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气溶胶微型机器人的输送和驱动
然而，在液体积聚会对下面的生物膜和上皮细胞造成运输障碍的疾病中，雾化治疗的效率和效果会显著降低。[10,11] 常见的例子包括肺炎、囊性纤维化、急性支气管炎和慢性阻塞性肺病。由于 μ 机器人具有增强体内运输的潜力，因此可以用来克服液体积聚并增强治疗效果。μ 机器人通常使用微电子行业的技术制造而成 [12]，可以由各种场提供动力和引导，包括磁场、[13] 声场、[14] 化学场，[15] 甚至光场。[16] 对于体内应用，μ 机器人最常见的控制方法是通过不会在组织中衰减的磁场 [17]，并且已经证明了定向平移
飞秒光丝清除大气气溶胶
A. Goffin、J. Griff-McMahon、I. Larkin 和 HM Milchberg * 马里兰大学电子与应用物理研究所，马里兰州帕克分校，20742，美国 *milch@umd.edu 大气气溶胶（例如雾中的水滴）会通过散射和吸收干扰激光传播。飞秒光学细丝已被证明可以清除雾区，从而改善后续脉冲的传输。但详细的除雾机制尚未确定。在这里，我们直接测量和模拟半径约为 5 μm 的水滴（典型的雾）在飞秒细丝特有的光学和声学相互作用影响下的动态情况。我们发现，对于由准直近红外飞秒脉冲崩溃产生的细丝，主要的液滴清除机制是激光光学破碎。对于此类细丝，由细丝能量沉积在空气中发射的单周期声波不会影响液滴，也不会引起可忽略的横向位移，因此对雾的清除作用也微乎其微。只有当非细丝脉冲的聚焦程度很高时，局部能量沉积远远超过细丝，声波才会显著取代气溶胶。
COVID-19 期间黑碳气溶胶的减少......
1 马克斯普朗克化学研究所多相化学系，德国美因茨 55128 2 马克斯普朗克化学研究所大气化学系，德国美因茨 55128 3 不来梅大学环境物理研究所，德国不来梅 28359 4 约翰内斯古腾堡大学大气物理研究所，德国美因茨 55128 5 德国航空航天中心 (DLR) 大气物理研究所，德国上法芬霍芬 82234 6 莱比锡大学物理与地球科学学院，莱比锡气象研究所，德国莱比锡 04103 7 莱布尼茨对流层研究所实验气溶胶和云微物理系，德国莱比锡 04318
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
用于空间领域感知应用的加速 AI 驱动大气预测 丹尼·费尔顿 诺斯罗普·格鲁曼公司 玛丽·艾伦·克拉多克、希瑟·凯利、兰德尔·J·阿利斯、埃里克·佩奇、杜安·阿普林 诺斯罗普·格鲁曼公司 摘要 太空激光和监视应用经常受到大气效应的影响。气溶胶、云和光学湍流引起的大气衰减和扭曲会产生有害影响，从而对任务结果产生负面影响。2019 年 AMOS 会议上简要介绍的一篇论文介绍了 2017 年在哈莱阿卡拉峰安装的地面仪器。这些仪器仍在积极收集数据，它们正在提供前所未有的空间环境实时表征，包括精确的大气传输损耗。虽然实时测量是理解和表征空间环境的第一步，但仅靠它们是不够的。为了优化任务规划，许多应用都需要对空间环境进行准确的短期大气预测。虽然大气预报并不是什么新鲜事，但最近随着 21 世纪人工智能 (AI) 技术的应用，大气预报的技能得到了极大提升。这些技术是高性能计算 (HPC) 和深度学习 (DL) 的结合。本演讲的主题是使用来自地面大气收集系统的 TB 级数据训练预测模型，并使用图形处理单元 (GPU) 加速其训练和推理的能力。本研究侧重于预测的三个时间尺度。这些时间尺度包括短期（0 到 60 分钟）、中期（1 小时到 3 小时）和长期（3 到 48 小时）。这些时间尺度代表激光和/或监视应用和任务的各种决策点。在短期预测情况下，多种 DL 技术应用于从光学地面站 (OGS) 收集的本地数据。这些 DL 技术包括使用 U-Net 卷积神经网络和多层感知器 (MLP) 和随机森林 (RF) 模型的集合。 MLP 用于从激光云高仪和红外云成像仪 (ICI) 等仪器收集的点数据。对于中间时间尺度，卷积长短期记忆 (LSTM) 网络和 U-Net 均使用来自 NOAA 地球静止卫星云图集合的图像进行训练。最后，组合 U-Net 和自动编码器神经网络用于训练由 HPC 数值天气预报 (NWP) 模型模拟的大气预测器以进行长期预测。NWP 会产生许多 TB 的数据，因此，使用这些神经网络是优化其预测能力的理想选择。本研究利用了多种 HPC 资源。其中包括由四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 组成的内部 GPU 节点以及毛伊高性能计算中心 (MHPCC) 的资源。结果表明，在几乎所有情况下，这些预测技术都优于持久性，而且偏差很小。使用 HPC 和 DL 推理实时进行预测的能力是未来的重点，将在会议上报告。1. 简介大气衰减和失真降低了太空激光和监视应用的功效。特别是，云层可以部分或完全遮挡目标，并阻止或要求降低光通信系统的数据速率。但是，通过准确表征和预测大气影响，可以减轻许多负面影响。本研究的目的是开发和完善一种最先进的大气预测系统，该系统可生成高分辨率的大气衰减预测，以支持太空激光和监视应用的决策辅助。为了实现这一目标，HPC 和 AI 的进步与数 TB 的高分辨率地面和太空大气数据集合相结合。多种 HPC 资源用于处理本研究所需的地面和卫星数据，并使用四个 NVIDIA Tesla V100 GPU 加速 AI 预测技术的训练和推理。该技术用于进行多时间尺度大气预测：1 小时预测、2 小时以上预测和 48 小时预测。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。最长 1 小时；最长 2+ 小时；最长 48 小时。
开发臭氧监测仪 (OMI) 气溶胶指数 (AI) 数据同化方案，用于明亮表面的气溶胶建模——朝着紫外光谱直接辐射同化迈出了一步
摘要。使用矢量线性离散纵坐标辐射传输 (VLIDORT) 代码作为前向模型模拟的主要驱动程序，开发了一种首创的数据同化方案，用于将臭氧监测仪 (OMI) 气溶胶指数 (AI) 测量值同化到海军气溶胶分析和预测系统 (NAAPS)。这项研究表明，与 NAAPS 自然运行的值相比，使用 OMI AI 数据同化可以显著降低 NAAPS 分析中的均方根误差 (RMSE) 和绝对误差。模型模拟的改进证明了 OMI AI 数据同化对于多云区域和明亮表面的气溶胶模型分析的实用性。然而，单独的 OMI AI 数据同化并不优于在无云天空和黑暗表面使用被动式气溶胶光学厚度 (AOD) 产品的气溶胶数据同化。此外，由于 AI 同化需要在前向模拟中部署完全多散射感知辐射传输模型，因此计算负担是一个问题。尽管如此，新开发的建模系统包含了紫外 (UV) 光谱中辐射同化的必要成分，我们的研究表明，未来在紫外和可见光谱中直接辐射同化，可能与 AOD 同化相结合，可用于气溶胶应用。可以添加其他数据流，包括来自对流层监测仪 (TROPOMI) 的数据、
审查用于表征紧凑空间中生物溶质的现场抽样技术
使用政府图纸，规格或本文档中包含的其他数据出于政府采购以外的任何目的，都不会对美国政府有任何强制。政府制定或提供图纸，规格或其他数据的事实未许可持有人，任何其他人或公司，或传达任何可能与他们相关的专利发明的任何权利或许可。合格的请求者可以从国防技术信息中心（DTIC）（http://www.dtic.mil）获得本报告的副本。AFRL-SA-WP-TR-2020-0048已审查，并根据分配的分发声明获得批准出版。//SIGNATURE// //SIGNATURE// __________________________________ ______________________________________ TAMERA G. BORCHARDT, Lt Col, NC GUY R. MAJKOWSKI, Col, BSC Branch Chief, Biomedical Impact of Flight Division Chief, Warfighter Medical Optimization This report is published in the interest of scientific and technical information exchange, and its publication does not constitute the Government's approval or disapproval of它的想法或发现。
结合 GOCART 气溶胶模块改进 WRF-Chem 模型 v4.1.3 中的灰尘模拟
1 沙特阿拉伯图沃阿卜杜拉国王科技大学 2 美国科罗拉多州博尔德市科罗拉多大学 CIRES 3 美国科罗拉多州博尔德市 NOAA 地球系统研究实验室
生物气溶胶的实时感应：回顾与当前...
a 美国科罗拉多州丹佛市丹佛大学化学与生物化学系；b 德国美因茨马克斯普朗克化学研究所多相化学系；c 美国纽约州汉密尔顿市科尔盖特大学化学系；d 美国科罗拉多州柯林斯堡气溶胶设备公司；e 瑞士帕耶讷联邦气象和气候学办公室 MeteoSwiss；f 以色列生物研究所 (IIBR)，以色列内斯茨奥纳；g 美国马里兰州劳雷尔约翰霍普金斯大学应用物理实验室应用生物科学组；h 德国美因茨马克斯普朗克化学研究所粒子化学系；i 美国华盛顿特区海军研究实验室光学科学部；j 美国华盛顿州里奇兰太平洋西北国家实验室大气科学与全球变化部；k 英国曼彻斯特大学 SEAES 大气科学中心；l 美国马里兰州阿德尔菲 CCDC 陆军研究实验室
使用过的气雾剂容器处理
i. 仅购买所需数量的消费品。 ii. 使用部分装满的容器直至用完。 iii. 按照本 SOP 的指示处理部分装满或空的容器。 iv. 建议（如果适用）逐步停止使用气雾罐和
大气中的主要生物气溶胶颗粒：综述
作者：VR Després · 2012 · 被引用 1482 次 — 背景气溶胶特性。使用荧光气动颗粒物测量仪测量：FLAPS 性能的灵敏度。国防研究机构...