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多层PDTE/GAN异质结构，用于可见的深紫外线光电检测
摘要 - Deep-ultraviolet（DUV）光电检测对其在许多军事和民用领域的重要应用中获得了广泛的研究兴趣。在这项工作中，我们介绍了大区域二维（2D）PDTE 2多层的合成，可以将其直接转移到GAN基板上，以构建垂直异质质质，以进行可见的盲型DUV PhotoDeTection。在265 nm的光照射下，异质结构显示出独特的pho-tovoltaic行为，使其能够充当自动驱动光电探测器。重要的光响应参数，例如I光/I暗比，响应性，特定的DUV/可见度（265 nm/450 nm）的拒绝率分别高达10 6，168.5 mA/w，5.3×10 12 JONES和10 JONES和10 4。通过应用-1.0 V的小反向偏置，可以进一步增强254.6 mA/W。此外，光电探测器可以用作DUV光图像传感器，以可靠地记录具有不错的分辨率的“ H”模式。本研究铺平了一种将高性能成本效益的DUV光电探测器设计到实用的光电应用的方法。
海冰压力脊帆高度的高分辨率机载观测
摘要。压力脊影响海冰覆盖的质量、能量和动量预算，并对穿越冰封水域的运输造成障碍。量化脊特征对于了解海冰总量和改善高分辨率模型中海冰动力学的表示非常重要。在每年的北极冰桥行动 (OIB) 航空调查期间收集的多传感器测量数据为评估冬末的海冰提供了新的机会。我们提出了一种从高分辨率 OIB 数字测绘系统 (DMS) 可见光图像中得出脊帆高度的新方法。我们通过绘制西部和中部北极 12 个压力脊沿线的完整帆高分布来评估该方法的有效性。通过与同时发生的机载地形测绘仪 (ATM) 高程异常进行比较，可以证明该方法并评估 DMS 得出的帆高。帆高和高程异常的相关性为 0.81 或以上。平均而言，帆高平均值和最大值与 ATM 海拔高度的吻合度分别在 0.11 米和 0.49 米以内。在绘制的山脊中，帆高平均值范围为 0.99 至 2.16 米，而最大帆高范围为 2.1 至 4.8 米。DMS 沿山脊的采样率也高于同步的 ATM 数据。
海冰压力的高分辨率机载观测...
摘要。压力脊影响海冰覆盖的质量、能量和动量预算，并对穿越冰封水域的运输造成障碍。量化脊特征对于了解海冰总质量和改善高分辨率模型中海冰动力学的表示非常重要。在北极年度冰桥行动 (OIB) 航空调查期间收集的多传感器测量数据为评估冬末的海冰提供了新的机会。我们提出了一种从高分辨率 OIB 数字测绘系统 (DMS) 可见光图像中得出脊帆高度的新方法。我们通过绘制北极西部和中部 12 个压力脊沿线的完整帆高分布来评估该方法的有效性。通过与同时发生的机载地形测绘仪 (ATM) 高程异常进行比较，可以证明该方法并评估 DMS 得出的帆高。帆高和高程异常的相关系数为 0.81 或以上。平均而言，帆高平均值和最大值与 ATM 海拔高度的吻合度分别在 0.11 米和 0.49 米以内。在绘制的山脊中，帆高平均值范围为 0.99 至 2.16 米，而最大帆高范围为 2.1 至 4.8 米。DMS 沿山脊的采样率也高于同步的 ATM 数据。
激光驱动的相位分离和...
图1。激光驱动的相位分离在SI底物上的无定形硅阵线（A-SI 0.4 GE 0.6）纳米级薄膜。a）sige薄膜中相位分离后激光写作和组成重新分布的示意图。b）两个激光加工的7 µm宽的多晶sige（多形晶体）的光图像以扫描速度1和10 mm s -1（标记为10 mm s -1），显示了富含GE的带状核心和富含Sii的较不固定区域。自然色对比度的差异揭示了依赖扫描速度的GE重新分布。c）3 µm宽的激光写的微纹条的光学图像，根据表面上的GE组成，从蓝色到黄色的天然色调。d）激光书面微带的SEM显微照片，在激光处理后显示样品表面的地形特征。e）后冰片的电子检测器（BSED）显微照片显示了富含GE（明亮）和富含Si的（深色）区域之间的材料对比度。f）以0.1 mm s -1的扫描速度编写的激光写的微条的放大SEM和g）bsed显微照片。h -l）与上述相同，但为10 mm s -1（h，i）和50 mm s -1（k，l）。
![arxiv：2410.12346v2 [cs.cv] 2024年11月21日](/simg/g:\will\search\icon\source\3\3584bb8d1e056af872da30b5740bb0aac534cfdc.webp)
arxiv：2410.12346v2 [cs.cv] 2024年11月21日
迭代采样过程的计算负担仍然是基于扩散的低光图像增强（LLIE）的主要挑战。当前的加速方法，无论是基于培训还是无训练，通常都会导致绩效显着降解，突出了性能和效率之间的权衡。在本文中，我们确定了导致降解的两个主要因素：拟合错误和推理差距。我们的关键见解是，可以通过线性推断不正确的分数函数来减轻拟合误差，而可以通过将高斯流量转移到反射率感知的残余空间来减少推理差距。基于上述见解，我们设计了反射性感知的轨迹限制（RATR）模块，这是一个简单而有效的模块，可使用图像的反射率组成来完善教师轨迹。之后，我们使用Di stalled T Rajectory（Reddit）引入了flectance-flectance-flectance defusion，这是一个为Llie量身定制的效率且灵活的蒸馏框架。我们的框架可以在仅2个步骤中以冗余步骤的冗余步骤实现可比性的性能，同时建立8或4个步骤的新最先进的结果（SOTA）结果。对10个基准数据集的全面实验评估验证了我们方法的有效性，始终超过现有的SOTA方法。
太阳活动MOF监视器的第一盏灯（...
摘要 - SAMM（太阳活动MOF监视器）是一种基于地面的机器人仪器，已开发用于研究和不断监测太阳的磁性，重点是活动区域（ARS）。这些区域的特征是复杂的磁性结构，可能导致爆炸性事件通常与空间环境中大量粒子和物质弹出有关。与地球磁层相互作用时，它们可以对我们的基础设施（卫星，导航系统）和地面（发电厂和电网）中的基础设施构成威胁。基于钠（Na）和钾（K）磁铁光学过滤器（MOFS），SAMM提供了“层析成像”的视图，以在太阳能的不同高度下提供高节奏磁力图和多普勒格拉姆的磁性结构，从而提供了一个独特的数据集高度，从而提供了一个独特的数据集，以推动当前的空间范围的天气范围内的范围较高的空间范围。能够预先预测这些事件（甚至几个小时）是制定缓解策略的基本任务，以减少对地球上重要基础设施的潜在灾难性影响。在这种情况下，SAMM天文台已经意识到可以在全球网络中复制的“节点”，目的是持续覆盖太阳状况。该项目最初是由意大利经济发展部（MISE）在2015年通过软贷款赠款资助的，其发展和运营是在INAF - 罗马与那不勒斯天文学观测站与意大利小型企业（SME）Avalon Instruments的科学合作中进行的。经过三年的发展，SAMM处于调试阶段。在本文中，我们提出了最终的仪器描述以及第一光图像。
研究论文：优化心脏扩大检测：处理胸部 X 光影像的随机森林方法
摘要：本研究探索了随机森林分类器在胸部 X 光图像中自动检测心脏扩大的应用，利用了从 NIH 胸部 X 光数据集处理和派生的数据集。鉴于对心脏扩大的准确及时诊断以提供适当的治疗决策的迫切需求，本研究旨在确定机器学习模型在增强诊断过程中的有效性。本研究采用图像预处理技术，例如用于边缘检测的 Sobel 滤波和用于特征提取的 Hu 矩，增强了模型的输入特征。使用 5 倍交叉验证方法评估分类器的性能，得出的平均准确度、精确度、召回率和 F1 分数大约在 52% 到 54% 之间的结果。这些发现表明可靠性和一致性处于中等水平，表明集成机器学习方法在医学成像分析中具有潜在效用。然而，不同数据子集之间的性能差异凸显了挑战，需要进一步优化。这项研究有助于推动将机器学习融入临床环境的持续讨论，展示了其潜在的优势和当前的局限性。建议未来的研究扩大数据集的种类，整合先进的深度学习方法，并在临床环境中严格测试这些模型。这些发现对医疗保健领域自动诊断工具的开发具有重要意义，可能提高诊断的准确性和效率。
人工智能技术的实践及其在对抗中的价值
摘要 当今医学界正处于人工智能时代，人工智能的开发和普及得益于 2019 年冠状病毒病 (COVID-19) 大流行，这为人工智能在分析医疗数据和提供非常准确的结果方面发挥更大影响力提供了空间。这门科学当之无愧地在医护人员中占据了极好和重要的地位，由于其在实际决策中具有巨大的潜力，它已成为医护人员工作中必不可少的要素。由于智能系统能够分析大数据并给出准确的结果，旨在改善公民的健康状况并挽救他们的生命，因此在医疗领域使用智能系统的前景在卫生部门中被视为至关重要。在本文中，重点介绍了一组有关人工智能在医学领域的重要作用的重要信息。此外，该科学如何通过强调一系列调查和分析来应对 SARS‐CoV-2，这些调查和分析在预测病毒传播、追踪感染和通过 COVID-19 患者的胸部 X 光图像诊断病例方面发挥了作用。本文的数据库涵盖了 2020 年至 2021 年之间的 40 多项研究，并研究了利用人工智能技术分析 SARS‐CoV-2 数据的效果。这些研究来自 PubMed、NCBI、谷歌学术、Medrxiv 和其他网站。本文包含大量有关人工智能和 SARS‐CoV-2 的信息。研究结果证实，人工智能在医疗保健领域发挥着重要作用，建议在决策方法中使用其应用。
人工智能可以帮助筛查病毒和 COVID-19 肺炎吗？
1 卡塔尔大学电气工程系，卡塔尔多哈 2713 2 达卡大学生物医学物理与技术系，孟加拉国达卡 1000 3 哈马德综合医院胸外科，卡塔尔多哈 3050 4 南北大学数学与物理系，孟加拉国达卡 1229 5 孟加拉国国父谢赫·穆吉布医科大学正畸系，孟加拉国达卡 1000 6 工程技术大学电气工程系（JC），巴基斯坦白沙瓦 25120 7 医疗保健中的人工智能，智能信息处理实验室，工程技术大学国家人工智能中心，白沙瓦，巴基斯坦 8 马来西亚国立大学电气、电子与系统工程系，马来西亚雪兰莪州万宜 43600 mchowdhury@qu.edu.qa，电话：+974-31010775 摘要：冠状病毒病 (COVID-19) 是一种大流行性疾病，已造成数千人死亡，全球数百万人感染。任何能够快速筛查 COVID-19 感染并具有高精度的技术工具都对医疗专业人员至关重要。目前用于诊断 COVID-19 的主要临床工具是逆转录聚合酶链反应 (RT-PCR)，它价格昂贵、灵敏度较低且需要专门的医务人员。X 射线成像是一种易于获取的工具，可以成为 COVID-19 诊断的绝佳替代方案。本研究旨在调查人工智能 (AI) 在从胸部 X 光片图像中快速准确地检测 COVID-19 中的效用。本文的目的是提出一种强大的技术，用于应用预先训练的深度学习算法从数字胸部 X 光片图像中自动检测 COVID-19 肺炎，同时最大限度地提高检测精度。作者结合多个公共数据库并收集了最近发表的文章中的图像，创建了一个公共数据库。该数据库包含 423 幅 COVID-19、1485 幅病毒性肺炎和 1579 幅正常胸部 X 光图像。利用图像增强技术，使用迁移学习技术来训练和验证几个预先训练的深度卷积神经网络 (CNN)。训练网络对两种不同的情况进行分类：i) 正常和 COVID-19 肺炎；ii) 有和没有图像增强的正常、病毒性和 COVID-19 肺炎。两种方案的分类准确度、精确度、灵敏度和特异性分别为 99.7%、99.7%、99.7% 和 99.55% 以及 97.9%、97.95%、97.9% 和 98.8%。这种计算机辅助诊断工具的高准确度可以显着提高 COVID-19 诊断的速度和准确性。在这种疾病负担和预防措施需求与现有资源不一致的流行病中，这将非常有用。