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World File Search SystemX射线
通过快速微粒流的紧凑型X射线源
实质性研究旨在开发高亮的短脉冲X射线源，例如电子同步物，免费电子激光器，汤姆森散射设备等，这些设备证明了它们的优势。但是，它们要么是成本不稳定，不稳定和/或用于日常成像的光子通量不足。在这里，我们关注的是高强度的Bremsstrahlung，该大体适用于体内和生产线中的串联物质检查。bremsstrahung主要是通过聚焦电子束与靶材料原子核的相互作用出现的。医疗实践中0.05％的订单的低能量转换效率（包括辐射屏蔽和X射线过滤器）使热量管理成为基本问题。空间图像分辨率通常受到最小焦点大小的限制，而焦点斑点大小又由所需的X射线输出以及从极限密度输入和热循环的X射线管的常规静止和旋转阳极侵蚀确定。
纳米聚焦X射线束可重新编程安全电路
硬件安全实验室和破坏最新电路处理的需求导致了对新扰动方法的不断研究。Skorobogatov 和 Anderson [1] 揭示了使用可见光和红外光的可能性。故障分析界已经对这种物理现象进行了研究和解释 [2–5]。激光可以同步和聚焦，以诱发瞬态故障。在安全评估实践中，这些故障可能会产生强大的效果。电磁辐射扰动为电路破坏提供了新的突破口 [8, 6, 7]。这种方法可能不如光那么通用，但也能产生非常有趣的结果。对电路的访问限制较少，不一定需要拆开包装。为了继续研究扰动的波长谱，这里建议先了解一下 X 射线的可能性。过去曾分析过 X 射线与电子电路的相互作用 [9–12]，但其在安全性评估中的应用主要局限于芯片和封装成像，并被提及为一种扰动手段，但没有实际效果。聚焦于被测设备的特定区域可以看作是扰动技术的关键点。最终的挑战可能是聚焦到激进技术节点上的单个晶体管。同步加速器设备能够利用 X 射线辐射实现这一目标。
辐射防护科注册X射线服务公司
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X射线专家：放射学中可预测的错误
医疗错误是结果，但如果没有对过去案件的艰苦审查，就难以研究。i应用算法工具来衡量最常见的医学评估之一中的错误程度和性质：胸部X射线解释。使用大型医院的匿名医疗记录，我将放射科医生关于心脏健康的主张与相同的机器学习预测进行了比较，并使用外源给予的血液测试在两者之间进行裁定。至少有58％的放射科医生会犯错误，发出的报告可以预见，这些报告误解了患者心脏健康的严重程度。纠正这些错误会将假阴性率降低23.5％，假阳性率降低了7.6％，而代表性不足和诊断不足的患者群体的准确性明确提高了。审慎的算法基准选择表明，大约三分之二的错误是可以解释的，因为个人放射科医生做出不一致的决策（表现不佳的“个人边界”），而三分之一反映了人类实践与算法预测之间的差距（A”机器边界）。与医学文献中的主要假设相比，错误并不能反映放射学家超重的显着信息；相反，它们系统地对患者风险的信号有系统地反应。在一起，这些结果表明，算法工具的比较强度在于它们的潜力减少人类判断的过多变异性。
大分子X射线晶体学和蛋白质结构...
新月形免疫学研究所（Bric-NII）提出了一个小型研讨会和“大分子X射线晶体学和蛋白质结构预测”的研讨会。加入我们，参加一个沉浸式的为期3天的活动，其中包括该领域的主要专家的演讲，并进行了一个探索大分子X射线晶体学和结构预测的理论和实践方面的研讨会。
表面等离子体增强X射线紫外线非线性相互作用Arxiv
X射线 - 形式的相互作用本质上是弱的，X射线的高能量和动量对应用强光 - 耦合技术构成了巨大的挑战，这些耦合技术在更长的波长中非常有效地控制和操纵辐射。技术，例如在金属丝接口处或纳米结构内的光和电子之间增强的耦合，以及purcell效应（在金属表面附近自发发射，因此由于其根本不同的能量和动量尺度而不适用于X射线。在这里，我们提出了一种新的方法，用于通过将X射线光子与紫外线（UV）中的spps纠缠到铝制的自发参数下偏见（SPDC）中，将X射线耦合到表面等离子体极化子（SPP）。如本工作所示，SPP的不同特征印在检测到的X射线光子的角度和能量依赖性上。我们的结果突出了使用spps控制X射线的潜力，从而解开了激动人心的机会，以增强X射线 - 物质相互作用并探索具有原子尺度分辨率的等离子现象，这是X射线独特启用的功能。
使用小波纹理分析和机器学习对骨质疏松X射线图像进行分类
摘要：骨质疏松症是一种由骨矿物质含量降低和骨微体系结构的变化所定义的疾病，对使用X射线图像进行准确分类构成了挑战。本文旨在从跟骨放射线照片中提取纹理特征，并选择最佳的纹理特征，这些特征可用于训练机器学习分类器模型以检测骨质疏松症。这项工作基于多分辨率分析和微结构分析，以表征来自跟骨X光片的小梁骨微体系结构。将图像转换为使用两级小波分解提取特征细节。结构纹理方法，例如局部二进制图案，分形维度和Gabor滤波器被应用于小波分解的图像。使用独立的样本t检验和特征选择方法选择了最具区别的纹理特征。机器学习模型是通过使用最佳纹理功能训练分类器来构建的，以从骨质疏松图像中对健康图像进行分类。使用包含跟骨放射线图像的公共挑战数据集评估了所提出方法的E ff。值得注意的是，最佳分类是通过使用正向特征选择选择的功能训练的K-Nearest邻居获得的，精度为78.24％。结果表明该方法作为低成本筛查骨质疏松症的可能替代工具的潜力。
自然会带您进行X射线扫描。
降低您的能耗，降低运营成本，并使用Zeiss Eco安静模式创建更安静的工作环境。此创新的SEM系统升级使您可以通过优化系统性能并最大程度地减少不必要的能源使用来更可持续地工作。通过实施Eco安静模式，您可以通过增强团队的舒适度来朝着可持续性目标，减少碳足迹并改善日常运营的重大进展。
使用X射线和光学显微镜
软X射线断层扫描（SXT）可以实现完全水合，低温保存的生物样品的三维（3D）成像，揭示了超微结构的细节，而无需染色，嵌入或切片。传统上仅在同步基因设施上可用，激光驱动的等离子源的最新进展导致了紧凑的软X射线显微镜（例如SXT-100）的发展。SXT-100将成像分辨率降低到54 nm全螺距，在30分钟到两个小时内获得了断层图。SXT-100与落叶显微镜整合在一起，通过桥接荧光和电子显微镜来促进相关工作流，同时保留玻璃化样品的结构完整性。我们通过各种用例演示了SXT-100的功能，包括成像Euglena Gracilis，酿酒酵母酵母细胞和哺乳动物细胞中的纳米颗粒。相对较短的断层图采集时间，软X射线断层扫描的几乎没有破坏性的性质以及其定量成像功能强调了其作为高级生物成像的强大工具的潜力。未来的发展有望增强吞吐量和更深入的整合，并与新兴的相关成像方式以及包括组织在内的各种样本类型。
X射线表征技术在储能研究中的示例
nrel | 4 Molenda，J。和Molenda，M.，2011。基于$ lifepo_4 $系统的锂离子电池的复合阴极材料。Rijeka：Intech。 li，T.，Li，L.，Cao，Y.L.，AI，X.P。 和Yang，H.X.，2010。 FeF3纳米晶体的可逆三电子氧化还原行为是锂离子电池的大容量阴极活性材料。 物理化学杂志C，114（7），第3190-3195页。 Pistorio，F。，Clerici，D.，Mocera，F。和Somà，A.，A.，2022年。关于锂离子电池活性材料中断裂的实验表征的回顾。 Energies，15（23），第9168页。Rijeka：Intech。li，T.，Li，L.，Cao，Y.L.，AI，X.P。和Yang，H.X.，2010。FeF3纳米晶体的可逆三电子氧化还原行为是锂离子电池的大容量阴极活性材料。物理化学杂志C，114（7），第3190-3195页。Pistorio，F。，Clerici，D.，Mocera，F。和Somà，A.，A.，2022年。关于锂离子电池活性材料中断裂的实验表征的回顾。Energies，15（23），第9168页。