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生理监测以防止潜水障碍
深入了解人类生理是维持水下操作环境中潜水员安全的关键。在下降期间，深度，上升时间以及潜水后可能带来持久后果的时间时，可能发生许多危险的生理现象。尽管安全措施和严格遵守潜水方案使这些事件很普遍，但仍会出现潜水障碍，通常不足以了解触发事件的因素。本综述首先研究了最常见的潜水障碍及其在娱乐和美国军事潜水活动中的发病率。The review then identi fi es physiological biomarkers (e.g., heart rate, heart rate variability, blood pressure, respiration rate, temperature, oxygen saturation) that may provide a holistic view of the diver ' s current physiological state and potentially detect the most concerning diving disorders (e.g., decompression illnesses, gas mixture- related disorders, barotraumas, and environment exposure).尽管仍然需要进行大量研究来验证在潜水环境中使用这些生物识别技术的使用，但本评论中描述的研究为开发系统的有前途的途径提供了一种可以检测到未决潜水障碍的系统，并在发生不事故之前向潜水员和其他必要的当事方提供预警。
2024 年全球环境基金监测报告
7. 本节连续第三年回顾了 GEF-8 RMF 五个环境领域取得的成果，并通过对项目影响的定性分析加以加强。它还涉及跨领域优先事项，例如私营部门参与和性别平等。图 1 所示的每个结果领域都围绕 GEF-8 RMF 第 1 层指标构建。数据来源于 2022-2024 财年提交的中期审查 (MTR) 和期末评估 (TE)。分析高级实施阶段和完成阶段的结果使 GEF 能够反思成就并确定潜在的绩效改进。结果以 GEF-8 的固定基准为背景，反映了 2019-2021 财年报告的成就。这个基准期标志着项目首次采用核心指标，提供当时在当前结果架构下报告的一小部分投资组合的价值。表 1 总结了今年的绩效，概述了每个核心指标的实际结果。
通过沙特阿拉伯的卫星数据加速自主可持续性监测
自治系统使企业和政府能够监视，评估和改善其环境影响，能源使用和资源管理。部署在设施，位置或设备上的传感器和数据收集设备网络捕获了有关能源消耗，用水，废物产生，温室气体排放和其他关键可持续性指标的实时数据。此数据传输到集中式平台，在该平台上，AI和ML算法分析了它，以产生可行的见解和建议，以改善可持续性绩效。还可以合并卫星图像以提供额外的可持续性指标。自主可持续性监控通过使组织能够确定减少环境足迹，节省资源，提高运营效率并降低成本的机会，从而为您带来了重大好处。例如，它可以确定能源使用或用水量过多的区域，并提出优化策略。
使用 eDNA 方法监测小龙虾
制定了一项采样方案，通过过滤从水体中收集 eDNA。2021 年 11 月至 2023 年 2 月期间，至少四次从英格兰北部的六个水体采集样本。已知四个水体中存在一种或多种目标物种，两个作为对照点的地点不存在目标物种。这项研究表明，该方案在收集 eDNA 和最大限度地减少污染方面是有效的，工作人员报告说它很容易遵循。对样本进行了分析，以确定样本中是否存在白爪龙虾、信号龙虾和龙虾瘟疫 eDNA。基于 eDNA 的监测方法结果解释框架建议，鉴于已完成验证和测试此方法的工作，我们可以将阳性结果解释为目标物种可能存在的迹象。
反馈驱动的脑器官平台可实现自动维护和高分辨率神经活动监控
对组织培养物，尤其是脑器官的分析需要复杂的整合和协调多种技术以监测和测量。我们已经开发了一个自动化的研究平台，可实现独立设备，以实现以反馈驱动的细胞培养研究的协作目标。我们的方法可以在各种感应和驱动设备之间的物联网（IoT）体系结构中进行连续，交流，非侵入性交互，从而确切地控制了体外生物学实验的时间。框架整合了微流体，电生理学和成像装置，以维持脑皮质器官，同时测量其神经元活性。类器官是用定制的3D打印室进行培养的，并固定在商业微电极阵列上。使用可授权的微流体泵实现周期性喂养。我们开发了一种计算机视觉量估计器，用作反馈，以纠正媒体喂养/抽吸周期中微流体灌注的偏差。我们通过一组为7天的小鼠大脑皮层器官进行了验证，比较了手动和自动化方案。在整个实验过程中维持鲁棒的神经活动时，对自动化方案进行了验证。自动化系统启用了7天研究的每小时电子生理记录。通过高频记录揭示了每个样本的中位神经单位射击率都会提高和器官射击率的动态模式。令人惊讶的是，进食不会影响率。此外，在录制过程中进行媒体交换表明对发射率没有急性影响，从而使该自动化平台用于试剂筛查研究。
照顾服用 ADHD 药物或抗精神病药物的儿童 + 筛查/监测精神分裂症或躁郁症患者
注意力缺陷多动障碍 (ADHD) 兴奋剂干预的不良影响：综合系统评价。Cureus。2023 年 9 月 26 日；15(9)：e45995。doi：10.7759/cureus.45995。PMID：37900465；PMCID：PMC10601982。
支持 AI 的商业热监控（PHEV ... - ORBilu
锂离子电池的分布式温度分析提供了有价值的见解，有助于热管理并最大限度地降低电池故障风险。欧洲电池协会强调热监控对于电池安全至关重要，其进步对于持续安全地采用电池技术至关重要。深度学习技术最近已成为许多热映射应用中异常检测 (AD) 的有力工具。这些数据驱动的方法可以应对常见的挑战，例如数据不可用或环境变化。我们的研究设计了一种方法来利用深度学习和来自市售软包电池和红外摄像机的热数据。我们解释了 FAUAD（特征自适应无监督异常检测）的构建模块，它对输入数据的正态性进行建模并在其特征空间中合成异常。对生成的模型与一些最新的先进方法进行了基准测试，并实现了高异常检测能力；模拟数据的 ROC 曲线下面积 (AUROC) 得分为 0.971，受污染的真实数据得分为 0.990，真实干净数据得分为 1.0。同时保持 15 MB 的紧凑大小。FAUAD 在电池热监测的无监督异常检测方面取得了显着进步。所提出的方法与电池化学无关，并且适用于超出本文范围的使用场景。
卫生型甘蔗健康监测，卫星光谱和机器学习：评论
由于对卫星图像的可及性提高，对大规模作物监测的研究蓬勃发展。使用基于卫星的光谱和机器学习（ML）（ML），该评论研究了甘蔗健康监测以及疾病/虫害检测中先前未探索和探索的区域。它讨论了系统开发中的关键考虑因素，包括相关的卫星，植被指数，ML方法，影响甘蔗反射率，最佳生长条件，常见疾病和传统检测方法的因素。许多研究强调了农作年龄，土壤类型，视角，水含量，最近的天气模式和甘蔗种类等因素如何影响光谱反射率，从而通过光谱法影响健康评估的准确性。但是，文献中尚未完全考虑这些变量。此外，目前的文献缺乏ML技术和植被指数之间的全面比较。本综述解决了这些差距，并讨论了，尽管目前的发现表明，ML驱动的卫星光谱系统有可能监测甘蔗健康，但进一步的研究至关重要。本文对先前的研究进行了全面的分析，以帮助释放这种潜力并使用卫星技术发展有效的甘蔗健康监测系统。
主动重置蛋白传感器能够持续监测体内炎症
持续测量体内蛋白质对于实时疾病管理和预防非常重要。用于监测葡萄糖等小分子的植入式传感器已经问世十多年。然而，蛋白质分析仍是一个未得到满足的需求，因为较低的生理水平要求传感器具有高亲和力，这与较长的络合半衰期（t 1/2 ~20 小时）和浓度降低时的缓慢平衡有关。我们报告了主动复位传感器，它使用高频振荡来加速解离，从而能够在 1 分钟内再生未结合形式的传感器。当在植入设备中实施时，这些传感器可以实时监测间质液中的蛋白质。主动复位蛋白质传感器在生理时间尺度上跟踪生物标志物水平，以监测活体动物的炎症。T