整性有关。然而，LTMS中较高的松果体完整性和较低的脑脚功能分数相关。讨论了冥想影响松果体功能，激素代谢和GM维持的潜在机制 - 特别是褪黑激素在睡眠，免疫反应，炎症调节以及干细胞和神经再生中的作用。简介：松果体是一种高度血管化的，奇异的，未配对的腺体，其最著名的功能是激素褪黑激素的合成和释放，可调节睡眠效果周期以及其他身体节奏。褪黑激素也参与了调节情绪，它具有免疫和神经保护功能（Lee，2019），调节神经干细胞的产生（YU，2017），并且是人体中最强大，最有效的抗氧化剂之一，尤其是在大脑（Hardeland，2021）。也存在一种同时普遍的信念，主要是从神秘或神秘的角度衍生的，它具有腰pyeal具有关键的精神功能，它是通往