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犬髋关节发育不良：何时参考手术 实用的药理学补充和新兴的医学疗法，用于狗的充血性心力衰竭 毒理学何时以及如何诱导毒素摄入后小动物的臭味 消除饮食试验 狗的脾脏：差异，诊断和...
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光子器件物理学
BABCOCK * 硅酸盐玻璃技术方法 BARRETT AND MYERS * 图像科学基础 BEISER * 全息扫描 BERGER-SCHUNN * 实用色彩测量 BOND * 晶体技术 BO YD * 辐射测量和光辐射检测 BUCK * 光纤基础，第二版 CATHEY * 光学信息处理和全息术 CHUANG * 光子器件物理学，第二版 DELONE AND KRAINOV * 原子气体非线性光学基础 DERENIAK AND BOREMAN * 红外探测器和系统 DERENIAK AND CROWE * 光辐射探测器 DE VANY * 掌握光学技术 ELMEER * 反射器的光学设计，第二版 ERSO Y * 衍射、傅里叶光学和成像 GASKILL * 线性系统、傅里叶变换和光学 GOODMAN * 统计光学 HOBBS * 构建电光系统：使其全部运转HUDSON * 红外系统工程 IIZUKA * 光子学原理，第一卷：在自由空间和特殊介质中 IIZUKA * 光子学原理，第二卷：用于光纤和集成光学 JUDD AND WYSZECKl * 商业、科学和工业中的色彩，第三版 KAFRI AND GLATT * 莫尔计量学的物理学 KAROW * 精密光学的制造方法 KLEIN AND FURTAK * 光学，第二版 KHOO * 液晶，第二版 MA AND ARCE * 计算光刻 MALACARA * 眼镜店测试，第三版 MILONNI AND EBERLY * 激光器 NASSAU * 颜色的物理学和化学：颜色的十五种原因，第二版 NIETO-VESPERINAS * 物理光学中的散射和衍射 OSCHE * 激光应用的光学检测理论 O'SHEA * 现代光学设计要素 OZAKTAS * 分数傅里叶变换 PRATHER * 光子晶体：理论、应用和制造 SALEH AND TEICH * 光子学基础，第二版 SCHUBERT AND WILHELMI * 非线性光学和量子电子学 SHEN * 非线性光学原理 UDD * 光纤传感器：面向工程师和科学家的入门书 UDD * 光纤智能结构 VANDERLUGT * 光信号处理 VEST * 全息干涉测量法 VINCENT * 红外探测器操作和测试基础 WALKER * 海洋光场统计 WEINER * 超快光学 WILLIAMS AND BECKLUND * 光传递函数简介 WYSZECKl AND STILES * 色彩科学：概念和方法，定量数据和公式，第二版 XU AND STROUD * 声光器件 YAMAMOTO * 半导体激光器中的相干性、放大和量子效应 YARIV AND YEH * 晶体中的光波 YEH * 分层介质中的光波YEH * 光折变非线性光学简介 YEH 和 GU * 液晶显示光学，第二版
锂中的多尺度和分层反应机制...
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植物细胞器基因组育种的潜力
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病理学家很快就会被机器人取代吗？
技术的不断进步对工人产生了令人担忧的影响，无论从事何种职业。在某些工厂中，机器人数量是工人数量的 14 倍 (1) ，机器人自动化机器作为更优越的替代品进入工作领域已不再是科幻小说中的命题。这是一个显而易见的现实，而且发展如此迅速，以至于英国国家统计局 (ONS) 提供了一种工具，允许工人计算他们被取代的个人风险 (2) 。某些工作似乎不可避免地会因技术创新而消失，这让病理学家的处境岌岌可危；根据 ONS 的数据，医生被取代的风险最低，这是否能为抵御技术浪潮提供必要的保护？病理学决策的细微差别是否是机器无法实现的？或者，所涉及的过程是否有助于自动化，也许是为了改善患者护理？病理学在历史上的可塑性往往反映出人们愿意接受医学创新 (3)(4) 。自从组织病理学家因显微镜而出现以来，随着人类的进步，亚专科和新方法也应运而生 (4)。最近，数字病理学技术的采用大大简化了工作流程 (5)。不断提高临床准确性和效率的愿望推动了这种现代化。正如外科医生得到了机器人助手的帮助而不是被取代一样 (6)(7)，无能为力的良性机器人“工具”的发展在逻辑上不会对病理学家的未来构成威胁。病理学家的角色将在技术的操作和解释中受到保护。如果人工智能 (AI)（约翰·麦卡锡博士将其定义为“制造智能机器的科学和工程”） (8) 为机器提供决策权，病理学家的角色将变得不那么明确。人工智能取代病理学家可能具有成本效益，通过节省病理学家的培训和工资来抵消设计和生产成本。多任务处理能力也具有明显的节省时间的能力。从历史上看，人工智能技术在自我完善和重新解释世界观方面根本无法与人类大脑相匹敌 (9) 。最近的技术发展弥补了这一差距，预示着人工智能改进诊断决策的额外考虑。人工神经网络受到大脑神经元互连的影响，已被证明对于能够学习和匹配临床专业知识的人工智能系统的发展至关重要 (10) 。Yamamoto 等人在解释未注释的组织病理学图像时试用现代人工智能技术的研究揭示了它的前景，同时也为病理学家指明了不确定的未来 (11) 。深度学习算法使机器学习成为可能，准确识别关键图像特征，获得与人类相同精度的可解释知识。值得注意的是，人工智能破译了以前未被识别的特征，提供比人类建立的格里森评分更准确的预后指征。由于该算法不需要持续的人为输入，并能识别病理学家无法识别的特征，其作为可行替代方案的潜力显而易见。然而，正如 Misbah 等人简洁地描述的那样，病理学家不仅限于诊断评估 (3) 。实验室的方向、提供临床见解、确保高标准和直接协调患者护理只是日常考虑的一小部分。这些流程对于提供实验室主导的服务至关重要，似乎与自动化不太兼容。
克尔介质中驱动参量振荡器的量子动力学
相干态是一个重要的概念，其特征值关系为 ˆ a | α = α | α as，是研究和描述辐射场的一个非常方便的基础，它是由薛定谔于 1926 年在对量子谐振子的研究 1 – 4 中首次提出的。然而，基于相干态和光电检测的量子相干理论已由 Glauber、Wolf、Sudarshan、Mandel、Klauder 等人在 20 世纪 60 年代初发展起来，它与经典辐射场中的量子态最为相似，因此被认为是经典力学和量子力学的边界。Glauber 的创新工作于 2005 年获得诺贝尔奖，以表彰他。事实上，相干态已经成为量子物理学中最常用的工具之一，在各个领域，特别是在量子光学和量子信息中发挥着非常重要的作用。相干态使我们能够使用 Wigner 等人早期开发的准概率来描述光在相空间中的行为 7 。相干态的重要性在于它们的概括已被证明能够呈现非经典辐射场特性 8 – 10 。激光作为一种极具潜力的相干光的表现标志着对光与物质之间非线性相互作用的广泛研究的开始 11 。这可以通过实验通过将相干态穿过克尔介质来实现，这是由于出现了可识别的宏观相干态叠加，即所谓的猫态 12 。当克尔介质的入口状态是正则相干态时，Kitagawa 和 Yamamoto 引入了克尔态作为克尔介质的输出 13 。克尔效应会产生正交压缩，但不会改变输入场光子统计特性，即它仍然是泊松分布，这是正则相干态输入的特性，用于产生相干态的叠加 14 – 16 。这里值得注意的是，光在克尔介质中的扩散也以非谐振荡器样本为特征，非谐项取为 ˆ np ，其中 p 为整数（p > 1）17 , 18 。该振荡器模式可以被评估为描述注入具有非线性磁化率的传输线（例如光纤）的相干态的演变。用相干态的量子力学描述的激光束在通过非线性介质时会经历各种复杂的改变，包括量子态的崩溃和复活。在任何线性或非线性的演变中，耗散总是会发生。耗散效应通常导致振幅的减小，但是，如果相互作用发生在原子尺度上，量子效应就会很显著 19。非线性相干态是标准相干态最突出的概括之一 20 。一个合适的问题是：如果初始相干态的时间演化受到时间相关谐振子哈密顿量的影响，并与时间相关外部附加势 21 – 24 耦合，会发生什么情况？时间相关谐振子有很多种，例如参数振荡器 11、25 、卡尔迪罗拉-卡奈振荡器 26、27 和具有强脉动质量的谐振子 28 。
印刷电路板 (PWB) 中电容器嵌入材料
用于在 PWB 中嵌入电容器的材料 Kazunori Yamamoto、Yasushi Shimada、Yasushi Kumashiro 和 Yoshitaka Hirata 日立化学株式会社 日本茨城县下馆 摘要 我们开发了一种名为 MCF-HD-45 的新型树脂涂层箔 (RCF) 材料，可嵌入 PWB 中构成电容器。该材料由热固性树脂和高介电常数 (Dk) 填料组成。填料具有多峰尺寸分布以实现高负载；特定的表面活性剂对于保持填料在清漆中的分散稳定性也至关重要。这些技术使这种材料具有 45 的高 Dk 和出色的可靠性。本文介绍了该材料应用于手机功率放大器模块和低通滤波器的测试结果，以及数据库对高频电路仿真的好处。简介 近年来，手机等无线设备的性能大大提高，尺寸也减小了。这种趋势推动了 RF 模块小型化技术的发展。以前，人们采用较小的半导体和无源器件来实现这一目的。然而，为了进一步减小尺寸，人们正在积极研究在 PWB 中嵌入无源和有源器件的技术。关于使用低温共烧陶瓷 (LTCC) 或硅作为基板的嵌入式无源器件的报道很多。如今，人们正在积极研究将有机基板用作此目的的基板，1-5 因为它们的热膨胀系数 (CTE) 与主板相匹配，并且易于扩大基板尺寸。如果现有的有机基板制造工艺适合嵌入无源器件，它们将具有巨大的成本效益优势。如今，模拟技术对于 RF 模块的电路设计非常重要。然而，适用于 PWB 中嵌入式无源器件的电路设计的数据库很少。电路设计师、PWB 制造商和材料供应商之间的合作将是必要的，以激活嵌入式无源技术。实验部分以改性环氧树脂为高分子材料，以Dk=1500的钛酸钡（BaTiO 3）为高Dk填料，选择适当的溶剂将各组份材料配成清漆，用砂磨机混合制成均质清漆，并添加一些表面活性剂或分散剂。然后将清漆涂在典型的铜箔（3/8盎司）上，采用标准涂覆技术，得到名为MCF-HD-45的新型RCF。在此过程中，绝缘层厚度控制在20μm左右。用于可靠性测试等的试样采用传统的层压工艺制作，即在180 OC下2.5 MPa压力下放置60分钟。然后在以下条件下进行可靠性测试：85 OC/85%RH/6 V dc。电路仿真采用安捷伦科技公司的先进设计系统 (ADS) 进行。采用同一制造商的矢量网络分析仪 (VNA) 测量材料及其应用的高频特性，该分析仪配备探针台以控制台面温度。结果与讨论图 1 显示了嵌入 PWB 中的无源元件的概念。由夹在两个电极（例如铜箔）之间的聚合物复合材料制成的厚膜电容器、由薄膜和两个电极制成的薄膜电容器以及通过在基板上图案化制成的电感器可用作嵌入 PWB 中的无源元件。
引用Ezenarro JJ，Al Ktash M，Vigues N，Gordi JM，Muñoz-Berbel X和Brecht M（2025）通过
致病细菌造成许多医疗保健和安全问题，包括传染病（He等，2023），食物中毒（Hussain，2016年）和水污染（Some等，2021）。由于其感染性和快速增殖，需要快速，准确的细菌检测和鉴定方法，以减少决策的时间段，从而最大程度地减少医疗保健风险，生态系统影响以及与微生物病原体相关的经济损失。基于琼脂平板上细菌细胞培养的病原体检测和鉴定已经存在不同的方法（Van Belkum和Dunne，2013年），免疫学检测（例如，酶联免疫吸附测定法） ），DNA微阵列（Colle等，2003），生物传感器（Boehm等，2007; Ahmed等，2014），或使用特定试剂敏感的使用，例如，细菌代谢（Ghatole et al。，2020; Hsieh等人，2018年）或lie of eDeNos of AdeNose（Et） ），等（Chen等，2018； Dietvorst等，2020）。然而，由于其简单性，低成本，稳健性和可靠性，传统的板块培养方法仍然是病原体检测和识别的金标准（Rohde等，2017），是细菌污染评估法规中的一种（Word Health Organisation，2017年）。实际上，板培养涉及琼脂平板的细菌生长，直到可以观察到单克隆菌落的形成为止。因此，板块培养在某种程度上容易受到人类错误的影响。菌落在形态，颜色，光泽和不透明度上等等，在仔细观察之后，有时在显微镜下，专家可以区分专家。除此之外，这项技术的主要限制是其持续时间。通常，直到菌落形成的细菌增殖需要超过18小时，对于缓慢增殖的细菌而言，必须超过3 - 4天（Franco-Duarte等，2023; Rajapaksha等，2019; Lee等，2020）。一种极端情况是军团菌，它需要非标准治疗和第二盘培养以进行适当的诊断，从而将细菌识别延迟到几周内（Tronel和Hartemann，2009; McDade，2009）。减少测量时间和加速决策的一种可能性是实施能够检测菌落并在形成的早期阶段识别的先进成像系统（Wang等，2020）。从这个意义上讲，高光谱成像是有利的，因为它以3D数据矩阵或超立方体格式提供了高分辨率图像，其中二维对应于空间信息（x，y坐标），而第三个维度对每个单独的像素（λ坐标）的光谱数据（Gowen等，2015，2015，2015; arrigoni; arrigoni et al arrigoni; arrigoni et al and arrigoni; arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigoni et al and arrigy and and and and。通常使用化学计量学来处理大量信息，以识别数据集中的模式，这些模式在裸眼中并不明显，并创建了能够对新数据进行分类的预测模型（Huang，2022）。然后可以使用这些PC进行基于PCA的判别分析（PCA-DA）（UDDIN主成分分析（PCA）通常与高光谱成像结合使用，以将光谱图像数据集减少为称为主成分（PCS）的代表变量（Abdi和Williams，2010年）。
HBD 融合蛋白列表 - Picard 实验室 |
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