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重新审视“非热”批量微波炉灭活微生物
在过去的几十年中，人们一直在积极讨论“非热”微波辅助微生物灭活机制。这项工作介绍了一种新颖的非侵入式声学测量方法，测量家用微波炉腔体磁控管的工作频率为 fo = 2.45 ± 0.05 GHz（λ o ~ 12.2 cm），并在时间域（0 至 2 分钟）内进行调制。测量结果揭示了腔体磁控管阴极灯丝冷启动预热周期和脉冲宽度调制周期（开启时间、关闭时间和基准周期，其中开启时间减去基准时间 = 占空比）。波形信息用于重建历史微波“非热”均质微生物灭活实验：其中自来水用于模拟微生物悬浮液；冰、碎冰和冰浆混合物用作冷却介质。实验使用文字、图表和照片进行描述。确定了影响悬浮液时间相关温度曲线的四个关键实验参数。首先，当所选工艺时间 > 时间基准时，应为每一秒的微波照射使用腔体磁控管连续波额定功率。其次，由于外部碎冰和冰浆浴的热吸收率不同，它们会产生不同的冷却曲线。此外，外部浴可能会屏蔽悬浮液，从而延缓时间相关的加热曲线。第三，由于周围没有冰块，内部冷却系统要求悬浮液直接暴露在微波照射下。第四，四个独立的水假负载隔离并控制悬浮液的热传递（传导），从而将一部分微波功率从悬浮液中转移出去。使用能量相空间投影将 800 W 时 0.03 至 0.1 kJ ⋅ m −1 的“非热”能量密度与报道的 1050 ± 50 W 时 0.5 至 5 kJ ⋅ m −1 的热微波辅助微生物灭活能量密度进行比较。
Au(111) 表面WS2 成核控制的理论研究*
二维二硫键（WS 2）作为具有独特层依赖性电子和光电特性的半导体材料，在光电设备领域表现出了有希望的应用前景。晶圆尺度单层WS 2膜的制造目前是一个至关重要的挑战，可以推动其在高级晶体管和集成电路中的应用。化学蒸气沉积（CVD）是一种可行的技术，用于制造大面积，高质量的单层WS 2膜，但其生长过程的复杂性导致低生长效率和WS 2的薄膜质量不一致。为了指导实验性努力以减少WS 2中的晶界，从而提高了膜质量以提高电子性能和机械稳定性，本研究通过第一原则理论计算研究了CVD增长过程中WS 2的成核机制。通过将化学势视为关键变量，我们在不同的实验条件下分析了WS 2的生长能曲线。我们的发现表明，调节钨和硫的前体的温度或压力可以决定性地影响WS 2的成核速率。值得注意的是，成核速率在1250 K的钨源温度下达到峰值，而硫源温度的升高或压力降低可以抑制成核速率，从而增强单层WS 2的结晶度和均匀性。这些见解不仅为根据需要在实验中微调核定率提供了强大的理论基础，而且还提供了优化实验参数以完善单层WS 2膜的结晶度和均匀性的战略指导。这些进步有望在一系列高性能电子设备中加速WS 2材料的部署，这标志着材料科学和工业应用领域的显着迈步。
通过机器学习模型预测微塑料颗粒的毒性
与化学物质不同，可以根据定义明确的分子结构和稳定的特性来识别该化学物质（例如，cas数，微笑），微型和纳米塑料颗粒（MNP）缺乏这种直接的分类。每个MNP都有自己的特征组合，包括聚合物组成，粒子尺寸（长度和宽度）以及形状以及形状以及物理化学特性，例如表面电荷，表面化学和塑料相关化学物质。此外，这些特征可能会随着时间而变化，特别是由于MNP暴露于自然环境时的退化过程。为了实现MNP的可靠危害和风险评估，有必要预测MNP的毒性，其性状组合尚未直接在实验室中进行测试。类似于将化学物质的分子结构与有毒结果联系起来的定量结构 - 活性关系（QSAR）模型，需要模型将MNPS性状与其毒性联系起来。最近收集的微塑料资源管理器（TOMEX）2.0数据库的毒性由290个发表的有关MNP对水生物种的效应的研究点的13,412个数据库组成，这为处理这项任务提供了独特的机会。使用TOMEX 2.0数据，我们对任务进行了机器学习模型，以预测未经测试的MNP的毒性（存在/不存在效果方向，有效浓度）。我们还比较了根据分配的质量分数根据研究质量过滤数据集时的预测是否发生变化。我们比较了两种机器学习算法（增强回归树和深神经网络）的预测性能，并使用可解释的AI（平均边缘效应）的方法来洞悉毒性结果与MNP特征，实验参数和物种特质之间的关系。最后，我们讨论了如何使用此类模型来预测MNP的环境相关混合物的毒性，以及它们如何在将来有助于毒性较小，更环保塑料材料的发展。
使用凝胶、水和干 EEG 系统分析和解码自然伸手抓握动作
伸手和抓握是每个人生活中必不可少的一部分，它使人能够与环境进行有意义的互动，是独立生活方式的关键。最近基于脑电图 (EEG) 的研究已经表明，可以在 EEG 中识别自然伸手和抓握动作的神经关联。然而，这些在实验室环境中获得的结果是否可以过渡到适用于家庭使用的移动 EEG 系统仍是一个问题。在当前的研究中，我们调查了是否可以使用移动 EEG 系统（即基于水的 EEG-Versatile TM 系统和干电极 EEG-Hero TM 耳机）成功识别和解码基于 EEG 的自然伸手和抓握动作的关联。此外，我们还分析了在实验室环境中获得的基于凝胶的记录（g.USBamp/g.Ladybird，黄金标准），这些记录遵循相同的实验参数。对于每个记录系统，15 名研究参与者执行了 80 次自发伸手抓取玻璃杯（手掌抓取）和勺子（侧抓取）的动作。我们的结果证实，使用这些移动系统可以成功识别基于 EEG 的伸手抓取动作的相关性。在结合运动条件和休息的单次试验多类解码方法中，我们可以证明低频时域 (LFTD) 相关性也是可解码的。根据未见测试数据计算的总平均峰值准确度，水基电极系统为 62.3%（9.2% STD），而干电极耳机达到 56.4%（8% STD）。对于凝胶基电极系统，可以达到 61.3%（8.6% STD）。为了促进和推动基于 EEG 的运动解码领域的进一步研究，以及让感兴趣的社区得出自己的结论，我们提供了 BNCI Horizon 2020 数据库 (http://bnci-horizon-2020.eu/database/data-sets) 中公开的所有数据集。
定量相显微镜：准确性比较
抽象的定量相显微镜（QPM）在生物形象中起关键作用，提供了补充荧光成像的独特见解。他们提供了有关质量分布和运输的基本数据，无法访问荧光技术。此外，QPM不含标签，消除了光漂白和光毒性的关注。但是，在可用的QPM技术中导航可能很复杂，因此选择最适合特定应用程序的QPM技术。本教程审查对主要QPM技术进行了详尽的比较，重点是它们在测量精度和真实性方面的准确性。我们专注于8种技术，即数字全息显微镜（DHM），跨颗粒波前显微镜（CGM），基于QLSI（四边形剪切干涉术），衍射相显微镜（DPM），差异相位（DPC）显微镜（DPC）显微镜，相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 相位 - 季节 - 季节 - 季节 - 季节 - 想象 - 想象相关（DPM）显微镜（FPM），空间光干扰显微镜（Slim）和强度方程（TIE）成像。为此，我们使用了基于离散偶极近似（IF-DDA）的自制数值工具箱。此工具箱旨在计算显微镜样品平面处的电磁场，而与物体的复杂性或照明条件无关。我们升级了此工具箱，以使其能够建模任何类型的QPM，并考虑射击噪声。简而言之，结果表明，DHM和PSI固有地没有人工制品，而却遭受了连贯的噪音。在CGM，DPC，DPM和TIE中，精确度和真实度之间存在权衡，可以通过改变一个实验参数来平衡。在大多数情况下，FPM和Slim遭受了固有的伪像，这些伪像无法在实验中被丢弃，这使得技术不是定量的，尤其是对于涵盖大部分视野视野的大物体，例如真核生物细胞。
通过使用灰色关系分析适用于织物行业，研究双粘膜热融化粘合剂和优化的合成研究
摘要：人们穿衣服以进行温暖，生存和现代生活的必要性，但是在现代时代，生态友好，缩短生产时间，设计和智慧也很重要。确定数据系列之间的关系并验证每个数据系列的接近性，灰色关系分析或GRA应用于纺织品，在纺织品中，无缝键合技术增强了组件之间的键。在这项研究中，聚氨酯前聚合物，2-羟基乙基丙烯酸酯（2-HEA）作为终端封顶剂，N-辛基丙烯酸酯（ODA）作为光吸剂用于合成双溶液的聚氨酯热融合粘合剂。taguchi质量工程和灰色关系分析用于讨论NCO的不同摩尔比：OH的影响以及添加丙烯酸丙烯酸甲酯对机械强度的摩尔比的影响。傅立叶变换红外光谱（FTIR）的结果显示了前聚合物的聚合反应的终止，并且在1730 cm -1时的C = O峰强度，表明有效键合与主链。晚期聚合物色谱法（APC）用于研究与丙烯酸丙烯酸甲酯键合的高分子量（20,000–30,000）聚氨酯聚合物聚合物，以达到光热术效应。热重分析（TGA）的结果表明，聚氨酯热融合粘合剂的热分解温度也增加，并且它们显示了多水醇的最高热解温度（349.89℃）。此外，使用双固定光热聚氨酯热融合粘合剂检测到高骨强度（1.68 kg/cm）和剪切强度（34.94 kg/cm 2）值。信噪比也用于生成灰色关系程度。据观察，NCO：OH的最佳参数比为4：1，单体的五摩尔。使用Taguchi质量工程方法来找到单质量优化的参数，然后使用灰色关系计算来获得多质量优化的参数组合，以热固化聚氨酯热融化粘合剂。该研究旨在满足纺织工厂中无缝粘合的要求，并通过设置可以有效提高生产速度并减少处理时间和成本的目标值来优化实验参数设计。
薄膜微生物制造
微生物是一种固态电池（SSB），旨在为小型电子设备提供电力。SSB在性能，可持续性和安全性方面，由于其更高的热和化学稳定性，较高的能量密度以及不存在可易受的液体而具有显着优势。由于可植入的医疗设备或皮肤贴片等灵活的电子微型电视的需求不断增长，因此许多研究人员都集中在阳性和负电极的沉积以及固体电解质上，以开发微生物。在微型SSB中，薄膜电池（TFB）通常具有逐层堆叠结构，其中各种组件（阴极，电解质和阳极）顺序沉积在基板上，这也可以用作电流连接器。为了确保电气和离子电荷的能力转移，电极必须非常薄（最大厚度为几微米），电解质甚至更薄。为了实现这一目标，已经探索了各种沉积技术，例如磁子溅射，脉冲激光沉积（PLD），热蒸发，化学蒸气沉积（CVD），原子层沉积（ALD）和打印（Xia等，2023）。在其中，PLD被广泛认为是薄膜增长的多功能技术。由于有可能沉积密集和纯净的薄膜，PLD引起了科学家对固态电池开发的关注（SSB）（Julien and Mauger，2019年； Fenech和Sharma，2020年）。几个PLD的角色在PLD中，脉冲激光束从固体靶标燃烧材料，以薄膜的形式沉积在基板上。激光与靶材料之间的相互作用会引起激光光子的吸收，从而导致靶标和血浆形成的高层蒸发，由原子，分子，离子，电子和簇组成。等离子体的组成和膨胀与沉积参数密切相关，尤其是环境背景（例如真空或背景气体惰性或反应性）和激光参数（包括脉冲持续时间，波长和流量）。因此，可以通过控制沉积过程中的许多实验参数（例如激光波长，能量和脉冲长度，沉积温度和大气等）来调整所获得的纤维的组成，形态，结晶度和厚度。
迈向量子处理器的可扩展性
量子信息处理为计算提供了更通用的概念，有望比传统计算机更高效。通过将信息编码在纠缠量子态中，某些算法（例如整数分解）有望实现比最知名的传统变体指数级加速。捕获离子是量子信息处理这一高度活跃领域的领先技术之一。它们允许原理验证演示，但仍然仅限于对数十个量子比特的操作。将这些系统扩展到其计算能力超过传统计算机能力的规模仍然是一项非常具有挑战性的任务。在本论文的范围内，对低温离子捕获装置进行了修改和表征，目的是展示可扩展量子计算的构建模块。本论文介绍了三个相互关联的项目。第一个项目涉及实验装置本身，该装置内有一个分段表面陷阱，能够捕获 40 Ca + 和 88 Sr + 离子。我们描述了该装置和实施的修改以及为评估其性能而执行的特性测量。然后使用该装置开发和评估一种用于纠缠门的新型校准算法。量子门操作的性能由实验决定，取决于操作参数的确定和设置的准确性，以及这些参数的稳定性。开发的校准协议可以自动估计和调整被广泛用于离子阱量子信息处理器的两量子比特 Mølmer-Sørensen 纠缠门操作的实验参数。使用贝叶斯参数估计的协议在不到一分钟的时间内完成，由于校准错误导致的剩余中位门不保真度小于退相干源给出的不保真度。最后，使用了一种新颖的门方案来演示混合物种纠缠，它可以实现按顺序读出而不会扰乱整个寄存器，这是纠错的关键因素。相同的门方案也可用于在量子比特之间产生纠缠，这是量子位的概括。通过使用每个离子的更多级别，可以在相同数量的粒子中编码更多信息，从而增加量子计算希尔伯特空间的大小。
使用计算机视觉检测年龄和性别检测
摘要：在计算机视觉的领域，使用OpenCV的年龄和性别检测是一种关键应用，展示了复杂算法和真实世界应用的融合。该项目努力开发一个能够准确估算图像或视频流的年龄和性别的强大系统。利用OpenCV的力量，一个流行的开放式计算机视觉库，再加上机器学习技术，该系统旨在自动将个人分类为预定义的年龄组和性别类别。通过面部特征分析，深度学习模型和图像处理技术的结合，系统可以以惊人的精度辨别年龄和性别属性。通过将该技术集成到各种领域，例如监视，营销和用户体验自定义，该项目努力为各种社会和商业挑战提供实用的解决方案。年龄和性别的抽象性质使这项努力多基础，需要一种细微的方法，包括数据预处理，模型培训和绩效优化。最终，该项目有助于进步计算机视觉应用程序，从而促进了许多领域的创新和效率。关键字：CNN，深度学习，性别分类，年龄检测。I.在当今相互联系的世界中引言，在那里，数字互动和社交媒体渗透到日常生活中，了解人口统计学（例如性别和年龄）变得越来越重要。II。II。智能设备的扩散促进了大量数据的收集，其中大部分包含对人类行为和互动的宝贵见解。在利用这些数据，性别和年龄预测算法的无数应用程序中，它们在增强用户体验，个性化内容并告知决策的潜力中脱颖而出 - 在各个领域制定过程。由于其丰富的信息内容，面部照片已成为性别检测和年龄预测算法的主要来源。利用图像处理，特征提取和分类技术方面的进步，研究人员和开发人员设计了复杂的方法来分析面部特征并准确推断人口统计学属性。这些方法通常涉及阶段，例如增强图像，以提高质量和分割以隔离相关特征，从而为后续分析奠定了基础。通过训练大型数据集的神经网络，我们旨在开发能够准确地将性别预测为“男性”或“女性”的强大模型，并可能基于实验参数对年龄组进行分类。除了技术复杂性之外，人类面部图像对各个行业和社会领域都具有深远的影响。从安全和娱乐到招聘和身份验证，从面部图像中检测性别和年龄的能力可以简化流程，增强安全措施并为战略决策提供了信息。相关作品本文使用应用于面部图像的深度学习技术介绍了有关性别识别的研究。此外，面部表情，人类交流的重要方面，提供了对情感状态和反应的见解，使面部图像分析成为心理学家和研究人员的宝贵工具。通过阐明这些技术的方法，挑战和潜在应用，我们旨在为计算机视觉中的知识不断增长，并促进具有真实世界影响的实用解决方案的发展。作者探索了卷积神经网络（CNN）的使用进行特征提取和分类，从而实现了有希望的