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CMS电磁量热计中能量聚类的深度学习技术
CMS电磁热量表（ECAL）是由约75000铅钨（PBWO 4）晶体制成的同型热量表。它位于跟踪器和辐射热量计之间，分为两个主要部分：枪管（crystal size：2。2 x 2。2 x 23厘米），覆盖伪to | η| <1。479和端盖（晶体大小：2。9 x 2。9 x 23厘米），覆盖假性1。479 <| η| <3。0。ECAL对于重建光子和电子是必需的，以及喷气机能量和缺失横向动量的测量[1]。当电子或光子横穿ECAL时，它将能量沉积在多个晶体中（“充值”）。簇是通过收集最大能量的能量沉积物来建造的。每个群集归因于一个粒子或几个隔板颗粒。但是，电子和光子可以与ECAL前面的材料相互作用。在这种情况下，电子发射Bremsstrahung光子和光子转换为电子对，在ECAL中产生附近的多个簇。这些簇必须合并以重建初始粒子的能量。此组合称为超级收集器[2]。当前，几何方法用于重建供应商。首先，找到具有在给定阈值较高的（种子）上方的能量的簇[2]。然后，在种子周围打开一个窗口，其形状类似于（η，ϕ）平面中的胡须。之所以选择这种形状，是因为簇沿横向ϕ轴而不是由于CMS磁场引起的纵向η轴（3.8 t）。窗口的大小在种子的η位和cluster的能量上。最后，所有落入定义窗口中的群集被认为是超集群的一部分。由于几何窗口的形状，所述算法称为“胡须”。
新加坡先驱开创性技术的研究人员直接将药物运送到脑
血脑屏障（BBB）在保护大脑免受有害物质的影响方面起着至关重要的作用，但也为为神经系统疾病提供药物带来了重大挑战。现有的药物输送方法通常以有限的效率而挣扎，需要侵入性程序。为了应对这些挑战，该团队确定了一种具有天然亲和力的LP菌株，该菌株对嗅觉粘膜是一种专门的组织，该组织位于鼻腔上部，负责嗅觉。该组织还为中枢神经系统提供了直接的途径，从而实现了鼻内药物的递送。
高级材料和技术为患者提供最佳结果
ICE研究生牙科研究所和医院正在提供一门动手课程，重点是3D，特定于患者的，定制的嫁接，以重建吸收的肺泡脊。它是由著名的专家口腔外科医师Cemal Ucer领导的，他拥有30多年的治疗复杂病例的经验。生物医学工程师和材料科学家Stefan Berger博士协助他提供了这项短期课程。
金属材料中错位密度的实验测量：测量技术之间的定量比较（XRD，R-ECCI，HR-EBSD，TEM）
脱位密度。那些不同的方法不观察到相同类型的位错，即统计存储的位错（SSD）和/或几何必需的脱位（GND）。有些是直接测量技术，例如ECCI和TEM成像，而其他是非方向方法，即HR-EBSD和XRD测量。因此，提出了使用这四种技术在未变形和变形的双链钢上获得的测量值的定量比较。对于低变形，位错密度很小（成像方法相当性能，而XRD 1- 5×10 13 m - 2），测量值的不确定性水平高。HR-EBSD测量结果表明，结果与这些变形水平的其他方法非常吻合。对于较高的变形水平（上面的脱位密度），成像方法不再相关，因此1 - 3×10 14 m - 2
简短的关于不断发展的相变材料封装技术的近期摘要审查
随着世界偏离建筑物的可持续性，由于能源需求的大量增加，建筑物中相变材料（PCM）的有效整合引起了很大的关注。PCM在增强建筑物的热性能方面的能力在很大程度上取决于与升级热物理，化学和环境PCM属性所需的增强技术直接链接所使用的封装技术。当前的研究回顾了涉及建筑物中PCM集成的近期文献，并突出了用于其适当的主动和被动掺入的不同封装技术。它还总结了封装之前属性增强的最新方法。的初步结果反映了使用五种不同的技术正确封装的重要性：直接混合，吸收，形状稳定，宏观封装和微囊化。宏观化PCM的商业化与其他技术相比，微/纳米封装技术仍然有限，并且需要进一步的研究是最有希望的。©2022作者。由Elsevier Ltd.这是CC下的开放访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）。
情感分析：为阿拉伯语实施ML技术以提高当前技术的准确性
阿拉伯语中的情感分析由于其复杂的形态，多种方言和有限的语言资源而面临独特的挑战。尽管在该领域进行了大量研究，但在情感分类中实现高精度仍然是一个紧迫的问题。在本文中，我们系统地回顾了2018年至2024年发表的阿拉伯产品评论的31项情感分析研究。我们专注于机器学习（ML）和深度学习（DL）技术的最新进步，研究方法，数据集以及取得的绩效结果。我们的评论将情感分析技术分类为基于词典的基于机器学习和混合方法，并特别强调了在阿拉伯情感分析中普遍使用ML模型。审查的研究采用了各种算法，包括幼稚的贝叶斯，决策树，SVM，CNN和Arabert模型等。此外，我们的分析强调了所利用的常见预处理和特征提取技术，以及用于确定这些模型功效的评估指标。尽管取得了显着进步，但我们的发现表明，许多现有方法都没有提供最佳结果。我们认为，未来的研究应考虑实施替代的机器学习模型，并利用全面的数据集，以增强阿拉伯情感分析中当前技术的准确性。
全局PM2.5暴露和不平等
在计算机科学和人工智能不断发展的景观中，模糊图理论和拓扑指数的整合为决策过程提供了强大的框架。模糊图，其特征是它们处理不确定性和不精确的能力，扩展了传统的图形概念，从而使复杂网络的更细微的表示。本研究探讨了模糊拓扑指数在梯子和网格图中的应用，这些阶梯和网格图是网络理论中的基础结构。梯子图，类似于梯子的梯级，以及代表网状结构的网格图，通过模糊图理论的镜头进行分析，以提取有意义的见解，有助于决策。模糊拓扑指数与这些图形结构的融合为评估网络鲁棒性，优化路线和增强整体系统可靠性提供了强大的工具。本文深入研究了传统拓扑指数的探索，例如randić索引以及模糊的拓扑指数和模糊的Zagreb索引，专门用于梯子和网格图。我们通过机器学习技术分析上述图表，并提供全面的统计分析。我们发现梯子和模糊阶梯图之间以及网格和模糊的网格图之间存在很强的相关性。我们的发现表明，如果已知梯形图和网格图中的拓扑索引的值，那么我们可以准确地预测梯形图和网格图的模糊拓扑索引的值。使用机器学习技术对清晰和模糊图中的拓扑指数进行分析是一种创新的方法，不仅可以节省时间，而且还提供了更全面，更精确的评估。
与《草案法令》有关的通知，该通知与获得遗传修饰的生物的修改列表有关，这些技术已成为传统用途的主题，其对公共卫生或环境的安全已长期证明
Anses实施独立和多元主义的科学专业知识。Anses主要有助于确保环境，工作和食物领域的健康安全，并评估它们可能包括的健康风险。这也有助于确保保护动物健康，福祉和植物健康，评估营养和功能性食品特性，并通过评估受监管产品的影响，环境保护。它为有效的当局提供了有关这些风险的所有信息，以及制定立法和法规规定所必需的技术专业知识和科学支持，并实施风险管理措施（《公共健康法》第1313-1条）。他的意见发表在他的网站上。
利用晶体管折叠布局作为RHBD技术针对单个事件瞬变
随着晶体管特征大小的降低，对能量颗粒的敏感性会增加[1-3]。由于电子系统在恶劣的环境中的广泛使用，对辐射效应的缓解技术已在文献中得到了大量研究[4-7]。可以从制造过程修改到不同设计实现的辐射硬化策略。修改掺杂曲线，对沉积过程的优化和使用不同材料的使用是按过程（RHBP）技术众所周知的辐射硬化的示例。但是，除了其较高的成本外，RHBP通常是最先进的CMOS流程后面几代人，导致低级性能。另一方面，通过设计（RHBD）进行辐射硬化可有效提供对辐射效应的硬度[7]。这些技术可以从电路布局到系统设计的不同级别的抽象级别实现。单事件效应（SEE）的产生机制与综合电路（ICS）的物理布局密切相关，例如，在晶体管的P-N连接中，能量沉积和电荷收集之间的关系。因此，可以在电路布局级别上应用几种硬化方法，例如封闭的布局晶体管（ELT），防护环，虚拟晶体管/门或双互锁存储单元（DICE）[6-9]。
评论：模拟/射频集成电路设计、合成、布局和测试中的机器学习技术
半导体技术的快速发展大大提高了计算机的计算能力。由于这一发展以及理论方面的最新发展，机器学习 (ML) 技术在许多新应用中变得颇具吸引力。这一趋势也启发了从事集成电路 (IC) 设计和优化的研究人员。基于 ML 的设计方法在挑战/辅助传统设计方法方面具有重要意义，因为它们可以在从建模到测试的不同设计层面使用，以学习任何模拟和射频 (RF) 设备或电路的任何非线性输入输出关系；从而为他们所学的任务提供快速而准确的响应。此外，在模拟/射频电子设计自动化 (EDA) 工具中使用 ML 技术可以提高此类工具的性能。在本文中，我们总结了最近的研究，并全面回顾了用于模拟/射频电路建模、设计、综合、布局和测试的 ML 技术。