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使用高数据效率深度学习的光子结构优化：应用于纳米蛋白和环形河流相位掩码
metasurfaces为在薄膜光学元件的领域中操纵光特性提供了一个灵活的框架。特别是，可以通过使用薄相板有效地控制光的极化。本研究旨在为这些设备引入替代优化框架。该框架用于开发针对天文学高对比度成像应用的两种涡旋相口罩（VPM）。计算智能技术被利用以优化这些设备的几何特征。较大的设计空间和计算限制需要使用替代模型，例如部分最小二乘Kriging，径向基函数或神经网络。但是，我们证明了这些方法在建模VPM的性能时的不足。为了解决这些方法的缺点，提出了使用深神经网络作为高度准确且有效的替代模型的数据效率进化优化设置。本研究中的优化过程采用了强大的粒子群进化优化方案，该方案在光子设备的显式几何参数上运行。通过这种方法，为两个候选人开发了最佳设计。在最复杂的情况下，进化优化可以优化设计原本不切实际的设计（需要太多的模拟）。在这两种情况下，替代模型都提高了程序的可靠性和效率，与常规优化技术相比，所需的模拟数量最多可将所需数量的仿真数量减少高达75％。
深度学习揭示了Brugada综合征的ECG签名
由于遗传性心律不齐的心肌病（例如Brugada综合征（BRS）），十分之十的心脏死亡袭击而没有警告，没有警告。正常的生理变异通常会掩盖常规心电图（ECG）中这种危及生命的通道病的可见迹象。钠通道阻滞剂可以揭示先前隐藏的诊断性心电图特征，但是，它们的使用带来了威胁生命的proarranththmic副作用的风险。缺乏非感染性测试，将大幅低估的人口占SCD风险。在这里，我们提出了一种机器学习算法，该算法提取，对齐和分类ECG波形以存在BRS。该方案在不使用钠通道阻滞剂（88.4％的准确性，0.934 AUC）的情况下取得了成功，可以帮助临床医生确定这种潜在的威胁生命的心脏病的存在。
口罩预防 COVID-19 空气传播的数值评估
Abstract The COVID-19 pandemic has forced governments around the globe to apply various preventive measures for public health.One of the most effective measures is wearing face masks, which plays a vital role in blocking the transmission of droplets and aerosols.To understand the protective mechanism of face masks, especially in indoor environments, we apply a computational fluid dynamics technique to predict the lifetime of cough droplets.Therefore, we can assess the exposure risk in a ventilated room where an infected individual wears a face mask or not.We focus on the dynamic evaporation and diffusion of droplets in a human- cough process, which is a major cause for the spread of the virus.We find that wearing a face mask can effectively reduce the total mass and Sauter mean diameter of the residual droplets after a single cough.通风室中的病毒液滴的质量降低了201,43,786和307,060次，对应于戴棉面具，外科手术口罩，N95型面罩分别均为80％drops nisements tosements nistive sensens tosent sensens tosent sensens tosents tosents。由于室内气流的影响，液滴被广泛分布。本研究解释了面罩和气流对室内风险的影响，并进一步激发了公共卫生的潜在措施，例如，没有人坐在空气供应范围内
引用：Bouchet A, Boucher J, Schutzbach K, et al. 哪种策略适合使用医用口罩和社区口罩？对其环境的前瞻性分析
摘要 简介 在 COVID-19 危机期间，个人防护设备（尤其是医用口罩）的使用急剧增加。医用口罩由合成材料制成，主要是聚丙烯，其中大部分在中国生产并进口到欧洲市场。到目前为止，需求的紧迫性压倒了环境考虑。 目的 评估不同口罩使用策略对环境的影响。 方法 进行前瞻性分析，以评估不同医用和社区口罩使用策略对环境的影响。使用三个环境影响指标比较了八种区分口罩类型和重复使用模式的情景：全球变暖潜能值 (GWP100)、生态稀缺性（UBP 方法，源自德语“Umweltbelastungpunkte”）和塑料泄漏 (PL)。本研究试图提供明确的建议，既考虑到社区使用的口罩对环境的影响，也考虑到其防护效果。结果 一次性口罩对环境的影响最为不利，根据运输情况，其 GWP 为 0.4–1.3 千克二氧化碳当量，PL 为 1.8 克，可有效预防 1 个月的 COVID-19。使用自制棉质口罩和通过等待和重复使用延长使用医用口罩是影响最小的情况。 结论 从环境影响和有效性两方面考虑，使用医用口罩并采用等待和重复使用的策略似乎是最合适的。我们的研究结果还强调了在疫情期间制定程序和法律/操作框架以延长防护设备的使用时间的必要性。
深sio2用al和aln面具用于mems设备
摘要。氧化硅基材料（例如石英和二氧化硅）被广泛用于微机电系统（MEMS）。增强其深等离子体蚀刻能力的一种方法是通过使用硬面膜来提高选择性。尽管以前研究了这种方法，但有关在200 mM底物上使用硬面膜来蚀刻基于硅氧化物材料的信息很少。我们提出了使用Al和Aln掩模的无定形氧化硅蚀刻过程开发的结果，并展示了用于蚀刻二氧化硅和石英的结果。在具有两个血浆源的工业反应性离子蚀刻室（RIE）室中比较了三个气体化学（C 4 F 8 /O 2，CF 4和SF 6）及其混合物。已经确定，纯SF 6是最好的蚀刻剂，而ALN比Al更好地提供了较高的选择性和靠近垂直的侧壁角度。建立了无微量蚀刻的一系列蚀刻参数，并使用蚀刻速率为0.32-0.36m/min的工艺在21M-厚的氧化物中创建了高达4：1纵横比的蚀刻结构，并且对（38-49）的Aln Mask的选择性为0.32-0.36m/min。