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优化术中AI：对Yolov8的评估，以实时识别机器人和腹腔镜仪器。
对手术仪器的准确识别对于术中人工智能（AI）系统的发展至关重要。在这项研究中，我们评估了Yolov8模型在识别机器人辅助腹部手术中的机器人和腹腔镜仪器方面的功效。具体来说，我们评估了其检测，分类和分段七种不同类型的手术工具的能力。从四个公共和私人来源编辑了一个多样化的数据集，其中包括代表各种手术环境和工具的7,400帧和17,175个注释。yolov8进行了训练和测试，用于二进制检测的平均平均精度为0.77，多仪器分类的平均精度为0.72。最佳性能。该模型还显示出极好的分割精度，达到0.91的平均骰子得分，平均交点为0.86，单极弯曲的剪刀得出最高的精度。值得注意的是，与腹腔镜工具相比，Yolov8对机器人仪器表现出了出色的识别性能，这可能归因于训练集中机器人仪器的更大表示。此外，该模型的快速推理速度为每帧1.12毫秒，突出了其对实时临床应用的适用性。这些发现证实了Yolov8使用全面的多源数据集对精确有效识别手术工具的潜力。
参考方案对基于LFP的脑机接口解码性能的影响
摘要。目的。由于局部场电位 (LFP) 具有良好的特性（信号稳定性和低带宽），近来人们对其在脑机接口 (BMI) 应用中的兴趣日益浓厚。LFP 通常相对于单个单极参考进行记录，而该参考易受常见噪声的影响。已提出了几种参考方案来消除常见噪声，例如双极参考、电流源密度 (CSD) 和公共平均参考 (CAR)。然而，到目前为止，还没有任何研究调查这些参考方案对基于 LFP 的 BMI 解码性能的影响。方法。为了解决这个问题，我们使用深度学习方法全面研究了不同参考方案和 LFP 特征对手部运动解码性能的影响。我们使用了在猴子执行伸手任务时从其运动皮层区域长期记录的 LFP。主要结果。实验结果表明，无论采用何种参考方案，局部运动电位 (LMP) 都是最具信息量的特征。使用 LMP 作为特征，我们发现 CAR 在长期记录会话中始终比其他参考方案产生更好的解码性能。意义总体而言，我们的结果表明 LMP 与 CAR 结合使用可以增强基于 LFP 的 BMI 的解码性能。
电场诱导钛酸铋钠相变
电场诱导转变发生在具有多种现象的无数系统中，由于其在许多应用中的重要性，引起了广泛的科学兴趣。本综述重点介绍钛酸铋钠 (BNT) 基材料中发生的电场诱导转变，BNT 基材料被认为是一类重要的无铅钙钛矿，是多种应用领域中铅基化合物的可能替代品。BNT 基系统通常被归类为弛豫铁电体，其特征是复杂结构会经历各种电场驱动现象。本综述讨论了晶体结构对称性、畴结构和宏观特性的变化与成分、温度和电负载特性（包括幅度、频率和直流偏置）的关系。八面体倾斜与极化和应变之间的耦合机制以及其他微观结构特征被认为是介导局部和整体电场诱导响应的重要因素。通过强调遍历性对双极和单极循环中域演变和抗疲劳性的影响，讨论了场诱导转变对电疲劳的作用。全面讨论了场诱导转变在关键应用（包括储能电容器、致动器、电热系统和光致发光设备）中的相关性，以确定材料设计标准。最后对未来的研究进行了展望。
我们是否需要量子力学的第五维度？
代表？。全球J Sci Front Res Phys Space Sci 23：01-03。2。Spiros Koutandos（2024）是否存在磁性单极？材料的最新进展6）：005 3。May Zh（2019）B峰的五维空间证明。 物理与天文学杂志7：180。 4。 Vlatko Vedral（2014）量子纠缠。 自然物理ICS 10：256-258。 5。 seyed kazem Mousavi（2023）量子力学现象的时空描述和时间性质的六个二二个月的平衡。 物理学杂志：理论与应用7：95-114。 6。 Paul S Wesson（2019）时空问题的原理：五个维度的宇宙学颗粒和波浪。 世界科学出版公司。 7。 li-li ye，Chen-di Han，Liang Huang，Ying-Cheng Lai（2022）几何形状引起的波函数崩溃。 物理评论A 106：022207。May Zh（2019）B峰的五维空间证明。物理与天文学杂志7：180。4。Vlatko Vedral（2014）量子纠缠。自然物理ICS 10：256-258。5。seyed kazem Mousavi（2023）量子力学现象的时空描述和时间性质的六个二二个月的平衡。物理学杂志：理论与应用7：95-114。6。Paul S Wesson（2019）时空问题的原理：五个维度的宇宙学颗粒和波浪。世界科学出版公司。7。li-li ye，Chen-di Han，Liang Huang，Ying-Cheng Lai（2022）几何形状引起的波函数崩溃。物理评论A 106：022207。
用于神经调节的 32 元件压电微机械超声换能器 (PMUT) 相控阵
摘要 人们对利用超声 (US) 换能器进行非侵入性神经调节治疗，包括低强度经颅聚焦超声刺激 (tFUS) 的兴趣迅速增长。用于 tFUS 的最广泛展示的超声换能器是体压电换能器或电容式微机械换能器 (CMUT)，它们需要高压激励才能工作。为了推动超声换能器向小型便携式设备的发展，以便大规模安全地进行 tFUS，人们对具有光束聚焦和控制能力的低压超声换能器阵列很感兴趣。这项工作介绍了使用 1.5 µ m 厚的 Pb(Zr 0.52 Ti 0.48)O3 薄膜（掺杂 2 mol% Nb）的 32 元件相控阵压电微机械超声换能器 (PMUT) 的设计方法、制造和特性。电极/压电/电极堆栈沉积在绝缘体上硅 (SOI) 晶片上，硅器件层厚度为 2 µ m，用作弯曲模式振动的被动弹性层。制造的 32 元件 PMUT 的中心频率为 1.4 MHz。演示了超声波束聚焦和控制（通过波束成形），其中阵列由 14.6 V 方波单极脉冲驱动。PMUT 在焦距为 20 mm 时产生的最大峰峰值聚焦声压输出为 0.44 MPa，轴向和横向分辨率分别为 9.2 mm 和 1 mm。最大压力相当于 1.29 W/cm 2 的空间峰值脉冲平均强度，适用于 tFUS 应用。
京津冀可再生能源产业特征及空间集聚关联性
摘要：京津冀是我国重点发展区域，可再生能源产业尤受关注。本文旨在将空间信息与可再生能源产业相结合，揭示产业时空演变特征及其驱动因素。研究发现,京津冀产业表现出明显的集聚格局,京津冀区域可再生能源产业2005—2010年Moran’s I=0.385579,2010—2015年Moran’s I=0.319463,2015—2020年Moran’s I=0.329409。全局空间自相关分析显示,京津冀区域可再生能源产业集聚水平并未提高,但局部空间自相关显示,交通运输和商业水平较高的区域在空间上趋于显著集聚。通过Moran指数发现京津冀产业呈现出明显的集聚格局，通过热点分析发现产业集聚主要发生在北京、天津、石家庄和张家口，这可以用城市化带来的要素集聚效应来解释。但进一步计算区位商、赫尔曼系数和基尼系数，发现京津冀地区存在明显的区域差异，如单极集聚效应在减弱。进一步的三相空间椭圆更形象地揭示了京津冀地区可再生能源产业在过去20年中持续形成的良性产业扩张。产业从首都北京起步，向西南转移，带动了河北、天津等地可再生能源产业发展，促进了京津冀经济圈协同发展。
观察floquet non- ...
非高产物理学极大地丰富了我们对非平衡现象的理解，并发现了新的新作用，例如非炎性皮肤效应（NHSE），这些效应已深刻地彻底改变了该领域。nhse已在非偏置耦合的系统中进行了预测，但是在实验中实现了挑战。没有非互头耦合，NHSE也可以在具有仪表字段和损耗或增益的系统中出现（例如，在浮quet nonthermitian系统中）。但是，在实验中，这种Floquet NHSE在很大程度上尚未探索。在这里，我们意识到集成在硅光子平台上的定期调制的光学波导中的floquet nhses。通过设计由周期调制引起的人工量规场，我们观察到各种浮部NHSE阶段并揭示其丰富的拓扑转换。值得注意的是，我们发现了单极NHSE阶段与非常规双极NHSE相之间的过渡，并伴随着NHSES的方向逆转。在复杂的准认证空间中，带绕组揭示了底层物理，从而经历了从具有相同绕组的隔离环变为带有相反绕组的链接的环路的拓扑变化。我们的作品展开了一条新的途径，该路线源于量规场和耗散效应之间的相互作用，因此提供了从根本上进行转向光和其他波浪的新方法。
从噪声中提取诱发电位的统计方法
诱发电位 (EP) 是嵌入自发性脑电图活动 (EEG) 中的离散信号。从噪声中提取它们需要重复记录。视觉或听觉刺激触发采集系统，然后收集“诱发电位”。诱发电位不同于自发性神经活动 (EEG)，因为它与触发“事件”同步。实际上，触发事件的信号用于采集诱发电位信号。诱发电位 (PE) 被定义为大脑有限区域相对于另一个电中性区域的电势的瞬态变化。EP 由放置在活动结构发出的电场中的电极捕获，并与所谓的“参考”电极检测到的电位进行比较。当参考电极捕获脑神经活动时，传感器系统称为双极。另一方面，当参考电极位于没有大脑活动的区域（例如耳垂）时，传感器系统称为单极。在最好的情况下，我们刚才看到的感兴趣的诱发电位 (PE) 是在离源很远的地方捕获的，其幅度非常小，不超过十微伏。此外，它嵌入在电极捕获的连续大脑活动（EEG 高于 100 微伏）中。PE 有时低于放大器的背景。因此，在检查其特性之前，有必要从背景噪声中提取 PE。40 年来使用的经典方法是平均法。该方法由同步连续响应的平均值组成。诱发电位是一种根据受试者的注意力而发展的大脑活动，因此平均值不足以令人满意地研究它。
Elizabeth J. Thompson -NOAA OAR物理科学...
研究声明I研究了海洋上的降水，云系统和耦合的海洋 - 大气边界层过程。这包括云微物理学，对降水和云层的大规模强迫以及云，降水，空气通量和耦合边界层演化如何相互影响。我还研究这些过程如何影响天气和气候变化。i收集和分析现场观察结果，使用卫星观察以及与建模团队合作，以提高过程水平的理解，发展算法，确定观察能力和需求，并使用面向过程诊断的模型进行评估。研究兴趣空气通量及其在大气和海洋边界层共同发展中的作用；使用对云和雨水，雨，卫星和序列仪的双极和单极化雷达的观测值进行气象，降水和云的研究；定量降水估计，降水分类和近地表海洋稳定性的算法；对卫星和原位观察的气象和物理海洋学过程的调查；基于观察性的大气动力学，物理海洋学以及天气尺度和中尺度气象的研究；使用原位测量值来评估和改善环境预测模型和遥感产品。教育2012-2016博士大气科学，科罗拉多州立大学顾问：史蒂文·A·鲁特里奇；联合顾问：詹姆斯·N·穆姆（俄勒冈州立大学）论文：“热带温暖池降雨的变化和对上海的影响
机器终端 REM 54_ - ABB
5.1.5.2.低辅助电压指示 ................................... 36 5.1.5.3.过热指示 .............................................. 36 5.1.6.模拟通道 .............................................................. 37 5.1.6.1.缩放模拟通道保护单元的额定值 ............................................. 40 5.1.6.2.测量设备的技术数据 ............................................. 41 5.1.6.3.计算的模拟通道 ............................................. 43 5.1.7.数字输入 ............................................................. 43 5.1.7.1.数字输入的滤波时间 ............................................. 45 5.1.7.2.数字输入的反转 ................................ 45 5.1.7.3.脉冲计数器 .......................................... 46 5.1.7.4.振荡抑制 .......................................... 47 5.1.7.5.用于机器终端配置的数字输入属性 ........................ 47 5.1.8.数字输出 ........................................................ 48 5.1.8.1.高速双极电源输出 (HSPO) ............................................. 49 5.1.8.2.单极电源输出 (PO) .................... 50 5.1.8.3.双极电源输出 (PO) ............................. 50 5.1.8.4.信号输出 (SO) ...................................... 51 5.1.9.RTD/模拟输入 ...................................... 52 5.1.9.1.输入信号类型的选择 ...................................... 52 5.1.9.2.输入信号范围选择 .................... 52 5.1.9.3.传感器监控 ...................................... 54 5.1.9.4.信号过滤 ...................................... 54 5.1.9.5.输入缩放/线性化 ...................................... 54 5.1.9.6.传感器连接 ...................................... 55 5.1.9.7.用于机器终端配置的 RTD/模拟输入的属性 ............................. 57 5.1.9.8.RTD/模拟输入配置示例 ...... 58 5.1.9.9.自我监控 ...................................... 58 5.1.9.10.校准 ................................................... 59 5.1.9.11.RTD 温度与电阻 ................................ 60 5.1.10.模拟输出 ........................................................ 61 5.1.10.1.模拟输出范围选择 ........................................ 61 5.1.10.2.机器终端配置的模拟输出属性 ........................................ 61 5.1.10.3.模拟输出配置示例 ........................................ 62 5.1.11.跳闸电路监控 ........................................................ 63 5.1.11.1.配置跳闸电路监控 CMTCS_ ........................................................ 64 5.1.12.自我监督（IRF） ...................................................... 65 5.1.12.1.故障指示 ...................................................... 65