基于时空图的智能电网对抗性虚假数据注入逃逸攻击的生成与检测 背景介绍 随着现代智能电网的不断发展，电网作为一种典型的网络化信息物理系统（Cyber-Physical Systems, CPS），因其需要在不同组件之间交换大量数据，面临各种安全威胁。其中，虚假数据注入攻击（False Data Injection Attacks, FDIAs）因其能够篡改传感器数据而备受关注。攻击者可以借助这些虚假数据绕过传统的坏数据检测系统（Bad Data Detection, BDD），从而导致错误的操作决策，甚至可能使系统过载。然而，传统FDIAs相对简单，其明显的数据异常容易被数据驱动的机器学习模型检测到。 相比之下，对抗性虚假数据注入逃逸攻击（Adversarial False Data Inje...

基于光电偏振特征向量的片上全斯托克斯偏振计研究 学术背景 光的偏振态在光学通信、生物医学诊断、遥感、宇宙学等多个领域中具有重要的应用价值。斯托克斯矢量（Stokes vector）是描述光偏振态的四个参数，能够完整地反映光的强度和偏振状态。传统的偏振计通常依赖于离散的光学元件，如棱镜、透镜、滤波器和波片等，这些元件体积庞大，限制了偏振计的小型化和广泛应用。近年来，随着纳米光子学和超表面（metasurface）技术的发展，研究人员开始探索基于超表面的紧凑型偏振计。然而，现有的超表面偏振计在红外波段的应用中面临诸多挑战，如像素对齐问题、光学串扰以及红外吸收等。 为了解决这些问题，本文提出了一种基于光电偏振特征向量（optoelectronic polarization eigenvector,...

GPT-4在胸部X光片评估中的潜力：一项回顾性研究 学术背景 近年来，人工智能（AI）在医疗领域，尤其是放射学中的应用日益广泛。AI工具的引入正在改变临床实践，尤其是在影像诊断中。然而，AI工具的广泛采用面临诸多挑战，包括资金不足、信息技术（IT）集成效率低下以及验证不足等问题。此外，医疗专业人员，尤其是放射科医生，普遍缺乏足够的统计学知识，这进一步阻碍了他们对AI工具的深入理解和应用。随着放射学研究越来越依赖于数据驱动技术，放射科医生需要具备批判性评估统计方法及其局限性的能力。 大型语言模型（LLMs），如OpenAI的GPT-4，因其能够理解自然语言、推理和解释复杂信息的能力，逐渐在放射学中得到认可。GPT-4的Advanced Data Analysis（ADA）扩展功能使其能够分析数...

学术背景 原发性硬化性胆管炎（Primary Sclerosing Cholangitis, PSC）是一种慢性、进行性的肝脏疾病，主要由免疫、炎症和遗传因素共同作用导致，最终可能引发肝功能衰竭。PSC的发病率和患病率在全球范围内存在显著差异，发病率从西班牙的0.07例/10万人年到挪威的1.3例/10万人年不等，患病率则从西班牙的0.2例/10万人年到美国的13.6例/10万人年不等。大约70-80%的PSC患者同时患有炎症性肠病，这增加了胆管癌和结直肠癌的风险。PSC的临床表现和病程多样，诊断主要依赖于胆管影像学和肝脏组织病理学。尽管部分患者病程较为缓慢，但PSC的诊断对患者的长期健康有重大影响，中位无移植生存期为13.2年。随着影像技术的进步，磁共振成像（MR）等非侵入性诊断方法逐渐取...

快速3D成像在数字细胞病理学中的应用：多相机阵列扫描仪（MCAS） 学术背景 光学显微镜长期以来一直是细胞病理学诊断的标准方法。然而，传统的全片扫描仪虽然能够自动成像并数字化大面积的样本，但其速度慢、成本高，因此并未广泛普及。特别是在细胞学样本的临床诊断中，样本通常分布在大面积且较厚的区域，这要求进行3D成像。现有的全片扫描技术在处理厚样本时，往往需要数小时才能完成扫描，这极大地限制了其在临床中的应用。因此，开发一种能够快速、高效地对厚样本进行3D成像的技术成为了细胞病理学领域的一个重要挑战。 本文提出了一种新型的多相机阵列扫描仪（Multi-Camera Array Scanner, MCAS），旨在解决这一难题。MCAS通过并行化的显微镜设计，能够在极短的时间内对大面积、厚样本进行高分辨...