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World File Search System现场检测
表面增强拉曼光谱的金属有机框架 -
挥发性有机化合物（VOC）代表健康和环境危险化合物，但在其他领域中也起着至关重要的作用，包括早期疾病诊断和对饮食生产重要的健康状况的感知感。准确的VOC分析是必不可少的，需要创新的分析方法才能快速现场检测，而无需复杂的样品准备。表面增强的拉曼光谱（SER）是一个多功能的分析平台，非常适合检测化学物种。它依赖于光学探测金属纳米结构，这些金属纳米结构与与表面等离子偶联相关的紧密限制的电磁场，然后将拉曼散射的效率提高至单分子检测。尽管如此，SERS仍面临局限性，尤其是不与高贵金属结合的分析物。可以通过将传感器表面与金属有机框架（MOF）接口来规避此限制。以其化学和结构多功能性而闻名，MOF在其多孔结构中有效地预浓缩了低分子量物种。本评论介绍了基于MOF的SERS基材的最新发展，强调设计规则以最大化分析性能。在工业和环境监测的背景下讨论了检测有害VOC的状态的概述。此外，还包括对医学诊断和香气和风味分析中新兴应用的VOC分析调查。
护理人员报告的负担
摘要：败血症是一种极其危险的医疗状况，它是从人体对先前感染的反应中得出的。早期检测败血症的细菌感染可以极大地增强治疗过程，并有可能阻止败血症的发作。但是，当前的护理点（POC）传感器通常是复杂且昂贵的，或者缺乏对有效细菌检测的理想敏感性。因此，开发快速和敏感的生物传感器对于败血症诱导细菌的现场检测至关重要。在这里，我们开发了一种石墨烯氧化物CRISPR-CAS12A（GO-CRISPR）生物传感器，用于检测人血清中脓毒症的菌株。在此策略中，用氧化石墨烯（GO）将单链（ssDNA）FAM探针淬灭。目标激活的CAS12A反式分离用于降解ssDNA探针，从而使短ssDNA探针从GO中脱离并恢复荧光信号。在最佳条件下，我们采用了我们的Go-Crispr系统来检测鼠伤寒沙门氏菌（s。鼠伤寒）在人血清中的检测灵敏度低至3×10 3 CFU/mL，并且对其他竞争细菌具有良好的检测特异性。此外，Go-Crispr生物传感器对S的检测表现出极好的敏感性。尖刺的人血清中的鼠伤寒。Go-Crispr系统为检测败血症的细菌提供了较高的速度，并且有可能增强资源有限环境中细菌感染的早期检测，从而加快了患有败血症风险的患者的反应。■简介
应用新型聚合物修饰的筛选金电极检测抗癌药阿霉素
屏幕打印电极（SPE）是广泛用于电化学传感器构造中的多功能工具，被认为是设计一次性电分析传感器的有效平台。他们提供了许多优势，包括快速和可靠的分析，高灵敏度，良好的选择性，易用性，微型化，均匀性，可移植性和成本效益。1出现了屏幕打印的概念，以满足对较小，负担得起的电化学设备的需求，从而使这些工具更容易访问和实用。屏幕打印技术通过葡萄糖生物传感器的开发获得了开创性的认可和商业成功。2在2000年代初期，基于SPE的设备的商业化在环境监测，食品安全和医疗保健等领域之间大大扩展。3的可负担性，可移植性和质量生产的易用性使SPE对包括药物和生物学分析在内的不同应用具有极大的吸引力。4个SPE已成功应用于现场检测各种矩阵的各种分析物，从而可以检测药物和其他生物分子。1 SPE的主要优点之一是它们的适应性：它们可以用作一次性，现成的电极或表面修饰以进行专业应用，使其适合于痕量测定生物分子。5，6 SPE技术的最新进步致力于通过整合纳米材料的创新表面修饰策略来提高性能。7修改用于提高灵敏度，提高选择性和总体稳定性的提高。8通常考虑两种主要方法：首先，通过结合聚合物，金属，复合物，酶和其他材料来改变印刷墨水组成，以开发新型的基于墨水的SPE；第二，修改
植物病原体诊断的便携式解决方案
植物病原体的日益流行对全球粮食安全和农业可持续性构成了严峻挑战。传统的诊断方法虽然准确，但往往耗时、耗资源，不适合实时现场应用。便携式诊断工具的出现代表了植物病害管理的范式转变，可以快速、现场检测病原体，准确度高，且技术专长极少。本综述探讨了便携式诊断技术的开发、部署和未来潜力，包括手持式分析仪、智能手机集成系统、微流体技术和芯片实验室平台。我们研究了这些设备背后的核心技术，例如生物传感器、核酸扩增技术和免疫测定，重点介绍了它们在各种农业环境中检测细菌、病毒和真菌病原体的适用性。此外，这些设备与物联网 (IoT)、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 等数字技术的集成正在改变疾病监测和管理。虽然便携式诊断在速度、成本效益和用户可访问性方面具有明显优势，但与灵敏度、耐用性和监管标准相关的挑战仍然存在。纳米技术、多重检测平台和个性化农业领域的创新有望进一步提高便携式诊断的有效性。通过全面概述当前技术并探索未来方向，本综述强调了便携式诊断在推进精准农业和减轻植物病原体对全球粮食生产影响方面的关键作用。
数字孪生增材制造：通过将热模拟与现场熔池传感器数据相结合来检测激光粉末床熔合中的缺陷
本研究的目的是现场检测使用激光粉末床熔合 (LPBF) 增材制造工艺制造的金属部件中的缺陷形成情况。这是一个重要的研究领域，因为尽管节省了大量成本和时间，但航空航天和生物医学等精密驱动型行业仍不愿使用 LPBF 制造安全关键部件，因为该工艺容易产生缺陷。LPBF 和增材制造中的另一个新兴问题与网络安全有关——恶意行为者可能会篡改工艺或在部件内部植入缺陷以损害其性能。因此，本研究的目标是开发和应用一种物理和数据集成策略，用于在线监控和检测 LPBF 部件中的缺陷形成情况。实现此目标的方法是基于将现场熔池温度测量（孪生）与基于图论的热模拟模型相结合，该模型可以快速预测部件中的温度分布（热历史）。该方法的创新之处在于，通过现场熔池温度测量逐层更新计算热模型提供的温度分布预测。这种数字孪生方法用于检测使用商用 LPBF 系统制造的不锈钢 (316L) 叶轮形部件中的缺陷形成。生产了四个这样的叶轮，模拟了 LPBF 部件中缺陷形成的三种途径，即：加工参数的变化（工艺漂移）；机器相关故障（镜片脱层）以及故意篡改工艺以在部件内部植入缺陷（网络入侵）。使用 X 射线计算的
COFE2O4装饰石墨烯/C18官能化的介孔二氧化硅纳米复合材料制备了牛肉中异丙嗪的磁性富集和电化学检测
异丙嗪（PHZ）被用作兽医中的镇静剂，其残留物可能威胁到人类的健康。PHz的电化学检测是适合在该领域应用的方法。然而，由于基质干扰，传统的电分析很难直接在肉样品中进行。这项工作将磁性固相提取和差异脉冲伏安法整合，以高度敏感和选择性地确定牛肉和牛肉肝脏中的PHZ。COFE 2 O 4 /用C 18功能化的介孔二氧化硅（mg@msio 2 -c 18）涂有含量的石墨烯，合成为分散的磁吸附剂以提取Phz。用氮掺杂的空心碳微球（HCM）修饰的磁性玻璃碳电极通过PHz吸引Mg@MSIO 2 -C 18，并直接检测PHZ而无需洗脱程序。mg@MSIO 2 -C 18可以分离PHz，以避免杂质在引起检测时的干扰，并在磁电上集中PHZ。此外，使用HCM的电极修饰可以扩增PHz的电化学信号。最后，集成的PHZ测定方法表现出较宽的线性范围从0.08μmol/L到300μmol/L，检测到9.8 nmol/l的低极限。牛肉样品分析提供了出色的恢复，这表明该方案有望在真实肉类样本中快速和现场检测PHZ©2023©2023由Elsevier B.V.代表中国化学学会和中国医学学院的Materia Medica Institute，中国医学科学院出版。
Vishnu Veilu Muthu的简历
Stop Project（2017-2018）：我的研究工作是关于基础设施的多机巡逻，重点是机器人人工感知方法，用于检测和识别异常情况。自动监视系统中的安全威胁包括使用深度学习算法，人的活动分析以及使用多个机器人和3D传感器的本地化检测。实习列表（2017年）：我有机会使用重新分割软件开发应用程序。重新分割 - 开发桌面有形用户界面的框架。我的工作是在基准标记和程序软件的中心设计一个空心空间来检测它。硕士论文（2017）：“投影框架的同步”，通过单个全球投射转换来整合不同框架投影重建矩阵组的方法。大多数投射重建方法都有常见的缺点，这些缺点需要多个迭代过程，并且可能不会收敛或仅收敛到局部最小值。通过安排全局网络中不同视图的每个摄像机之间的转换并使用图形建模来求解它们，以避免此类问题。清洁机器人 - ROS的计算机视觉（2016）：该项目是硕士课程工作的一部分；该项目的主要目的是从路边环境或派对现场检测垃圾。该过程设计的是对机器人进行编程以导航整个区域并搜索对象（垃圾）。实习Girona（2016）：我有机会学习和理解视频中移动对象的动态。实习Girona（2016）：我有机会学习和理解视频中移动对象的动态。我的工作是从移动车辆捕获的视频中提取光流信息。工作包括使用运动技术和场景分割的结构的视觉感知。种子图像细分（2015年）：该项目是Master课程工作实施和改进的一部分，“ Laplacian坐标是种子图像细分的坐标” CVPR2014研究论文。实习LE2I（2015）：我有机会学习相机校准技术和视觉感知概念的基本概念。我的工作是捕获带有未知相机参数在墙上投射的多个图像，并使用Jean-Yves Bouguet的相机校准工具箱对其进行校准。软件工程项目（2015年）：该项目是学士课程（软件工程模块）的一部分，其工作是为使用C ++的机器人框架设计GUI。该应用程序包含服务器和客户端部分，以管理机器人和工作站之间的网络连接。
helios航天器数据重新审视：通过遵循原位灰尘撞击
上下文。cometary子流线小径存在于彗星附近，形成了星际尘埃云的细胞结构。这些步道主要由最大的彗星颗粒组成（大小约为0.1 mm – 1 cm），它们以低速弹出，并保持非常接近彗星轨道，以围绕太阳的几次旋转。在1970年代，向内部太阳系推出了两个Helios航天器。航天器配备了原位灰尘传感器，该传感器第一次测量了内部太阳系中星际尘埃的分布。最近，当重新分析HELIOS数据时，发现了七个影响的聚类，由Helios在非常狭窄的空间区域中检测到，真正的异常角度为135±1°，作者认为这是潜在的cometary Trail颗粒。但是，当时无法进一步研究该假设。目标。我们在Helios Dust Data中重新分析了这些候选彗星径向粒子，以调查某些或全部确实起源于彗星步道的可能性，并且我们限制了它们的源彗星。方法。空间模型中用于探索的星际探索（IMEX）尘埃流是一种新的且最近发布的通用模型，用于内部太阳系中的彗星气星流。我们使用IMEX研究Helios制作的彗星径的遍历。结果。在太阳周围的十革命中，Helios航天器与13条彗星小径相交。在大多数遍历中，预测的灰尘频量非常低。结论。在Helios检测到候选粉尘颗粒的狭窄空间区域中，航天器反复穿越45p/Honda-Mrkos-Pajdušáková彗星的步道，并具有72p/Denning-fujikawa，具有相对较高的预测粉尘。对检测时间和粒子冲击方向的分析表明，四个检测到的粒子与这两个彗星的来源兼容。通过组合测量和模拟，我们在这些小径中发现了尘埃空间密度，约为10-8 –10-7 m -3。在较狭窄的空间区域中，径向遍历的聚类构成了Helios数据中潜在的彗星径向颗粒的识别。基于航天器的尘埃分析仪可以将其追溯到其源体的现场检测和分析，为对彗星和小行星的远程组成分析提供了一个新的机会，而无需将航天器吹入甚至降落在这些天体上。这为命运 +（例如，与Phaethon Flyby and Dust Science的空间技术的示范和实验），Europa Clipper以及星际映射和加速探针提供了新的科学机会。