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World File Search System检测器
高质量的光电离检测器灯（PID）用于气体检测和气相色谱
光电子化是通过分子吸收高能光子的术语，该分子导致该分子电离。电离产生的电流与分子的浓度成正比，因此这提供了一种简单的方法来定量分析各种化合物。该技术无破坏性，因此可以与其他检测器结合使用来扩展分析。PID灯。在一般DC操作中是固定安装仪器（例如气相色谱仪）的首选选项，其中需要连续监测，并且可以支持高压电源。对于手持式探测器，RF版本为较小尺寸和低功率驱动电路的需求提供了解决方案。Heraeus在RF和DC版本中都为标准设计制造了广泛的PID灯。客户也可以从我们的设计专业知识中受益，因为Heraeus技术团队可以与OEM合作设计和制造产品，以达到其特定的维度和性能要求。
“最好是计算机，否则我就是笨蛋”：对人类作为音频 Deepfake 检测器的大规模评估
音频深度伪造对我们日常交流中的信任构成了日益严重的威胁。为此，研究界开发了各种各样的检测技术，旨在防止此类攻击欺骗用户。不幸的是，这些防御措施的创建通常忽略了系统中最重要的元素——用户自己。因此，尚不清楚当前的机制是增强、阻碍还是仅仅与人类对深度伪造的分类相矛盾。在本文中，我们进行了首次大规模的深度伪造检测用户研究。我们招募了 1,200 多名用户，并向他们展示了来自三个被引用最多的深度伪造数据集的样本。然后，我们定量比较性能并定性进行主题分析，以激发和理解用户决策背后的原因以及与机器分类的差异。我们的结果表明，用户正确分类人类音频的比率明显高于机器学习模型，并且在进行分类时依赖语言特征和直觉。然而，用户也经常被对生成音频能力的先入之见所误导（例如，口音和背景声音代表人类）。最后，机器学习模型的缺陷在于
使用LIF荧光核轨道检测器检测质子轨道
荧光检测核轨迹是一种辐射测量方法，最初是由Akselrod和使用Al 2 O 3：C，Mg单晶的同事开发的（Akselrod等，2006a; Akselrod等，2006b），并成功地引入了应用程序的各个领域（Al.akselenber and kousselrodg，akselrodg and akselrodg and.220; akselrod等人，2006b）。 2018年; Akselrod和Sykora，2013年；在过去的几年中，发现另一种材料适合用作荧光核轨道检测器（FNTD）：未含量的氟氟化锂晶体（Bilski和Marczewska，2017; Bilski等，2019b）。LIF中粒子轨迹的荧光成像的物理机制是基于创建的，这是通过电离颗粒F 2颜色中心在晶体晶格中的产生。这些中心用蓝光（在445 nm左右的波长）激发时，在红色光谱范围内发出光致发光（在670 nm处达到峰值）。使用荧光显微镜，使用高放大倍数和灵敏的数码相机，可以以低于1微米的分辨率对辐射轨道进行成像。轨道强度是从轨道发出的荧光灯的强度，取决于电离密度，即，即局部沉积的能量的量。lif晶体已成功地用于图像各种离子的轨道，从氦与铁不等（Bilski等，2019a）。对于质子，对于高能梁，像放射疗法中使用的光束一样，由于这些颗粒的电离密度较低，很难观察到原代质子的单个轨道。对质子辐照的LIF晶体的初步分析揭示了某些荧光轨道的存在，但仅以几乎没有分布的斑点的形式。 这些斑点的数量比撞击晶体上的质子数量低的数量级。 它们的荧光强度非常低 - 与伽马辐射产生的轨道的强度相似。 因此，很难确定观察到的轨道是由原代质子，能量降解的质子还是由某些二次颗粒产生的。 另一方面，众所周知，低能质子可能会产生完全不同的轨道，因为它发生在热中子辐照的LIF晶体中，其中由2.73 MeV 3 h核产生的轨道（中子的核反应与6 Li核的核反应的产物）可见（Bilski等人，2018年）。 因此，本工作的目的是更仔细地研究LIF FNTD在检测低能和高能量质子方面的能力。 该受试者不仅与放射疗法质子束的测量相关，而且与质子丰富的宇宙辐射的剂量计有关。对质子辐照的LIF晶体的初步分析揭示了某些荧光轨道的存在，但仅以几乎没有分布的斑点的形式。这些斑点的数量比撞击晶体上的质子数量低的数量级。它们的荧光强度非常低 - 与伽马辐射产生的轨道的强度相似。因此，很难确定观察到的轨道是由原代质子，能量降解的质子还是由某些二次颗粒产生的。另一方面，众所周知，低能质子可能会产生完全不同的轨道，因为它发生在热中子辐照的LIF晶体中，其中由2.73 MeV 3 h核产生的轨道（中子的核反应与6 Li核的核反应的产物）可见（Bilski等人，2018年）。因此，本工作的目的是更仔细地研究LIF FNTD在检测低能和高能量质子方面的能力。该受试者不仅与放射疗法质子束的测量相关，而且与质子丰富的宇宙辐射的剂量计有关。
直接测量超导纳米线单光子检测器的恢复时间
单光子检测器的关键特性之一是它们的恢复时间，即检测器恢复其标称效率所需的时间。在超导纳米线单光子探测器（SNSPDS）的情况下，可以在自由运行模式下以极短的恢复时间为特征，这对于许多量子光学或量子通信实验至关重要。我们引入了一种快速而简单的方法，以精确表征SNSPD的恢复时间。它提供了有关连续检测的时间恢复效率的完整信息。我们还展示了如何使用该方法来洞悉检测后纳米线内部偏置电流的行为，从而可以预测检测器的行为及其在使用这些检测器的任何实际实验中的行为及其效率。
LC-204双技术PIR/MW检测器具有PET免疫
为了缩短安装时间并简化了过程，LC-204具有内置的EOL电阻器，具有PowerSeries Neo和Pro Control面板所需的值。安装程序可以选择使用自己的电阻器与任何其他硬连线控制面板兼容。
光子计数检测器CT - 肌肉骨骼放射学领域的首次体验
抽象的背景Fidanacogene elaparvovec是一种基于腺相关的病毒基因基因，表达高活动性因子IX（FIX）变体FIX-R338L，是对血友病的开发B。正在进行的试验中的数据表明，固定活动在不同的OS和CS分析之间有所不同。的材料和方法可以更好地了解临床样品中的固定R338L活性，使用标准方案，试剂和仪器进行了一项国际多站点领域的研究，并在中央实验室和18个本地实验室中对1/2A阶段研究的单个参与者样本进行了研究。的结果与野生型固定控制不同，基于OS硅胶的测定与OS椭圆酸和基于CS分析，FIX-R338L活性更高。在最低活性水平上，固定活性的变化更大。血浆中激活的固定（FIXA）可能会导致更高的OS分析活性或增加的凝血酶生成，从而高估了固定活性。但是，在参与者样本中未检测到FIXA，表明它没有促进OS分析差异。由于基因治疗的个体可能会接受外源替代固定产品，因此将替换产物刺激到患者血浆样品中，以靶向治疗浓度。外源固定是内源性固定R338L的添加剂，没有固定R338L的干扰。结论这些结果表明，可以通过临床实验室中的OS和CS分析来测量FIX-R338L活性，并在测量测量
根据chatgpt的说法，生成的AI检测器高度错误 - 易于出现：
1。AI的人类写作模仿：生成的AI模型经过训练，可以产生与人写作非常相似的文本。这使得探测器很难区分AI生成的和人编写的内容，尤其是当AI输出精心制作时。2。上下文依赖性：AI检测器通常依赖于上下文依赖的模式或功能。人类撰写的文本可以表现出相似的模式或样式，因此准确识别AI生成的内容的挑战。3。微妙的差异：虽然AI可能会产生带有明显符号的文本（例如某些重复模式或不自然的措辞），但这些差异通常是微妙的，并且在所有类型的内容中都不一致。这两个会导致误报（AI标记为人写）和假否定性（AI内容未被发现）。4。不断发展的AI模型：随着生成AI模型的改善，它们变得更好地避免了训练探测器的模式。这为检测器创造了一个移动的目标，该目标可能难以快速适应新的AI写作技术。5。缺乏通用特征：没有单一的万无一失的指标AI生成的内容。ai可以用各种样式，音调和结构编写，从而使探测器很难依靠固定的，普遍可识别的特征。6。培训数据偏差：AI检测器通常是在特定数据集上训练的，如果数据不涵盖广泛的AI写作可能性，则检测器可能无法识别AI生成的文本的某些样式或变体。7。连贯但浅的输出：AI可以产生语法正确且相干的文本，但有时缺乏深刻的理解或细微差别。检测器可能很难将这种类型的浅但合理的文本与真实的人写作区分开。
光子编号解析超导纳米射线单光子检测器
PMT数据：物理研究中的核仪器和方法A：加速器，光谱仪，检测器和相关设备，926，2-15。spad数据：芯片（2022）：100005。TES数据：量子光学中的超导设备（2016）：31-60。其他缺失的数据：自然光子学3.12（2009）：696-705。
带整流 IoU 损失的单次双叉检测器
基于CNN的目标检测器中，特征金字塔被广泛使用来缓解目标实例间尺度变化的问题。这些目标检测器通过自上而下的路径和横向连接来强化特征，主要是为了丰富低级特征的语义信息，而忽略了高级特征的增强，这会导致不同层次的特征之间不平衡，特别是高级特征中严重缺乏细节信息，从而难以得到准确的边界框。在本文中，我们引入了一种新的双管齐下的传导思想，从前向和后向探索不同层之间的关系，可以同时丰富低级特征的语义信息和高级特征的细节信息。在双管齐下的思想指导下，我们提出了一个双管齐下网络（TPNet）来实现高级特征和低级特征之间的双向传递，这有助于准确地检测不同尺度的目标。此外，由于单阶段检测器中难样本和易样本的分布不平衡，定位损失的梯度总是由定位精度较差的难样本主导。这将导致模型偏向难样本。因此，在我们的 TPNet 中，提出了一种基于 IoU 的自适应定位损失，称为 Rectified IoU (RIoU) 损失，以校正每种样本的梯度。Rectified IoU 损失会增加高 IoU 样本的梯度，同时抑制低 IoU 样本的梯度，从而提高模型的整体定位精度。大量实验证明了我们的 TPNet 和 RIoU 损失的优越性。
基于钙钛矿的X射线混合像素阵列检测器
复合半导体在用于在光子源的实验室和梁条中的X射线像素探测器的生产中起着重要作用。在过去的几十年中，这些检测器的性能一直在不断提高，但实验仍然受到检测器材料的特性的限制，尤其是在高弹力照明下。钙钛矿晶体的快速发展为新材料用作高度有效的X射线像素探测器的可能性。到目前为止，已发表的数据（传输性能）证明了钙钛矿半导体的巨大潜力。所达到的值与基于CDTE的检测器的值相当。本文介绍了潜在的基于钙钛矿的检测器材料，并将其与最先进的基于CDTE的检测器进行比较。钙钛矿半导体的观点对于生产大面积X射线探测器有希望，但仍然存在一些挑战。