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定量光声断层扫描：建模和反问题
1.1光声成像，有一些密切相关但不同的成像方式在光声成像的标题下。所有人都利用光声效应，这是当充分短的光脉冲被弹性材料吸收并随后被热化时，吸收位点将充当声脉冲的来源。1 - 3中，在所有变体中，光脉冲都针对正在研究的软生物组织，并在组织表面测量所得的声脉冲。从声脉冲的测量值中，可以形成吸收光的图像。这是光声图像。光声显微镜与光声断层扫描的不同之类的方式不同，以收集数据并形成图像。在光学显微镜中，光束或声学探测器都被牢固地聚焦并横跨组织表面扫描。1，4由于焦点引起的定位，可以直接从测量的声学时间序列中形成图像。确实，正是聚焦的紧密性决定了图像的分辨率。（源或检测器通常是栅格扫描的事实不是使显微镜的原因；一系列集中的来源或检测器也可以使用。）是释放的 - 实际上，照明的布置使整个利益区域充满光 - 并且一系列未加注（或至少不是紧密的集中）探测器可用于记录产生的声学时间序列。1，2因为光声源可以分布在整个组织中，并且每个时间序列都可以包含来自任何地方的信号（因为检测器没有重点），因此与显微镜相比，数据和源之间的连接更为复杂，并且必须使用图像重建算法来形成图像。光声断层扫描，而不是显微镜，是本综述的主要关注点，尽管所述的组织光学功能将适用于浊度介质中的所有光声成像方法。
通过...快速非接触式检测化学战剂
根据2011年欧洲委员会（EC）CBRN词汇表[1]：«CBRN是化学，生物学，放射学和核问题的首字母缩写，可能通过其意外或故意释放，传播或影响而损害社会。术语CBRN是冷战术语NBC（核，生物学和化学）的替代品，该术语替代了五十年代使用的上一个术语ABC（原子，生物学和化学）。“ n”涵盖了核弹爆炸的影响和易裂变材料的滥用，“ R”代表放射性材料的分散，例如，通过肮脏的炸弹»和cbrne：«是一个首字母缩写，包括CBRN爆炸性物质或事件，包括CBRN爆炸性或事件»。cbrne材料可以被武器化（W-CBRNE）或非wep核（NW-CBRNE）。W-Cbrne材料包括大规模杀伤性武器（WMD），并故意用于犯罪和恐怖活动。nw-Cbrne材料，也称为危险品材料（Hazmat），与无意的事件或军事行动有关，作为次要危害。在这两种情况下，都会对受影响的人群（例如中毒，感染，辐射，尤其是恐慌的传播）产生严重后果。尽管在历史时期已经报道了使用有害气体的使用，但在战场上首次大规模使用化学战代理商（CWA），这是第一次世界大战[2]，臭名昭著地称为Ypres的第二次战役（1915年4月22日），德国人在其中使用了氯气。尽管《化学武器公约》 [3]，但近期也称其使用。间谍机构还涉嫌雇用它们。此外，CWA现在像东京地铁上一样是恐怖分子弓箭中的箭[4]。如前所述，严重的CBRNE事故的发生也可能是无意的，因为以下两个众所周知的化学事件证明了：（1）Seveso事故，1976年（除了数百例氯酸案件，生育能力降低，并增加了
道路表面分类，重点是砾石检测
音乐刺激（例如音乐或环境噪声）会严重影响人类的生理和心理健康。我们在这里总结了音乐疗法对早产婴儿遇险调节，表现增强，睡眠质量控制和精神障碍治疗的积极影响。具体来说，音乐疗法对诸如阿尔茨海默氏病（AD）和帕金森氏病（PD）等神经系统疾病的治疗表现出了有希望的影响。我们还强调了听觉干预会影响生物体的调节机制，包括对免疫反应，基因表达，神经递质调节和神经回路的调节。作为一种安全，具有成本效益和非侵入性干预措施，音乐疗法在治疗各种神经系统疾病方面具有巨大的潜力。
纳豆激酶封装纳米药物用于靶向溶栓：开发、改善体内溶栓效果以及超声/光声成像
摘要：纳豆激酶 (NK) 是一种强效的溶栓酶，可溶解血栓，在心血管疾病的治疗中被广泛使用。然而，由于其高分子量和蛋白质性质，稳定性和生物利用度问题使其有效输送仍然很困难。在本研究中，我们通过反相蒸发法开发了新型 NK 负载非靶向脂质体 (NK-LS) 和靶向脂质体 (RGD-NK-LS 和 AM-NK-LS)。通过 Zetasizer、SEM、TEM 和 AFM 进行物理化学表征 (粒度、多分散性指数、zeta 电位和形态)。Bradford 测定和 XPS 分析证实了靶向配体的表面结合成功。通过 CLSM、光子成像仪 optima 和流式细胞术进行的血小板相互作用研究表明，靶向脂质体的血小板结合亲和力明显较高 (P < 0.05)。使用人体血液和 CLSM 成像进行的纤维蛋白溶解研究进行了体外评估，证明了 AM-NK-LS 具有强大的抗血栓功效。此外，出血和凝血时间研究表明靶向脂质体没有任何出血并发症。此外，使用多普勒流量计和超声/光声成像对 Sprague-Dawley (SD) 大鼠体内 FeCl 3 模型进行的体内实验表明，靶向脂质体对血栓部位的血栓溶解率增加且具有强大的亲和力。此外，体外血液相容性和组织病理学研究证明了纳米制剂的安全性和生物相容性。关键词：纳豆激酶、血栓溶解、纤维蛋白溶解、血栓靶向、光声成像
定量光声断层扫描：建模和反问题
1.1光声成像，有一些密切相关但不同的成像方式在光声成像的标题下。所有人都利用光声效应，这是当充分短的光脉冲被弹性材料吸收并随后被热化时，吸收位点将充当声脉冲的来源。1 - 3中，在所有变体中，光脉冲都针对正在研究的软生物组织，并在组织表面测量所得的声脉冲。从声脉冲的测量值中，可以形成吸收光的图像。这是光声图像。光声显微镜与光声断层扫描的不同之类的方式不同，以收集数据并形成图像。在光学显微镜中，光束或声学探测器都被牢固地聚焦并横跨组织表面扫描。1，4由于焦点引起的定位，可以直接从测量的声学时间序列中形成图像。确实，正是聚焦的紧密性决定了图像的分辨率。（源或检测器通常是栅格扫描的事实不是使显微镜的原因；一系列集中的来源或检测器也可以使用。）是释放的 - 实际上，照明的布置使整个利益区域充满光 - 并且一系列未加注（或至少不是紧密的集中）探测器可用于记录产生的声学时间序列。1，2因为光声源可以分布在整个组织中，并且每个时间序列都可以包含来自任何地方的信号（因为检测器没有重点），因此与显微镜相比，数据和源之间的连接更为复杂，并且必须使用图像重建算法来形成图像。光声断层扫描，而不是显微镜，是本综述的主要关注点，尽管所述的组织光学功能将适用于浊度介质中的所有光声成像方法。
预测性空气和空气动力建模
量子线性求解器是求解方程线性系统的最早且众所周知的量子算法之一是Harrow，Hassidim和Lloyd [8]。这实现了复杂性的指数改善（即运行时）。随后在Childs等人的量子算法中获得了相对于精度的提高复杂性。[9]。这是通过基于量子奇异值转换（QSVT）代替[8]的量子相估计来实现的。Childs等人的算法。可以看作是Gilyen等人的更通用QSVT算法的特殊情况。[10]。应注意的是，由于州准备或状态读数要求，任何潜在的指数改进都处于风险的危险中[11]。这需要以某种形式解决，而无需使用“被动QRAM”，而没有已知的可扩展物理实现[12]。
声学特征与大脑体积之间的关联
1，波士顿大学chobanian和Avedisian医学院解剖学和神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿，美国2号弗雷明汉心脏研究，波士顿大学chobanian and Chobanian和Avedisian医学院，波士顿，波士顿，波士顿，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国卫生学院3.公共卫生，美国马萨诸塞州波士顿公共卫生，5 Slone流行病学中心，波士顿大学Chobanian和美国马萨诸塞州波士顿的Avedisian医学院，美国马萨诸塞州波士顿，肺部医学和医学系6级，贝丝以色列Deaconess医学中心，美国马萨诸塞州波士顿，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院和医学院。马，美国1，波士顿大学chobanian和Avedisian医学院解剖学和神经生物学系，美国马萨诸塞州波士顿，美国2号弗雷明汉心脏研究，波士顿大学chobanian and Chobanian和Avedisian医学院，波士顿，波士顿，波士顿，马萨诸塞州波士顿，马萨诸塞州，美国卫生学院3.公共卫生，美国马萨诸塞州波士顿公共卫生，5 Slone流行病学中心，波士顿大学Chobanian和美国马萨诸塞州波士顿的Avedisian医学院，美国马萨诸塞州波士顿，肺部医学和医学系6级，贝丝以色列Deaconess医学中心，美国马萨诸塞州波士顿，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院，医学院和医学院。马，美国
多功能光纤光声发射器作为双向脑接口
具有“写”和“读”功能的双向脑接口可以成为神经系统疾病基础研究和潜在临床治疗的重要工具。本文报道了一种微型多功能光纤光声发射器 (mFOE)，它集成了同时进行的光声刺激用于“写”和神经回路的电生理记录用于“读”。由于神经元具有对声波作出反应的内在能力，因此不需要病毒转染。光声波和电场之间的正交性提供了一种避免电刺激和记录之间干扰的解决方案。首先使用钙成像在培养的大鼠皮质神经元中验证了 mFOE 的刺激功能。在长达 1 个月的急性和慢性应用中，在小鼠海马中体内应用 mFOE 成功同时进行了光声刺激和脑活动电记录。这些应用后证实了轻微的脑组织损伤。 mFOE 实现的同时神经刺激和记录功能为神经回路的研究开辟了新的可能性，并为超声神经刺激的研究带来了新的见解。
机器学习方法在结构动力学和振动声学中的应用综述
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。
Barbara Zaparoli Cunha、Christophe Droz、Abdelmalek Zine、Stéphane Foulard、Mohamed Ichchou。应用于结构动力学和振动声学的机器学习方法综述。 2022. hal-03563614v2
机器学习 (ML) 的使用已迅速扩展到多个领域，并在结构动力学和振动声学 (SD&V) 中得到了广泛的应用。在前所未有的数据可用性、算法进步和计算能力的推动下，ML 从数据中揭示见解的能力不断增强，增强了决策、不确定性处理、模式识别和实时评估。SD&V 中的三个主要应用利用了这些优势。在结构健康监测中，ML 检测和预测可实现安全操作和优化的维护计划。在主动噪声控制和主动振动控制中，ML 技术可利用系统识别和控制设计。最后，所谓的基于 ML 的替代模型为昂贵的模拟提供了快速替代方案，从而实现了稳健且优化的产品设计。尽管该领域有许多研究成果，但尚未对其进行审查和分析。因此，为了跟踪和了解这些领域的持续整合，本文对 SD&V 分析中的 ML 应用进行了调查，阐明了当前的实施状态和新兴机遇。针对这三个应用，确定了基于科学知识的主要方法、优势、局限性和建议。此外，本文还探讨了数字孪生和物理引导 ML 在克服当前挑战和推动未来研究进展方面的作用。因此，该调查概述了 SD&V 中应用 ML 的现状，并引导读者深入了解该领域的进展和前景。