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黑色发色染色 - 为什么，如何以及现在如何？
Sumathi.Rao，MDS 3，Yamini Rajachandrasekaran，MDS 4，Geetha Thirugnanasambandam，BDS 5，Gayathri Govindasamy，Crri 6 1 Asisstant教授。卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。2执行董事。 ICON牙科护理，Maraimalai Nagar，成本帕图，泰米尔纳德邦603209，印度3教授。 卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。 4 Asisstant教授。 卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。 5讲师。 卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。 6萨蒂巴马牙科学院和医院牙周牙周卫生部，泰米尔纳德邦钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度600119。2执行董事。ICON牙科护理，Maraimalai Nagar，成本帕图，泰米尔纳德邦603209，印度3教授。卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。4 Asisstant教授。 卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。 5讲师。 卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。 6萨蒂巴马牙科学院和医院牙周牙周卫生部，泰米尔纳德邦钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度600119。4 Asisstant教授。卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。5讲师。卫生部，Sathyabama牙科学院和医院，塞纳尼，钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度。6萨蒂巴马牙科学院和医院牙周牙周卫生部，泰米尔纳德邦钦奈，泰米尔纳德邦600119，印度600119。
Dimitris Iakovidis，教授 • 色萨利大学
– SEARCH：合成健康数据治理中心；IHI；2025-2028；15,266,705 欧元（已接受）– INTELLI-INGEST：智能可摄取设备；MSCE-DN；2025-2028；3,610,022 欧元（已接受）– SOFTREACH：针对神经系统疾病的微创软机器人辅助深部脑局部治疗输送；PATHFINDER；2023-2026；2,915,065 欧元 – HS4U：Healthy Ship 4 U；2022-2025；6,514,729 欧元 – ENDORSE：用于医疗保健和商业空间物流应用的安全、高效和集成的室内机器人车队；MSCA-RISE；2018-2022； 1,122,400 欧元
相位和相位的多色希尔伯特诊断方法
摘要 本研究旨在解决反应射流和火焰的相场和温度场的无扰动诊断的科学和实际问题。以轴对称氢扩散火焰和蜡烛火焰的热气流为例，开发了一种适合于解决问题的方法，该方法基于相位光密度场的希尔伯特多色可视化，测量所研究介质选定区域的温度分布，逐像素处理由摄影矩阵在 RGB 通道中记录的 RAW 图像。可视化的希尔伯特结构携带有关温度场引起的相位光密度扰动的信息。使用阿贝尔变换分析了所研究火焰的轴对称近似中探测光场的相位结构。迭代选择径向温度分布、调整后的贝塞尔曲线，随后计算折射率和相位函数的空间结构。以氢气-空气火焰为例，在与 Gladstone-Dale 色散公式一致的模型中，考虑到混合气体部分光学特性的多样性，对温度场进行了重建。讨论了火焰周围空气扰动对其轴对称性的影响。研究结果可靠性的标准是比较实验中获得的希尔伯特图和从温度场引起的相结构重建的希尔伯特图。关键词 1 火焰的光学诊断、氢气-空气扩散火焰、希尔伯特光学、希尔伯特图
色素性视网膜炎：从致病机制到治疗策略
摘要：色素性视网膜炎是一种遗传性疾病，其中不同类型的基因的突变导致感光体死亡和视觉功能的丧失。尽管色素性视网膜炎是最常见的遗传性视网膜营养不良类型，但尚未定义明确的治疗线。在这篇综述中，我们将重点关注治疗方面，并试图定义不同疗法方案方案的优势和缺点。已经确定了某些疗法的作用，例如抗氧化剂或基因疗法。已经进行了许多引起RP的基因和突变的临床试验，FDA对Voretigene Nepavorec的批准是向前迈出的重要一步。尽管如此，即使基因治疗是这些患者的最有希望的治疗类型，但其他创新策略（例如干细胞移植或高压氧疗法）也已被证明是安全的，并且在临床试验期间可以改善视觉质量。对这种疾病的治疗仍然是一个挑战，我们希望尽快找到解决方案。
具有硅色中心的可扩展容错量子技术
量子网络和量子计算技术目前面临的扩展障碍归根结底是同一个核心挑战，即大规模分布高质量纠缠。在本文中，我们提出了一种基于硅中光学活性自旋的新型量子信息处理架构，该架构为可扩展的容错量子计算和网络提供了一个综合的单一技术平台。该架构针对整体纠缠分布进行了优化，并利用硅中的色心自旋（T 中心）的可制造性、光子接口和高保真信息处理特性。硅纳米光子光路允许 T 中心之间建立光子链接，这些 T 中心通过高度连通的电信波段光子联网。这种高连接性解锁了低开销量子纠错码的使用，大大加快了模块化、可扩展的容错量子中继器和量子处理器的时间表。
多色发光和上转换纳米颗粒的抗逆转录
目前，多色发光材料由于其在固态三维显示，1个信息存储，2个生物标记，3,4个抗逆转录病毒期，5-9等中的广泛应用，因此引起了广泛的研究兴趣。一些已发表的研究表明，近几十年来，多色发光 - 发射材料已经迅速发展，例如量子点（QD），10,11个有机材料，稀土纳米颗粒，2,12 - 16个碳圆点（CDS），17等。到目前为止，实现多色发光的最常见方法仍然是颜色混合，其中几种材料与单独的主要发射器物理混合在一起，以产生所需的颜色。尽管如此，这种颜色融合过程不可避免地会导致颜色不平衡，并限制了分辨率。此外，多色发光的颜色调制过程很复杂，它限制了其在反伪造，信息存储等应用中的使用。因此，极端需要，具有化学稳定的宿主，有效的吸收量以及三种主要颜色（红色，绿色和蓝色）的效果，经济和耐用的多色发光来源是非常稳定的。
基于两色LED模块的光电子甲烷传感器
摘要：在技术渗透到我们生活的各个方面的时代，保护重要的基础设施免受网络威胁至关重要。本文探讨了机器学习和网络安全如何相互作用，并详细概述了这种动态协同作用如何增强关键系统和服务的防御。网络攻击对包括电网，运输网络和医疗保健系统在内的重要基础设施的公共安全和国家安全的危害非常重要。传统的安全方法未能跟上日益复杂的网络威胁。机器学习提供了改变游戏规则的答案，因为它可以实时分析大数据集并发现异常情况。这项研究的目的是通过应用机器学习算法（例如CNN，LSTM和深层增强算法）来增强关键基础架构的防御能力。这些算法可以通过使用历史数据并不断适应新威胁来预测弱点并减少可能的破坏。该研究还关注数据隐私，算法透明度和将机器学习应用于网络安全时出现的对抗性威胁的问题。要成功部署机器学习技术，必须消除这些障碍。保护重要的基础设施至关重要，因为我们每天都在连通性无处不在。这项研究提供了一个路线图，用于利用机器学习来维护我们当代社会的基础，并确保面对改变网络威胁，我们的重要基础设施是强大的。更安全，更安全的未来的秘诀是尖端技术与网络安全知识的结合。
环境辅助的玻色量量子通信
量子假设检验的最终目标是在所有可能的经典策略中实现量子优势。在量子读取方案中，这是从光学内存中获取信息的，其通用单元在两个可能的有损通道中存储了一些信息。我们在理论上和实验上表明，通过实用的光子计数测量结果与模拟最大样本决策相结合，可以获得量子优势。特别是，我们表明该接收器与纠缠的两种模式挤压真空源相结合，能够以相同的平均输入光子数量相干状态的统计混合物胜过任何策略。我们的实验发现表明，量子和简单的光学器件能够增强数字数据的读数，为量子读数的真实应用铺平了道路，并使用基于波斯克尼克损失的二元歧视的任何其他模型进行了潜在应用。
关于给定色数图中奇数圈的加强
我们遵循 [9, 13] 中的符号。设 G 为图。对于 V(G) 的非平凡划分 (A,B)，1如果路径 P 的一端在 A 中而另一端在 B 中，则我们称路径 P 为 A - B 路径。设 P 为图 G 中的一条路径。设 | P | 为 P 中的边数。如果 | P | 为偶数（分别为奇数），则我们称 P 为偶数（分别为奇数）。设 C 为按循环顺序具有顶点 v 0 ，v 1 ，...，vt − 1 的环。设 C i,j 表示 C 的子路径 vivi +1...vj，其中索引取自加法群 Z t 。设 H 为 G 的子图。如果顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中与 V ( H ) 中的某个顶点相邻，则我们称 H 和顶点 v ∈ V ( G ) − V ( H ) 在 G 中相邻。设 NG ( H ) = S v ∈ V ( H ) NG ( v ) − V ( H ) 且 NG [ H ] = NG ( H ) ∪ V ( H )。对于 S ⊆ V ( G )，如果 V ( G ′ ) = ( V ( G ) − S ) ∪{ s } 且 E ( G ′ ) = E ( G − S ) ∪{ vs : v ∈ V ( G ) − S 与 G 中的 S 相邻 } ，我们称图 G ′ 是通过将 S 收缩为顶点 s 而从 G 得到的。如果 G − v 包含至少两个分支，则连通图 G 的顶点 v 是 G 的割顶点。 G 中的块 B 是 G 的最大连通子图，使得不存在 B 的割顶点。注意块是孤立顶点、边或2连通图。G 中的端块是 G 中最多包含一个 G 的割顶点的块。如果 G 是图并且 x, y 是 G 的两个不同顶点，我们称 ( G, x, y ) 为有根图。有根图 ( G, x, y ) 的最小度为 min { d G ( v ) : v ∈ V ( G ) −{ x, y }} 。如果 G + xy 是2连通的，我们还称有根图 ( G, x, y ) 是2连通的。我们称 k 条路径或 k 条循环 P 1 , P 2 , . . . , P k 为