XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System射线的
纳米聚焦X射线束可重新编程安全电路
硬件安全实验室和破坏最新电路处理的需求导致了对新扰动方法的不断研究。Skorobogatov 和 Anderson [1] 揭示了使用可见光和红外光的可能性。故障分析界已经对这种物理现象进行了研究和解释 [2–5]。激光可以同步和聚焦，以诱发瞬态故障。在安全评估实践中，这些故障可能会产生强大的效果。电磁辐射扰动为电路破坏提供了新的突破口 [8, 6, 7]。这种方法可能不如光那么通用，但也能产生非常有趣的结果。对电路的访问限制较少，不一定需要拆开包装。为了继续研究扰动的波长谱，这里建议先了解一下 X 射线的可能性。过去曾分析过 X 射线与电子电路的相互作用 [9–12]，但其在安全性评估中的应用主要局限于芯片和封装成像，并被提及为一种扰动手段，但没有实际效果。聚焦于被测设备的特定区域可以看作是扰动技术的关键点。最终的挑战可能是聚焦到激进技术节点上的单个晶体管。同步加速器设备能够利用 X 射线辐射实现这一目标。
albument-NAS：增强的骨断裂检测模型
摘要 - 诊断骨折位置准确地具有挑战性，因为它在很大程度上取决于放射科医生的专业知识；但是，图像质量，尤其是在轻微骨折的情况下，可以限制精度，强调对自动方法的需求。诊断骨折位置的准确性通常取决于放射科医生的专业知识；但是，图像质量，尤其是较小的断裂，可以限制精度，强调对自动方法的需求。尽管可以观察大量数据，但许多数据集缺乏带注释的标签，并且手动标记此数据将非常耗时。这项研究介绍了Albument-NAS，该技术将一个射击检测器（OSD）模型与Alboumentation图像增强方法相结合，以提高检测断裂位置的速度和准确性。Albument-NAS获得了83.5％的50个地图，精度为87％，召回了65.7％，在GrazpedWri DataSet进行测试时，该模型的表现明显超过了先前的最新模型，该模型的MAP@50中有63.8％，这是一个pediatric Wrist损伤X射线的收集。这些结果在断裂检测中建立了新的基准测试，这说明了将增强技术与先进检测模型相结合以克服医学图像分析中的挑战的优势。
使用超声心动图的深度学习对冠状动脉钙的预测
尽管CAC可通过多种基于X射线的成像方式（包括胸部X射线照相和荧光镜检查）可视化，但使用计算机断层扫描（CT）成像的Agatston评分方法最常评估CAC。9尽管从CAC CT中获得的信息潜在有用，但仍然担心患者暴露于电离辐射，不适当使用测试，成本以及发现偶然非心脏发现发现的增加。10–13鉴于这些考虑因素，至少有1个指南机构，美国预防工作组，在2018年得出结论，没有足够的证据正式建议CAC进行心血管风险分层。 14这些局限性也缓解了串行CAC CT进行持续的疾病监测，即使已知CAC进展的速度可提供额外的预后见解。 7，，1510–13鉴于这些考虑因素，至少有1个指南机构，美国预防工作组，在2018年得出结论，没有足够的证据正式建议CAC进行心血管风险分层。14这些局限性也缓解了串行CAC CT进行持续的疾病监测，即使已知CAC进展的速度可提供额外的预后见解。7，，15
光子计数CT
在数十年的理论上，对于解锁宇宙秘密所需的异国情调的新探测器系统，最终使Photon计数CT成为可能，例如Higg的Boson（aka aka aka the“上帝粒子”）在CERN的大型Handron撞机上。要捕获和辨别对撞机中的大量光子，需要探测器的“刷新”速率为几纳秒，这也可以应用于每秒数百万X射线通过CT机器中的患者。在这样做以来，自1972年CT发明以来，CT的数字转换过程的类似物被消除了，因此消除了创建图像所需的X射线数量的数量至少少50％。此外，每个X射线的能量都是可注册的，而不是成千上万X射线不同能量的团块的平均值，因此所产生的图像是在下面的组织中更真实，更有用的表示 - 这种所谓的光谱能力可改善疾病过程的可视化和诊断。此外，光谱能力意味着通常需要在体内进行两到三个运行的扫描，以查看组织对注射的染料的反应，现在只需要一次运行 - 这是三分之二的辐射较少（加上可能进一步的50％或更少的辐射辐射）。
掺铒 GaN 块体晶体中偏振分辨的铒发射
掺铒 GaN (Er:GaN) 准块状晶体正成为一种有前途的新型增益介质，用于在 1.5 μ m 的视网膜安全波长窗口发射高能激光器。我们报告了偏振分辨光致发光 (PL) 发射光谱研究，结果表明，激发偏振平行于 GaN c 轴 (EQ jj c Q) 的泵浦效率明显高于激发偏振垂直于 GaN c 轴 (EQ ? c Q) 的泵浦效率。这一现象是固有极性纤锌矿 GaN 晶格的直接结果，沿 GaN 的 c 轴在每个 Er 离子周围产生一个净局部场。 PL 发射光谱的温度依赖性行为可以用 GaN 中 Er 3+ 的 4 I 15/2 基态和 4 I 13/2 第一激发态子能级之间的玻尔兹曼分布来解释，从而更好地理解 1.5 μ m 附近观察到的主要发射线的起源。结果表明，可以利用 GaN 中的极化场，通过操纵激发光源的极化来增强有效 Er 激发截面。
X射线与物质物理的弹性相互作用
从一个完美的晶格中进行的弹性散射：X射线是由电子弹性散射的，该电子被称为Thomson散射。在此过程中，电子在传入光束的频率下像赫兹偶极子一样振荡，并成为偶极辐射的来源。与上述两个非弹性散射过程相比，X射线的波长λ保守用于汤姆森散射。是X射线散射中的Thomson成分，可以通过X射线衍射在结构研究中使用。材料由原子制成。了解原子如何排列成晶体结构和微观结构是我们建立对材料合成，结构和特性的理解的基础。在日常工作中，我们谈论了晶体内一系列平行平面的X射线反射。这些平面的方向和平面间距由三个整数H，K，L称为Miller指数。一组带有指数h，k和l的平面在h切片中切割了单位单元格的A轴，k切片中的b轴和l切片中的c轴。零表示平面平行于相应的轴。（例如（220）平面将A轴和B轴切成两半，但与C轴平行。确定H，K和L索引编号时使用的程序如下：
无透镜 X 射线纳米成像：革命与机遇
简介我们正处于 3D 纳米成像方法飞速发展的时代。电子断层扫描可用于以原子分辨率对纳米粒子进行成像，但当样品厚度接近 1 µ m 时，多重散射效应开始降低可实现的空间分辨率。在可见光显微镜中，稀疏纳米粒子或可切换荧光团可以定位到厚度约为 1 µ m 的样品层中的几纳米范围内，而共聚焦和多光子显微镜可用于对厚度高达几百微米的样品实现大约 200 纳米的分辨率。然而，X 射线的独特之处在于它能够穿透毫米级样品，再加上相对缺乏多重散射和纳米级波长，从而实现高空间分辨率 [1]。随着同步加速器光源设施的不断改进，可用的准时间连续相干 X 射线通量几十年来一直以与电子学中的摩尔定律类似的速度增长，如图 1 所示。高相干通量通过提供足够的光子来对精细、低对比度的特征进行成像，使空间分辨率可以推至 10 纳米以下 [2]。进一步的增加将允许更快的成像、更大的视野，以及从对单个样本进行成像到从多个样本中获得具有统计意义的见解的能力。
造船单光子荧光海洋激光雷达
摘要：激光诱导的荧光（LIF）技术已被广泛应用于水生浮游植物的遥感中。然而，由于激光激发引起的荧光信号弱和水中激光的显着衰减，分析检测变得具有挑战性。此外，很难同时检索衰减系数（K MF激光雷达）和通过单个荧光激光拉尔（lidar）在180°（βF）处的荧光体积散射函数。为了解决这些问题，提出了一种新型的全纤维荧光海洋激光雷达，其特征是：1）使用单光子检测技术获得地下荧光曲线，以及2）引入荧光激光痛的KLETT倒置方法，以同时检索K MF Lidar和βF。根据理论分析，叶绿素浓度的最大相对误差范围为0.01 mg/m 3至10 mg/m 3，在10 m的水深度范围内含量小于20％，而K MF激光射线的最大相对误差则小于10％。最后，将船舶单光子荧光激光雷达部署在实验容器上，以在离岸区域的固定站进行9小时以上的实验，从而验证了其分析能力。这些结果证明了LiDAR在分析水生浮游植物的分析中的潜力，从而提供了支持研究地下浮游植物的动态变化和环境反应的支持。
医疗保健领域的机器人
在远程治疗中，也称为外部束放射治疗，辐射剂量从远处传送到患者的患处。对于辐射源，有两种选择：要么使用 x 射线管等设备在需要时生成辐射，要么使用某些持续发射辐射的放射性同位素。Bhabhatron 是一种自主开发的远程治疗机，使用钴-60 放射性同位素发射的高能伽马射线治疗局部癌症[1]。它有 10 个电动和远程操作动作，可准确定位患者并塑造辐射场。一个包含活性高达 15kCi 的钴-60 放射性同位素的源胶囊可远程控制，以在屏蔽位置和治疗位置之间切换。由于受癌症影响的器官/区域的几何形状非常不规则，因此开发了一种多叶准直器 (MLC) 系统并将其与 Bhabhatron 集成。由钨合金制成的薄发散叶片分为两组（每组 30 个），并由单独的电动机独立驱动。计算机程序控制叶片并独立定位每个叶片，以产生符合不规则肿瘤边界的所需辐射场几何形状。基于加速器的进口远距离治疗机与此类似，只是辐射源被发射高能 x 射线的紧凑型线性加速器所取代。
伪计算机断层扫描图像产生大脑...
相对于计算机断层扫描（CT），磁共振成像（MRI）的软组织对比增加使其成为决定放射治疗（RT）的合适成像方法。当将MRI扫描用于治疗计划时，剂量计算和基于X射线的患者位置仍然需要CT扫描。这增加了工作量，由于图像注册间模式的必要条件，因此导致了不必要的，并且需要不必要的辐射。即使仅使用MR图像是有利的，但必须使用一种估计伪CT（PCT）的方式来生成电子密度映射和患者参考图像。因此，本文带来了一个有效的深度学习模型，可以使用以下步骤从MRI图像中生成合成的CT； a）在收集了CT和MRI扫描图像的数据中，b）使用图像进行预处理，以避免使用诸如Outier Emplier Empliering，数据平滑和数据归一化的技术避免异常和噪声，C）使用原理组件分析（PCA）和回归方法进行特征提取和选择，DCN和DCN（DCN）（DCN）（dcn）（dcn）（dcn）（dc）。此外，我们为此模型评估了DC，SSIM，MAE和MSE等指标。但是，我们建议的模型的精度为95％。关键字