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b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了使用灯笼掺杂的上转换纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物检测前偏球症的抗体相结合的新型基于带状的侧向流量测定（LFA）的开发。我们首先使用ELISA测量了早期发作前启示剂（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们证实，CD44/FKBPL比在EOPE中降低了，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们实现了检测的下限：FKBPL的10 pGML 1，CD44的15 pgml 1，这比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的阳性预测值和91％的负预测值。我们的LFA表现出对子痫前期快速敏感的护理测试的希望。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了一种基于灯笼的侧面转换纳米颗粒的新型基于带状的横向流量测定法（LFA）的开发，该纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物的抗体相结合，以检测前启示性的前子症。使用ELISA，我们首先测量了早期发作前启发剂（EOPE）的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们确认CD44/FKBPL比在EOPE中降低，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们获得了提高的检测下限：FKBPL的10 pgml 1，CD44的15 pgml 1，比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的正预测值，而负预测值为91％。我们的LFA表现为子痫前期快速且高度敏感的护理测试。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了使用灯笼掺杂的上转换纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物检测前偏球症的抗体相结合的新型基于带状的侧向流量测定（LFA）的开发。我们首先使用ELISA测量了早期发作前启示剂（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们证实，CD44/FKBPL比在EOPE中降低了，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们实现了检测的下限：FKBPL的10 pGML 1，CD44的15 pgml 1，这比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的阳性预测值和91％的负预测值。我们的LFA表现出对子痫前期快速敏感的护理测试的希望。
b'Abstract：先兆子痫是一种异质和多器官心血管疾病的怀孕。在这里，我们报告了一种基于灯笼的侧面转换纳米颗粒的新型基于带状的横向流量测定法（LFA）的开发，该纳米颗粒与靶向两个不同的生物标志物的抗体相结合，以检测前启示性的前子症。使用ELISA，我们首先测量了早期发作前脱位（EOPE）的个体的循环血浆FKBPL和CD44蛋白浓度。我们确认CD44/FKBPL比在EOPE中降低，具有良好的诊断潜力。使用我们的快速LFA原型，我们获得了提高的检测下限：FKBPL的10 pgml 1，CD44的15 pgml 1，比标准ELISA方法低一个以上。使用临床样本，CD44/FKBPL比的截止值为1.24，可提供100％的正预测值，而负预测值为91％。我们的LFA表现为子痫前期快速且高度敏感的护理测试。
多色发光和上转换纳米颗粒的抗逆转录
目前，多色发光材料由于其在固态三维显示，1个信息存储，2个生物标记，3,4个抗逆转录病毒期，5-9等中的广泛应用，因此引起了广泛的研究兴趣。一些已发表的研究表明，近几十年来，多色发光 - 发射材料已经迅速发展，例如量子点（QD），10,11个有机材料，稀土纳米颗粒，2,12 - 16个碳圆点（CDS），17等。到目前为止，实现多色发光的最常见方法仍然是颜色混合，其中几种材料与单独的主要发射器物理混合在一起，以产生所需的颜色。尽管如此，这种颜色融合过程不可避免地会导致颜色不平衡，并限制了分辨率。此外，多色发光的颜色调制过程很复杂，它限制了其在反伪造，信息存储等应用中的使用。因此，极端需要，具有化学稳定的宿主，有效的吸收量以及三种主要颜色（红色，绿色和蓝色）的效果，经济和耐用的多色发光来源是非常稳定的。
实时基于EEG的情绪识别，使用离散小波在完整和减少的通道信号上转换
具有消费级EEG设备的基于EEG的实时情感识别（EEG-ER）涉及使用减少的渠道进行情绪进行分类。这些设备通常只提供四个或五个通道，与大多数当前最新研究中通常使用的大量通道（32或更多）不同。在这项工作中，我们建议使用离散小波变换（DWT）提取时频域特征，并且我们使用几秒钟的时间窗口来执行eeg-er-ers分类。该技术可以实时使用，而不是在整个会话后数据后使用。我们还将在先前研究中开发的基线去除预处理应用于我们提出的DWT熵和能量特征，从而显着提高了分类精度。我们考虑两个不同的分类架构，一个3D卷积神经网络（3D CNN）和一个支持向量机（SVM）。我们在主题独立和依赖于主题的设置上评估了这两个模型，以对个人情绪状态的价和唤醒维度进行分类。我们对DEAP数据集提供的完整32通道数据以及同一数据集的5通道提取物进行了测试。SVM模型在所有提出的场景中表现最佳，对于整个32渠道主体依赖性案例的价准确度为95.32％，唤醒的精度为95.68％，击败了先前的实时EEG-EEG-EEG-EEG-EEG依赖性依赖性基准。也获得了与受试者的情况下的价准确度为80.70％，唤醒的精度为81.41％。将输入数据降低到5个通道仅在所有情况下平均将精度降低3.54％，从而使该模型适合与更易于访问的低端EEG设备一起使用。
基于量子点的溶液处理上转换光电探测器
量子点（QDs）具有窄线宽发射和可调带隙，因此在量子信息和光电子器件的开发中具有潜在价值1 – 3。尤其是胶体量子点（CQDs），它可以通过溶液处理获得，并用于光伏4 – 9、光发射10 – 14和光电检测15 – 20。上转换光电探测器将低能光子（例如红外线）转换为高能光子（例如可见光），用于红外成像（图1），而红外成像用于夜视、半导体晶圆检测、手势识别、三维成像和生物成像等应用21 – 25。然而，大多数红外光子上转换器件都是基于真空或高温沉积法22、24-33，这些方法与硅等电子材料不兼容，限制了它们在柔性电子产品中的使用。基于溶液处理材料的两端上转换光电探测器已经开发出来，但需要高开启电压并且光子对光子 (p-p) 效率低（低于 1.5%）30、34。在本文中，我们表明，通过设计电子传输层 (ETL) 可以创建两端溶液处理的红外上转换光电探测器，其总 p-p 效率为 6.5%，开启电压低至 2.5 V。我们的光电探测器的效率与外延生长半导体相当，与迄今为止报道的最高增益单片红外量子点上转换器相比，效率提高了五倍。此外，与之前的量子点上变频器相比，该器件的低开启电压降低了两倍以上。我们的器件由基于硫化铅 (PbS) QD 的光电探测器吸收层（红外）和基于硒化镉/硒化锌 (CdSe/ZnS) QD 的发光二极管 (LED) 层（可见光）堆叠而成（图 2a）。为了确保光电探测器层能够提供足够的光电流来驱动 LED 层，