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微阵列 - 父母信息
染色体无法用肉眼看见，但是如果它们在显微镜下染色和放大，则可以看到每个染色体都具有独特的光与暗带的模式，看起来像水平的条纹。通过以这种方式查看孩子的染色体，通常称为核分型，如果变化足够大，可以查看是否存在染色体失衡（染色体材料的损失或增益），或者是否以任何方式重新排列染色体。但是，如果获得（重复）或丢失（已删除）的材料量太小，则以上测试可能无法检测到它。
碳化硅自旋中心的 ODMR 效应作为磁场、温度和机械应力的传感器
展示了基于 SiC 原子级自旋中心能级交叉弛豫的全光学测温技术。该技术利用了三重基态 S=1 中心零场分裂的巨大热位移，光致发光无法检测到（所谓的“暗”中心）耦合到相邻的自旋 3/2 中心，这些中心可以进行光学极化和读出（“亮”中心），并且不需要射频场。EPR 用于识别缺陷。交叉弛豫线的宽度几乎比全光学测温中使用的激发态能级反交叉线的宽度小一个数量级，并且由于由激发态的寿命决定，因此无法显着减小。由于温度偏移和信号强度与激发态能级反交叉大致相同，交叉弛豫信号可以将温度测量的灵敏度提高一个数量级以上。温度灵敏度估计约为 10 mK/Hz^1/2，体积约为 1 μm^3，由扫描共聚焦显微镜中的聚焦激光激发决定。利用“亮”自旋-3/2 中心和“暗”S=1 中心基态中的交叉弛豫进行温度传感，利用“亮”自旋-3/2 中心基态水平反交叉，可以使用相同的自旋系统实现具有亚微米空间分辨率的集成磁场和温度传感器。
使用Effelsberg 100m望远镜寻找正电子重组线
这项工作提出了一种在电磁频谱的无线电范围内搜索重组线的方法，该方法通过几种单独的测量结果结合使用了灵敏度的显着提高。无线电区域中重组线的检测，尤其是正电子的重组线，是寻找暗物质的必不可少的灰烬，因为该线的强度揭示了观察到的位置的阳性量。这对于计算歼灭横截面的计算和有关暗物质的自我宣传的发现至关重要。这项工作中介绍的方法应用于13-15 GHz的频率范围，并使用2021年至2024年之间收集的数据，作为Telamon Project的一部分，Effelsberg的100 m射电望远镜。在NGC7027和W3OH校准源中检测到了这种方法的功能，并检测到氢重组线（H76α-H79α）。对于正电子（PS60α -PS62α）的重组线的振幅和流动，计算上限。在整个观察期的覆盖数据中，有一个3σ上限，河流密度为0。6-0。7 mjy，具体取决于重组线。此外，比较了NGC7027校准源的两种方法。单独确定NGC7027的每个重组线的上限的“单个”方法，提供3σ上限为5。1-7。2 mjy。6-4。0 mjy。相反，“组合”方法将三条线链接在一起，然后确定上限，3σ-上限为3。
碳纳米管中暗三重态激子的量子限制发生率 Palotás, J.; Negyedi，M.； Kollarics，S.；牛蒡，A.；罗林格，P.；皮克
摘要：单壁碳纳米管 (SWCNT) 的光物理因其在光收集和光电子学中的潜在应用而受到深入研究。SWCNT 的激发态形成强结合的电子-空穴对，激子，其中只有单重态激子参与应用相关的光学跃迁。长寿命的自旋三重态阻碍了应用，但它们成为量子信息存储的候选者。因此，非常需要了解三重态激子的能量结构，特别是 SWCNT 手性依赖的方式。我们使用专用光谱仪报告了对几种 SWCNT 手性的三重态复合发光（即磷光）的观察结果。这得出了单重态-三重态间隙与 SWCNT 直径的关系，并遵循基于量子约束效应的预测。在高微波功率（高达 10 W）辐射下的饱和度可以确定三重态的自旋弛豫时间。我们的研究敏感地区分了最低光学活性状态是从同一纳米管上的激发态填充的，还是通过来自相邻纳米管的福斯特激子能量转移填充的。关键词：碳纳米管、光学检测磁共振、弛豫时间、量子约束、分子标尺、福斯特激子转移 U
平方公里阵列 (SKA) - 瑞士利益与贡献
SKA 解决了我们这个时代的一些最基本的科学问题。它的科学目标广泛而雄心勃勃，回顾宇宙历史，直至第一批恒星和星系形成的“宇宙黎明”，并寻求天体物理学中一些最大的未解问题的答案。其中包括：星系如何演化？什么是暗能量？它在宇宙膨胀中起什么作用？行星为何围绕恒星形成？我们能否找出并了解引力波来自何处？那里有生命吗？通过单独或与其他先驱机构的合作，SKA 将对宇宙产生新的认识。
真正的炒作：通过呼吸工程减少藻类损失，提高产量和生产力
1. 藻类生物量生产力 o M. gaditana 菌株的生物量生产力提高 20%，将显著提高 2030 年 25 克/立方米/天的目标生产力 o 户外使用可能还需要做出额外努力： 批准避免重组蛋白的转基因生物或突变方法 扩大规模测试 SNL 温室中的 100 升微型跑道池 o 遗传目标还可以通过减少暗损失来提高其他藻类菌株的生物量生产力
机器学习算法与阈值分割对急性缺血性中风患者缺血区域进行对比
摘要 — 目的：计算机断层扫描 (CT) 扫描是一种快速且广泛使用的早期评估脑缺血性卒中症状的方法。CT 灌注 (CTP) 通常会添加到协议中，并由放射科医生用来评估卒中的严重程度。标准参数图是根据 CTP 数据集计算得出的。基于参数值组合，缺血区域被分为假定的梗塞核心（不可逆的受损组织）和半暗影（风险组织）。已经提出了不同的阈值方法将参数图分割成这些区域。本研究的目的是比较基于机器学习和阈值方法的全自动方法，以分割缺血性卒中患者的低灌注区域。方法：我们用三种主流的机器学习算法测试了两种不同的架构。我们使用参数图作为输入特征，并使用两位神经放射学专家的手动注释作为基本事实。结果：使用随机森林 (RF) 和单步方法可获得最佳结果；对于所分析的三组，我们分别实现了半暗带和核心的平均 Dice 系数 0.68 和 0.26。我们还实现了半暗带和核心的平均体积差异 25.1ml 和 7.8ml。结论：我们最好的基于 RF 的方法优于经典的阈值方法，可以分割一组患者中的缺血区域，而不管血管阻塞的严重程度如何。意义：正确可视化缺血区域将更好地指导治疗决策。
国家犯罪局年度报告和账目
尽管我们、警察部门和其他合作伙伴做出了努力，但严重有组织犯罪仍然比任何其他国家安全威胁更频繁地对更多人造成伤害。正如我们在 2024 年国家战略评估中所述，威胁正在增加，我们日益频繁的在线生活和新技术的引入为 SOC 团体的运作创造了更大的空间。这导致 NCA 揭露了犯罪集团组织起来并瞄准受害者的越来越复杂的方式；就在今年，NCA 控制了世界上最具危害性的网络犯罪集团 Lockbit 运营的暗网环境。
