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World File Search System对比度
使用 SEEBIC | STROBE 绘制 TEM 中的电导率图
TEM 是研究电子设备纳米级特征的重要工具。TEM 基于散射的对比度在确定材料的物理结构方面表现出色，并且通过 EDS 和 EELS 等光谱附件可以精确确定设备中原子的组成和排列。结合原位功能，TEM 可以精确映射设备在运行和缺陷形成过程中的物理结构变化。但是，在许多情况下，设备的功能或故障是小规模电子变化的结果，这些变化在变化成为病态之前不会呈现为可检测的物理信号。为了在 TEM 中检测这些电子变化，必须采用与电子结构直接相关的对比度的互补成像。在 TEM 中获得电子对比度的一项技术是电子束感应电流 (EBIC) 成像，其中由光束在样品中产生的电流在 STEM 中逐像素映射。自 20 世纪 60 年代以来 [1]，EBIC 电流产生的“标准”模式是在局部电场中分离电子-空穴对 (EHP)。最近，展示了一种新的 EBIC 模式，其中电流由束流诱导二次电子 (SE) 发射在样品中产生的空穴产生[2]。这种 SE 发射 EBIC (SEEBIC) 模式不需要局部电场的存在，通常比标准 EBIC 的电流小得多，并且能够实现更高分辨率的成像[3]。在基于 TEM 的技术中，SEEBIC 独一无二，还能产生与样品中局部电导率直接相关的对比度[4]，即使在操作设备中也是如此[5]。在这里，我们讨论了 STEM EBIC 电导率映射技术，并提供了它在被动成像和原位实验中的几个应用示例。图 1 显示了 SEEBIC 电阻映射的简单演示。该设备由一条 GeSbTe（GST）条带组成，该条带横跨两个在薄 SiN 膜上图案化的 TiN 电极。图 1 中的 STEM EBIC 图像包含标准 EBIC 和 SEEBIC 对比度。如图所示，当电子束入射到 TiN/GST 界面时，肖特基势垒处的电场将 EHP 分开，空穴在每个界面处朝 GST 移动，在连接到 EBIC 放大器的右侧电极上产生暗对比度，在接地的左侧电极上也产生暗对比度。在这些界面之外，SEEBIC 对比度与左侧（接地）电极的电阻成正比 [4]。靠近 EBIC 电极（即，与接地电极相比，EBIC 电极的电阻更小）的 SE 发射产生的空穴更有可能通过该电极到达地，从而产生更亮的（空穴）电流。 SEEBIC 在右侧（EBIC）电极上最亮，由于非晶态GST的电阻率均匀，SEEBIC 在整个GST条带上稳定减小，在左侧电极上最暗[6]。
用于临床研究的 T1 加权脑部 MRI 扫描的自动质量控制：方法比较和质量预测分类器的设计
不均匀对比度评分 (ICR) 优化 WM 段内的全局标准偏差，并通过最小问题对比度进行缩放；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 均方根分辨率 (RES) 体素大小的均方根值；从 A+（质量优秀到 F 不可接受/质量失败）评分 加权平均图像质量评分 (IQR)
Apreo Chemisem系统
固体氧化物燃料电池（SOFC）的低kV表征，该固体由Yttrium稳定氧化锆（YSZ）和镍组成。镍粒子创建一个充当电子途径的网络；但是，某些镍颗粒可能不会连接到基质。这些通常称为死尼克尔；表征它们在样本中的存在和数量很重要。使用低加速电压，可以通过电荷对比度识别死尼克。独特的三位一体检测系统用于识别T1检测器提供Z对比度的三个阶段（YSZ，镍和孔），然后将其用于区分DeadIckel与T2检测器图像中渗透镍的区分，从而提供了SE对比度。在评估该方法期间，已经表明，渗透和非渗透镍之间的对比随着电压的增加而降低。
自动乳房的Pix-2-Pix神经网络建议...
1,2,3电气工程学院1,2,3Uberlândia联邦大学，Uberlândia，巴西摘要：在乳腺癌仍然是对医疗保健专业人员的全球挑战，每年有超过半百万的死亡人数，每年有超过半百万的死亡，早期发现疾病范围的障碍范围。通常与高辐射剂量有关的出色图像对比度质量的需求与在乳房成像检查期间降低患者和技术人员的辐射吸光度的不断努力相反，如Alara（相当可得到的）指南中所述。本研究提出了一个PIX-2-PIX神经网络实施作为图像对比度增强工具，该工具预计将在低剂量图像中重现高剂量对比度的质量，为适当的诊断实施了适当的条件，同时保留了患者和技术人员安全的Alara标准。使用Carneiro对比指数（CCI）进行定量评估，显示出显着的对比度改进而没有额外的辐射。此外，结果成功地验证了该技术支持更安全的乳腺癌筛查临床实践的潜力。进一步的工作包括不同的数据集验证和其他学习参数的优化。索引 - 2D乳房X线照片，人工智能乳腺癌，图像对比，神经网络
ESCOOP®镜头对一组退伍军人的有效性ESCOOP®镜头对一组退伍军人的有效性
摘要摘要目的：目的：本研究的目的是进行回顾性图表审查，以查看使用ESCOOP®镜头是否改善了被推荐的退伍军人的对比度和主观的视觉不适，对眩光，popophobia，或者在夜间驾驶方面难度。方法：方法：我们回顾性地回顾了23名老兵36至91岁的退伍军人，他们选择了Escoop®为他们的眼镜处方。我们诊所可用的ESCOOP®集合包括两种阴影，黄色或橙色，两个中心镜头厚度（LT），6或9毫米，以及有或没有4个Prism diopters diopters uped Base（BU）Prism。结果：结果：测试最大的诊断组是脑损伤（23个中的12个），他们更喜欢橙色的镜头（12个中的12个）。带有4个Prism Diopters Bu的橙色9毫米LT是最常见的ESCOOP®镜头（23个中的5个）。在25％的患者中，有13例使用Sloan EDTRS LogMar Logmar Logmar LogMar LogMar对比度图表的前后视力测试。在低对比度条件下，在穿着首选的ESCOOP®镜头时，注意到在低对比度条件下的0.11个小数平均敏锐度（大约是单行SNELLEN）的较小但统计学上的显着改善（Wilcoxon签名的等级P = 0.015）。结论：结论：我们的回顾性研究回顾了视力障碍患者的临床状况不同，包括脑外伤，与年龄相关的黄斑变性，青光眼和视神经萎缩。在非正式质疑后，患者报告了眩光，恐惧症和夜间眩光症状的改善。客观地，我们测量了对比度Snellen敏锐度的一条改进，这具有统计学意义。需要进一步的研究来辨别该镜头的实际有效性。
心血管磁共振成像中的人工智能应用：我们是否正在避免造成造影剂的给药的道路？
摘要：近年来，由于技术创新而导致的心血管成像检查经历了指数增长，并且这种趋势与最新的胸痛指南一致。对比介质在心血管磁共振（CMR）成像中具有至关重要的作用，从而使不同心血管疾病的表征更加精确。然而，对比介质具有禁忌症和副作用，限制了其在决定性患者中的临床应用。基于人工智能（AI）的技术在CMR成像中的应用导致了非对比度模型的发展。这些AI模型独立或与临床和人口统计数据结合使用非对比度成像数据，作为生成诊断或预后算法的输入。在这篇综述中，我们提供了与AI有关的主要概念的概述，回顾有关CMR中非对比度AI模型的现有文献，并最终讨论这些AI模型的优势和局限性及其未来的发展。
HECATE ENERGY COLUMBIA COUNTY 1 LLC... - NY.gov
表 8-1. 两英里 VSA 内景观相似区域的百分比 ...................................................................... 9 表 8-2. 距离区域内阵列的百分比可见性 ...................................................................................... 11 表 8-3. 距离区域内收集变电站的百分比可见性 ...................................................................... 13 表 8-4. 两英里 VSA 内的视觉资源清单 ...................................................................................... 23 表 8-5. 模拟视点汇总表 ...................................................................................................... 39 表 8-6. 视觉对比度评级结果 – 无缓解措施 ................................................................................ 55 表 8-7. 视觉对比度评级结果 – 有缓解措施 1 ................................................................................ 56
电动机轴承故障检测的监督对比度学习 /作者=张，亨格鲁伊； Wang，Bingnan /CreationDate = 2024年9月4日 /受试者=电气系统，机器学习，多物理建模< /div < /div>
抽象的各种故障会导致电动机故障，从而导致停机时间和资产损失。故障检测技术在行业中非常需要预测和防止此类故障。机器学习的最新进展已启用数据驱动的模型，这些模型可以从电动机中监视的信号中识别故障。但是，这些信号可能很复杂，并且表明故障的特征是微妙的。因此，需要提取与信号故障相关的信息特征的有效方法。在本文中，我们探讨了对比度学习在检测相位电流信号的轴承断层中的使用。我们开发了一个模型架构，该模型结构由两个部分，一个特征提取器和一个分类器组成，其中特征提取器使用监督的对比度学习进行了预训练。在Pader-Born University轴承故障数据集上进行了测试，我们的模型达到了87％的高故障分类精度，这表现优于常规机器学习模型。我们还进行了消融测试，以证明该模型中基于对比的学习培训的重要性。通过研究模型的分类结果和提取的特征，我们进一步探讨了对比度学习在提取区分不同类别的特征中的效果。我们预计对比度学习可以奠定更准确的故障检测模型的基础，并将其扩展到其他实际的故障检测任务。
