拓扑优化图1(a)描绘了TO的物理模型。拓扑设计空间由400×400×100 nm 3的矩形区域定义,这是测量1的较大电磁场模拟区域的一部分。1 µm×1。1 µm×600 nm。在设计空间下方放置了100 nm厚的SIO 2底物。使用具有高斯模式的R -CPL使用几乎薄的透镜(Na 0.25),以垂直角度将其定向到底物表面上。位于底物表面上的梁腰部在底物表面的直径为982 nm。波长为532 nm,距离基板的光源位于420 nm。tio 2被选为设计材料,其折射率为2。51185 + 0。01128 i在设计波长处,通过椭圆测量法对通过原子层沉积制备的118 nm厚的TIO 2膜进行了实验测量。有限差频域法被用作麦克斯韦求解器[17,40]。用4 nm cu-bic网格离散模拟区域,将最外面的五层分配为完美匹配的层,该层吸收了仿真空间内单个对象散射的电磁场。在TO框架内,配偶的介电函数桥接了设计材料E R和周围空气介质(E 0)的值,形成为E R = E 0 +ρ(E M-e 0)。在这里,设计变量ρ是连续的真实标量,范围为0至1。文献[16,40]中记录了TO的更多细节。我们的设计变量的初始值被设置为随机数字,均匀跨越0.5至0.7。我们采用了基于梯度的优化算法将设计值ρ向0或1驱动,其中ρ= 1的分布代表优化的结构。另外,为了鼓励设计变量的二线化,我们使用sigmoid函数实现了一种投影过滤方法。计算是在具有NVIDIA TESLA V100 SXM2(32 GB)的GPU节点上进行的。
22Health Ventures 22Health Ventures 是一家总部位于新加坡的早期风险投资公司,旗下有一支为创新型健康科技企业家提供资金的风险基金,以及一个支持新加坡健康科技创新生态系统的增值服务平台,以帮助初创企业提高全球竞争力。 Antares Ventures Antares Ventures 是一家总部位于新加坡的基金,投资于 A 轮左右的深度科技初创企业。我们专注于能源转型和脱碳、农业和食品、城市和交通以及健康领域,使初创企业能够扩大规模并在亚洲增长市场产生影响。 East Ventures East Ventures 是东南亚一家开创性的、领先的跨行业风险投资公司。East Ventures 成立于 2009 年,现已转变为一个提供多阶段投资的整体平台,为东南亚 300 多家科技公司提供从种子期到成长期的投资。
在全球范围内,阿尔茨海默氏病和其他痴呆症构成了主要的公共卫生优先事项,具有实质性的负面个人,社会和经济影响。1,2世界卫生组织(WHO)目前的估计表明,到2050年,有1.5亿人比2017年增加了204%,将患有痴呆症。3,4迹象表明,这些增加中的大多数将在包括非洲境内在内的低收入和中等收入国家(LMIC)中找到。3–5全球,痴呆症是死亡的第5个主要原因,也是神经系统疾病死亡的第二大贡献者。最近的6个估计表明,每年在全球痴呆症相关护理上花费了超过8180亿美元,到2028年,全球痴呆症护理的成本估计为20万亿美元。7这些包括直接医疗以及其他正式和非正式的健康和社会护理费用。
如今,基于石英谐振器的参考振荡器的工作频率被限制在几百兆赫。从这样的参考振荡器中获取千兆赫范围的信号需要倍频或频率合成。然而,倍频过程会根据倍频系数的 20log 10 增加输出信号的相位噪声,同时也会增加电路的复杂性。从这个意义上讲,直接在毫米 (mm-) 波段的基频上产生 LO 信号是有利的。然而,这需要一个高质量 (Q-) 因子谐振器,最好在几千兆赫下工作。采用金属腔的传统无源谐振器的 Q 因子受到金属中的电阻损耗的限制。或者,基于陶瓷谐振器的直接在基频下工作的振荡器提供平均相位噪声,并且通常在 25 GHz 以上不可用。
对具有可自定义性能的高级材料的需求不断增长,已将广泛的研究促进了有机和无机材料的整合,以实现靶向功能。本文的重点是基于两维(2D)材料膜的智能设备的开发,特别是氧化石墨烯(GO)和Ti 3 C 2 t x Mxene,由于其出色的可调性。膜制造过程中的修改,从纳米结构调整到三维形态学工程,可显着提高膜性能并扩大其潜在应用。这些基于2D材料膜的智能设备具有广泛的应用,包括智能体系结构,软电子设备和医疗设备。具体来说,具有致动功能的纳米结构修饰的平面膜为智能体系结构和软机器人技术提供了可编程响应。创新的弯曲膜增强了声学隔膜的结构适应性。具有独特的纳米结构和表面形态的皱纹膜可实现人体运动监测的高敏性压力感应,作为可伸缩的无线通信的可伸缩天线,并提高气体分离效率。这些进步强调了结构设计在充分利用2D材料膜的潜力方面的重要性,为开发下一代多功能智能设备开发了新的可能性。
转型。同样,新型肿瘤芯片 (ToC) 技术在过去十年中得到了长足发展,在肿瘤学临床应用中前景广阔。本综述重点介绍迄今为止肿瘤芯片领域的定量分析,并从工程和应用方法两个方面对该主题进行了清晰的展望。我们汇集了学术研究人员(物理学家和生物学家)、临床医生以及制药公司的研究专家,以提供反映该领域参与者多样性的多方面观点。如今在欧洲,每年新诊断的癌症患者人数约为 350 万。2021 年,欧盟癌症任务概述,如果不采取进一步行动,到 2035 年,这一数字将急剧增加到 430 多万。在抗击癌症的斗争中,更好地了解癌症机制和开发更有效的抗癌药物仍然极具挑战性。尽管传统和成熟的方法
放射线学取决于提取各种基于图像的特征来提供决策支持。磁共振成像(MRI)有助于对患者护理的个性化,但高度依赖于获取和重建参数。今天,在放射线学背景下对MR图像的最佳预处理没有指南,这对于公布基于图像的签名至关重要。本研究旨在评估MRI中通常使用的三种不同强度归一化方法(NYUL,Whitestripe,Z-Score)的影响,以及两种强度离散化方法(固定的BIN大小和固定的BIN数字)。对这些方法的影响进行了评估对从脑MRI提取的一阶放射素学特征,从而为未来的放射线学研究建立了统一的方法。使用了两个独立的MRI数据集。第一个(DataSet1)包括20名患有II级和III Gliomas的机构患者,他们接受了对比后3D轴向T1加权(T1W-GD)和T2加信的轴向T2加权流体衰减反转反转恢复(T2W-FLAIR)序列(T2W-FLAIR)序列(T2W-FLAIR)在两个不同的MR设备上(1.5 T和3.0 T和3.0 T and)。Jensen -Shannon差异用于比较标准化前后的强度直方图对。使用一致性相关系数和阶层内相关系数分析了两个采集之间一阶和二阶特征的稳定性。强度归一化高度提高了一阶特征的鲁棒性和随后的分类模型的性能。从公共TCIA数据库中提取第二个数据集(DataSet2),其中包括108例WHO II级和III级神经胶质瘤的患者,以及135例WHO IV级胶质母细胞瘤的患者。使用五种完善的机器学习算法,根据肿瘤等级分类任务(平衡精度测量)评估了归一化和离散方法的影响。For the T1w-gd sequence, the mean balanced accuracy for tumour grade classification was increased from 0.67 (95% CI 0.61–0.73) to 0.82 (95% CI 0.79–0.84, P = .006), 0.79 (95% CI 0.76–0.82, P = .021) and 0.82 (95% CI 0.80–0.85, P = 。005)分别使用NYUL,Whitestripe和Z得分归一化方法,而没有归一化。相对离散化使得不必要地将强度归一化用于二阶放射线学特征。即使离散化的垃圾箱对分类表现有很小的影响,也获得了良好的妥协
未来几十年的净排放目标要求开发新的温室气体(GHGR)技术,并扩展到最高10 GTCO 2 E/YR。到2050年。由于GHGR技术的跨学科性和新颖性,GHGR研究面临着将技术学科调整到新领域的挑战,并通过确定和解决关键问题所需的知识来广泛地增强研究人员的能力。这种观点讨论了生物技术可以在多种GHGR技术以及限制进步的常见研究,社区和知识差距中扮演的重要但持续不断的角色。焦点的GHGR技术是(1)酶碳酸酐酶在直接空气捕获中催化CO 2交换的潜力; (2)微生物对加速土壤或基于反应堆的增强岩石风化的潜在效用; (3)通过增强的甲烷营养或生物反应器来氧化甲烷以氧化甲烷,从而氧化甲烷,以使甲烷氧化以氧化。对这些GHGR方法的研究进度受到缺乏跨学科研究社区发展以及知识差距的强烈限制。有必要清楚且可访问的可行问题,理想情况下,将其与容忍度的资金机会配对,作为招募和赋予相关研究人员的工具,以使这些不足的技术领域为这些领域。
https://ncsmag.com/new-ntu-singaphttps://ncsmag.com/new-ntu-singap
