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X射线诱导的超快电荷转移在基于噻吩的共轭聚合物中，由核心孔光谱控制
同时，能量结构域中的高分辨率X射线光谱也可以提供对分子系统中超快染色器过程的有用见解。使用单色同步加速器X射线辐射，可以在分子中对特定原子核壳的共振激发。核心兴奋状态的寿命因几个飞秒而异，具有激发能量的相对较浅的核心孔高达1 keV，直到具有较高激发能的深核孔的attosentime量表。通过发射X射线光子或螺旋钻电子的发射在核心激发态的寿命内，可以作为探测分子在同一时间尺度上发生的任何动力学过程的探测。这是“核心时钟”光谱（CHC）的基本概念。6关于
使用光谱光谱和定量超声检查的癌症表征：肉瘤亚型的实体研究
组织学分析是癌症诊断的黄金标准方法。但是，它容易出现主观性和采样偏差。应对这些局限性，我们引入了一种定量的双峰方法，旨在为可疑区域提供非侵入性指导。将光谱光谱和定量超声技术组合在一起，以表征来自动物模型的两种不同的骨肿瘤类型：软骨肉瘤和骨肉瘤。使用两种不同的细胞系诱导骨肉瘤的生长。进行组织学分析作为参考。光反射率的三个超声参数和强度显示，在5％水平上，软骨肉瘤和骨肉瘤之间存在显着差异。同样，尽管在组织学检查中观察到了两种类型的骨肉瘤，但两种类型的骨肉瘤的变化也被报道了两种类型的骨肉瘤。这些观察结果表明我们技术在探测细组织特性中的敏感性。其次，超声基于光谱的技术鉴定了软骨肉瘤细胞和核的平均大小，相对误差分别为22％和9％。光学当量技术正确提取了软骨肉瘤和骨肉瘤的细胞和细胞的散射尺寸分布（分别为9.5±2.6和µ）。软骨肉瘤的核的光散射贡献估计为52％，骨肉瘤的光散射贡献可能分别表明大量和不存在细胞外基质。因此，超声和光学方法带来了互补参数。他们在细胞和核尺度上成功估计了形态学参数，这使我们的双峰技术有望用于肿瘤表征。
拉曼光谱法，用于鉴定链球菌
在现代世界中，口腔的各种炎症性疾病已广泛，特别是牙周炎[1，2]。牙周炎和植入周围炎的主要原因是口腔微生物的组织感染。病理过程中已知的潜在参与者之一是链球菌，在几乎100％的病例中，它们在牙周口袋中被检测到[3-6]。同时，即使使用现代方法，链球菌仍然是识别微生物的最困难之一。当前，一种积极使用的物理方法来诊断包括链球菌在内的微生物，是基质辅助的激光解吸/电离时间 - 质谱质谱法（MALDI-TOFMS）。没有任何有关微生物识别的新技术，没有问题，而Maldi Tofms也是如此。是在具有基因型/蛋白质相似性的那些微型机构中无法进行准确的分歧，并且在数据库中没有可靠的数据[7]。在这方面，紧急任务是检测链球菌的物种鉴定。作为识别链球菌的替代方法，可以使用在生物医学实践中广泛应用的拉曼光谱法（RS）的方法[8]。rs允许分析分子的振动模式，并可以区分相似的分子，这使人们希望解决鉴定紧密相关的细菌物种的问题。鉴于链球菌作为各种局部疾病的致病药物的作用越来越大，需要在此方向上进行进一步的研究。以前，其他作者进行了类似的研究，但它集中在肺炎球菌的物种鉴定上，作为广义感染（肺炎和脑膜炎）的主要病因[9]。该研究的目的是对三种密切相关的链球菌链球菌，口腔链球菌和肺炎链球菌肺炎链球菌的菌株进行频谱研究，并使用拉曼光谱法对周期性诊断的细菌菌株进行快速评估。
通过X射线吸收光谱研究的低维系统：2D，1D和0D病例的选择
在过去的三十年中，低维系统从基本和技术的角度引起了越来越多的兴趣，这是由于其独特的物理和化学特性。X射线吸收光谱（XAS）是表征这种系统的强大工具，这是由于其化学选择性和在原子间距离测定中的高灵敏度。此外，该技术可以同时提供有关纳米材料的电子和局部结构特性的信息，这显着有助于阐明其原子结构与其特殊的物理特性之间的关系。本综述提供了XAS的一般介绍，讨论了该技术的基本理论，最常用的检测模式，相关的实验设置和一些互补的相关特征技术（DAFS，EXELFS，PDF，PDF，XES，HERFD XAS，XRS，XRS）。随后将介绍XAS光谱对2D，1D和0D系统的重要应用。选定的低维系统包括IV和III-V半导体膜，量子孔，量子线和量子点；基于碳的纳米材料（外延石墨烯和碳纳米管）；金属氧化物膜，纳米线，纳米棒和纳米晶体；金属纳米颗粒。最后，讨论了将XAS应用于纳米结构的未来观点。
我们的反应到 - 政府 - 欧洲典范...
版权所有和AI，1支持其雄心壮志，以提供支持人类创造力，激励创新并促进法律确定性的框架。这一目标与政府对工业战略中规定的有针对性增长驱动的部门2的支持保持一致，以及今年早些时候发布的AI机会行动计划3。5。ICO致力于支持政府实施该计划，以我们在AI 4的广泛工作以及我们对AI法规提供的指导为基础。5，我们帮助创建一个环境，其中支持负责的AI创新者，而人们及其权利受到我们自己的创新服务6以及我们与其他数字法规合作论坛7监管机构共同提供的环境。6。在版权和AI解释的咨询中，对AI模型进行了大量数据培训。通常，此数据的很大一部分是个人数据，将此处理带到ICO的权限下。ICO从最初的培训数据收集到部署，监视或微调模型，调节整个AI值链中个人数据的处理。7。作为务实的监管机构，我们的决策涉及确保个人数据的适当保护的考虑，同时促进公众的信任和对其处理的信心。我们在支持创新和竞争的同时履行了作为监管机构的职责。我们最近阐述了ICO如何做到这一点，以及我们的工作如何促进我们对总理的回应中的可持续经济增长。8
信息专员对英国政府关于版权和人工智能的咨询的回应
版权所有和AI，1支持其雄心壮志，以提供支持人类创造力，激励创新并促进法律确定性的框架。这一目标与政府对工业战略中规定的有针对性增长驱动的部门2的支持保持一致，以及今年早些时候发布的AI机会行动计划3。5。ICO致力于支持政府实施该计划，以我们在AI 4的广泛工作以及我们对AI法规提供的指导为基础。5，我们帮助创建一个环境，其中支持负责的AI创新者，而人们及其权利受到我们自己的创新服务6以及我们与其他数字法规合作论坛7监管机构共同提供的环境。6。在版权和AI解释的咨询中，对AI模型进行了大量数据培训。通常，此数据的很大一部分是个人数据，将此处理带到ICO的权限下。ICO从最初的培训数据收集到部署，监视或微调模型，调节整个AI值链中个人数据的处理。7。作为务实的监管机构，我们的决策涉及确保个人数据的适当保护的考虑，同时促进公众的信任和对其处理的信心。我们在支持创新和竞争的同时履行了作为监管机构的职责。我们最近阐述了ICO如何做到这一点，以及我们的工作如何促进我们对总理的回应中的可持续经济增长。8
深度学习增强的轻片显微镜揭示了对心脏纤维化的影响
在临床和临床前研究中，对MF的定量评估仍然是一个重大挑战，受到技术局限性和疾病固有的可变性的阻碍（Bengel等，2023; Karur等，2024; Barton等，2022）。心脏纤维化分析使心脏的小尺寸和缺乏提供足够分辨率的方法变得复杂（Galati等，2016）。组织学染色技术，例如Masson的三色染色，30
优化的机器学习模型，以准确检测念珠菌属。在革兰氏染色的显微镜图像中
摘要：图像解释对于临床微生物诊断至关重要。革兰氏阴性幻灯片的手动阅读是时间耗尽和复杂的。基于机器学习（ML）模型的人工视觉系统的使用可以加快感兴趣的微生物的检测，从而确保丢弃无关的图像，并考虑与诊断相关的图像。这种自动诊断过程大大减轻了微生物学家及其主观性的负担。可以通过鉴定酵母样细胞或指示念珠菌属的丝状结构来自动化晶体染色样品的形态学研究。已经实施了几种多类机器学习模型（XGBoost，人工神经网络和K-Nearest邻居），从图像中采取了相关的形态特征。使用目标函数对酵母和菌丝的特定检测，使用创新的元启发式算法优化了数据集维度。最佳优化模型的精度为0.821，精度宏为0.827，召回宏为0.790，F1宏的宏为0.806。
使用单细胞拉曼光谱法对环境样品中细菌鉴定的研究：可行性和参考文献
我们通过拉曼光谱法报告了我们最近为鉴定环境样品中细菌的努力。我们从提交到各种环境条件的细菌中建立了一个拉曼光谱数据库。该数据集用于验证在非理想条件下执行的测量值可能是否可以进行拉曼键入。从同一数据集开始，我们随后改变了用于训练统计模型的参考库中包含的表型和矩阵多样性内容。结果表明，与从限制的条件集对光谱训练的环境特定模型相比，可以获得具有扩展光谱变化覆盖范围的模型。广泛的覆盖模型对于环境样品是可取的，因为细菌的确切条件无法控制。
振动光谱法鉴定了心力衰竭中的心肌化学修饰，而保留的射血分数
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年3月21日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.03.20.533577 doi：Biorxiv Preprint