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《美国国家标准与技术研究院（NIST）研究人员开发了数字信号处理在时间序列的频谱估算中的应用方法》

  • 编译者： 张宇
  • 发布时间：2024-10-20

  • 近日，NIST的研究人员提出了一项根据时域中采样的数据进行功率谱密度（PSD）估算的方法。这项工作的动机是研究人员最近开发的数字辐射测量技术，其中辐射光谱是通过处理数字采样信号获得的。PSD 估算可以通过二次估算器来执行，并且估计器的均方误差最小化会生成最佳窗口选择。为了量化数字信号处理中非理想PSD估算的不确定性，研究人员制定了方差和偏差的界限。研究人员还给出了频谱测量的窗口估计值，以便在计算效率和幅度测量精度方面进行比较。最后，研究人员显示了真实数据和模拟数据的一些示例以进行比较。

    相关研究成果已于2024年9月11日发表在《IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement》期刊上（DOI：10.1109/TIM.2024.3458037）。

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  • 《美国国家标准与技术研究院（NIST）发布年龄估算软件评估的首次结果》
    • 编译者：李晓萌
    • 发布时间：2024-07-06
    • 近日，美国国家标准技术研究院（NIST）的一项新研究评估了一种软件的性能，该软件基于人脸照片中明显的身体特征来估计一个人的年龄。这种基于年龄估计和验证（AEV）的软件可能被用作有年龄限制的活动的“守门人”。 年龄估算已成为美国国内外立法和法规中最近纳入的年龄保证计划中的一项使能技术，这些计划是保护儿童上网的重要组成部分。 NIST的这项新的研究：《面部分析技术评估：年龄估计与验证（NIST IR 8525）》，评估了六种算法的性能，这些算法是开发者在2023年9月征集提交时自愿提供的。根据该研究的作者之一Kayee Hanaoka的说法，结果显示算法具有不同的能力。 “这些算法之间的性能差异很大，整体都有改进的空间，”NIST计算机科学家Hanaoka说。“这是2023年底年龄估计领域的部分快照，但由于AEV性能与人工智能的进步密切相关，我们预计该领域将迅速变化。” 这项新研究是NIST在过去十年中首次涉足AEV评估，并开启了该机构对这项技术进行频繁、定期测试的长期努力。NIST上一次评估AEV软件是在2014年。Hanaoka表示，当时对这项技术的兴趣要小得多，评估是一次性的努力。那次测试使用了来自签证申请的大约600万张照片的单一数据库，并仅要求算法在每张照片上提供年龄估计。 在过去的十年里，时代已经发生了变化。面部分析软件已经变得足够重要，以至于NIST将其面部识别计划分成了两个方向：一个评估算法识别人的能力（面部识别技术评估，或FRTE），另一个评估测量面部特征的能力（面部分析技术评估，或FATE）。新的测试是FATE方向的一部分，该方向还包括专门用于检测照片欺骗和测量图像质量的评估。 NIST的新测试扩展了其照片集合，包含来自四个不同数据库的约1150万张照片，所有这些照片都来自美国政府的资源：2014年使用的签证集合，另外增加了一组FBI的面部照片、一组在边境口岸获得的网络摄像头图像，以及一组来自100多个国家出生的人的移民申请照片。来自数据库的照片在图像质量和反映的年龄、性别和来源地区方面各不相同。所有数据都经过匿名处理，并且研究已经过审查，以保护被拍照对象的权利和隐私。 测试再次评估了算法在年龄估计方面的准确性，但应软件开发者的请求，测试还要求算法指定照片中的人是否超过21岁。该测试是一项“封闭盒子”研究，其中NIST研究人员仅分析了算法的最终性能，而不是它们的内部运作或它们如何得出结果。NIST不对软件是否适合特定用例做出推荐。 Hanaoka表示报告提供了一些初步发现： ·没有单一突出的算法，特定算法的准确性受到图像质量、性别、出生地区、照片中人的年龄以及这些因素之间的相互作用的影响。所有算法在某些特定人群上都有自己的敏感性；在某些群体上表现良好的算法在其他群体上可能表现不佳。 ·自上一份报告以来的十年中，AEV软件有所改进。在使用共同的签证照片数据库（在2014年和当前研究中都使用了该数据库）进行年龄估计时，算法的平均绝对误差已从4.3年减少到3.1年。六种算法中有五种的性能超过了2014年提交的最准确算法。 ·女性面部的错误率几乎总是高于男性。2014年评估的算法也是如此，但背后的原因尚不清楚。 这个测试项目设计为持续进行，研究作者们正在不断地接受新的算法提交。团队计划每四到六周在网站上发布第一轮结果的更新，Hanaoka表示。 她还表示：“我们预计AEV软件领域将迅速变化，我们打算在不久的将来更新和扩展我们的测试方法，”她说。“我们计划让算法回答更多问题，例如如果有同一个人之前的照片可用，是否可能有更好的性能。我们还计划扩大和多样化照片数据库，以更好地覆盖像在线安全这样的应用。”
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  • 《美国国家标准与技术研究院（NIST）研究人员使用红外透射成像的新方法测量活细胞中的生物分子》
    • 编译者：张宇
    • 发布时间：2024-10-20
    • 近日，美国国家标准与技术研究院（NIST）的科学家首次使用红外（IR）透射成像技术捕捉到水中单个活细胞中生物分子的清晰图像。IR技术使研究人员能够测量细胞中生物分子（如蛋白质）的质量。该方法使用简单的组件，有可能促进生物制药和细胞疗法等方面的进步。 为了加速生物科技的创新，例如研发拯救生命的药物疗法，科学家们正努力开发更快、更定量和更广泛可用的方法来观察活细胞中的生物分子。 NIST的研究人员开发了一种新方法，该方法可以通过红外（IR）光来捕捉细胞内生物分子的清晰图像，因为细胞中的水倾向于吸收红外辐射，所以这在以前的是不可能实现的。新方法消除了基于红外测量中水的模糊效应，并使研究人员能够确定细胞中关键生物分子的数量，例如指导细胞功能的蛋白质。能够测量活细胞中生物分子变化的能力可以加速生物制药和细胞疗法等方面的进步。 红外辐射是刚好超出人眼可见范围的光。虽然我们看不到红外光，但我们可以感觉到它的热量。在红外显微镜中，特定的材料会吸收红外光谱中一系列波长的辐射。科学家测量并分析样品的红外吸收光谱，产生一组“指纹”来识别分子和其他化学结构。然而，水是细胞内外最丰富的分子，它会强烈的吸收红外光，并掩盖细胞中其他生物分子对红外光的吸收。 理解这种光学掩蔽效果的一种方法是将其比作一架飞机从头顶经过太阳旁边时的情景。由于太阳的光芒太过耀眼，所以用肉眼很难看到飞机，但如果你使用一种特殊的太阳遮挡滤镜，那么你就可以很容易地在天空中看到飞机。 NIST 化学家 Young Jong Lee 表示：“在光谱中，水对红外线的吸收能力非常强，我们希望透过浓厚的水背景看到蛋白质的吸收光谱，因此我们设计了光学系统来消除水的模糊效应并揭示蛋白质信号。 Lee开发了一种获得专利的技术，该技术使用光学元件来补偿 IR 的吸水率。这种称为溶剂吸收补偿（SAC）的技术与手工制造的红外激光显微镜一起使用，可对支持结缔组织形成的细胞（称为成纤维细胞）进行成像。在 12 小时的观察期内，研究人员能够在细胞周期的各个阶段（例如细胞分裂）识别生物分子组（蛋白质、脂质和核酸）。虽然这看起来像是很长的时间，但该方法最终比目前的替代方案更快，后者需要在大型同步加速器设施中占用束流时间。 这种称为 SAC-IR（溶剂吸收补偿-红外）的新方法是无需标记的，这意味着它不需要任何染料或荧光标记物，这些染料或荧光标记可能会损伤细胞，并且在不同实验室之间产生的结果也不太一致。 SAC-IR的方法使 NIST 研究人员能够测量细胞中蛋白质的绝对质量，以及核酸、脂质和碳水化合物。该技术有助于为标准化测量细胞中生物分子的方法奠定基础，这项技术被证明在生物学、医学和生化技术研究中是大有可为的。 “例如，在抗癌细胞疗法中，从患者体内提取出的免疫细胞被训练后，达到可以更好地识别和杀死癌细胞的效果，然后再将这些免疫细胞重新注射到患者体内，人们不禁会问，'这些细胞安全有效吗？'我们的方法可以通过监测有关细胞内生物分子的更多形态变化来帮助评估细胞的健康状况，“Lee 表示。 其他潜在应用包括使用细胞进行药物筛选，无论是在研发新药还是评估候选药物的安全性和有效性方面。例如，这种方法可以通过测量大量单个细胞中各种生物分子的绝对浓度来帮助评估新药的效力，或者分析不同类型的细胞对药物的反应。 研究人员希望进一步开发这项技术，以便能够更准确地测量其他关键生物分子，例如 DNA 和 RNA。该技术还有助于为细胞生物学中的基本问题提供详细的答案，例如哪些生物分子特征与细胞活力相对应——换句话说，就是细胞是活着的、奄奄一息的、还是已经死亡的。 “一些细胞在冷冻状态下被保存数月或数年，然后解冻以备后用。我们还没有完全掌握在解冻细胞的同时保持其最大的活性的能力。但凭借我们新的测量能力，我们可能能够通过观察它们的红外光谱来帮助开发更好的细胞冻融流程，“Lee 表示。 相关研究成果已于2024年9月4日发表在《Analytical Chemistry》期刊上（DOI：10.1021/acs.analchem.4c02108）。
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