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临界维度测量：从同步器小角度X射线散射到工业光学散射技术
临界维度（CD）控制在半导体行业至关重要，并且随着光刻限制不断推动以达到小于10 nm的技术节点而变得更具挑战性。为了确保过程的质量和控制，有必要探索新的计量技术。从这个意义上讲，临界小角度X射线散射（CDSAXS）已被确定为确定具有子纳米准确精度的线光栅的平均形状的潜在候选者。在本文中，我们将CDSAXS结果基于光学关键维度（OCD），临界尺寸扫描电子显微镜（CDSEM）和透射电子显微镜（TEM）测量，以前从制造线的工业计量工具和表征实验室中收集的先前从工业计量工具中收集的测量值。重点放在用于CDSAXS的模型以及如何改进的模型上。我们讨论了所有这些多尺度和多物理技术之间的差异，并质疑我们比较它们的能力。
行为变化技术与与移动健康应用程序的参与之间的潜在关联：系统评价
移动健康应用程序有可能使人们有能力改善其健康行为和自我管理的健康状况（Forman等，2016; Moller等，2017;数字实施投资指南（DIIG）：将数字干预整合到健康计划中，2020年）。它们是广泛可用的，拥有庞大的全球市场（健身应用市场规模，份额和增长报告，2021 - 2028年，N.D。），并提供了提供深远的行为干预措施的方法。要对行为和健康成果产生重大影响，移动健康应用需要能够支持足够的参与度以实现他们提供的干预措施的目标（Yardley等，2016； Cole-Lewis等，2019）。先前的研究已经建立了与数字干预措施的互动与它们对预期结果的影响之间的关联（Perski等，2017； Grady等，2018； McLaughlin等，2021），证明了一定程度的参与对于干预措施的有效性。保持参与度是移动健康应用程序的普遍挑战（Birnbaum等，2015; Yeager and Benight，2018; Baumel et al。，2019; Meyerowitz-Katz等，2020; Pratap et al。，2020; 2020; 2020; Troof et al。 Al。，2019年； Milne-Eves等人，2020年；
车辆网络的深入强化学习技术：最新的进步和未来趋势6G
将机器学习用于6G车辆网络，以支持车辆应用服务，并广泛研究了文献中最新研究工作的热门话题。本文提供了对研究作品的全面看法，这些研究工作整合了用于车辆网络管理的强化和深入的增强学习算法，重点是车辆电信问题。车辆网络已成为重要的研究领域，因为它们的特定功能和应用（例如标准化，有效的官能管理，道路安全性和侵害）。在此类网络中，网络实体需要做出决策，以最大程度地提高不确定性的网络性能。为了实现这一目标，建议学习（RL）可以有效地解决决策问题。但是，在大型无线网络中，状态和行动空间是庞大而复杂的。因此，RL可能无法在合理的时间内找到最佳策略。因此，已经开发了深入的增强学习（DRL），以将RL与深度学习（DL）结合起来，以克服这个问题。在这项调查中，我们第一个目前的车辆网络并简要概述了RL和DRL概念。然后，我们回顾RL，尤其是DRL方法，以解决6G车辆网络中的新兴问题。我们最终讨论并突出了一些未解决的挑战以进行进一步研究。
使用机器学习技术在红外镜面合成数据上进行融合设备中的温度估计
摘要 - infrared（ir）成像系统是用于监测热核融合设备（Tokamak）中务件组件的常见诊断。然而，由于存在多种反射，并且随着融合操作的进行，完全金属环境中的IR解释是复杂的。这会导致表面温度测量的高误差，这是机器保护的风险。本文提出了模拟辅助机器学习方法的首次演示，该方法是从IR测量中检索表面温度的，对具有未知性能的金属靶标。该技术依赖于确定性射线示踪剂生成的合成数据集上的卷积神经网络的训练。考虑到纯镜面的Tokamak原型，这种方法的性能首先得到证明。
梦想：合并未来结构健康监测技术的高级传感技术和仿真工具
在过去几十年中，跟踪结构损害并预测其演变一直是一个永久的工程问题。这是强化研究工作的主题，既有实验性和数值进步。一方面，如今具有嵌入式微传感器阵列的板载传感技术可以准确地进行机械应变的原位测量，因此提供了有关内部损伤状态的非常丰富的实验信息（Azam，2014）。尤其是，使用标准光纤与雷利反向散射结合的技术（Sanborn等，2011）非常有吸引力，因为它可以通过无与伦比的空间分辨率对应变场进行实时分布式表征（每米的数千个测量值）。这种技术已经在几种应用中使用，并且越来越多地设想了工业家进行结构性健康监测（SHM）（Di Sante，2015年）。
双重加权的普通最小二乘技术的最新进展用于动态治疗方案
摘要。动态治疗方案（DTR）是一种提供精确药物的方法，该方法使用患者特征来指导治疗方法以实现最佳健康结果。已经提出了许多用于DTR估计的方法，包括动态加权的普通最小二乘（DWOLS），这是一种基于回归的方法，在易于实现的分析框架内具有双重鲁棒性来模拟模型错误指定。最初，DWOL方法是在连续结果和二元治疗决策的假设下开发的。是在临床研究的激励下，随后的理论进步扩大了DWOLS框架，以解决各种结果类型的二元，连续和多酸性处理，包括二进制，连续和生存类型。但是，某些方案仍未开发。本文总结了DWOLS方法的扩展和应用的最后十年，对原始DWOLS方法及其扩展进行了全面而详细的审查，并突出了其多样化的实际应用。我们还探讨了已经解决了与DWOL实施相关的挑战的研究，例如模型验证，可变选择和处理测量错误。使用模拟数据，我们提出了数值插图以及在R环境中的分步实现，以促进对基于DWOL的DTR估计方法的更深入的了解。
新育种技术的外行和科学分类：对食品政策和转基因生物立法的影响
Gervaise Debucquet 是 AUDENCIA 的副教授和研究员。她是一名农学家，拥有管理科学博士学位和心理社会学能力，从事与生命科学相关的跨学科研究。她的主要研究领域是食品风险认知、食品生物技术和纳米技术的接受度以及最近的可持续食品。 Régis Baron 自 1992 年以来一直在 IFREMER 担任生物技术研究员。其活动侧重于分析不同的过程，例如干燥熏制过程、化合物提取的反应性挤压、通过酶水解对海洋副产品进行生物精炼、贝类解毒、优化微生物（微藻和细菌）代谢物的产生以及微藻改良。 Mireille Cardinal 是 IFREMER 传感平台的负责人。食品工业工程师，拥有食品科学硕士学位，她的主要研究领域是海洋产品的感官品质，包括加工和品质之间的相互作用以及海鲜微生物生态系统知识。
中子技术进展：朝着改进能源设备用聚合物电解质膜的方向发展
摘要 设计和实施用于选择性传输离子和分子种类的先进膜配方对于创造下一代燃料电池和分离装置至关重要。有必要了解与设备操作相关的时间和长度尺度上的详细传输机制，无论是在实验室模型中还是在实际操作条件下的工作系统中。中子散射技术包括准弹性中子散射、反射率和成像，在世界各地的反应堆和散裂源设施的光束线站实施。随着新的和改进的仪器设计、探测器方法、源特性和数据分析协议的出现，这些中子散射技术正在成为设计、评估和实施燃料电池和分离装置先进膜技术的主要研究工具。在这里，我们以 ILL 反应堆源（法国格勒诺布尔劳厄-朗之万研究所）和 ISIS 中子和介子散裂源（英国哈威尔科技园区）为例，描述了这些技术及其开发和实施。我们还提到了世界各地其他设施正在进行的类似开发，并描述了一些方法，例如将光学和中子拉曼散射、X 射线吸收与中子成像和断层扫描相结合，并在专门设计的燃料电池中进行此类实验，以尽可能接近实际操作条件。这些实验和研究项目将在实现和测试新的膜配方以实现高效和可持续的能源生产/转换和分离技术方面发挥关键作用。
传统技术对尼日尔萨赫勒地区原料奶稳定化的贡献。
这项研究是在尼日尔的马拉迪市和科尼省进行的。其目的是研究尼日尔稳定生乳的不同传统方法并加以改进。该方法包括进行个人访谈。共有 200 名受访者，其中 100 名来自马拉迪，100 名来自科尼。分析显示，这是一项以女性为主的活动。在马拉迪，15 至 30 岁年龄段的人占多数，而在科尼，39 至 47 岁年龄段的人最多。在这两个地方，他们的主要活动都是以畜牧业为主，其中马拉迪占 66%，科尼占 50%。发现的不同传统保存方法有 4 种：用豇豆 (Vigna unguiculata) 粒保存、用几内亚胡椒保存、用生姜 (Zingiber officinale) 保存和用辣椒 (Capsicum annuum) 保存。在两个地区，人们对豇豆粒和几内亚胡椒 (Xylopia aethiopica) 的保存方法的了解超过了其他保存方法。大多数受访者选择的最长保存时间为 4 天，其中马拉迪为 46%，科尼为 67%。在这两个地区，使用几内亚胡椒的稳定方法最为人所知。牛奶的采购地点是 Rouga（养殖地）；即马拉迪为 92%，科尼为 71%。生产商和小商贩使用相同的稳定方法。总体而言，使用几内亚胡椒的稳定方法最受欢迎。其次是使用豇豆粒的稳定方法。实验室实验表明，使用豇豆粒的稳定方法最有效，Dornic 度较低。我们可以得出结论，原料奶的稳定度一方面因用于保存它的产品而异，另一方面因取决于储存时间的温度而异。
对机器学习算法，GIS和遥感技术的综合使用的综述进行了预测，以预测降雨模式和洪水
本文系统地回顾了机器学习算法，地理信息系统（GIS）和遥感（RS）技术的综合使用，以预测美国的降雨模式和洪水事件，气候变化的越来越高，降雨量的准确预测和洪水风险的准确预测变得至关重要。GIS可以实现易洪水区域的空间分析和映射，支持风险评估和灾难准备。rs贡献实时卫星图像和环境数据，对于跟踪降雨模式和评估表面条件至关重要。机器学习算法通过提供预测性建模功能来增强这些技术，从而可以更准确地预测降雨强度和洪水潜力。本文探讨了GIS，RS和机器学习之间的协同作用，强调了它们对提高灾难管理中洪水预测准确性和决策的综合影响。的关键挑战，包括数据异质性，计算需求和不同数据集的集成。此外，本文还审查了有关数据共享和技术采用的当前政策，强调了对支持创新的监管框架的需求，同时确保数据隐私和准确性。通过对最近的研究的分析，本文介绍了将这些集成技术用于洪水预测的优势和限制的全面概述，从而提供了对未来方向的见解，并提出了增强洪水管理系统的建议。审查得出的结论是，综合的GIS，RS和机器学习应用程序将需要解决与数据相关的挑战，并促进整个机构之间的协作努力，以增强美国的洪水预测和弹性能力