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无窗的硅雪崩光二二极管对90-900 eV范围中电子的响应
硅雪崩光二极管（APD）被广泛用作光子探测器，但是它们也可用于检测具有能量𝐸𝐸100keV的电子。尤其是，近年来对APD的使用来检测中等能量范围（10-100 KEV）的电子，特别是对于空间任务中的应用[1-3]，APD耐用性与对磁场对磁场的敏感性相结合，具有吸引人的特征。虽然已经进行了一些研究使用APD来检测低能电荷颗粒[4]，但使用APD来检测低（<1 keV）的能量电子是一个较少研究的领域，这是这项工作的主题。本文介绍的结果是在新型UV光检测器（Nanouv）开发的背景下产生的，并具有由垂直分配的碳纳米管制成的光（5-8]。垂直分配的碳纳米管可以使用化学蒸气沉积技术[9]生长至几百μm的长度，结果是获得高度各向异性的材料，并获得了管道方向的理想情况下，具有理想的消失密度[10，11]。由这种材料制成的光电行为可以显着降低照相电子重新吸收的可能性，这是现代紫外线探测器的不良效率的主要原因，因为光电子将直接散发到真空中，并且能够使纳米纤维ex nanotubes exul is the Mommante is pare the tube tube tube ubsum tube ubsum tub tubsum tubsum tubsum tub tub。然后通过施加的电势δ𝑉10kV加速电子，然后由位于真空管另一端的硅APD检测到长达几厘米。在图中可以看到Nanouv检测器概念的示意图1。
评估第一人寿锂离子电池降解对二人性能的影响
摘要：电动汽车（EV）用户的驾驶和充电行为表现出很大的变化，这显着影响了电池降解速率及其根本原因。EV电池组在第一人寿退休后经历了二人应用，并在重新部署之前进行了SOH测量。但是，降解根本原因对二人表现的影响仍然未知。因此，问题仍然是在重新部署之前是否有必要拥有更简单的健康状态（SOH）。本文介绍了实验数据来调查这一点。作为实验的一部分，使用代表性的二人占空比循环循环一组约80％SOH的细胞，代表退休的EV电池。细胞具有相似的根本原因在第一人生中（100–80％SOH）在第二人生中与相同的占空比循环后，在第二人生中表现出相同的降解率。当第一人生中降解的根本原因不同时，第二人生中的降解率可能不会相同。这些发现表明，细胞的第一寿命降解的根本原因会影响其在第二人生中的降解方式。验尸分析（照相和SEM图像）揭示了负电极的相似物理状况，这些物理状态在其第二个生命周期中具有相似的降解速率。这表明，具有相似初世的细胞和降解的根本原因确实在第二人生中经历了相似的生命。至关重要的是考虑到重新部署之前的细胞降解的根本原因。实验结果以及随后的死后分析表明，仅依靠SOH评估是不够的。
超薄AL2O3保护层，以稳定无定形WOX薄膜的电致变色转换性能
尽管人口不断增长，并且主要能源需求的增加，但为了抵消全球气候变化，对节能和能够维持的技术的需求是增加优先级。[1,2]由于它们的多样性和多功能性，过渡金属氧化物在能源相关的应用中起着核心作用[3-7]，例如锂离子电池，超级电容器，照相和电含量和电载体或电元素或电代理（EC）设备。[8-17]为了稳定氧化物针对不希望的侧反应，可以使用薄的惰性保护层，如所示，例如，用于锂离子蝙蝠中的阴极材料。[18–21] EC设备具有在建筑业节能中发挥关键作用的潜力，该建筑业占欧洲能源征服的42％。[22,23]为此，电铬效应用于所谓的智能窗口。电色素是基于外部电压刺激的光吸收的可逆变化，这会导致（脱）对EC材料中电位的（例如H +，Li +或Na +）的（例如H +，Li +或Na +）的氧化还原反应。结果，材料中发生的着色或漂白过程。通常，EC材料可以分为两种不同类型。一种类型由所谓的阳极EC材料表示，其中离子的去分离会导致着色。其中包括Ni或IR的氧化物。[24]另一种类型是由阴极EC材料表示的。它们在离子插入时表现出着色。典型的代表是MOO 3或WO 3。氧化钨氧化物可以被视为最概述的EC材料，从那以后，它一直受到密集研究。[25–27]其阴极EC机制在离子插入时产生强烈的着色。因此，光态调节从不透明到深蓝色。根据
人工智能在乳腺癌筛查/成像中的创新应用作为应对癌症挑战的工具
人工智能 (AI) 的基本含义是“机器展现的智能”，已成为一种流行且快速发展的技术形式。乳腺癌筛查中的人工智能是一种工具，它与当前的筛查模式一起被考虑，有可能解决一些癌症筛查挑战，从而加强医疗保健系统，特别是发达国家和发展中国家的肿瘤学和癌症中心。由于检测较晚、假阳性或假阴性、报告延迟、缺乏资源和筛查设施，早期检测乳腺癌存在一些局限性。人工智能已经展示了以高精度学习和解释数据的能力；因此，它在乳腺和胸部成像放射学模式中的应用表明它可以有益于 - 早期发现癌症、减少平均报告时间、分类 x 射线、减少假阳性，并且正在增加更多研究。人工智能在乳腺癌筛查中的一些更具创新性的应用；热源代替辐射源模式、解释射线照片的免费开源人工智能软件等等。所有上述好处都可以解决癌症挑战，但要考虑人工智能应用的道德问题。根据（Benjamin O. Anderson MD，2003）“早期发现乳腺癌可以缩短诊断阶段，潜在地提高生存和治愈的几率，并使治疗更简单、更具成本效益”和“当有资源可用于筛查时，应该投资于筛查乳房 X 线照相检查，因为它是迄今为止唯一被证明可以降低乳腺癌死亡率的方式。”
案例研究
洞穴的建模在不断发展，经典的建模工具正在为更精确和更实用的新技术所取代，实际上，科学家越来越多地使用3D建模来改善洞穴的表示，在这项研究中，我们使用了激光仪和照明，在3D代表中占据了3D代表的越来越多的位置。他们的简单性有利于记录和建模洞穴的顶形态以及内在的复杂性的详细表示。作为位于摩洛哥省省省的Kef El Baroud洞穴的地貌研究的一部分，进行了两种建模方法，这是一项通过LaserGrammetry和洞穴的照相测量的数字调查。及其顶形形态。这项研究是由二氧化构测距仪的地形调查完成的。还进行了电断层扫描的地球物理贡献。3D陆地激光扫描技术由Leica RTC 345扫描仪进行。这些测量结果使得可以重建副型形态的进化阶段及其与局部地貌学及其结构元素的关系。一项电断层扫描研究与其他测量值结合在一起，不仅可以根据电阻率梯度划定洞穴的壁，而且还可以检测洞穴下可能存在构成含水层的裂缝区域的可能存在。现场测量被整合到数字模型的形态分析中，这允许大量观察结果。调查还可以将结果与反射摄像机和宽角镜进行的摄影镜的结果进行比较，从而使范围的编辑软件及其在范围内启用了我们的精确范围。摄影测量法，这是洞穴的地貌研究的有趣手段。
欧洲XFEL小型量子系统仪器的1兆像素PNCCD检测器：系统和操作方面
在过去的十年中，X射线自由电子激光器（例如欧洲XFEL（Euxfel））都对其仪器提出了很高的要求。尤其是在低于1 KEV的低光子能量下，需要高灵敏度的检测器，因此需要低噪声和高量子效率，以使设施使用者能够充分利用光子源的科学电位。已安装并委托具有1024 1024像素格式的1百万像素PNCCD检测器，用于在Euxfel的小量子系统（SQS）仪器的纳米尺寸量子系统（NQS）站进行成像应用。该仪器目前在0.5至3 Kevand之间的能量范围内运行。NQS站设计，用于研究强烈的FEL脉冲与簇，纳米粒子和小型生物分子的相互作用，通过将照相离子和光电光谱与一致衍射成像技术结合在一起。成像检测器的核心是PN型电荷耦合器件（PNCCD），像素螺距为75 m m 75 m m。根据实验场景，PNCCD由于其非常低的电子噪声为3 e和高量子效率，因此可以对单个光子进行成像。在此概述了Euxfel PNCCD检测器以及2019年6月在SQS实验中的调试和第一次用户操作的结果。对探测器设计和功能的详细描述，在机械上和从控件方面的Euxfel实施以及重要的数据校正步骤旨在为用户提供有用的背景，以计划和分析Euxfel的实验，并可以作为比较其他费尔斯的终点站的基准。
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偶氮苯分子开关通过E和Z异构体之间的光异构化广泛用于感光材料的特性和细胞培养中的生物学活性。但是，由于人口拍照不完整，因此它们的动态财产控制范围通常很小。而且由于它们不能用红色/NIR光进行操作，因此通常不适用于深层组织。在这里，我们在活组织中> 700 nm> 700 nm，证明了一种有效的偶氮烯和谷氨酸受体活性的单光子光控制的通用方法。我们使用红色/NIR发色团辅助机进行分子内能量转移到生物活性偶氮烯，该偶氮烯驱动了快速散装Z→E同源化，甚至达到> 97％的完整性。辅助/偶氮苯二元组允许使用光子效率进行> 700 nm的照相，甚至可以比紫外线区域中直接偶氮苯E→Z同源化的光子效率更高；它们具有生物相容性和光稳定性。至关重要的是，它们的性能属性是固有的，即基于辅助的分子内切换将在任何稀释下进行相同的性能，并且不会受到生物分布的影响。我们表明，这些二元组可以由大多数偶氮苯系统（大多数辅助发色团）直接创建，而无需棘手的分子重新设计或重新计算。在概述了可以指导其更广泛采用的一些基于辅助的照相的规则之后，我们通过使用Dyads来首次演示对生物学活性，细胞培养和完整脑组织的首次演示。
KKU兽医期刊 div>
抽象目的：使用椎心脏评分（VHS）和心电图（ECG）比较心脏的选定参数，在不同的健康宠物兔子之间。材料和方法：分析中包括99只健康兔子，没有性别，年龄或体重的预选。根据其品种对兔子进行分类：荷兰LOP（n = 51），泰语（n = 32）或荷兰矮人（n = 16）。动物接受了一般外科手术的麻醉。使用肌内氯胺酮 - Xyla Zine注射进行麻醉。在麻醉下，使用VHS方法和ECG进行了胸部X线照相，以测量腹侧和右侧卧位位置的心脏大小。结果：两个位置的心脏与胸膜大小比≤60％。在正确的卧式位置，在品种之间的心脏大小，宽度，长度和整体大小上没有差异。品种之间的心率也没有差异和以下ECG参数：P波（S），P波（MV），PR间隔（S），QRS复合物（S），R波（MV）和T波（S）。然而，荷兰LOP和泰国品种之间的QT间隔不同（p <0.05），差异在ST段中，56.6％的动物的升高> 0.05 mV，最大高度为0.12 mV。平均电轴（MEA）在55.6％的动物中在-90º至180º之间，在7.1％的-30º至-90º之间，在37.4％之间，在90º至180º之间。结论：三种兔子品种之间的心脏大小或心率没有显着差异。ECG在QT间隔中显示出特定的差异。ST高程与正常的狗和猫不同，但在人类的正常值中占据。MEA在-90º和180º之间。
Derrick Adams 的新版本 - 印刷艺术
欢迎阅读《印刷艺术》第五期“新版”年度刊。与往年一样，本期内容仅代表了部分、不完整和不详尽的概述，受限于机会（哪些作品可供观赏）、篇幅（不可能涵盖所有内容）和个人偏好。为了缓解后者的影响，我们召集了十几位作者，他们挑选了三十多个近期项目供您参考。这些作品大部分都是在过去一年中制作的。有些是艺术家自己制作的，有些是由专业工作室制作的。其中一些使用了 15 世纪常见的方法，而另一些则利用了仅仅十年前的技术。我们将这个阵列作为一个探索领域呈现，而不是作为任何特定论点的例证。话虽如此，人们可以在噪音中找到无数信号。请记住，趋势很大程度上取决于旁观者的眼光和思维，以下是一些趋势：人类很少出现在这些页面中——只有 Kerry James Marshall、Nicole Eisenman 和 Daniel Heyman 描绘了个人，并且都使用木刻版画来描绘。但是，如果特定的人很少，人类的存在就无处不在。它可以在手势痕迹（Jill Moser）、我们留下的垃圾（B. Wurtz）和我们明显的缺席（Donald Baechler 的 Tantric Feet，其主人似乎已经离开了地球）中找到。罗德尼·卡斯韦尔 (Rodney Carswell) 和克雷格·泰勒 (Craig Taylor) 的抽象图像非常拟人化，似乎即将开口说话，而托玛·阿布茨 (Tomma Abts) 和斯宾塞·芬奇 (Spencer Finch) 的几何图形则解决了物理学和视觉感知的交汇点——人眼中的世界。自然也存在，但很少不妥协。吉姆·霍奇斯 (Jim Hodges) 和维多利亚·伯格 (Victoria Burge) 通过明显的人工手段唤起对自然世界的体验。琪琪·史密斯 (Kiki Smith) 的野火鸡和理查德·瑞安 (Richard Ryan) 的苍鹭是这里最细心的肖像画之一，但主体的自主性与图片的物质性相平衡。卡斯滕·霍勒 (Carsten Höller) 的照相凹版画中看似“自然”的鸟类——就像看似“自然”的鸟类一样
可溶性 E-选择素、ICAM-1 和 VCAM-1 是否是 15-34 岁青年人患糖尿病视网膜病变的潜在预测因子？瑞典前瞻性队列研究
本研究的目的是确定在诊断为糖尿病时年龄为 15-34 岁的年轻成人中可能导致糖尿病视网膜病变发展的三种粘附分子的血浆水平；可溶性内皮选择素 (sE-selectin)、可溶性细胞间粘附分子-1 (sICAM-1) 和可溶性血管细胞粘附分子-1 (sVCAM-1)，以寻找视网膜病变发展的潜在预测因素，并评估它们与糖尿病相关自身抗体的关系。从瑞典糖尿病发病率研究的并发症试验中选出患有 1 型 (n = 169) 和 2 型糖尿病 (n = 83) 的参与者，并根据糖尿病诊断后 8-10 年的随访中视网膜照相确定的视网膜病变的存在 (n = 80) 或不存在 (n = 172) 分为两个亚组。血液样本是在 1987-88 年诊断时采集的。通过酶联免疫吸附试验分析了 sE-选择素、sICAM-1 和 sVCAM-1 水平，通过延长双色免疫荧光试验分析了胰岛细胞抗体水平。平均 HbA1c（p < 0.001）和临床特征：平均体重指数（p = 0.019）、收缩压（p = 0.002）、舒张压（p = 0.003）、男性（p = 0.026）和诊断糖尿病时年龄较小（p = 0.015）与 1 型糖尿病患者视网膜病变的发展仍然有关。然而，在多变量分析中，只有 HbA1c 仍然是一个风险因素。与无视网膜病变的 2 型糖尿病组相比，2 型糖尿病和视网膜病变组的 sE-选择素明显较高（p = 0.04）。至于 1 型糖尿病患者的 sE-selectin、sICAM-1 和 sVCAM-1，在有或无视网膜病变的组之间没有观察到差异。这项试验证实了 HbA1c 和临床特征作为 1 型糖尿病视网膜病变发展的预测因子的作用。sE-selectin 是 2 型糖尿病视网膜病变发展的潜在预测因子，而 sICAM-1 和 sVCAM-1 的预测作用无论是对于 1 型还是 2 型糖尿病都无法确定。