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World File Search System突破口
纳米聚焦X射线束可重新编程安全电路
硬件安全实验室和破坏最新电路处理的需求导致了对新扰动方法的不断研究。Skorobogatov 和 Anderson [1] 揭示了使用可见光和红外光的可能性。故障分析界已经对这种物理现象进行了研究和解释 [2–5]。激光可以同步和聚焦，以诱发瞬态故障。在安全评估实践中，这些故障可能会产生强大的效果。电磁辐射扰动为电路破坏提供了新的突破口 [8, 6, 7]。这种方法可能不如光那么通用，但也能产生非常有趣的结果。对电路的访问限制较少，不一定需要拆开包装。为了继续研究扰动的波长谱，这里建议先了解一下 X 射线的可能性。过去曾分析过 X 射线与电子电路的相互作用 [9–12]，但其在安全性评估中的应用主要局限于芯片和封装成像，并被提及为一种扰动手段，但没有实际效果。聚焦于被测设备的特定区域可以看作是扰动技术的关键点。最终的挑战可能是聚焦到激进技术节点上的单个晶体管。同步加速器设备能够利用 X 射线辐射实现这一目标。
基于海藻酸盐的电纺纳米纤维及其应用...
摘要：海藻酸盐是一种具有良好生物相容性的天然高分子，是可持续发展和替代石油衍生物的潜在高分子材料。但纯海藻酸盐溶液不具有可纺性，阻碍了海藻酸盐应用领域的拓展。随着静电纺丝技术的不断发展，人们开始采用合成高分子如PEO、PVA等作为共纺剂，增加海藻酸盐的可纺性。而且，利用多流体静电纺丝制备的同轴、平行Janus、三元等多样、新颖的静电纺丝纤维结构，为天然高分子可纺性差的问题找到了新的突破口。同时，多样的静电纺丝纤维结构有效地实现了药物的多种释放方式。海藻酸盐与静电纺丝的强强联合，被广泛应用于组织工程、再生工程、生物支架、药物输送等多个生物医学领域，研究热度持续高涨，尤其在药物的控制输送方面。本综述对海藻酸盐进行了简要概述，介绍了静电纺丝的新进展，并重点介绍了海藻酸盐基电纺纳米纤维在实现脉冲释放、持续释放、双相释放、响应性释放和靶向释放等各种控制释放模式的研究进展。
无人机
摘要：控制人类居住区周围的植被可燃物是减少森林、建筑物和基础设施火灾严重程度以及保护人类生命的重要策略。每个国家在这方面都有自己的规定，但它们的共同点是通过减少可燃物负荷，我们反过来会降低火灾的强度和严重程度。使用无人机 (UAV) 获取的数据与其他被动和主动遥感数据相结合，通过机器学习算法规划野外-城市界面 (WUI) 可燃物突破口的效果最佳。测试了九种遥感数据源（主动和被动）和四种监督分类算法（随机森林、线性和径向支持向量机和人工神经网络），以对五种可燃物区域类型进行分类。我们使用了无人机获取的非常高密度的光探测和测距 (LiDAR) 数据（154 条回波 · m − 2 和 5 厘米像素的正射镶嵌图）、来自 Pleiades-1B 和 Sentinel-2 卫星的多光谱数据以及机载激光扫描 (ALS) 获取的低密度 LiDAR 数据（0.5 条回波 · m − 2 ，25 厘米像素的正射镶嵌图）。通过使用随机森林 (VSURF) 程序的变量选择，对最终变量进行了预选择以训练模型。对这四种算法进行了比较，并得出结论，它们在训练数据集上的整体准确度 (OA) 方面的差异可以忽略不计。结合使用 Sentinel-2 和两个 LiDAR 数据（UAV 和 ALS），随机森林在训练中获得了 90.66% 的 OA，在测试数据集中获得了 91.80% 的 OA。尽管在训练步骤中 SVML（OA = 94.46%）和在测试步骤中 ANN（OA = 91.91%）获得了最高的准确率，但随机森林被认为是最可靠的算法，因为它由于训练和测试性能之间的差异较小而产生了更一致的预测。所用数据源之间的准确率差异远大于算法之间的差异。使用不同日期的点云和一年中不同季节的多光谱信息计算的 LiDAR 增长指标是分类中最重要的变量。我们的研究结果支持无人机在防火带规划和管理以及因此在预防森林火灾方面的重要作用。