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3D互连的自动故障定位和表征的端到端卷积神经网络
条纹分割技术（FRIST）：在这里，边界框中包含使用自适应阈值的预处理特征模式。然后在预处理图像的中心考虑具有单位半径的圆。该圆的半径迭代增加，直到达到边界框的末端为止（请参阅补充图S11）。从C扫描图像中，有关TSV的信息主要位于内部两个条纹。在每个步骤中，都绘制位于该圆圈周长的黑色像素的总数。图中的第一个峰和第二个峰对应于感兴趣的边缘，因此，通过将所有像素的所有像素设置为超过这两个峰，以保留图像段的那些区域（请参阅补充图S11和S12）。这些步骤是
生成和表征细胞类型特异性、可诱导的 Cre 驱动系以研究嗅觉处理
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对主要编辑的特殊性的无偏见...
最近，由于它们在不同的领域中的应用，例如在催化剂，超级电容器，电容器，电池和其他储能系统中，因此高级材料引起了极大的兴趣[1-3]。21世纪的许多前进技术，例如电动汽车（和混合动力），便携式电子设备和可再生能源系统，推动了对高性能储能系统的需求[4]。对可加工，轻巧，灵活的储能材料的需求不断增长，这激发了学术界和行业的研究人员开发和制造新材料，这些材料可根据目标应用程序（包括环境应用程序）提供出色的特性[5，6]。基于高级材料在几种应用中的不同潜力的基础上，该特刊旨在介绍新的高级材料中最新的最新技术，以解决研究人员在此领域中针对许多应用程序的各种具有挑战性的问题，尤其是用于存储能源。在本期中，我们提出了12篇论文，其中包括一项出色的评论“可持续生物量活性碳作为电池和超级电容器的电极 - 一个迷你审查”和一篇沟通文章。在本期特刊中，我们介绍了最新的进步，这些进步涉及活跃研究人员在创新的高级材料和混合材料方面的新颖和最先进的主题，不仅涉及它们的合成，准备和表征，而且尤其是专注于具有出色表现的此类材料的应用。本期特刊已针对不同学科的读者。全面和基础研究已在本期特刊中发表，剑桥大学研究人员的第一个贡献为“碳基于黑色 - 盖烯的多模式 - 二苯基二甲基烯纳米复合材料的非等热结晶动力学”。在这项工作中，Ahmad等人。报告了基于结晶动力学的碳黑磷酸增强高密度聚乙烯（HDPE）复合材料的发现[7]。在这项工作中，使用非等温条件的纤维（碳黑 /石墨烯）从0.1到5 wt。％的不同比例制备了不同类型的复合材料。发现石墨烯含量以及冷却速率对结晶行为（PE-G纳米复合材料的非等温度）产生了很大的影响。发现，随着选定加固的冷却速率降低（例如，石墨烯含量），PE-G相对峰结晶温度得到了提高。以指定的冷却速率，发现随着石墨烯浓度的增强以及成核机制的转化，它会逐渐增加。从研究中得出结论，聚乙烯（PE）-G纳米复合材料的非等温结晶行为在很大程度上取决于石墨烯的含量和冷却速率。Cabello等人在他们的工作中探索了MGCL 2作为电解质的用法，以增加Li 4 Ti 5 O 12（LTO）电化学性能，作为下一代MG电池中新型阴极[8]。
用于铁路卧铺应用的KENAF纤维增强的聚酰胺生物复合材料的制造和表征
铁路通过交通，速度和负载在这些年来大大增加，促使行业利益相关者和研究人员寻求一种替代的卧铺材料，该材料可以证明其具有较高的在职弯曲抵抗力并具有环境友好和耐用的能力。为了满足这些需求，并且由于环境问题，KENAF增强的聚酰胺已变得非常重要。但是，由于其在这方面的性能不可用，因此无法用作铁路轨道组件。在弥合此差距时，本文着重于制造和表征处理过的六种不同配方的KENAF纤维（TKF，10％加载间隔时为0-50％），用于铁路卧铺应用。结果表明，TKF的掺入影响了聚酰胺在吸水，负载能力和热稳定性方面的行为。
用于靶向癌细胞的药物偶联物的 Affibody 分子的选择和表征
摘要................................................................................................................................................................ 2
通过脑电图数据处理，根据与移动设备任务相关的认知负荷来表征移动设备任务
与移动设备的交互是与网络世界的纽带，使我们能够描述用户行为。根据人联网的原则，对与智能手机的交互进行深入分析，使我们能够区分正常使用和异常使用。这种分析的众多应用之一将有助于根据交互中的异常情况对轻度认知障碍进行早期诊断。这项工作旨在朝着这一雄心勃勃的目标迈出第一步：确定使用智能手机执行不同典型任务所需的认知负荷。通过正确识别哪些任务需要更高的认知负荷，我们将能够开始研究有助于早期诊断认知病理的指标和指标。认知负荷分析是在对 26 名用户进行实验后进行的，这些用户使用移动设备执行了 12 项典型任务，同时通过脑电图监测他们的大脑活动。结果表明，显然存在具有更高认知需求的任务，其中音频制作和消费最为显著，这已得到实验和统计验证。© 2020 Elsevier BV 保留所有权利。
从环境中分离出的颜料产生的微生物及其抗菌活性
摘要。在食品行业中，总是有对色彩鲜艳，外观吸引人的食品的需求，并且具有营养和健康增强的特性，以吸引消费者的注意。合成色素被广泛用于全球市场，但是它们可能引起许多副作用，例如高过敏性，致癌性和其他毒理学问题。最近的研究表明，微生物是自然色的丰富来源，可以使工业生产安全，环保的生物降解色素。这项工作的目的是将色素微生物从环境样品中分离出来，选择的发酵条件，从微生物中分离色素并检查其抗菌活性。颜料已经从各种来源分离出来，例如土壤，食物浪费，面粉等。生长生产微生物的生长参数，例如生长温度，pH，类酮和NaCl浓度，以评估色素的产生。发酵后，用超声浴和溶剂提取通过细胞裂解来分离五种类型的色素。研究了提取的色素的抗菌活性。在研究期间，确定了微生物生长的最佳条件：温度为30°C，pH 7，浓度为3％胰蛋白酶和6％NaCl。甘油被发现是一种额外的碳源，对色素产生产生积极影响。粉红色的色素对测试的致病细菌表现出最高的抗菌活性。提取的颜料的抗菌作用结果表明，铜绿假单胞菌对颜料的作用最敏感。关键词：色素，微生物，隔离，发酵。
在生理和病理条件下，肠神经系统中线粒体相关的ER膜的表征
Giada Delfino，Jean Baptiste Briand，Thibauld Oullier，LéaNienkemper，Jenny Greig等。AJP-胃肠道和肝生理学，2024年，在线印刷。10.1152/ajpgi.00224.2023。INSERM-04446267
使用频率调制连续波传感对风力涡轮机复合材料进行表征
摘要：风力涡轮机叶片 (WTB) 是由复合多层材料结构组成的关键子系统。WTB 检查是一个复杂且劳动密集型的过程，其失败会给资产所有者带来巨大的能源和经济损失。在本文中，我们提出了一种用于叶片复合材料的新型无损评估方法，该方法采用调频连续波 (FMCW) 雷达、机器人和机器学习 (ML) 分析。我们表明，使用 FMCW 光栅扫描数据，我们的 ML 算法（SVM、BP、决策树和朴素贝叶斯）可以区分不同类型的复合材料，准确率超过 97.5%。SVM 算法的性能最佳，准确率为 94.3%。此外，所提出的方法还可以获得检测表面缺陷的可靠结果：层间孔隙率，总体准确率为 80%。特别是，SVM 分类器的最高准确率达到 92.5% 至 98.9%。我们还展示了检测复合材料 WT 结构中 1 毫米差异的气孔的能力，使用 SVM 的准确率为 94.1%，使用 Naïve Bayes 的准确率为 84.5%。最后，我们创建了物理复合材料样品的数字孪生，以支持 FMCW 数据相对于复合材料样品特性的集成和定性分析。所提出的方法探索了一种用于复合材料非接触表面和地下的新型传感方式，并为开发替代的、更具成本效益的检测方法提供了见解
使用 VERDICT-MRI 全面表征脑肿瘤：通过组织学验证的细胞和血管测量评估
摘要：本研究旨在扩展 VERDICT-MRI 框架以建模脑肿瘤，从而能够全面表征肿瘤内和肿瘤周围区域，特别关注细胞和血管特征。在 21 名患有不同类型脑肿瘤且具有各种细胞和血管特征的患者中，我们获取了具有多个 b 值（范围从 50 到 3500 s/mm 2 ）、扩散时间和回声时间的扩散 MRI 数据。我们根据不同类型的细胞内、细胞外和血管区室与信号的组合，拟合了一系列扩散模型。我们使用简约标准比较了这些模型，同时力求对所有关键组织学脑肿瘤成分进行良好表征。最后，我们评估了在区分肿瘤组织型方面表现最佳的模型的参数，使用 ADC（表观扩散系数）作为临床标准参考，并将其与组织病理学和相关灌注 MRI 指标进行了比较。在脑肿瘤中，VERDICT 的最佳模型是一个三室模型，该模型考虑了各向异性受阻和各向同性限制扩散以及各向同性伪扩散。VERDICT 指标与低级别神经胶质瘤和转移瘤的组织学外观相符，并反映了组织病理学在肿瘤内多个活检样本之间发现的差异。组织型之间的比较表明，在细胞含量高的肿瘤（胶质母细胞瘤和转移瘤）中，细胞内分数和血管分数往往较高，定量分析表明，随着神经胶质瘤等级的增加，肿瘤核心内的细胞内分数（fi）值呈升高趋势。我们还观察到，与胶质母细胞瘤和 WHO 3 胶质瘤周围的浸润性水肿相比，转移瘤周围的血管源性水肿中自由水分数呈更高的趋势，