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World File Search SystemX射线
X射线光谱的硅漂移检测器整体阵列
多年来，非传染性疾病（NCD）的突出仍然是全球关注的问题。这些疾病代表了其特征的慢性疾病，其特征是其非感染和非传染性，包括心血管疾病，各种形式的癌症，糖尿病和慢性呼吸道疾病（1，2）。人口，经济和环境转变以及共同的19日大流行，加剧了NCD的流行。covid-19显着提高了NCD患者对严重疾病和死亡率的敏感性（3）。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。 这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。在2019年，NCD约占全球总死亡率的74％，估计约为4000万人死亡（3）。这凸显了全球对医疗保健管理战略的需求，旨在降低NCD的流行。
在空间和时间上使用X射线跟踪的Simba胶囊在小肠中的微生物组分析
阿尔茨海默氏病（AD）是最常见的神经退行性疾病，由于其复杂的病因涉及遗传，环境和生活方式因素，对早期发现和干预提出了重大挑战。这项研究利用人工智能（AI）的创新潜力（AI）通过偶像平台来模拟AD的进展。在这项研究中，我们关注两种APOE基因型对疾病发展和进展的影响。我们的纵向虚拟主题模拟以广泛的医学文献和遗传信息为基础，探讨了特定的遗传变异，APOEε3/4和ε4/4及其在AD异质性中的作用之间的细微相互作用。尽管与新兴技术相关的潜在局限性，包括AI模拟对现实世界情景的转换性和遗传变异的范围，但这项研究提供了对早期生物标志物的关键见解和AD的进展模式。这项研究的未来细分市场（第2部分和第3部分）将扩大分析，以涵盖更广泛的遗传因素及其相互作用，从而增强对AD的理解并为个性化干预策略铺平道路。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。 我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。围绕AI在医学研究中使用的道德考虑因素得到了认可，这强调了对医疗保健中技术负责整合的必要性。我们的发现强调了AI在进行AD研究方面的变革潜力，为未来的研究提供了基础，旨在通过增强模拟中的现实主义以及对遗传和环境因素的全面探索，旨在完善诊断和治疗方法。
加密资料的X射线照相及其风险
公众对加密资源的认识有所提高，但仍有改善理解的余地。根据英国金融行为管理局的说法，2019年，只有42％的成年人听说过加密资产。这与2020年的73％相反，2021年为78％，2022年为91％。然而，在2022年听到加密货币的人中，只有74％能够从陈述列表中正确识别其定义。根据此分析，有10％的加密业主认为他们获得与其他传统银行产品相同的保护。，尽管有79％的加密资产用户使用可支配收入或现金购买了加密资产，但有6％的人使用信用或借钱购买了加密资产，而19％的人使用了长期节省或以前从出售的加密资产中获得的收益。AEECD对亚洲的另一项调查也得出了类似的结论。在学术界也做出了重大贡献，Panos和Karkkainen（2019）表明，尽管财务上有识字的消费者更有可能意识到加密货币，但他们不太可能拥有它们。实际上，卡伯，库德罗斯（Cuadros）和罗德里格斯（Rodríguez，2023年）证实了这一点，他们表明拥有较高财务素养技能的人不太可能拥有加密货币。
使用深度学习的胸部X射线图像可变诊断的定量评估模型
这项研究的目的是证明使用深度学习模型在定量评估临床发现中通常会根据常规方案使用二进制测试结果进行二进制测试结果。胸部X射线是用于检测多种疾病的最常用的诊断工具，通常是定期检查的一部分。然而，当涉及可以限制为正常范围内但不被视为与疾病有关的发现时，医师发现的阈值可能会有所不同，因此有必要定义一种新的评估方法并量化它。这种方法的实施在时间和劳动方面都是困难而昂贵的。在这项研究中，总共使用83,005张胸部X射线图像来诊断胸膜增厚和脊柱侧弯的常见发现。一种新颖的方法，用于评估医生判断图像以使这些发现的可能性的概率。所提出的方法成功地使用了仅在二进制注释数据上训练的深度学习模型，成功地量化了Physicians的发现的变化。还证明，使用卷积神经网络进行一般图像分析以及基于矢量量化变异自动编码器的新知识的深度学习模型，可以将开发的方法应用于转移学习，其高相关性高0.89至0.97。
3D X射线CT分享及实践议程
• 电流施加到阴极（灯丝）上，使其升温并产生电子云 • 电子束产生的能量是原子受激发而将电子从轨道上释放出来的结果。 • 这些电子现在可以自由地成为电子束的一部分。 • 然后，该电子束通过高压场加速，获得速度和能量，直到电子撞击目标，在那里该能量被转换成热量和 X 射线。 • 转换成热量的能量通过阳极辐射，剩余的能量以 X 射线的形式释放出来。 • 该能量约为电子束产生的总能量的 0.1 - 2%。 • 该 X 射线是电磁波形式的能量。
电池研究中的原位X射线方法
参考文献1。cr birk和al。J Power Sounce 341（2016），pp。373-386。2。f lin和al。Rev 117：21（2017），pp。13123-13。s lou和al。Accora搁置2:12（2021），pp。1177-14。和Preger和Al。J位置167：12（2020）。5。z ruff和al。J攀登168（2021）。6。Jl White和Al。J16508-16514。7。g Zan和al。J Mater Chem A 9（2021），pp。19886-18。g Qian和al。SCI REP 2：9（2021），pp。100554。9。g Qian和al。能量良好（2022）2200255。10。c chen和al。ACTA 305（2019），pp。65-71。11。g Zan和al。PNAS 119：29（2022）。PNAS 119：29（2022）。
用深度学习模型评估冠状病毒疾病的特征融合技术2019胸部X射线传感器图像识别
冠状病毒病的当前诊断方法2019（Covid-19）主要依赖于逆转录聚合酶链反应（RT-PCR）。但是，RT-PCR是昂贵且耗时的。因此，必须开发一种准确，快速且廉价的筛选方法，以诊断Covid-19。在这项研究中，我们将图像处理技术与深度学习算法相结合，以增强胸部X射线（CXR）传感器图像的Covid-19鉴定的准确性。对比度限制的自适应直方图均衡（CLAHE）用于提高不清楚图像的可见性水平。此外，我们研究了我们的图像融合技术是否可以有效地提高七个深度学习模型的性能（Mobilenetv2，Resnet50，Resnet152V2，Inpection-Resnet-V2，Densenet121，Densenet201，densenet201和Xpection）。提出的特征融合技术涉及将原始图像的特征与受Clahe的图像的特征合并，然后使用合并的功能来重新训练，测试和验证深度学习模型，以识别CXR图像中的Covid-19。为了避免图像的发生不匹配现实并确保高模型稳定性，没有进行数据增强。这项研究的结果表明，提出的图像融合技术可以改善分类评估指标，尤其是在两级和三级分数中深度学习模型的敏感性。灵敏度是指模型正确检测感染的能力。将X受感受与所提出的特征融合技术相结合时，达到了这项研究的最高精度。在三级分类中，该方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.19％。在两类分类中，上述方法的准确性为99.74％，五倍交叉验证的平均准确性为99.50％。结果表明，具有深度学习算法的提议的图像处理技术具有非凡的概括。
高能X射线探头（HEX-P）
高能 X 射线探测器 (HEX-P) 是 NASA 提出的一项探测器级任务，它将高角分辨率与宽 X 射线带通相结合，为解决未来十年的重要天体物理问题提供了必要的能力飞跃。HEX-P 通过结合经验丰富的国际合作伙伴开发的技术实现了突破性的性能。为了实现科学目标，有效载荷由一套共线 X 射线望远镜组成，旨在覆盖 0.2-80 keV 带通。高能望远镜 (HET) 的有效带通为 2-80 keV，低能望远镜 (LET) 的有效带通为 0.2-20 keV。HEX-P 将发射到 L1 以实现高观测效率，带通和高观测效率的结合为广泛的科学服务于广大社区提供了强大的平台。基线任务为 5 年，其中 30% 的观测时间用于 PI 主导的项目，70% 用于一般观察 (GO) 项目。一般观察项目将与 PI 主导的项目一起执行。