ตั้งแต่การพิมพ์ 3 มิติแบบเติมแต่งไปจนถึงการผ่าตัดตาลอกแบบลบออก การทำแพทเทิร์นด้วยเลเซอร์เป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้หลากหลายและใช้กันอย่างแพร่หลาย การใช้พัลส์เลเซอร์เพียงเสี้ยววินาทีสามารถเพิ่มความแม่นยำได้ แต่ยังนำไปสู่กระบวนการที่ไม่เป็นเชิงเส้นที่ไม่ค่อยเข้าใจในกลไกการสร้างรูปแบบ ด้วยเหตุนี้ การปรับพารามิเตอร์ให้เหมาะสมจึงเป็นเรื่องยาก
เพื่อทำให้สิ่งต่าง ๆ ยากขึ้น กระบวนการ
ที่ไม่เป็นเชิงเส้นอาจหมายถึงการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในพารามิเตอร์การจัดรูปแบบจะมีผลกระทบอย่างมากต่อโครงสร้างขั้นสุดท้าย ตอนนี้เบน มิลส์และเพื่อนร่วมงานที่มหาวิทยาลัยเซาแทมป์ตันในสหราชอาณาจักรได้ค้นพบวิธีแก้ไขปัญหาฟิสิกส์ไม่เชิงเส้นโดยการฝึกอบรมโครงข่ายประสาทเทียม (CNN)
“สิ่งสำคัญคือต้องตระหนักว่าที่นี่ CNN ระบุพารามิเตอร์การทดลองอย่างหมดจดผ่านการจดจำรูปแบบของภาพของพื้นผิวที่กลึงด้วยเลเซอร์โดยไม่ต้องมีความเข้าใจใด ๆ เกี่ยวกับฟิสิกส์พื้นฐาน” พวกเขารายงาน นักวิจัย ได้แสดงให้เห็นความถูกต้องของCNNs สำหรับการระบุพารามิเตอร์จากภาพของพื้นผิวที่มีลวดลายนักวิจัยแนะนำว่า CNN สามารถใช้ในลูปป้อนกลับเพื่อระบุและปรับพารามิเตอร์ที่จำเป็นในการสร้างโครงสร้างที่ต้องการด้วยความแม่นยำมากขึ้น
เรียนไม่เข้าใจโครงข่ายประสาทเทียมประกอบด้วยชั้นของ “เซลล์ประสาท” เทียม – องค์ประกอบการประมวลผลข้อมูล – โดยมีชั้นอินพุต เลเยอร์การประมวลผลที่ซ่อนอยู่หลายชั้น และชั้นผลลัพธ์ ตามที่ Mills และเพื่อนร่วมงานอธิบายในรายงานของพวกเขา เซลล์ประสาทแต่ละเซลล์จะได้รับชุดของอินพุตที่ถ่วงน้ำหนักจากเลเยอร์ก่อนหน้า ซึ่งจะประมวลผลก่อนที่จะส่งผลลัพธ์ไปยังเลเยอร์ถัดไปของเซลล์ประสาท
ผู้อำนวยการฝ่ายวิจัยโฟโตนิกส์ที่ Vrije Universiteit Brusselวิสัยทัศน์ร่วมกันนำโฟโตนิกส์ไปสู่อนาคต Mills และทีมงานของเขาทำงานร่วมกับ CNN เหนือโครงข่ายประสาทเทียมประเภทอื่นๆ เนื่องจากพวกเขาเชี่ยวชาญเป็นพิเศษในการจดจำรูปแบบ โดยพบว่ามีการใช้ในการวิเคราะห์ภาษา การถ่ายภาพ และการวินิจฉัยทางการแพทย์ พวกเขาฝึกฝนและทดสอบ CNN กับภาพ 1,800 ภาพจาก 19 หมวดหมู่ที่กำหนดโดยวัสดุพื้นผิว จำนวนพัลส์ และความคล่องแคล่ว ซับสเตรตอาจเป็นซิลิกาหรือนิกเกิล จำนวนของพัลส์อยู่ในช่วงระหว่างหนึ่งถึงสาม และฟลูเอนซ์ถูกนำมาจากช่วงค่าที่ไม่ต่อเนื่องมากกว่า 10 ค่า
จากนั้นพวกเขาใช้รูปภาพของโครงสร้าง
ที่มีลวดลายเป็นอินพุตและดูว่า CNN มีความแม่นยำเพียงใดในการระบุพารามิเตอร์การจัดรูปแบบเมื่อเปรียบเทียบกับตัวสร้างตัวเลขสุ่มตามที่คาดไว้สำหรับพื้นผิวที่เป็นไปได้เพียงสองแบบ ตัวสร้างตัวเลขมีความแม่นยำ 50% ในการหาวัสดุที่เหมาะสม แต่ความแม่นยำลดลงสำหรับพารามิเตอร์ที่มีตัวแปรหลากหลายกว่า เหลือเพียงความแม่นยำ 5% ในการทำให้พารามิเตอร์ทั้ง 3 ถูกต้อง ในการเปรียบเทียบ CNN ระบุได้อย่างถูกต้องว่าวัสดุเป็นซิลิกาหรือนิกเกิล ความฟลูเอนซ์ และจำนวนพัลส์ที่มีความแม่นยำ 98%, 87% และ 94% และระบุพารามิเตอร์ทั้ง 3 อย่างถูกต้องด้วยความแม่นยำ 82%
นักวิจัยสรุปว่า “แนวทางนี้อาจเป็นองค์ประกอบสำคัญของระบบป้อนกลับแบบลูปปิดแบบเรียลไทม์ตามภาพสำหรับการตัดเฉือนด้วยเลเซอร์” “ด้วยข้อมูลการฝึกอบรมที่เหมาะสม เราคาดว่าแนวทางนี้สามารถปรับเปลี่ยนได้เพื่อให้แน่ใจว่ามีการประดิษฐ์รูปแบบหรือโครงสร้างเฉพาะที่ถูกต้อง โดยที่รูปแบบหรือโครงสร้างที่ต้องการจะถูกใช้เป็นข้อมูลเข้าสู่กระบวนการ”
ผู้เขียนยังชี้ให้เห็นว่าในการทำการทดลองที่พวกเขาจำลองขึ้นนั้น จำเป็นต้องใช้แพลตฟอร์มกำหนดตำแหน่งที่มีความแม่นยำสูงพร้อมตัวสร้างภาพ CBCT ที่มีความละเอียดสูงควบคู่กัน เพื่อรับประกันความไม่แน่นอนของตำแหน่งเมาส์ในระดับย่อยมิลลิเมตรในขณะที่รักษามุมตั้งฉากไว้ที่มุมคงที่
Verhaegen บอกPhysics Worldว่าจำเป็นต้องมีแพลตฟอร์มเดียวที่มีเครื่องฉายรังสีเอกซ์ออนบอร์ดและเครื่องสร้างภาพเอ็กซ์เรย์ ตามหลักการแล้ว นักวิจัยต้องการเทียบระบบโฟตอนประเภทนี้กับเส้นลำแสงโปรตอนที่มีอยู่
Verhaegen อธิบาย ลำแสงโปรตอนมัก
จะมีราคาแพงเกินไปที่จะพัฒนางานวิจัยสำหรับสัตว์ขนาดเล็กโดยเฉพาะ “ในกรณีของเราที่มาสทริชต์ เครื่องฉายโฟตอนหนักเกินกว่าจะเคลื่อนที่ได้เนื่องจากมีการป้องกันรังสีตะกั่ว เราได้ยื่นขอทุนเพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มการวิจัยเคลื่อนที่รุ่นใหม่ที่สามารถรองรับการฉายรังสีโฟตอนและเชื่อมต่อกับลำโปรตอนได้ นี่คือสิ่งที่เราคาดหวังให้นักวิจัยทำในอนาคต”
การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ทั่วโลกจากเชื้อเพลิงฟอสซิลและอุตสาหกรรมคาดว่าจะเพิ่มขึ้นมากกว่า 2% ในปี 2561 สู่สถิติใหม่ การเพิ่มขึ้นส่วนใหญ่เกิดจากการเติบโตอย่างยั่งยืนของการใช้น้ำมันและก๊าซ ตามโครงการGlobal Carbon
Corinne Le Quéré แห่งมหาวิทยาลัย East Anglia สหราชอาณาจักรกล่าวว่า“การเพิ่มขึ้นของการปล่อย CO 2 ของฟอสซิลในปี 2018 ทำให้เราอยู่ในวิถีของภาวะโลกร้อนซึ่งขณะนี้เกิน 1.5 °C” “ไม่เพียงพอต่อการสนับสนุนพลังงานหมุนเวียน ความพยายามในการกำจัดคาร์บอนจำเป็นต้องขยายไปทั่วทั้งระบบเศรษฐกิจ”
ความเข้มข้นของ CO 2 ในบรรยากาศ ถูกตั้งไว้ที่ 407 ppm โดยเฉลี่ยในปี 2018 ซึ่งสูงกว่าระดับก่อนยุคอุตสาหกรรมถึง 45%
โครงการคาดการณ์ว่าการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ในปี 2018 จะเพิ่มขึ้น 2.7% โดยมีช่วงความไม่แน่นอนอยู่ระหว่าง 1.8% ถึง 3.7% ในปี 2560 การปล่อยคาร์บอนเพิ่มขึ้น 1.6% หลังจากหายไปสามปีในช่วงทศวรรษ 2000 การปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์จากฟอสซิลทั่วโลก จากเชื้อเพลิงฟอสซิล อุตสาหกรรม และซีเมนต์ เพิ่มขึ้นมากกว่า 3% ต่อปี การเติบโตชะลอตัวลงตั้งแต่ปี 2010 และการปล่อยมลพิษจากปี 2014 ถึงปี 2016 ค่อนข้างคงที่โดยเพิ่มขึ้นเพียงเล็กน้อยเท่านั้น
สหประชาชาติจะจัดการประชุม COP24 เกี่ยวกับการเจรจาเรื่องสภาพอากาศประจำปีในเมืองคาโตวีตเซ ประเทศโปแลนด์ ในสัปดาห์นี้ตาม IPCC เพื่อจำกัดภาวะโลกร้อนให้ต่ำกว่า 1.5 °C การปล่อย CO 2ควรลดลง 50% ภายในปี 2030 และไปถึงศูนย์สุทธิประมาณปี 2050 ภาระผูกพันของประเทศปัจจุบันนำไปสู่ภาวะโลกร้อน +3 °C ซึ่งสูงกว่าเป้าหมายของข้อตกลงปารีส
การปล่อยมลพิษของจีนซึ่งคิดเป็น 27% ของการปล่อยมลพิษทั่วโลกคาดว่าจะเพิ่มขึ้นประมาณ 4.7% ในปี 2561 ตามงบประมาณคาร์บอนทั่วโลก การปล่อยมลพิษของสหรัฐ ซึ่งรวมประมาณ 15% ของผลผลิตทั่วโลก คาดการณ์ว่าจะเพิ่มขึ้นประมาณ 2.5% จากนั้นลดลงในปี 2019 การปล่อยมลพิษของสหภาพยุโรปซึ่งคิดเป็น 10% ของทั้งหมดทั่วโลกอยู่ในแนวทางที่จะลดลง 0.7% ซึ่งต่ำกว่าการลดลง 2 % ต่อปีในทศวรรษที่ผ่านมาจนถึงปี 2014 การปล่อยมลพิษในอินเดียซึ่งคิดเป็น 7% ของทั้งหมด ดูเหมือนว่าจะเติบโตอย่างแข็งแกร่งต่อไปโดยเพิ่มขึ้น 6.3% ในปี 2018
Credit : เกมส์ออนไลน์แนะนำ >>>สล็อตแตกง่าย
