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World File Search System背景噪声
使用PythonJetir Research Journal
物理学系物理和化学科学学院，南比哈尔大学，印度盖亚，摘要：我们提出了一个实验，以使用光电管进行液体有机闪烁探测器以及液态有机化管的液体有机闪烁探测器以及通过液态有机闪烁溶液进行高能粒子检测的实验。我们还计划找出长期稳定性，低背景噪声，高增益和高信号比率，能源的分辨率，脉冲快速响应和良好平稳特征的所需条件。使用液体有机闪烁材料解决方案，依此类别，以检查环境辐射水平。和伽玛射线照片峰给定物质的存在和校准。1.0在HEP实验实验室中介绍我们正在设法使液体有机闪烁检测器非常适合广泛应用，包括核物理学研究，宇宙和伽马射线检测，中微子检测，中微子检测，暗物质搜索，暗物质搜索，医疗成像，环境监测，环境监测和安全性筛查的方法与我们的a afferencrienct不同，因为我们在使用不同的行业方面进行了不同的行业，因为我们在使用不同的行业方面进行了尝试。 PMT组件的包装和连续更改液体有机溶液，并尝试在短时间内使用波长变速杆在短时间内找到U.V范围的完美穿透。使用液体有机闪烁材料解决方案，依此类推，以检查环境辐射水平。和当前的材料伽玛射线摄影和校准。1。2。并尝试使用SCA和MCA模块找到不同的来源校准，因此建议一个实验，以设计和开发液体有机闪烁检测器，并使用光电管进行闪烁计数，并通过液体有机闪烁溶液进行高能颗粒检测。我们还尝试在高工作电压下研究PMT的特征，并计划找出长期稳定性，背景噪声较小，高增益和高信号比率，能源的分辨率，脉冲快速响应和良好高原特性的所需条件。2.0研究的需求。未来的发展使流动的有机闪烁检测器更加高效，用户友好，多功能，扩展并尝试应用范围并改善各种科学，医学和工业领域的性能，并用于闪烁计数。So in future we can use the liquid organic scintillation detector for developing new organic compounds that produce more light, improving sensitivity and resolution, and creating the materials that resist radiation damage, extending the lifespan of detector and developing detector for ultar-low-level radiation detection in environmental applications and creating smaller detector for portable radiation monitoring, pocket dosimeter and we can also used for environmental monitoring and radiation safety.将液体有机闪烁与其他检测技术相结合，以提高效率和分辨率。闪烁材料密度和原子数应为高γ射线检测效率高。Using wavelength shifter material to optimize the match between scintillation emission and photo-detector sensitivity and designing wearable scintillation detectors for continuous radiation exposure monitoring and initially used in large-scale experiments JUNO for detecting neutrinos, Implementing advanced DSP techniques for more better signal clarity and letting faster data and try to used for utilizing machine learning process to analyze scintillation signals, improving辐射类型水平识别和能量估计的准确性，将闪烁材料与半导体芯片集成在一起，以进行紧凑，更好的有效检测系统，还用于空间任务并添加无线通信功能，以实时数据传输和远程监视。3.1闪烁和理想的闪烁，只有当高能颗粒入射原子上并进行原子的激发和驱引激气时，就会在原子上进行激发和驱散，然后几秒钟〜NANO秒后降到基础状态并沉积了能量并产生伽马射线光子。使用预设时间 /衰减时间比给出快速脉冲响应要小。
声发射技术在船舶结构健康监测中的应用
在役声发射 (AE) 监测能够对主要结构细节区域进行全局监测，以便尽早发现活动裂纹和损伤演变。AE 源严重程度是缺陷严重程度和相关结构风险的量度，从而减少了基于传统检查和建模方法的结构评估中的当前不确定性。当与应变监测和断裂力学分析的最新发展相结合时，它是一种用于疲劳裂纹检测和全寿命损伤评估的强大工具，具有提高平台可用性的潜力。本文概述了金属中稳定疲劳裂纹扩展的底层物理原理以及相关微断裂事件产生的声发射。给出了在役船体结构细节全局 AE 监测的示例。描述了用于建模疲劳裂纹扩展和相关声发射的新型分析软件，该软件结合了我们对原子尺度断裂力学理解的最新发展。用于检测海洋钢结构疲劳损伤的 AE 传感频带通常在 50 到 300 kHz 之间，具体取决于背景噪声。最大可接受缺陷尺寸定义了所需的 AE“可检测性”。可检测性取决于裂纹扩展步骤的大小和速率，这决定了传感器间距和监测持续时间，以实现可靠的检测、定位和评估目的。疲劳损伤评估和裂纹寿命预测的重要附加信息是所关注结构细节中关键位置的标称循环应变。此裂纹寿命预测与 AE 一起提供了船舶经历的结构疲劳响应曲线。了解与测量的 AE 相关的操作和环境概况将为结构生命周期管理提供基础。作为 USCG VALID 项目的一部分，给出了“USCGC BERTHOLF”上潜在疲劳敏感结构细节的临时结果。概述了在英国海军舰艇上的类似更大规模应用。
高速率、高分辨率单光子 X 射线成像
在过去的二十年中，Medipix 已建立了四个连续的合作项目。这些合作旨在利用从高能物理学进步中获得的知识来开发尖端的混合像素探测器，从而能够精确探测每个事件中的单个 X 射线光子或粒子[1]。这些技术在多个科学领域有广泛的应用，包括医学成像、同步加速器 X 射线相机、基于 X 射线的材料分析、电子显微镜等。首先，Medipix1 芯片演示了在 170 µ m 像素间距内单光子计数架构的原理，并展示了通过使用脉冲处理前端在将检测阈值设置在远高于背景噪声水平的情况下实现无噪声 X 射线成像的可行性[2]。Medipix2 通过使用每像素双阈值证明了在 55 µ m 紧凑像素间距下进行光谱成像的可行性[3]。然而，由于电荷收集过程中的扩散以及高 Z 材料中的荧光光子，像素尺寸的减小导致像素间出现严重的电荷共享 [4,5]。随着 Medipix3RX 的推出，读出电子器件从单光子计数转变为单光子处理架构。一种直接在 55 µ m 像素上实施像素间算法的新方案消除了电荷扩散产生的能谱畸变 [6,7]。Medipix3RX 还引入了将 4 个像素中的 1 个连接到像素间距为 110 µ m 的传感器的选项。尽管如此，Medipix3RX 探测器只能在三侧邻接，因为芯片的一侧保留用于控制逻辑和 I/O。这使连续大面积探测器的实现变得复杂。本文介绍的 Medipix4 延续了 Timepix4 芯片的进步，使专用集成电路 (ASIC) 能够沿四侧覆盖，同时将死区降至最低 [8]。医学 X 射线计算机断层扫描 (CT) 和 X 射线成像的另一个限制因素是脉冲堆积，这是由于
噪声环境对量子照明雷达二元决策策略影响的评估
自 20 世纪末以来，雷达技术已得到广泛应用，尤其是在海事和航空领域 [1-3]。雷达技术中最重要的课题之一是在背景噪声中探测隐形目标。另一方面，当前量子技术的发展为远程探测提供了新的可能性，从而产生了量子雷达的概念。本文提出了一种基于光子对之间量子纠缠的量子雷达“玩具模型”。这种简单的模型并不追求逼真，而是具有关于量子雷达潜力的教育价值。当前用于传输信息的量子技术的发展引入了“量子雷达”的概念，尽管直到 2008 年 Lloyd 的文章发表之前，这个想法一直没有引起人们的兴趣 [4]。在这篇文章中，Seth Lloyd 表明，与光子对的量子纠缠可以显著提高光频范围内的远程探测灵敏度。这种利用纠缠进行远程检测的方式称为“量子照明”（QI）。自本文发表以来，人们对量子雷达领域的兴趣日益浓厚。该主题已经开展了新的理论和实验研究 [5-12]。围绕量子雷达的研究已经从关注单个光子转向小束光子 [4,11]。同样，研究也从光学频率范围 [4] 转向微波频率范围 [11-13]，这更适合雷达应用，但也更具挑战性。在此背景下，目前正在开发新技术，以使微波领域的量子照明成为可能。例如，我们可以引用约瑟夫森结，它能够在低温下直接产生微波纠缠光子。还有光学光子和微波光子之间的耦合 [11]。然后，氮空位中心（称为 NV 中心）也允许产生微波纠缠光子。尽管这种量子雷达的可行性面临巨大困难，但该研究领域仍然非常活跃。量子雷达与传统雷达的用途相同，但其功能依赖于量子力学原理。
量子和经典照明的理论比较，用于简单的基于检测的LIDAR
简单的基于检测的LIDAR包括将信号状态发送到可能包含目标对象或可能不包含目标对象的环境中，然后检测可能的反射光。反射到检测器的任何光都将提供有关可能存在的目标对象的信息。但是，当光的状态平均光子数较低并且存在高环境背景噪声时，对物体的存在的准确推断很具有挑战性。这个问题等于区分两个状态，一种包含反射的信号和噪声，另一个只有噪声，因此可以用量子状态歧视表示。我们通过试图区分我们检测器系统中可能的状态来确定对象是否存在。这些状态越明显，可以识别或排除对象的存在越快。量子照明利用非经典相关的光学模式作为执行对象检测的光源，由于非经典量子状态的可区分性增强，比经典光源相比具有基本优势。量子照明因此，即使在嘈杂的量子通道中，量子照明也可以提高目标歧视，但目前尚不清楚实现最大敏感性增强所需的确切测量方案。5该方案可以通过各种方式实施。如果在局部存储一种模式（常规“惰轮”），直到可以组合检测到两个模式以获得检测优势，则可以在检测器上返回信号。，如果需要干扰并因此在惰轮和信号梁之间存在相位锁定，那么这是具有挑战性的，因此在光学频率下它在实验室外面是不切实际的。一种更实用的方法需要在本地测量惰轮，然后使用此测量来调节信号光束，该信号光束被发送以询问目标。希望条件信号梁具有增强的检测概率。量子照明已被证明比经典照明具有实验检测的优势，从实验上进行6和理论上，7当信号和惰轮都使用简单检测时。
解释用于神经影像数据分析的核 SVM 模型的预测
机器学习方法在许多领域都表现出色，包括神经影像数据分析。然而，模型性能只是神经影像分析的一个目标。从数据中获得洞察力在这一领域也至关重要，例如识别检测到的信号与认知和诊断任务相关的区域。为了满足这一需求，实现模型决策过程的可解释性至关重要。众所周知，复杂机器学习模型的预测很难解释。这限制了核支持向量机 (SVM) 等复杂模型在神经影像分析中的使用。最近，已经开发了几种基于置换的方法来解释这些复杂模型。然而，解释结果会受到与类无关的特征（如抑制变量和高背景噪声变量）的影响。在解释线性模型时也可能会出现这个问题。一个可能的原因是，当特征不独立（例如相关）时，置换过程会产生不切实际的数据实例。这些不切实际的数据实例会影响解释结果。在神经影像分析中，激活模式（对应于当前分类器的假设生成模型的估计权重）用于处理线性模型的这一问题。该方法不依赖于置换过程，而是依赖于可用的数据信息。在本文中，我们提出了一种通过激活模式解释（EAP）的新方法来解释用于神经影像数据分析的不同类型核的 SVM 模型。我们的方法可以通过估计核 SVM 模型的激活模式来生成全局特征重要性分数。我们在模拟数据集和公开的视觉任务 EEG/MEG 数据集上将我们的方法与三种流行方法进行了评估。实验结果表明，与其他三种方法相比，所提出的 EAP 方法可以提供低计算成本的解释，并且受类无关特征的影响较小。在使用视觉任务的 MEG/EEG 数据集的实验中，所提出的 EAP 方法在视觉任务 EEG/MEG 数据上提供的结果与文献中报道的大脑电活动模式一致，并且比其他解释方法快得多。
纹理分析和人工智能作为诊断多发性硬化症的决策支持工具 - 系统评价
麦当劳标准（Thompson等，2018），MS的诊断结合了临床，成像和实验室证据。神经系统检查与成像[磁共振成像（MRI）或光学相干断层扫描]和神经生理测试（视觉诱发电位）结合使用。在MRI上患有临床症状和病变的患者中，脑脊液通过腰椎穿刺收集。在脑脊液流体中存在寡克隆条带证实了MS的诊断（Thompson等，2018）。磁共振成像技术，例如双重反转恢复，相位敏感的反转恢复和使用梯度回声序列的磁化的快速采集来突出大脑皮层的MS病变。这些区域是由T1，T2或流体衰减反转恢复（Flair）方法获得的MRI图像中存在的高强度白质区域（Hitziger等，2022）。在图1a上，有一个示例MRI T1图像，带有两个病变，这些损伤显示为白质的高强度区域（Sarica和Seker，2022年）。在长轴中至少有3毫米的高强度区域被认为是病变（Thompson等，2018）。监测该疾病的演变，但治疗的效率也通过在年度随访MRI图像上出现或没有新病变来分析（Martínez-Heras等人，2023年）。在MRI图像上对脱髓鞘区域的手动识别和划定（图1B）具有一些缺点，耗时，需要合格的人员。其结果取决于专家解释MRI图像的经验。除了人为因素的主观性外，还可能发生差异，这是由于不同分辨率或具有各种质量的MRI图像而发生的。为了减少这些缺点，已经提出了几种用于诊断和监测MS的自动解决方案（Shoeibi等，2021）。通过在深度学习算法中使用神经网络与纹理分析相结合（Componick等，2021a），获得了与专家注释相当的结果。纹理分析是医学图像处理中的一种已知且有前途的技术，可在检测硬化病变方面具有显着的结果（Elahi等，2020； Boca等，2023）。通常，尝试通过那些特征来检测病变，这些特征是强度，照明，几何变换或噪声变化的图像不变的。为此，量化了像素强度和像素分布的相互关系，因此获得了许多特征。这些功能可以分为以下类别：第一阶特征（灰度直方图分析），二阶特征（灰度依赖矩阵），光谱特征和分形特征（小波变换和傅立叶变换）。用随机纹理识别的像素被归类为噪声（Friconnet，2021）。为了提高信号噪声比并降低噪声，将包括数学过滤组成的预处理操作应用于MRI图像。为例，高斯带通滤波器用于消除背景噪声（Kumar等，2023）。放射线学的方法由于出现了用于检测医学图像病变的自动方法（Lambin等，2012），因此有必要开发一种方法来通过自动检测方法来分析和评估结果的可重复性和质量。放射素学已逐渐应用于病理损害，诊断，差异诊断和MS预后的分析。开发了使用放射线特征的机器学习（ML）模型来检测MS病变（Peng等，2021）。
基于集中式多人数据融合CNN
大脑计算机界面是人类计算机交互的一种新方法，它提供了大脑与计算机或其他外部设备之间的直接通信联系（McFarland和Wolpaw，2011年）。事件相关电位（ERP）是代表皮质加工的独特相位的大脑表面的电活动的时间固定量度（Patel和Azzam，2005），它是与某人对某些刺激或特定事件的反应有关的内源性电位。ERP的典型示例是N200和P300。P300（Sutton等人，1967年）是一个正面峰值事件后约300毫秒显示的正峰波形，是ERP研究最多，使用最广泛，最突出的成分之一（David etal。，2020年； Kirasirova等。，2020）。P300分类检测是P300-BCI研究的重点，快速准确的识别对于改善p300-BCI的性能至关重要（Huang等人。，2022）。P300通常表现出低信噪比（SNR）（Zhang等人，2022）。为了突出其时间锁定的组件并最大程度地减少背景噪声，P300-BCI要求从多个试验中收集，汇总和平均数据以获得可靠的输出（Liu等人。，2018年），这是耗时且有效的。因此，在单审判中正确对p300进行分类是一个巨大的挑战。到目前为止，单个试验P300分类算法的准确性记录如下：Krusienski使用逐步线性判别分析（SWLDA）的平均分类精度约为35％。使用贝叶斯线性判别分析（BLDA）的平均分类准确性（BLDA）约为60％。Blankertz应用了收缩线性判别分析（SKLDA），并达到平均分类精度约为70％。张张通过时空判别分析（STDA），并达到平均分类准确性约为61％。Kaper开发的支持向量机（SVM）算法的平均分类精度达到64.56％。以及XIAO提出的判别规范模式匹配（DCPM）的价值为71.23％，表明DCPM在单验P300分类中的其他传统方法显着超过了其他较小的训练样本中的其他传统方法（Xu等人。，2018，2021; Xiao等。，2019a，b，2021; Wang等。，2020）。ma等。（2021）提出了一个基于胶囊网络的模型，该模型提高了单审P300的检测准确性，但是，由于大小的增加，计算变得复杂。Zhang等。 （2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。 这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人 ，2022）。 深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。 ，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人Zhang等。（2022）用Xdawn填写数据，以提高脑电图信号的信噪比，但是空间过滤方法需要在特征提取后手动选择显着特征，然后对其进行分类。这是特定因素的高度特殊性；但是，该算法通常很复杂，其精度受特征选择的影响（Zhang等人，2022）。深度学习是端到端的学习，具有简单的结构，可以移植到具有高分类精度的各种任务，但对示例数据的要求很高。，2020年），脑电图数据融合（Panwar等人如今，深度学习方法在基于脑电图的目标检测技术方面取得了巨大进展（Li等人，2021），基于此，一些学者提出了其他用于P300分类的方法，例如转移学习（Wei等人。，2020），incep a-eegnet（Xu等人，2022），组合分类器（Yu等人。，2021），主成分分析（PCA）（Li等人，2020）等目前，Daniela使用了CNN（Cecotti和