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===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16413v1|ArXiv-2408.16413v1]]===
* '''标题'''：Chemometrics-aided Surface-enhanced Raman spectrometric detection and quantification of GH and TE hormones in blood
* '''中文标题'''：化学计量学辅助的表面增强拉曼光谱检测和定量血液中的生长激素和睾酮激素
* '''发布日期'''：2024-08-29 10:20:32+00:00
* '''作者'''：Annah M. Ondieki, Zephania Birech, Kenneth A. Kaduki, Peter W. Mwangi, Moses Juma, Boniface M. Chege
* '''分类'''：physics.med-ph, physics.optics
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16413v1
'''摘要'''：这项工作探讨了将[[表面增强拉曼光谱]]（[[SERS]]）与[[人工神经网络]]（[[ANN]]）模型相结合，以检测和定量施加于[[斯普拉格-道利]]（[[SD]]）大鼠血液中的[[生长激素]]（[[GH]]）和[[睾酮]]（[[TE]]）。使用785 nm激光激发，从注射了[[GH]]、[[TE]]、两种激素及未注射对照的[[SD]]大鼠血样中记录了[[SERS]]光谱。样本与在蒸馏水中合成的[[银纳米颗粒]]（[[AgNPs]]）混合，涂抹在显微镜载玻片上并风干。结果显示的[[SERS]]光谱在不同激素的情况下表现出相似的特征，强度变化揭示了在658、798、878、914、932、1064、1190、1354、1410和1658 cm-1处的特定谱带。[[主成分分析]]（[[PCA]]）表明，围绕1378 cm-1（所有组）、658和1614 cm-1（[[GH]]注射大鼠）等谱带的强度变化是时间依赖的，其他谱带则对应不同的激素组合。这些变化反映了激素注射引起的微妙生化变化。[[ANN]]模型在用不同激素浓度掺杂的血液的六个[[PCA]]得分上训练后，显示出高准确性，决定系数大于87.71%，均方根误差（[[RMSE]]）值低于0.6436。注射大鼠的激素水平最初增加，随后下降，这一趋势得到了[[ELISA]]试剂盒的确认。尽管[[ELISA]]和[[SERS]]产生了相似的结果，但[[SERS]]提供了快速分析（约两分钟）、简单的样本准备、小样本体积和对激素的非特异性等优势。这表明，结合[[ANN]]模型的[[SERS]]可以用于检测外源性运动兴奋剂。这些发现扩展了[[SERS]]在[[运动科学]]、[[临床诊断]]和[[生物医学研究]]中的潜在应用。

===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16709v1|ArXiv-2408.16709v1]]===
* '''标题'''：Hydrogen reaction rate modeling based on convolutional neural network for large eddy simulation
* '''中文标题'''：氢反应速率建模基于卷积神经网络的大涡模拟
* '''发布日期'''：2024-08-29 17:05:10+00:00
* '''作者'''：Quentin Malé, Corentin J Lapeyre, Nicolas Noiray
* '''分类'''：cs.CE
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16709v1
'''摘要'''：这篇论文建立了一个基于数据驱动的建模框架，用于稀[[氢]]（H2）-[[空气]]反应速率的湍流反应流的大涡模拟（[[LES]]）。这特别具有挑战性，因为H2分子的扩散速度远快于热量，导致燃烧速率的巨大变化、亚滤波尺度上的热扩散不稳定性以及复杂的湍流-化学反应相互作用。我们基于数据驱动的方法利用[[卷积神经网络]]（[[CNN]]），训练以近似从模拟的LES数据中获得的滤波燃烧速率。首先，计算五种不同的稀混合湍流H2-空气火焰的直接数值模拟（[[DNS]]），每种都有独特的全局当量比。其次，DNS快照被滤波和下采样，以模拟LES数据。第三，训练CNN以近似燃烧速率，作为LES标量量的函数：进展变量、局部当量比和由于滤波导致的火焰加厚。最后，评估CNN模型在训练过程中从未见过的测试解上的表现。该模型以非常高的准确度检索燃烧速率。它还在两个滤波和下采样参数以及两个全局当量比上进行了测试，这些比率在训练过程中未使用。对于这些插值案例，尽管这些案例未包含在训练数据集中，模型仍以低误差近似燃烧速率。这项先验研究表明，所提出的数据驱动机器学习框架能够应对建模稀混合H2-空气燃烧速率的挑战。这为碳中和[[氢]]燃烧系统的模拟开辟了一种新的建模范式。

===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16676v1|ArXiv-2408.16676v1]]===
* '''标题'''：Pseudogap regime of the unitary Fermi gas with lattice auxiliary-field quantum Monte Carlo in the continuum limit
* '''中文标题'''：单位费米气体的伪能隙区域：在连续极限下的晶格辅助场量子蒙特卡罗研究
* '''发布日期'''：2024-08-29 16:23:35+00:00
* '''作者'''：S. Jensen, C. N. Gilbreth, Y. Alhassid
* '''分类'''：cond-mat.quant-gas, cond-mat.supr-con, hep-lat, nucl-th
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16676v1
'''摘要'''：单位[[费米气体]]（UFG）是一个由两种粒子（自旋-1/2）[[费米子]]组成的强关联系统，具有短程吸引相互作用，通常用接触相互作用来建模，因而在不同学科中引起了广泛关注。UFG被视为强关联[[超流体]]的典范，已被广泛研究，理论与实验之间通常存在良好的一致性。然而，超流体临界温度$T_c$之上的伪能隙区域的范围仍然在理论和实验上存在争议。在这里，我们使用有限温度格点辅助场量子蒙特卡罗（AFMC）方法，在固定粒子数的规范系综中研究UFG在超流体相变过程中的热力学性质。我们将格点AFMC结果外推到连续时间和连续极限，从而消除了先前AFMC研究中与有限填充因子相关的系统误差。我们确定临界温度为$T_c=0.16(1)\, T_{F}$。对于研究的最大粒子数$N=114$，能量波动配对间隙在配对尺度温度$T^{*}\approx 0.2\,T_F$以上被抑制。自旋易变性在$T_c$以上显示出适度抑制，自旋间隙温度为$T_s\approx 0.2 \,T_F$。我们还计算了自由能波动配对间隙，与能量波动间隙相比，统计误差显著减少，从而在有限大小系统中清晰地显示出配对相关性的特征。所有结果表明，伪能隙区域较窄，伪能隙特征在温度低于$T^{*}\approx 0.2 \, T_F$时出现。自由能间隙的统计误差减少使得在低温下进行外推成为可能，从而估计零温度配对间隙$\Delta_E = 0.576(24) \, \epsilon_F$。

===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16496v1|ArXiv-2408.16496v1]]===
* '''标题'''：An automated and time efficient framework for simulation of coronary blood flow under steady and pulsatile conditions
* '''中文标题'''：自动化和时间高效的冠状动脉血流模拟框架在稳态和脉动条件下的应用
* '''发布日期'''：2024-08-29 12:51:20+00:00
* '''作者'''：Guido Nannini, Simone Saitta, Luca Mariani, Riccardo Maragna, Andrea Baggiano, Saima Mushtaq, Gianluca Pontone, Alberto Redaelli
* '''分类'''：physics.med-ph, cs.NA, math.NA
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16496v1
'''摘要'''：分数流储备（[[FFR]]）是诊断[[冠状动脉疾病]]（[[CAD]]）的金标准。[[FFRCT]]利用[[计算流体动力学]]（[[CFD]]）通过模拟从[[计算机断层扫描]]（[[CT]]）重建的几何形状中的冠状动脉流动，非侵入性地评估FFR。然而，它面临着计算成本和定义患者特定[[边界条件]]（[[BCs]]）不确定性的问题。我们研究了使用时间平均的稳态边界条件来替代脉动边界条件，以减少计算时间，并部署了一种自适应方法来调整BCs以匹配患者临床数据。我们从CAD患者的CT图像中重建了133条冠状动脉。对于每条血管，进行了侵入性FFR测量。CFD的稳态边界条件分两步定义：i）从临床和图像导出的数据中推断出静息边界条件；ii）从静息条件计算出高血流边界条件。在模拟过程中，流量在迭代调整中，直到与患者主动脉压力匹配。脉动边界条件使用稳态边界条件的收敛值进行定义。计算了特定病变的血流动力学指标，并在建议手术的患者组与未建议手术的患者组之间进行了比较。整个流程被实现为一个简单、完全自动化的过程。稳态和脉动FFRCT显示出强相关性（r=0.988），并与侵入性FFR相关（r=0.797）。两种方法预测的压力和FFRCT场之间的逐点差异分别低于0.01和0.02。两种方法均表现出良好的诊断性能：稳态和脉动情况下的准确率分别为0.860和0.864，[[AUC]]分别为0.923和0.912。稳态边界条件CFD的计算时间约为脉动情况的30倍更低。这项工作证明了在冠状动脉中使用稳态边界条件CFD计算FFRCT的可行性及其在完全自动化流程中的表现。

===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16515v1|ArXiv-2408.16515v1]]===
* '''标题'''：CanCal: Towards Real-time and Lightweight Ransomware Detection and Response in Industrial Environments
* '''中文标题'''：CanCal：面向工业环境的实时轻量级勒索软件检测与响应
* '''发布日期'''：2024-08-29 13:26:26+00:00
* '''作者'''：Shenao Wang, Feng Dong, Hangfeng Yang, Jingheng Xu, Haoyu Wang
* '''分类'''：cs.CR
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16515v1
'''摘要'''：[[勒索软件]]攻击已成为最重要的[[网络安全]]威胁之一。尽管已有众多检测和防御方法被提出，但现有方法在大规模[[工业]]应用中面临两个基本限制：不可接受的系统开销和严重的[[警报疲劳]]。为了解决这些挑战，我们提出了[[CanCal]]，一个实时且轻量级的勒索软件检测系统。具体而言，CanCal通过监控层选择性地过滤可疑进程，然后进行深入的行为分析，以将勒索软件活动与良性操作隔离，从而最小化警报疲劳，同时确保轻量级的计算和存储开销。在一个大规模工业环境中的实验结果（1,761个勒索软件样本，约300万事件，持续测试5个月）表明，CanCal的效果与最先进的技术相当，同时在30毫秒内实现快速推理，并在最长3秒内实现实时响应。CanCal将平均[[CPU]]利用率降低了91.04%（从6.7%降至0.6%），将峰值CPU利用率降低了76.69%（从26.6%降至6.2%），同时避免了76.50%（从3,192降至750）的安全分析师检查工作。到本文撰写时，CanCal已被集成到一款商业产品中，并成功部署在332万个终端上超过一年。从2023年3月到2024年4月，CanCal成功检测并阻止了61起勒索软件攻击，证明了CanCal在应对复杂勒索软件威胁方面的有效性。

===[[WikiEdge:ArXiv-2408.16611v1|ArXiv-2408.16611v1]]===
* '''标题'''：Reconciling Kubo and Keldysh Approaches to Fermi-Sea-Dependent Nonequilibrium Observables: Application to Spin Hall Current and Spin-Orbit Torque in Spintronics
* '''中文标题'''：论文标题翻译成中文是：调和Kubo和Keldysh方法对费米海依赖的非平衡可观测量的研究：在自旋电子学中对自旋霍尔电流和自旋轨道力的应用
* '''发布日期'''：2024-08-29 15:19:06+00:00
* '''作者'''：Simao M. Joao, Marko D. Petrovic, J. M. Viana Parente Lopes, Aires Ferreira, Branislav K. Nikolic
* '''分类'''：cond-mat.mes-hall, physics.app-ph, physics.comp-ph
*'''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.16611v1
'''摘要'''：量子输运研究固体中的[[自旋]]依赖现象通常采用[[Kubo]]或[[Keldysh]]公式来描述线性响应区间的稳态密度矩阵。将其与感兴趣的算符（例如[[自旋密度]]、[[自旋电流密度]]或[[自旋扭矩]]）进行迹运算，可以得到实验可测量的期望值。对于这些局部量，这些公式要求对{{\em Fermi面}}和{{\em Fermi海}}量子态的多个流形进行求和。然而，文献中关于这两种公式在应用于同一系统时所产生的截然不同的物理现象的争论一直存在。在这里，我们使用具有近邻诱导自旋轨道和[[磁交换效应]]的无限大[[石墨烯]]作为测试平台，重新审视这个问题。通过将该系统分割为半无限导体和中央活跃区域，采用[[Landauer]]两端口量子输运的思路，我们证明了Kubo和Keldysh方法在计算自旋霍尔电流密度和自旋轨道扭矩时在干净和无序极限下的{{\em 数值精确等价性}}。调和这两种方法的关键在于我们为以下内容开发的数值框架：({{\em i}}) 评估连接到半无限导体的Kubo（-Bastin）公式，确保连续的能量谱并避免先前计算中对现象学展宽的需求；以及 ({{\em ii}}) 在Keldysh方法中对Fermi海项的正确评估，即使在无序情况下，也{{\em 必须}}包括中央活跃区域的电压降。