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单光子敏感相机、传感器和模块
虽然共聚焦显微镜是生物医学成像实验室的主力，为图像对比度和质量树立了黄金标准，但逐点获取图像的速度本来就很慢。为了突破这一速度障碍，Photon Force 客户使用 PF32 构建了开创性的多光束共聚焦显微镜架构：用光束阵列取代典型共聚焦显微镜的单光束和针孔，以快速扫描图像平面。返回点与 SPAD 阵列的感光区域对齐，这些区域充当虚拟针孔，可阻挡失焦光。由于每个光束和 SPAD 阵列像素对都完全独立且并行运行，因此最终的系统可以将共聚焦荧光寿命显微镜的速度提高几个数量级。
拓扑数据分析的欧拉特征工具
在本文中，我们研究了拓扑数据分析中的欧拉特征技术。逐点计算由数据构建的单纯复形族的欧拉特征会产生所谓的欧拉特征轮廓。我们表明，这个简单的描述符以极低的计算成本在监督任务中实现了最先进的性能。受信号分析的启发，我们计算了欧拉特征轮廓的混合变换。这些积分变换将欧拉特征技术与勒贝格积分相结合，以提供高效的拓扑信号压缩器。因此，它们在无监督环境中表现出色。在定性方面，我们对欧拉轮廓及其混合变换捕获的拓扑和几何信息提供了大量启发式方法。最后，我们证明了这些描述符的稳定性结果以及随机设置中的渐近保证。关键词：拓扑数据分析、机器学习、多参数持久性、欧拉特征轮廓、混合变换
光纤传感 - AMA 科学
FiSens 是一家年轻的公司，由弗劳恩霍夫海因里希-赫兹研究所的一个团队于 2018 年创立。十多年来，该团队一直专注于开发逐点 (PbP) 飞秒激光工艺，用于在光纤内刻印 FBG 和其他光栅结构。利用这种专有工艺，FiSens 还在光纤芯内创建了精确周期性的椭圆体纳米结构。通过这种专利设备 [8]，FiSens 可以将普通光谱仪通常需要的所有光学成像组件（狭缝、透镜或镜子、衍射光栅、透镜）直接编码到光纤芯中（图 5）。由此产生的光谱仪只需要第二个组件：一个探测器（例如 CMOS），放置在光纤旁边的侧焦平面上，以捕获所有高强度的耦合和衍射光。
设计评审修订第 1 部分 - 阿斯托利亚市
该结构是整体物业的一部分，因此包含在涉及整个项目场地的任何计算中。鉴于目前尚不清楚 Stephanie’s Cabin 何时以及为何用途进行修复，任何未来的翻新都将是单独许可的项目，届时将解决该建筑的所有规范要求，包括停车。原先容纳 Ship Inn 餐厅和酒吧的现有结构将是唯一被拆除的建筑，以准备新项目的场地。该场地位于 Bridge Vista 覆盖区。该区域制定了额外的设计指南，以尊重和保护哥伦比亚河沿岸这一部分的滨水特色。该项目对 BVO 要求的回应已在下面的第 14 条中详细记录，并且他们逐点遵守了详细的编纂要求。该开发项目的总体设计方法借鉴了美学特征、施工方法、耐用材料选择和简单的功能性细节，以适应为阿斯托里亚市建造的新建筑。
2023 年优秀论文
使用无人机和计算机视觉对 FAST 反射面进行自动光学检查 五百米口径球面射电望远镜 (FAST) 是世界上最大的单口径射电望远镜。其巨大的反射面实现了前所未有的灵敏度，但容易受到自然落下的物体造成的损坏，例如凹痕和孔洞。因此，及时准确地检测表面缺陷对于 FAST 的稳定运行至关重要。为了加速检查过程并提高其准确性，中国北京理工大学的李建安和徐廷发通过将深度学习技术与无人机技术相结合，迈出了实现 FAST 自动化检查的第一步。配备了深度探测器的专用插件操作，即交叉融合，多级特征逐点融合，以支持对各种规模和类型的缺陷的精确检测。基于人工智能的无人机自动化巡检具有时效性好、可靠性高、可达性强等特点，为FAST的长期运行提供了保障。
利用预训练模型进行最近邻药物靶标亲和力预测
药物-靶标结合亲和力 (DTA) 预测对于药物发现至关重要。尽管将深度学习方法应用于 DTA 预测，但所获得的准确度仍然不理想。在这项工作中，受到最近检索方法成功的启发，我们提出了 𝑘 NN-DTA，这是一种基于非参数嵌入的检索方法，采用预先训练的 DTA 预测模型，它可以扩展 DTA 模型的功能，而无需或几乎不需要任何成本。与现有方法不同，我们从嵌入空间和标签空间引入了两种邻居聚合方法，并将它们集成到一个统一的框架中。具体而言，我们提出了一种具有成对检索的标签聚合和一种具有逐点检索最近邻居的表示聚合。该方法在推理阶段执行，并且可以在无需训练成本的情况下有效提高 DTA 预测性能。此外，我们提出了一个扩展，Ada-𝑘 NN-DTA，一种具有轻量级学习的实例化和自适应聚合。在四个基准数据集上的结果
惯性传感器阵列 - DiVA 门户
如今，惯性传感器的运动估计已广泛应用于从飞机导航到可充气自行车头盔等各种应用领域。惯性传感器运动估计的精度取决于测量误差的大小。减少惯性传感器测量误差的一种方法是使用比运动估计所需更多的传感器。通过对冗余传感器的测量结果进行平均，可以减少独立误差的影响。但是，通过在刚体上放置多个惯性传感器，可以获得比简单平均更多的运动信息。例如，刚体的逐点加速度包含有关刚体旋转的信息。本论文研究并提出了如何融合惯性传感器阵列测量结果的方法，以及如何估计和校准传感器中存在的系统测量误差。惯性传感器阵列包含多个加速度计和多个陀螺仪。在运动估计应用中，通常从陀螺仪测量中估计角速度，然后将角速度积分为方向。角速度也可以从多个加速度计中估计。本论文提出了融合加速度计和陀螺仪测量的不同模型，以实现更准确的方向估计。通过提高方向的准确性
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当前用于心律控制的疗法，包括抗心律失常药物和基于导管的消融程序，并非最佳有效或安全。5为了将心律失常的起源定位在心脏消融手术中，患者在电生理学（EP）实验室中接受标准导管心内膜映射。6这样的电 - 动态映射可能是通过传统的顺序接触技术具有挑战性的，这需要对导管进行耗时的逐点操纵，以追踪心律失常事件的起源及其在邻近地区的激活序列。6当前的肺静脉分离（PVI）程序的局限性进一步强调了对EP映射的需求，这是针对来自肺静脉（PV）启动的异位灶的基石消融策略。7 PVI是阵发性AF的最常用的治疗策略。然而，其在持续性心律不齐的患者中的成功率低，以及针对非PV触发因素的经验策略有限，强调了针对靶向纤维化或电生理机制的个性化和患者特异性方法的需求。7,8据报道，除了常规接触映射的范围之外，可以通过非接触式映射技术来瞄准此类非PV触发器。9,10
大型风洞的定量可视化工具...
用于流动可视化的粒子由两个摄像机记录，从而整个测量体积被连续照亮。将摄像机的照明时间设置为最大可能值（约 1/帧速率），从而生成一系列图像，其中移动粒子创建复合段的连续路径。利用来自两个摄像机的粒子轨迹，重建三维粒子轨迹。为了改善弱对比度，从当前图像中减去参考图像，然后对图像进行滤波以抑制噪声，并用阈值算子进行分割。路径段是根据路径连续的事实来识别的，即每个后续段必须准确地位于前一个图像中同一段结束的位置。提取已识别线段的端点，并针对镜头和 CCD 芯片造成的失真校正线段的边缘像素坐标。一旦找不到所讨论路径的新段，就用三次样条函数来近似路径的中心线。根据应用于端点的极线条件确定两个摄像机的相应路径。找到两条对应路径后，在三维空间中逐点重建粒子轨迹。使用三维三次样条函数描述粒子轨迹。根据片段长度和曝光时间可以计算出粒子速度。为了获取有关粒子轨迹形状的信息，附加
大型风洞实验的定量可视化工具
使用两个摄像机记录流动可视化的粒子，从而连续照亮整个测量体积。摄像机的照明时间被设置为最大可能值（约 1/帧速率），从而产生一系列图像，其中移动粒子创建复合段的连续路径。利用两个摄像机的粒子轨迹，重建三维粒子轨迹。为了改善弱对比度，从当前图像中减去参考图像，然后对图像进行滤波以抑制噪声，并用阈值算子进行分割。路径段是根据路径连续的事实来识别的，也就是说，每个后续段都必须准确地在前一个图像中同一段结束的位置找到。提取已识别线段的端点，并针对镜头和 CCD 芯片造成的失真校正线段的边缘像素坐标。一旦找不到所讨论路径的新段，就用三次样条函数来近似路径的中心线。根据应用于端点的极线条件确定两个摄像机的相应路径。找到两条对应路径后，在三维空间中逐点重建粒子轨迹。采用三维三次样条函数描述粒子轨迹。可以根据段长度和曝光时间计算出粒子速度。为了获得有关粒子轨迹形状的信息，需要额外的