地下武器试验现在能以99%的准确率被探测到

地下武器试验现在能以99%的准确率被探测到 以前，要区分核爆炸和其他地震源（如自然发生的地震或地面上的人为噪音）非常困难。第一作者、澳大利亚国立大学（ANU）的马克-霍加德（Mark Hoggard）博士说："爆炸发生后，所有这些能量都会辐射出去，地震仪可以测量到这些能量。因此，科学问题变成了我们如何区分这和自然发生的地震？"这是七年前的一个问题，当时用于识别地下核爆炸的几种现有方法都无法确定朝鲜进行过这样的试验。这个神秘的国家后来证实，它已成功试验了威力在 100-370 千吨之间的武器。相比之下，100 千吨级炸弹的威力是 1945 年美国在广岛投下的炸弹的六倍。朝鲜是 21 世纪已知唯一进行过地下核试验的国家，但去年的卫星图像显示，俄罗斯、美国和中国近年来都在其核试验场建造了新设施。虽然没有迹象表明三个超级大国计划恢复此类试验，但乌克兰战争已使全球安全形势变得不确定。霍加德博士说："通过使用一些经过修订的数学和更先进的统计处理方法，我们成功地将美国一系列 140 次已知爆炸的分类成功率从 82% 提高到了 99%。美国的核试验主要是在内华达州的沙漠中进行的，所有这些试验都有详尽的地震记录，因此它提供了一个非常有用的数据集。我们的新方法还成功识别了朝鲜从 2006 年到 2017 年进行的所有六次试验。"霍加德博士说，世界上某些地方可能仍然存在秘密进行地下核试验的情况，而地震的数量之大使得调查每一次地震事件以确定其是否可疑变得十分困难。该图显示了研究人员分析的 140 次爆炸和 1149 次地震。图中显示了之前被误认为是地震的爆炸（红色钻石）和被错误归类为核爆炸的地震（绿色钻石）。资料来源：澳大利亚国立大学霍加德博士称该模型"相当快"，因此"或多或少适合实时监测，这使得像我们这样的有效方法变得更加重要。这也不需要任何新的装备你不需要安装卫星或类似的东西，我们只是使用标准的地震数据。"这项研究是由澳大利亚国立大学和美国洛斯阿拉莫斯政府研究实验室的地球科学家和统计学家团队共同完成的。他们说，新方法"提供了一种快速评估爆炸事件可能性的方法"。该数学模型是通过分析核爆炸源和地震源处岩石变形模式的物理差异而建立的，使专家们能够确定所记录的噪音更有可能属于哪种地震事件。20 世纪 60 年代古巴导弹危机和《部分禁止核试验条约》将核武器试验限制在地下后，国际社会的努力转向监测重大地震波。该协议是在多年来在地面和/或水下进行的破坏环境的实验之后提出的。这些实验污染了许多地方，在某些情况下导致了灾难性的放射性沉降物。但新的监测要求也带来了挑战主要是如何区分核爆炸和其他地震源。六十多年过去了，但这项新研究背后的科学家们相信，他们的创新方法现在可以让全面禁止核试验条约组织（CTBTO）等组织更轻松地完成这项工作，该组织的任务是对核试验进行国际监督。霍加德博士说，他的团队的数学模型将成为"禁核试条约组织的又一个工具，用于探测任何可能秘密进行的地下试验"。他补充说："鉴于几个主要国家仍不愿批准《全面禁止核试验条约》，禁止未来所有试验的可能性不大。因此，要确保各国政府对核武器试验造成的环境和社会影响负责，支持良好的监测计划至关重要。"编译自:ScitechDaily ... PC版： 手机版：

苹果正研发带摄像头的智能手表，推进AI可穿戴设备战略

苹果正研发带摄像头的智能手表，推进AI可穿戴设备战略 苹果正积极探索为Apple Watch添加摄像头和视觉智能功能，计划进军AI可穿戴设备市场。根据彭博社Mark Gurman报道，苹果考虑在两种不同型号手表上采用不同摄像头方案：标准Series系列将在显示屏内置摄像头（类似iPhone前置镜头），而Ultra版则会在表冠旁侧配置镜头，便于用户直接指向物体进行扫描。这一计划将是苹果扩展"视觉智能"(Visual Intelligence)功能的一部分。

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达 100%

人工智能可通过眼部照片诊断儿童自闭症，准确率达 100% 韩国延世大学医学院的研究人员近日取得一项突破：利用深度学习人工智能算法分析儿童视网膜照片，竟然实现了对自闭症谱系障碍（ASD）的诊断，准确率高达 100%。 这项研究为自闭症诊断开辟了新的可能。研究人员招募了 958 名平均年龄为 7.8 岁的参与者，其中一半患有自闭症，另一半为发育正常的对照组。他们拍摄了所有参与者的视网膜照片，并通过深度学习算法分析照片与症状严重程度评分之间的关联。 令人惊讶的是，该算法在测试阶段表现出了惊人的准确度，成功识别出所有自闭症患儿，准确率达到 100%。即使剔除图像中 95% 最不重要的区域（仅保留视盘区域），算法的准确率也依然保持稳定，表明视盘区域对于区分自闭症至关重要。来源 ， 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat

科学家开发出具有突破性的手持式芬太尼检测装置 准确率达98%

科学家开发出具有突破性的手持式芬太尼检测装置 准确率达98% 埃里克-琼森工程与计算机科学学院生物工程系教授兼系主任沙利尼-普拉萨德博士说，该原型可用于通过尿液分析检测芬太尼，是检测唾液中药物的先驱。该技术还可用于检测物质中是否含有芬太尼，方法是将样品与水混合，然后将液体滴在传感器上。UT达拉斯分校生物工程研究人员 Ivneet Banga PhD'23 和 Anirban Paul 博士展示了他们团队开发的传感器如何检测芬太尼。研究人员将液体直接滴在传感器平台上，该平台与笔记本电脑相连，可在几秒钟内提供检测结果。图片来源：德克萨斯大学达拉斯分校该研究的通讯作者、系统生物学科学系塞西尔-H.和艾达-格林教授普拉萨德说："现在迫切需要一种易于使用、便携式的微型设备，这种设备可以高特异性地检测芬太尼，并立即将结果共享到联网设备上。我们的研究证明了在几秒钟内检测芬太尼的高精度传感器的可行性。"日益严重的芬太尼危机据美国疾病控制和预防中心介绍，芬太尼是一种合成阿片类药物，其药效比海洛因强 50 倍，比吗啡强 100 倍。非法制造的芬太尼通常与其他药物混合，只要2毫克（相当于10到15粒食盐）就能致命。美国每天有 150 多人死于芬太尼等合成阿片类药物过量。研究发现，芬太尼可在尿液中检测长达 72 小时。UT达拉斯分校的研究人员正在努力推进从毛发中检测芬太尼的技术。他们的最终目标是开发出一种检测唾液中芬太尼的检验方法。普拉萨德说，唾液检测可以帮助急救人员为吸毒过量者做出治疗决定。创新的传感器设计和测试该装置包含一个电化学传感器，可根据化学反应产生电信号。然而，开发检测芬太尼的传感器是一项挑战，因为这种合成阿片类药物是一种非挥发性化合物，这意味着它不会产生电化学信号。左起Sriram Muthukumar 博士、Anirban Paul 博士、Shalini Prasad 博士和 Ivneet Banga PhD'23 开发出这种传感器为了用电化学传感器捕获芬太尼，研究人员使用了一种类似捕鼠器的分子网状结构。捕鼠器由包括金纳米粒子在内的多种物质组成，对于这个装置上的"奶酪"，研究人员不得不发挥创意。合作与未来应用该论文的第一作者、生物工程研究员阿尼尔班-保罗（Anirban Paul）博士利用逆向工程找到了解决方案。保罗从印度来到这里与普拉萨德一起工作，他决定尝试使用纳洛酮，这是一种可以逆转阿片类药物过量的救命药物。研究人员进行了计算测试，以了解这些化合物如何相互作用，从而确定如何使用纳洛酮像磁铁一样吸引芬太尼。"纳洛酮用于降低芬太尼的效力，"保罗说。"我的想法是用纳洛酮来捕捉芬太尼，就像奶酪诱捕老鼠一样"。研究人员对实验室中添加了低、中、高浓度芬太尼的尿液进行了检测。尿液滴在试纸上。如果尿液中含有芬太尼，纳洛酮就会与之发生作用并产生信号。该装置在加标尿样中检测到的芬太尼含量高达百万分之 100。研究报告的作者Ivneet Banga博士是生物工程专业的研究项目经理，帮助规划实验和合成材料。去年，作为一名博士生，Banga凭借一款能在几秒钟内检测出包括COVID-19在内的呼吸道疾病的手持式呼气分析仪，获得了二级百特青年研究员奖，她希望芬太尼传感器能帮助预防过量用药导致的死亡。普拉萨德和她的团队开发了多种电化学传感器，包括检测汗液中感染生物标志物（如 COVID-19）以及炎症性肠病发作生物标志物的技术。去年，他们开发了一种测试方法，可以测量唾液中大麻的主要活性成分四氢大麻酚，准确率高达 94%。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：