Dual-gated bilayer graphene hot electron bolometer

Detection of infrared light is central to diverse applications in security, medicine, astronomy, materials science, and biology. Often different materials and detection mechanisms are employed to optimize performance in different spectral ranges. Graphene is a unique material with strong, nearly frequency-independent light-matter interaction from far infrared to ultraviolet, with potential for broadband photonics applications. Moreover, graphene's small electron-phonon coupling suggests that hot-electron effects may be exploited at relatively high temperatures for fast and highly sensitive detectors in which light energy heats only the small-specific-heat electronic system. Here we demonstrate such a hot-electron bolometer using bilayer graphene that is dual-gated to create a tunable bandgap and electron-temperature-dependent conductivity. The measured large electron-phonon heat resistance is in good agreement with theoretical estimates in magnitude and temperature dependence, and enables our graphene bolometer operating at a temperature of 5 K to have a low noise equivalent power (33 fW/Hz1/2). We employ a pump-probe technique to directly measure the intrinsic speed of our device, >1 GHz at 10 K.Comment: 5 figure

Exploring Barriers and Opportunities in Adopting Crowdsourcing Based New Product Development in Manufacturing SMEs

Crowdsourcing is an innovative business practice of obtaining needed services, ideas, or content or even funds by soliciting contributions from a large group of people (the ‘Crowd’). The potential benefits of utilizing crowdsourcing in product design are well-documented, but little research exists on what are the barriers and opportunities in adopting crowdsourcing in new product development (NPD) of manufacturing SMEs. In order to answer the above questions, a Proof of Market study is carried out on crowdsourcing-based product design under an Innovate UK funded Smart project, which aims at identifying the needs, challenges and future development opportunities associated with adopting crowdsourcing strategies for NPD. The research findings from this study are reported here and can be used to guide future development of crowdsourcing-based collaborative design methods and tools and provide some practical references for industry to adopt this new and emerging collaborative design method in their business

Effects of hospital facilities on patient outcomes after cancer surgery: an international, prospective, observational study

Background Early death after cancer surgery is higher in low-income and middle-income countries (LMICs) compared with in high-income countries, yet the impact of facility characteristics on early postoperative outcomes is unknown. The aim of this study was to examine the association between hospital infrastructure, resource availability, and processes on early outcomes after cancer surgery worldwide.Methods A multimethods analysis was performed as part of the GlobalSurg 3 study-a multicentre, international, prospective cohort study of patients who had surgery for breast, colorectal, or gastric cancer. The primary outcomes were 30-day mortality and 30-day major complication rates. Potentially beneficial hospital facilities were identified by variable selection to select those associated with 30-day mortality. Adjusted outcomes were determined using generalised estimating equations to account for patient characteristics and country-income group, with population stratification by hospital.Findings Between April 1, 2018, and April 23, 2019, facility-level data were collected for 9685 patients across 238 hospitals in 66 countries (91 hospitals in 20 high-income countries; 57 hospitals in 19 upper-middle-income countries; and 90 hospitals in 27 low-income to lower-middle-income countries). The availability of five hospital facilities was inversely associated with mortality: ultrasound, CT scanner, critical care unit, opioid analgesia, and oncologist. After adjustment for case-mix and country income group, hospitals with three or fewer of these facilities (62 hospitals, 1294 patients) had higher mortality compared with those with four or five (adjusted odds ratio [OR] 3.85 [95% CI 2.58-5.75]; p<0.0001), with excess mortality predominantly explained by a limited capacity to rescue following the development of major complications (63.0% vs 82.7%; OR 0.35 [0.23-0.53]; p<0.0001). Across LMICs, improvements in hospital facilities would prevent one to three deaths for every 100 patients undergoing surgery for cancer.Interpretation Hospitals with higher levels of infrastructure and resources have better outcomes after cancer surgery, independent of country income. Without urgent strengthening of hospital infrastructure and resources, the reductions in cancer-associated mortality associated with improved access will not be realised

Origin of Axial and Radial Expansions in Carbon Nanotubes Revealed by Ultrafast Diffraction and Spectroscopy

The coupling between electronic and nuclear degrees of freedom in low-dimensional, nanoscale systems plays a fundamental role in shaping many of their properties. Here, we report the disentanglement of axial and radial expansions of carbon nanotubes, and the direct role of electronic and vibrational excitations in determining such expansions. With subpicosecond and subpicometer resolutions, structural dynamics were explored by monitoring changes of the electron diffraction following an ultrafast optical excitation, whereas the transient behavior of the charge distribution was probed by time-resolved, electron-energy-loss spectroscopy. Our experimental results, and supporting density functional theory calculations, indicate that a population of the excited carriers in the antibonding orbitals of the nanotube walls drives a transient axial deformation in ∼1 ps; this deformation relaxes on a much longer time scale, 17 ps, by nonradiative decay. The electron-driven expansion is distinct from the phonon-driven dynamics observed along the radial direction, using the characteristic Bragg reflections; it occurs in 5 ps. These findings reveal the nonequilibrium distortion of the unit cell at early times and the role of the electron(phonon)-induced stress in the lattice dynamics of one-dimensional nanostructures

Μοντελοποίηση ψυχιατρικής διάγνωσης με τεχνιτά νευρωτικά δίκτυα. Εφαρμογή και αξιολόγηση συγχρόνων στατιστικών μεθόδων με τη χρήση της παρούσας ψυχικής κατάστασης(PSE), σε μεγάλο αριθμό ψυχιατρικών περιπτώσεων

This study extensively investigates the use of Artificial Neural Networks (ANN) in the diagnostic process of clinical psychiatry and focuses on developing improved methods based on designing efficient ANN systems. Psychiatric diagnosis is considered as the classification process of structured clinical interviews following specific schedules, although alternative considerations based on the evaluation of physical measurement are also possible. The 140-item clinical interviews used here are based on the Present State Examination (PSE) schedule. It is attempted to analyse the specific characteristics of this problem and design ANN of improved performance to solve it. The problem is considered in two different ways, concerning class labelling, according to two of the most widely accepted methodologies for defining mental disorders (ICD, PSE/CATEGO) and its specific characteristics are analysed. It is attempted to classify five main categories of psychiatric diseases as well as the non-abnormality class. The proposed ANN systems of the Multilayer Perceptron (MLP) type have specified architectures defined by incorporating clinicians' knowledge and they are compared with conventional MLPs. They are trained with the standard on-line Back propagation algorithm. In the sequel, superior solutions are sought by effectively reducing the input space dimensionality, based on clinicians' knowledge and by designing novel efficient task specific ANN architectures corresponding to this problem reformation. These last systems are compared with several other ANN techniques, including MLPs trained with Weigend's weight elimination approach, as well as with several traditional statistical pattern recognition methods, like multivariate discriminant analysis, k-NN and Euclidean distance classifier. The comparison criteria include percentage agreement, kappa and Y, which are the most popular in the clinical psychiatry literature. All the methods employed in this study are carefully and extensively compared within a consistent statistical framework using the cross-validation methodology. It is illustrated that constrained ANN architectures, when the largest possible amount of expert knowledge is incorporated in their design, can yield improved and stable generalization capability results, the best among all the methods involved in terms of the trade-off between maximum classification performance average and variance, as well as in terms of training reliability, related to the histogram of classification performance during training. Therefore, they represent a framework suitable for psychiatric modelling, compared to conventional statistical pattern recognition techniques, since their improved performance indicates that a mapping could be established between psychiatric diagnosis processing rules and ANN architectures. The unsupervised classification methods used are mainly Kohonen's SOM as well as k-means and several statistical hierarchical clustering techniques. It is found that the clustering performance of SOM is superior to the one of all the other techniques which actually fail to identify homogeneous groups of cases. This study clearly shows the feasibility of successfully employing artificial neural networks in interview based psychiatric diagnosis, despite the very large dimensionality of the pattern space, providing this way a strong experimental evidence that they do not significantly suffer from the curse of dimensionality. It is concluded that ANN of the MLP type, particularly the constrained ones, clearly outperform by far all the other techniques, especially the ones based on local classification methodologies, in terms of agreement with desired diagnoses. Several hypotheses are suggested to explain this performance, which are evaluated by direct application to an artificial problem with similar characteristics.Στη μελέτη αυτή, οι κλινικές συνεντεύξεις που χρησιμοποιήθηκαν έχουν βασισθεί στη μέθοδο της Παρούσας Ψυχικής Κατάστασης (PSE - Present State Examination). Με βάση τα στοιχεία αυτά έγινε η αξιολόγηση όλων των μεθόδων που χρησιμοποιήθηκαν. Για την επίλυση του προβλήματος έγινε ανάλυση των ειδικών χαρακτηριστικών του, και σχεδιάστηκαν ΤΝΔ με βελτιωμένη απόδοση. Τα προτεινόμενα συστήματα ΤΝΔ τύπου MLP (Multilayer Perceptron) έχουν εξειδικευμένες αρχιτεκτονικές που εμπεριέχουν σημαντικά στοιχεία της γνώσης και εμπειρίας των ειδικών. Έχουν εκπαιδευτεί με τον κλασικό αλγόριθμο on-line Back Propagation. Η απόδοσή τους συγκρίνεται με τις αντίστοιχες πολλών άλλων συστημάτων ΤΝΔ επιβλεπόμενων και μη, συμπεριλαμβανομένων και MLP-ΤΝΔ εκπαιδευμένων με πολύ γνωστούς αλγόριθμους (όπως με τεχνικές απαλοιφής βαρών και πιθανοτικών νευρωνικών δικτύων) που σαν στόχο είχαν την βελτίωση της γενικευτικής τους ικανότητας. Θα πρέπει να τονισθεί ότι για πρώτη φορά στη ψυχιατρική χρησιμοποιήθηκαν τεχνητά νευρωνικά δίκτυα με ειδικούς περιορισμούς που βασίζονται στην γνώση των ειδικών, όπως επίσης ότι για πρώτη φορά με την μελέτη αυτή έγινε σύγκριση των αποδόσεων σύγχρονων και κλασικών στατιστικών μεθόδων όπως η πολυμεταβλητή διακρίνουσα ανάλυση, ο Κ-ΝΝ και ο κατηγοριοποιητής ελάχιστης Ευκλείδειας απόστασης, σε ψυχιατρικά δεδομένα. Μεταξύ των κριτηρίων σύγκρισης περιλαμβάνονται : · το μέσο συνολικό ποσοστό συμφωνίας των διαγνώσεων που προτείνονται από τις χρησιμοποιούμενες μεθόδους και των πραγματικών διαγνώσεων, όπως επίσης και · οι συντελεστές Kappa και Υ, οι οποίοι είναι οι ευρύτερα χρησιμοποιούμενοι δείκτες απόδοσης στην κλινική ψυχιατρική βιβλιογραφία (αναλυτικότερες πληροφορίες δίνονται στο Κεφάλαιο ΙΙΙ). Τα στοιχεία που χρησιμοποιήθηκαν σαν είσοδοι - δεδομένα για όλες τις μεθόδους προήλθαν από μία αρκετά μεγάλη βάση πληροφοριών η οποία μεταξύ πολλών άλλων στοιχείων περιλαμβάνει και μία δομημένη κλινική συνέντευξη (140 πεδίων). Το πρόβλημα αντιμετωπίσθηκε με δύο διαφορετικούς τρόπους, ανάλογα με το πως ο χώρος των δειγμάτων χωρίστηκε σε κατηγορίες σύμφωνα με δύο από τις πιο αποδεκτές μεθοδολογίες καθορισμού των ψυχικών διαταραχών (ICD και PSE/CATEGO). Έχει γίνει προσπάθεια ταξινόμησης πέντε κύριων κατηγοριών ψυχιατρικών ασθενειών όπως επίσης και της κατηγορίας των "φυσιολογικών περιπτώσεων". Δίνονται λύσεις με βέλτιστα αποτελέσματα μετά από δραστική μείωση των διαστάσεων του χώρου εισόδου δεδομένων, που βασίστηκε στην ειδική γνώση των κλινικών γιατρών, με τον σχεδιασμό εξειδικευμένων καινοτόμων και πολύ αποτελεσματικών για το συγκεκριμένο πρόβλημα αρχιτεκτονικών ΤΝΔ. Όλες οι μέθοδοι που χρησιμοποιήθηκαν στη μελέτη αυτή έχουν προσεκτικά και διεξοδικά συγκριθεί μεταξύ τους μέσα σε ένα καθαρά στατιστικό πλαίσιο με τη μεθοδολογία διεπικύρωσης (cross-validation). Αποδεικνύεται ότι οι αρχιτεκτονικές ΤΝΔ με περιορισμούς, όταν δηλαδή στον σχεδιασμό τους ενσωματώνεται ένα πλήρες σύνολο έμπειρων κανόνων, μπορούν να επιτύχουν βελτιωμένα αποτελέσματα έχοντας σταθερή γενικευτική ικανότητα, την καλύτερη μεταξύ όλων των χρησιμοποιούμενων μεθόδων. Αποδεικνύεται επίσης ότι αυτές οι αρχιτεκτονικές έχουν καλύτερη απόδοση όσον αφορά τη μέγιστη απόδοση κατηγοριοποίησης (μέση τιμή και διακύμανση), και την αξιοπιστία την εκπαίδευση. Αντιπροσωπεύουν δηλαδή, ένα πλαίσιο κατάλληλο για ψυχιατρική μοντελοποίηση, αφού η ανώτερη απόδοση των ειδικά προσαρμοσμένων συστημάτων ΤΝΔ δείχνει ότι υπάρχει δυνατότητα αντιστοίχησης μεταξύ ψυχιατρικών κανόνων και αρχιτεκτονικών ΤΝΔ. Αναφορικά με την απόδοση των στατιστικών μεθόδων, αποδεικνύεται ότι η κλασική κατά βήματα πολυμεταβλητή διακρίνουσα ανάλυση υπερέχει κατά πολύ σε ακρίβεια κατηγοριοποίησης των υπολοίπων και πιο συγκεκριμένα των αλγορίθμων Κ-ΝΝ και ελάχιστης Ευκλείδειας απόστασης, αλλά παραμένει υποδεέστερη της απόδοσης των καλύτερων μεθόδων ΤΝΔ. Ανεξάρτητα από τις επιβλεπόμενες μεθόδους κατηγοριοποίησης εξετάζεται η απόδοση των μη επιβλεπόμενων μεθόδων και συγκεκριμένα του SOM (Self Organising feature Map) του Kohonen όπως επίσης του Κ-means και πολλών άλλων στατιστικών τεχνικών ιεραρχικής ομαδοποίησης (nearest neighbour, furthest neighbour, centroid, median, group average, Ward's method). Βρέθηκε ότι η απόδοση ομαδοποίησης του SOM είναι ανώτερη εκείνης όλων των υπολοίπων της συγκεκριμένης ομάδας, οι οποίες στη πραγματικότητα αδυνατούν να αναγνωρίσουν ομογενείς ομάδες περιπτώσεων. Θα πρέπει ίσως να τονισθεί ότι στη μελέτη αυτή γίνεται η πρώτη συστηματική ερευνητική προσπάθεια να εφαρμοστούν επιβλεπόμενοι και μη επιβλεπόμενοι νευρωνικοί κατηγοριοποιητές στο πρόβλημα της κατηγοριοποίησης μεγάλων ερωτηματολογίων. Μία πρώτη αλλά ατελής προσπάθεια έγινε από τους Kishi K, Kikushi T, Matsuoka T και Takeda T . Το κύριο συμπέρασμα της μελέτης αυτής είναι ότι τα ΤΝΔ τύπου MLP (Multilayer Perceptron) και πιο συγκεκριμένα τα ΤΝΔ με ειδικούς περιορισμούς στην αρχιτεκτονική τους, που ενσωματώνουν όσο το δυνατόν περισσότερη έμπειρη γνώση, υπερέχουν κατά πολύ όλων των άλλων χρησιμοποιουμένων τεχνικών και ειδικότερα εκείνων που βασίζονται σε μεθοδολογίες τοπολογίας γειτνίασης με κριτήριο βέβαια την συμφωνία των αποτελεσμάτων με τις αντίστοιχες ορθές διαγνώσεις. Οι αρχιτεκτονικές αυτές μπορούν σαφώς να διευκολύνουν την ψυχιατρική μοντελοποίηση. Προτείνονται αρκετές υποθέσεις για να εξηγηθεί αυτή η απόδοση και επιχειρείται επίσης ο σχεδιασμός ενός τεχνητού προβλήματος (benchmark) με παρόμοια χαρακτηριστικά για την αξιολόγηση της εγκυρότητας των υποθέσεων που μελετώνται