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实时多污染物检测系统 (RMDS)
将进行测试以确定哪些传感器可以快速、准确且一致地检测高浓度的目标成分。现场和实验室测试将包括使用不同类型的预处理工艺批量测试多个废水样品，以及使用第三方实验室测试验证结果等元素。除了传感技术外，该团队还将寻求将该技术与当前基础设施相结合。为实现这一目标，该团队将与 NESDI 传感器接口和仪器监控 (SIIM) 图形用户界面 (GUI) 项目团队合作。SIIM GUI 技术提供了与常见工业控制系统 (ICS) 接口的框架，并将为该项目将开发的传感系统提供遥测、GUI 和数据网络。
基于节能树的脑电图伪影检测
摘要 — 在癫痫监测中，由于脑电图伪影在幅度和频率上具有形态相似性，因此经常被误认为是癫痫发作，这使得癫痫发作检测系统容易受到更高的误报率的影响。在这项工作中，我们介绍了一种基于并行超低功耗 (PULP) 嵌入式平台上最少数量的脑电图通道的伪影检测算法的实现。分析基于 TUH 脑电图伪影语料库数据集，并重点关注颞电极。首先，我们使用自动机器学习框架在频域中提取最佳特征模型，在 4 个颞脑电图通道设置下实现了 93.95% 的准确率和 0.838 F1 得分。所实现的准确率水平比最先进的水平高出近 20%。然后，这些算法针对 PULP 平台进行并行化和优化，与最先进的低功耗伪影检测框架实现相比，能效提高了 5.21 倍。将此模型与低功耗癫痫发作检测算法相结合，可以在可穿戴外形尺寸和功率预算下使用 300 mAh 电池进行 300 小时的连续监测。这些结果为实现经济实惠、可穿戴、长期癫痫监测解决方案铺平了道路，该解决方案具有低假阳性率和高灵敏度，可满足患者和护理人员的要求。临床意义——所提出的 EEG 伪影检测框架可用于可穿戴 EEG 记录设备，结合基于 EEG 的癫痫发作检测算法，以提高癫痫发作检测场景的稳健性。索引词——医疗保健、时间序列分类、智能边缘计算、机器学习、深度学习
用于拓扑的自监督边缘检测重建...
许多基于机器学习的轴突追踪方法依赖于带有分割标签的图像数据集。这需要领域专家的手动注释，这需要大量劳动力，并且不适用于以细胞或亚细胞分辨率对半球或整个脑组织进行大规模脑映射。此外，保留轴突结构拓扑对于理解神经连接和大脑功能至关重要。自监督学习 (SSL) 是一种机器学习框架，允许模型在未注释的数据上学习辅助任务，以帮助完成监督目标任务。在这项工作中，我们提出了一种新颖的 SSL 辅助任务，即为面向拓扑的轴突分割和中心线检测的目标任务重建边缘检测器。我们使用小鼠大脑数据集对三个不同的 SSL 任务进行了 3D U-Nets 预训练：我们提出的任务、预测排列切片的顺序和玩魔方。然后，我们在不同的小鼠大脑数据集上评估了这些 U-Nets 和基线模型。在所有实验中，针对我们提出的任务进行预训练的 U-Net 分别将基线的分割、拓扑保留和中心线检测提高了 5.03%、4.65% 和 5.41%。相比之下，切片排列和魔方预训练的 U-Net 并没有比基线有持续的改进。
Mammoth 已经是基于 CRISPR 的疾病检测领域的领导者，最新一轮融资将推动 Mammoth 强大的平台
蛋白质发现扩展到基因编辑和治疗应用 加州南旧金山（2020 年 1 月 30 日）Mammoth Biosciences 是世界上第一个基于 CRISPR 的疾病检测平台背后的公司，今天宣布其 B 轮融资获得 4500 万美元超额认购。此次融资由德诚资本领投，Mayfield、NFX、Verily 和 Brook Byers 参投，使公司的融资总额超过 7000 万美元。这笔资金将推动该公司进一步开发 CRISPR 诊断和下一代 CRISPR 产品，同时该公司将其平台扩展到包括基因编辑和下一代治疗方法。Mammoth 还在探索与生物技术和制药公司的深度合作，以利用 Mammoth CRISPR 平台改变医疗保健并造福患者。CRISPR 在治疗疾病方面具有巨大的前景，Cas9 的临床试验已经在进行中——这是将 CRISPR 从实验室带入日常生活的关键一步。但是，尽管这种酶在体外环境中显示出成功的初步迹象，但在体内应用方面仍然存在挑战，限制了 Cas9 在广泛疾病领域的广泛应用。此外，Cas9 不能用于基于 CRISPR 的诊断，这是 Cas 系统的一个新兴和突破性应用。Mammoth 凭借其广泛的新型 Cas 系统组合，在克服这些障碍方面具有独特的优势，这些系统可作为诊断、基因编辑和治疗应用的工具箱。4500 万美元的 B 轮融资将推动 CRISPR 平台的开发，特别关注 Mammoth 发现的 Cas14。Cas14 是一种独特的酶，由于其极小的尺寸、多样化的靶向能力和高保真度，开辟了新的可能性。这些特性将使 Mammoth 能够实现下一代编辑，在体外和体内应用中具有更广泛的靶标范围，并为实现先进的 CRISPR 模式（如靶向基因调控、精确编辑等）奠定基础。最近，包括 Casebia（拜耳与 CRISPR Therapeutics 的合资企业）前联合创始人 Peter Nell 和 Synthego 和 Bio-Rad 前高管 Ted Tisch 在内的业内资深人士分别以首席商务官和首席运营官的身份加入了该公司，以加速公司的发展。Grail 联合创始人、前 Illumina 董事会成员 Jeff Huber 已加入公司董事会担任独立董事，斯坦福大学医学院院长 Lloyd Minor 已加入 Mammoth 顾问委员会。Mammoth Biosciences 首席执行官兼联合创始人 Trevor Martin 解释说：“作为 CRISPR 发现前沿的团队，我们亲眼目睹了对新工具的需求，以实现这项技术所提供的治疗和诊断前景。通过为诊断以外的新产品提供支持，我们正在使
covid-19疫苗对临床的保护持续时间......
有症状感染被定义为任何检测呈阳性并在请求检测时报告与 COVID-19 一致的症状（高烧、新的持续咳嗽或嗅觉或味觉丧失或改变）的个体。住院数据是从急救护理数据集中提取的，包括所有在检测呈阳性后 21 天内通过急救护理入院的个体，但被编码为受伤的个体除外。还对那些有 COVID 或呼吸道代码的人进行了敏感性分析。为了考虑到住院数据和 21 天随访的滞后，仅包括 2021 年 7 月 30 日之前接受检测的人。死亡数据取自患者人口统计服务。包括检测呈阳性后 28 天内的死亡。为了考虑到死亡数据和 28 天随访的滞后，仅包括 2021 年 7 月 12 日之前接受检测的人。对于所有结果，对照组都是有症状的个体，检测结果为阴性，与对照组的结果无关。
需要综合抗体和细胞免疫监测来评估长期保护，这对于有效的下一步治疗至关重要
COVID 大流行暴露了 T 细胞在初始免疫、建立和维持长期保护以及对新型病毒变体的持久反应中发挥的关键作用。越来越多的证据表明，增加细胞免疫措施将填补疫苗临床试验中的一个重要知识空白，可能有助于提高下一代疫苗对当前和新出现的变体的有效性。在 II 期试验中进行深入的细胞免疫监测，特别是针对老年人或免疫功能低下等高风险人群，应该能够更好地了解建立有效长期保护的动态和要求。此类分析可以产生细胞免疫相关性，然后可以使用适当的可扩展技术将其部署到 III 期研究中。作为临床免疫的相关性，细胞免疫的测量不如抗体那么确定，而且关于细胞免疫监测的实用性、成本、复杂性、可行性和可扩展性仍然存在一些误解。我们概述了目前可用的细胞免疫检测，回顾了它们在临床试验中的使用准备情况、它们的后勤要求以及每种检测产生的信息类型。目的是提供可靠的信息来源，以便利用该信息来源制定疫苗开发过程中全面免疫监测的合理方法。
序号 描述 安全保护设备 ...
3) 每台设备均应通过整体铸造的凸起字母或永久固定在主结构上的标牌进行标记，以显著标明：（a）制造商名称（b）用于识别设备的名称和编号。（c）适用于设备的 Element Materials Technology 测试报告的编号和日期。（d）批准使用设备的本函的设备参考编号。（e）保护等级。4) 每台设备均应附有一份证书，证明设备严格按照 Element Materials Technology 测试报告中提到的图纸制造，并且与 Element Materials Technology 测试和认证的图纸相同。5) 应向客户提供本函的副本、Element Materials Technology 在其测试报告中建议的条件和维护计划（如果有）的摘录以及详细说明设备操作和维护的说明书副本，以保持其防火特性。 6) 标的设备售后服务及维护将由贵方代表负责，地址：Process Sensing Technologies PST Private Ltd, 32 A&B 一楼，Ambit IT Park Ambattur Industrial Estate, Ambattur 村：Ambattur 城市：钦奈 等级/级别：钦奈 区：钦奈 州：泰米尔纳德邦 邮政编码：600058
结合锁定热成像和鼓风机激励检测建筑物外墙的空气泄漏
摘要 建筑外围护结构中的空气泄漏是建筑物供暖和制冷需求的很大一部分原因。因此，快速可靠地检测泄漏对于提高能源效率至关重要。本文介绍了一种从外部确定建筑外围护结构中空气泄漏的新方法，将锁定热成像和鼓风机门系统的热激发相结合。鼓风机在建筑物内产生周期性的过压，导致外表面（立面）泄漏附近的表面温度发生周期性变化。通过以已知频率激发的温度变化，以激发频率对热图像的时间序列进行傅里叶变换，可得到突出显示泄漏影响区域的幅度和相位图像。红外摄像机的周期性激发和检测称为锁定热成像，广泛用于表征半导体器件和无损检测。激发通常通过光、电或机械能量输入实现。在本研究中，在 75 Pa 压差下，以三个 40 秒的激励周期对外墙进行了测量，总测量时间仅为 2 分钟。在光照、风和云量变化很大的条件下，空气温差为 5 至 7 K 时进行了测量。与最先进的差分红外热成像测量相比，测量结果显示检测质量更高，受环境条件变化的影响更小。该方法仅在激励频率下突出显示振幅图像的变化，从而过滤掉由环境影响引起的变化。因此，低至几开尔文的温差就足够了，可以从外部检查大型外墙。该振幅图像已经比用差分热成像创建的图像更清晰。使用标量积对振幅进行相位加权，可以进一步减少图像中不需要的伪影。关键词 锁定、热成像、鼓风机门、气密性、泄漏检测、建筑围护结构、建筑节能 1 引言 不受控制的气流通过建筑围护结构，造成 30-50% 的建筑物供暖能耗 (Kalamees，2007 年；Jokisalo 等人，2009 年；Jones 等人，2015 年)。因此，气密性评估，特别是快速可靠地定位泄漏，对于减少供暖能源需求至关重要。风扇加压法或鼓风机门测试在多项国际标准 (Deutsches Institut für Normung e. V.，2018 年；ASTM，2019 年) 中有规定，用于测量建筑物的整体气密性。然而，泄漏定位很麻烦，需要
在挑战性的天气条件下可靠的对象检测
对象检测在各种自主系统中至关重要，例如监视，自动驾驶和驾驶员的稳定性，通过识别行人，车辆，交通信号灯和标志来确保安全。然而，诸如雪，雾和雨等不利天气条件构成了挑战，具有检测准确性，冒险发生事故和大坝。这清楚地表明了在所有天气条件下都起作用的强大观察检测解决方案的必要性。我们采用了三种策略来增强不利天气中的基于深度学习的对象检测：对全球全天候图像进行培训，对图像进行培训，并具有合成的增强天气噪声，并将对象的变形与不利天气图像denosistighting进行整合。使用分析方法，GAN网络和样式转移网络产生合成天气噪声。我们使用BDD100K数据集中的真实世界全天候图像和用于评估未见现实世界的不利天气图像的评估，通过训练对象进行分割模型比较了这些策略的性能。通过降级现实世界的不利天气图像以及对物体检测的结果和原始嘈杂图像的结果进行了评估，从而评估了不利天气。我们发现，使用全天候现实世界图像训练的模型表现最佳，而对对象检测进行对象检测的策略则表现最差。