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在LIBS光谱框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程
Ludovic Duponchel，CécileFabre，Bruno Bousquet，Vincent Motto-Ros。在Libs Specy-troscopy框架中进行定量分析和分类的预测模型的统计比较：教程。SpectroChimica Acta B部分：原子光谱学，2023，208，pp.106776。10.1016/j.sab.2023.106776。hal-04191568
冷却技术的进步，以提高太阳能光伏面板的效率：详细的综合审查和创新分类
太阳能光伏（PV）细胞已成为生产绿色电力的主要技术。这项创新利用了直射的阳光来产生动力，其安装灵活性已在PV面板上进行了大量投资。尽管有许多好处，但这些细胞因细胞温度升高而导致的效率下降而阻碍。因此，研究人员对旨在使用多种技术增强光伏细胞性能的可能解决方案进行了广泛的研究。本评论论文对光伏面板的冷却技术进行了彻底的分析。它涵盖了被动和主动冷却方法，包括水和空气冷却，相变材料以及各种不同的方法。在每个类别中，它都深入研究详细的子类别，例如蒸发冷却，浸入水，浮动系统，水管，冷却通道，喷水机，喷射撞击，地热冷却以及通过PV设计增强的自然对流。它还使用冷却管，散热器和空气收集器覆盖强制对流，以及相变材料（PCM），纳米流体，辐射冷却，热电方法，热管，热泵，热泵和其他创新技术的整合。用特定的示意图说明了每种方法，并进行了彻底讨论和比较。此外，本文介绍了适用于光伏面板的这些冷却方法的原始分类系统，为未来的研究提供了宝贵的指导，并洞悉提高效率。关键字：综合；比较;审查;光伏面板；冷却技术。
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。它们在可见的光谱区域和近红外表现出很强的吸收，而由自组装的卟啉分子组成的有序聚集体可能会导致超快速的能量和电子转移，因为与本地化的\ xcf \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x80 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x93 \ x933 \ x933 \单体。卟啉及其衍生物，例如卟啉三合会，液体\ XE2 \ x80 \ x93crystalline卟啉已被广泛用作光动力学，光热疗法（PTT和PDT）中的光敏剂（PTT和PDT）和染料敏化细胞（DSSCSCS），含有液体的材料，适用于液体的材料，适用于液体材料。 （OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷运输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
b'porphyrins代表了一类经过多学科领域应用的大环协调化合物。They exhibit a strong absorption in the visible spectral region and near- infrared, while ordered aggregates consisting of self- assembled porphyrin molecules may enable ultra-fast energy and electron transfer because of the delocalized excited states present in the aggregates as compared to the localized \xcf\x80\xe2\x80\x93\xcf\x80 transitions within单体。Porphyrins and their derivatives, such as porphyrin triads, liquid\xe2\x80\x93crystalline porphyrins have been widely used as photosensitizers in photodynamic, photothermal therapy (PTT and PDT) and dye-sensitized solar cells (DSSCs), as fluorescent materials in chemical sensors as light harvesting elements in organic solar细胞（OSC），以及在OSC和钙钛矿太阳能电池（PSC）中作为电荷传输材料。该特刊的目的是突出其合成，功能化，结构修饰和潜在应用的各个方面，重点是光动力疗法，光伏和传感器。欢迎报道新结果或评论的文章。”
使用可解释的AI
*: Correspondence: Dr. Ganesh B Chand (Email: gchand@wustl.edu ) and Dr. Hui-Yuan Miao (Email: miaoh@wustl.edu ) Credit authorship contribution statement YN: Conceptualization, Methodology, Software, Formal analysis, Visualization, Data curation, Writing – original draft, Writing - review & editing; TM：方法，软件，正式分析，写作 - 审核和编辑； HYM：方法，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； PB：方法，软件，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； DST：概念化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑； GBC：概念化，方法，软件，正式分析，可视化，数据策划，写作 - 原始草稿，写作 - 评论和编辑；监督，资金收购资金GBC得到了圣路易斯华盛顿大学的Mallinckrodt放射学研究所以及美国国立卫生研究院K01AG083230的支持。利益冲突作者没有利益冲突来宣布
基于组合的电机成像的多类分类
运动图像（MI）允许设计自定进度的大脑 - 计算机界面（BCIS），该界面有可能提供直观且连续的相互作用。但是，具有三个以上命令的非侵入性MI基于BCI的实施仍然是一项困难的任务。首先，解码不同动作的MIS数量受到在相应来源之间保持足够间距的限制，因为近区域的脑电图（EEG）活性可能会加起来。第二，脑电图产生了大脑活动的相当嘈杂的图像，这会导致分类性能差。在这里，我们提出了一种解决方案，通过使用合并的MIS（即同时涉及2个或更多身体部位的错误）来解决可识别的运动活动的局限性。，我们提出了公共空间模式（CSP）算法的两种新的多标记用途，以优化信噪比，即MC2CMI和MC2SMI方法。，我们在8级的脑电图实验中记录了来自七个健康受试者的脑电图信号，包括剩余条件和所有可能的组合使用左手，右手和脚。所提出的多标记方法将原始的8级问题转换为一组三个二进制问题，以促进使用CSP算法。在MC2CMI方法的情况下，每个二进制问题组在一个类别中共同参与了三个选定的身体部位之一，而其余的不参与相同身体部位的MIS则在第二类中分组在一起。以这种方式，对于每个二进制问题，CSP算法都会产生特征，以确定特定的身体部分是否从事任务。最后，通过应用8级线性判别分析，将三组功能合并在一起，以预测用户意图。MC2SMI方法非常相似，唯一的区别是，在训练阶段考虑的任何组合MIS，这大大加速了校准时间。对于所有受试者，MC2CMI和MC2SMI方法的精度都比经典的配对（PW）和One-Vs.-All（OVA）方法更高。我们的结果表明，当正确调制大脑活动时，多标签方法代表了一个非常有趣的解决方案，可以增加命令数量，从而提供更好的相互作用。
较高理工学院的流动性学生的简短指南在网络上定位研究教授，学科，小组，时间表，classe
Master's Degree in Research and Innovation in Computational Intelligence and Interactive Systems .................................................................................................................................................... 13
有希望的新型高温超导体在房间压力下实现稳定性
除了其实验含义外，这一发现还挑战了有关超导性如何工作的长期假设。团队表明，底物的侧向压缩可以稳定材料，即使它与通过从各个方向均匀挤压的均匀压缩差异，类似于钻石砧细胞产生的压缩。这一发现为原子间距在实现超导性中的作用提供了新的见解。
心率变异性有助于对系统性硬化症中的表型进行分类
我们旨在开发系统性硬化症（SSC）子类型分类器工具，以在患者的床边使用。我们比较了静止（5分钟）的心率变异性（HRV），并响应于具有弥漫性（n = 16，DCSSC）和有限（n = 38，LCSSC）的患者（n = 58）的正抑制（5分钟）（n = 58）。在时间，频率和非线性域中从Beat-Beat RR间隔中评估HRV。DCSSC组与LCSSC组不同，主要是较高的心率（HR）和较低的HRV，在depubitus和正稳态条件下。站立机动降低了HR标准偏差（SD_HR），Poincaré拟合椭圆的RR间隔图（SD2）的主要轴长以及DCSSC组中的相关维度（CORDIM），而LCSSC组中这些HRV索引增加了（P = 0.004，P = 0.004，p = 0.002，以及增加了这些HRV指数。我们确定了5个最有用和判别的HRV变量。We then compared 341 classifying models (1 to 5 variables combinations × 11 classifier algorithms) according to mean squared error, logloss, sensitivity, specificity, precision, accuracy, area under curve of the ROC-curves and F1-score.f1得分范围从最佳1-可添加模型的0.823到4个变量最佳模型的最大0.947。最具体和精确的模型包括SD_HR，SD2和Cordim。总而言之，我们提供了高性能分类模型，能够从ECG记录中区分易于在床边执行的有限皮肤SSC子类型。模型基于1至5 HRV索引用作自主综合影响心脏活动的非线性标记。
应用于EEG分类的新型判别分析
摘要 - 本文提供了一种开发t -wishart分布的协方差矩阵的分类方法，该方法概括了WishArt分布。与WishArt分布相比，它对于异常协方差矩阵更为强大，并且更灵活地对分布不匹配。在此矩阵变化分布的最新发展之后，提出的分类器是通过利用判别分析框架并提供原始决策规则来获得的。通过对实际数据的数值实验，我们的方法的实际兴趣得到了表明。更确切地说，所提出的分类器在两个标准的脑电图数据集上获得了最佳结果，而最佳最低距离（MDM）分类器相比。索引项 - EEG，协方差矩阵，t -wishart，Bayseian分类，判别分析，BCI。
基于机器学习的3D点云分类和多个时空变化分析，并使用开源科学
方法和结果：虽然深层神经网络的新方法正在迅速发展[1]，但足够且适当的训练数据（通常是带注释的点云）的瓶颈仍然是地球科学中许多应用的主要障碍。那些饥饿的学习方法取决于训练数据的适当域表示，这对天然表面和动态具有挑战性，在较高的阶层内变异性。通过VLS生成的合成激光元点云，例如，使用开源模拟器Helios ++ [3]，可以解决一些解决方案，以克服缺乏给定任务的训练数据。在代表目标表面类的虚拟3D/4D场景中，可以模拟不同的激光雷达广告系列，所有生成的点云被自动注释。VLS软件（例如Helios ++）允许模拟给定场景的任何激光雷达平台和设置，该平台为数据增强提供了很高的潜力，并创建了针对特定应用程序的培训样品。在最近的实验[1]中，纯粹的合成训练数据可以实现类似的性能，以从现实世界中获得的昂贵标记的训练数据进行语义场景分类。