Non-destructive Detection of Food Adulteration to Guarantee Human Health and Safety

The primary objective of this review is to critique the basic concepts of non-destructive detection of food adulteration and fraud which collectively represent a tremendous annual financial loss worldwide and a major cause of human disease. The review covers the principles of the analytical instrumentation used for the non-destructive detection of food adulteration. Examples of practical applications of these methods for the control of food adulteration are provided and a comparative analysis of the advantages and disadvantages of instrumental methods in food technology are critiqued.Целью данного обзора является критическое рассмотрение основных понятий неразрушающего выявления фальсификации и подделки продуктов питания, которые в целом вызывают огромные ежегодные финансовые убытки во всем мире и являются одной из основных причин заболеваний человечества. Материалы и методы. Литература, указанная в данном обзоре, была получена в результате поиска библиографической информации в CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD / EEA database по инструментам, которые используются для экологической политики и управления природными ресурсами, и Web of Science.Результаты и обсуждение. Фальсификация пищевых продуктов означает преднамеренное, обманное добавление посторонних, нестандартных или дешевых ингредиентов в продукты, или разбавление или удаление некоторых ценных ингредиентов с целью увеличения прибыли. В современных условиях производители стремятся увеличить выпуск своей продукции зачастую путем изготовления и продажи некачественных и фальсифицированных продуктов.“Неразрушающее выявление фальсификации пищевых продуктов” означает анализ образца и его существенных признаков без изменения физических и химических свойств образца. Повышение качества и безопасности пищевых продуктов путем разработки научных методов обнаружения фальсификации является главным условием для поддержания здоровья потребителей. Точная объективная оценка качества и выявление фальсификации пищевых продуктов представляется важнейшей целью пищевой промышленности. В связи с совершенствованием технологии фальсификации продуктов важно быть в курсе современных, самых точных методов контроля их фальсификации. С этой целью данный обзор рассматривает основные понятия выявления фальсификации продуктов питания, принципы устройств и возможные практические применения современных методов неразрушающего выявления фальсификации продуктов питания; сравнительный анализ преимуществ и недостатков инструментальных методов, используемых в пищевых технологиях. Каждый из рассмотренных методов обсуждается с точки зрения возможных различных консистенций продуктов – газов (свободного пространства вокруг продукта), свободно текущих жидкостей (соков), мутных и вязких жидкостей (меда как продукта растительного происхождения, растительных масел) и интактных продуктов (фруктов и овощей).Выводы. Результаты, освещенные в обзоре, рекомендуется использовать при контроле качества и безопасности пищевых продуктов.Метою даного огляду є критичний розгляд основних понять неруйнівного виявлення фальсифікації і підробки продуктів харчування, які в цілому викликають величезні щорічні фінансові збитки у всьому світі і є однією з основних причин захворювань людства. Матеріали і методи. Література, зазначена в даному огляді, була отримана в результаті пошуку бібліографічної інформації в in CAB abstracts, AGRICOLA, SciFinder Scholar, Modern Language Association (MLA), American Psychological Association (APA), OECD/EEA database щодо інструментів, які використовуються для екологічної політики та управління природними ресурсами, та Web of Science. Результати та обговорення. Фальсифікація харчових продуктів означає умисне, облудне додавання сторонніх, нестандартних або дешевих інгредієнтів в продукти, або розбавлення чи видалення деяких цінних інгредієнтів з метою збільшення прибутків. У сучасних умовах виробники прагнуть збільшити випуск своєї продукції найчастіше шляхом виготовлення та продажу неякісних та фальсифікованих продуктів. “Неруйнівне виявлення фальсифікації харчових продуктів” означає аналіз зразка і його істотних ознак без зміни фізичних і хімічних властивостей зразка. Підвищення якості та безпеки харчових продуктів шляхом розробки наукових методів виявлення фальсифікації є головною умовою для підтримки здоров’я споживачів. Точна об’єктивна оцінка якості і виявлення фальсифікації харчових продуктів представляється найважливішою метою харчової промисловості. У зв’язку з удосконаленням технології фальсифікації продуктів важливо бути в курсі сучасних, найбільш точних методів контролю їх фальсифікації. З цією метою даний огляд розглядає основні поняття виявлення фальсифікації продуктів харчування, принципи пристроїв і можливі практичні застосування сучасних методів неруйнівного виявлення фальсифікації продуктів харчування; порівняльний аналіз переваг і недоліків інструментальних методів, що застосовуються в харчових технологіях. Кожен з розглянутих методів обговорюється з точки зору можливих різних консистенцій продуктів - газів (вільного простору навколо продукту), вільно текучих рідин (соків), каламутних та в'язких рідин (меду як продукту рослинного походження, рослинних масел) і інтактних продуктів (фруктів і овочів). Висновки. Результати, висвітлені в огляді, рекомендується використовувати під час контролю якості та безпеки харчових продуктів

Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications

The International Workshop on Models and Analysis of Vocal Emissions for Biomedical Applications (MAVEBA) came into being in 1999 from the particularly felt need of sharing know-how, objectives and results between areas that until then seemed quite distinct such as bioengineering, medicine and singing. MAVEBA deals with all aspects concerning the study of the human voice with applications ranging from the newborn to the adult and elderly. Over the years the initial issues have grown and spread also in other fields of research such as occupational voice disorders, neurology, rehabilitation, image and video analysis. MAVEBA takes place every two years in Firenze, Italy. This edition celebrates twenty-two years of uninterrupted and successful research in the field of voice analysis

Experimental and Data-driven Workflows for Microstructure-based Damage Prediction

Materialermüdung ist die häufigste Ursache für mechanisches Versagen. Die Degradationsmechanismen, welche die Lebensdauer von Bauteilen bei vergleichsweise ausgeprägten zyklischen Belastungen bestimmen, sind gut bekannt. Bei Belastungen im makroskopisch elastischen Bereich hingegen, der (sehr) hochzyklischen Ermüdung, bestimmen die innere Struktur eines Werkstoffs und die Wechselwirkung kristallografischer Defekte die Lebensdauer. Unter diesen Umständen sind die inneren Degradationsphänomene auf der mikroskopischen Skala weitgehend reversibel und führen nicht zur Bildung kritischer Schädigungen, die kontinuierlich wachsen können. Allerdings sind einige Kornensembles in polykristallinen Metallen, je nach den lokalen mikrostrukturellen Gegebenheiten, anfällig für Schädigungsinitiierung, Rissbildung und -wachstum und wirken daher als Schwachstellen. Daher weisen Bauteile, die solchen Belastungen ausgesetzt sind, oft eine ausgeprägte Lebensdauerstreuung auf. Die Tatsache, dass ein umfassendes mechanistisches Verständnis für diese Degradationsprozesse in verschiedenen Werkstoffen nicht vorliegt, hat zur Folge, dass die derzeitigen Modellierungsbemühungen die mittlere Lebensdauer und ihre Varianz in der Regel nur mit unbefriedigender Genauigkeit vorhersagen. Dies wiederum erschwert die Bauteilauslegung und macht die Nutzung von Sicherheitsfaktoren während des Dimensionierungsprozesses erforderlich. Abhilfe kann geschaffen werden, indem umfangreiche Daten zu Einflussfaktoren und deren Wirkung auf die Bildung initialer Ermüdungsschädigungen erhoben werden. Die Datenknappheit wirkt sich nach wie vor negativ auf Datenwissenschaftler und Modellierungsexperten aus, die versuchen, trotz geringer Stichprobengröße und unvollständigen Merkmalsräumen, mikrostrukturelle Abhängigkeiten abzuleiten, datengetriebene Vorhersagemodelle zu trainieren oder physikalische, regelbasierte Modelle zu parametrisieren. Die Tatsache, dass nur wenige kritische Schädigungen bezogen auf das gesamte Probenvolumen auftreten und die hochzyklische Ermüdung eine Vielzahl unterschiedlicher Abhängigkeiten aufweist, impliziert einige Anforderungen an die Datenerfassung und -verarbeitung. Am wichtigsten ist, dass die Messtechniken so empfindlich sind, dass nuancierte Schwankungen im Probenzustand erfasst werden können, dass die gesamte Routine effizient ist und dass die korrelative Mikroskopie räumliche Informationen aus verschiedenen Messungen miteinander verbindet. Das Hauptziel dieser Arbeit besteht darin, einen Workflow zu etablieren, der den Datenmangel behebt, so dass die zukünftige virtuelle Auslegung von Komponenten effizienter, zuverlässiger und nachhaltiger gestaltet werden kann. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit ein kombinierter experimenteller und datenverarbeitender Workflow vorgeschlagen, um multimodale Datensätze zu Ermüdungsschädigungen zu erzeugen. Der Schwerpunkt liegt dabei auf dem Auftreten von lokalen Gleitbändern, der Rissinitiierung und dem Wachstum mikrostrukturell kurzer Risse. Der Workflow vereint die Ermüdungsprüfung von mesoskaligen Proben, um die Empfindlichkeit der Schädigungsdetektion zu erhöhen, die ergänzende Charakterisierung, die multimodale Registrierung und Datenfusion der heterogenen Daten, sowie die bildverarbeitungsbasierte Schädigungslokalisierung und -bewertung. Mesoskalige Biegeresonanzprüfung ermöglicht das Erreichen des hochzyklischen Ermüdungszustands in vergleichsweise kurzen Zeitspannen bei gleichzeitig verbessertem Auflösungsvermögen der Schädigungsentwicklung. Je nach Komplexität der einzelnen Bildverarbeitungsaufgaben und Datenverfügbarkeit werden entweder regelbasierte Bildverarbeitungsverfahren oder Repräsentationslernen gezielt eingesetzt. So sorgt beispielsweise die semantische Segmentierung von Schädigungsstellen dafür, dass wichtige Ermüdungsmerkmale aus mikroskopischen Abbildungen extrahiert werden können. Entlang des Workflows wird auf einen hohen Automatisierungsgrad Wert gelegt. Wann immer möglich, wurde die Generalisierbarkeit einzelner Workflow-Elemente untersucht. Dieser Workflow wird auf einen ferritischen Stahl (EN 1.4003) angewendet. Der resultierende Datensatz verknüpft unter anderem große verzerrungskorrigierte Mikrostrukturdaten mit der Schädigungslokalisierung und deren zyklischer Entwicklung. Im Zuge der Arbeit wird der Datensatz wird im Hinblick auf seinen Informationsgehalt untersucht, indem detaillierte, analytische Studien zur einzelnen Schädigungsbildung durchgeführt werden. Auf diese Weise konnten unter anderem neuartige, quantitative Erkenntnisse über mikrostrukturinduzierte plastische Verformungs- und Rissstopmechanismen gewonnen werden. Darüber hinaus werden aus dem Datensatz abgeleitete kornweise Merkmalsvektoren und binäre Schädigungskategorien verwendet, um einen Random-Forest-Klassifikator zu trainieren und dessen Vorhersagegüte zu bewerten. Der vorgeschlagene Workflow hat das Potenzial, die Grundlage für künftiges Data Mining und datengetriebene Modellierung mikrostrukturempfindlicher Ermüdung zu legen. Er erlaubt die effiziente Erhebung statistisch repräsentativer Datensätze mit gleichzeitig hohem Informationsgehalt und kann auf eine Vielzahl von Werkstoffen ausgeweitet werden

The power of immersive technologies: a sociopsychological analysis of the relationship between immersive environments, storytelling, sentiment, and the impact on user experience

This dissertation initially focused on exploring the potential of immersive technologies for the distant future. However, the emergence of the COVID-19 virus in late 2019 disrupted the world, causing a pause in many areas. Nevertheless, the butterfly effect of the pandemic spurred the development of immersive technologies, resulting in the rise of the metaverse, web3, non-fungible tokens (NFT), and avatars, which are gaining increasing popularity. The excitement for the metaverse is growing in both academia and industry, leading to new avenues of research, digital marketing, video games, tourism, and social media. This dissertation explores this rapidly emerging technological revolution and its effects on user experience (UX)

VOICE BIOMETRICS UNDER MISMATCHED NOISE CONDITIONS

This thesis describes research into effective voice biometrics (speaker recognition) under mismatched noise conditions. Over the last two decades, this class of biometrics has been the subject of considerable research due to its various applications in such areas as telephone banking, remote access control and surveillance. One of the main challenges associated with the deployment of voice biometrics in practice is that of undesired variations in speech characteristics caused by environmental noise. Such variations can in turn lead to a mismatch between the corresponding test and reference material from the same speaker. This is found to adversely affect the performance of speaker recognition in terms of accuracy. To address the above problem, a novel approach is introduced and investigated. The proposed method is based on minimising the noise mismatch between reference speaker models and the given test utterance, and involves a new form of Test-Normalisation (T-Norm) for further enhancing matching scores under the aforementioned adverse operating conditions. Through experimental investigations, based on the two main classes of speaker recognition (i.e. verification/ open-set identification), it is shown that the proposed approach can significantly improve the performance accuracy under mismatched noise conditions. In order to further improve the recognition accuracy in severe mismatch conditions, an approach to enhancing the above stated method is proposed. This, which involves providing a closer adjustment of the reference speaker models to the noise condition in the test utterance, is shown to considerably increase the accuracy in extreme cases of noisy test data. Moreover, to tackle the computational burden associated with the use of the enhanced approach with open-set identification, an efficient algorithm for its realisation in this context is introduced and evaluated. The thesis presents a detailed description of the research undertaken, describes the experimental investigations and provides a thorough analysis of the outcomes

Using spontaneously generated online patient experiences to improve healthcare : A case study using Modafinil

Background Acknowledged issues with the RCT focus of EBM and recognition of the value of patient input have created a need for new methods of knowledge generation that can give the depth of qualitative studies but on a much larger scale. Almost half of the global population uses social media regularly, with increasing numbers of people using online spaces as either a first- or second-line health information and exchange resource. Estimates suggest the volume of online health related data grew by 300% between 2017 and 2020. As a data source, this unstructured freeform textual data is a form of patient generated health data, containing a mass of patient centred, contextually grounded detail about the perceptions and health concerns of those who post online. Methods for analysing it are at an early stage of development, but it is seen as having potential to add to clinical understanding, either by augmenting existing knowledge, or in aiding understanding of real-world usage of healthcare interventions and services. Objectives To explore how large-scale analysis of SGOPE can help with understanding patient perspectives of their conditions, symptoms, and self-management behaviours, assess the effectiveness of interventions, contribute to the process of knowledge and evidence creation, and consequently help healthcare systems improve outcomes in the most efficient manner. A secondary aim is to contribute to the development of methods that can be generalised across other interventions or services. Methods Using Modafinil as a case study, a multistage approach was taken. First, an exploratory study, comparing both qualitative and basic NLP techniques was undertaken on a small sample of 260 posts to identify topics, evaluate effectiveness and identify perceived causal text. An umbrella scoping review was then undertaken exploring how and for what purposes SGOPE data is currently being used within healthcare research. Findings from both then guided the main study, which used a variety of unsupervised NLP tools to explore the main dataset of over 69k posts. Individual methods were compared against each other. Results from both studies were compared and for evaluation. Results In contrast to the existing inconclusive systematic review evidence for Modafinil for anything other than narcolepsy, both studies found that Modafinil is seen as by posters as effective in treating fatigue and cognition symptoms in a wide range of conditions. Both identified the topics mentioned in the data, although more work needs to be done to develop the NLP methods to achieve a greater depth of understanding. The first study identified eight themes within the posts: reason for taking, impact of symptoms, acquisition, dosage, side-effects, comparison with other interventions, effectiveness, and quality of life outcomes. Effectiveness of Modafinil was found to be 68% positive, 12% mixed and 18% negative. Expressions of causal belief were identified. In the main study, effectiveness was measured with sentiment analysis, with all methods showing strong positive sentiment. Topic modelling identified groups of themes. Linguistic techniques extracted phrases indicating causality. Various analysis methods were compared to develop a method that could be generalised across other health topics