Trees of self-avoiding walks

We consider the biased random walk on a tree constructed from the set of finite self-avoiding walks on a lattice, and use it to construct probability measures on infinite self-avoiding walks. The limit measure (if it exists) obtained when the bias converges to its critical value is conjectured to coincide with the weak limit of the uniform SAW. Along the way, we obtain a criterion for the continuity of the escape probability of a biased random walk on a tree as a function of the bias, and show that the collection of escape probability functions for spherically symmetric trees of bounded degree is stable under uniform convergence

Nicotine dans l'air et nicotine/cotinine salivaire comme traceurs pour l'évaluation de l'exposition à la fumée passive

I. Introduction L'exposition à la fumée environnementale du tabac est un sujet de controverse qui suscite divers débats quant aux risques pour les non-fumeurs travaillant ou vivant à côté des fumeurs. Des études épidémiologiques ont été faites par le passé pour évaluer le risque des fumeurs en se basant principalement sur le nombre de cigarettes fumées par jour par le fumeur actif. Le choix de l'indicateur de la fumée du tabac environnementale est primordial, et il existe un grand nombre de paramètres : poussière totale, nombre de particules, le taux de CO, le condensat, la nicotine, les métabolites urinaires ou salivaire comme la cotinine ou la nicotine, etc. Finalement, pour l'air, la nicotine peut être considérée comme un indicateur spécifique de la fumée du tabac. Un moniteur passif de nicotine (appelé badge MoNIC) basé sur le principe d'échantillonnage par diffusion est développé au sein d'IST pour évaluer l'exposition au fumage passif à la place de travail. Pour les indicateurs biologiques, la teneur de nicotine et cotinine dans la salive permet de valider l'exposition à la fumée environnementale. La combinaison nicotine dans l'air et nicotine/cotine salvaire est proposée comme tracurs pour l'évaluation de l'exposition à la fumée passive. II. Expérimentale et résultats II.1. Analyse de nicotine prélevée sur badge MoNIC La méthode MoNIC développé au sein d'IST est une adaptation de la méthode Hammond et Ogden, avec comme petites modifications le diamètre de filtre utilisé, ∅ 25 mm au lieu et à la place de filtre ∅ 37 mm et le support de filtre (Unisette cassette d'inclusion, blanc, réf. M505-2, Milian SA, GE). Une fois que le filtre imprégnés au bisulfate de sodium (40g dans 1 L d'eau bi-distillée) est exposé, la casette MoNIC est conservée dans sa boîte ronde en polystyrène transparente et retournée au laboratoire pour l'analyse. La nicotine est d'abord transformée en nicotine libre par l'ajout de 1 ml de solution 5N NaOH, agitation au Vortex pendant 1 minute, puis l'ajout de 1 ml de solution d'extraction (2 ng/μl de quinoline comme standard interne dans n-heptane ammoniaqué). L'extraction liquide-liquide durant 1 minute au Vortex et une prise aliquot est prélevée, transférée dans un flacon pour l'analyse par chromatographie en phase gazeuse et détecteur spécifique aux produits azotés NPD. II.2. Détermination du nombre d'équivalent de cigarettes fumées passivement Pour simplifier, nous adoptons un taux de ventilation moyen de 10 l/min pour les travailleurs de bureau, ce qui correspond à 1000 fois la vitesse de prélèvement du badge MoNIC. Ce qui conduit à multiplier par 1000 la quantité de nicotine prélevée sur le badge pour exprimer la quantité équivalente inhalée par le travailleur. Une fois la quantité de nicotine inhalée déterminée, nous pouvons calculer le nombre équivalent de cigarettes inhalées passivement, en tenant compte du taux de nicotine de 0.2 mg/cigarette de cigarettes légères du commerce. II.3. Analyse de nicotine et de cotinine dans la salive La salive est prélevée à l'aide d'une paille par la personne exposée en la soufflant dans un récipient en plastique. On prélève 1ml de salive à l'aide d'une pipette Eppendorf et on la transvase dans un flacon conique et silanisé pour injecteur. La nicotine, la cotinine et la caféine sont d'abord transformées en nicotine, cotinine et caféine libres par l'ajout de 200 μl de solution A (1 ng/μl de quinoline (SI) dans l'eau ammoniaqué avec l'antimousse), plus 100 μl de Dichlorométhane distillé, agitation au Vortex pendant 1 minute, puis centrifugées pendant 10 minutes. On met directement le flacon sur l'auto-injercteur pour l'analyse par chromatographie en phase gazeuse et détecteur spécifique aux produits azotés NPD. Pour la quantification, on utilise une courbe de calibration en préparant des solutions aqueuses de concentration de nicotine, cotinine et caféine variant entre 500-1 ng/ml. La corrélation entre l'exposition dans l'air et la teneurs de nicotine et cotinine est pratiquement linéaire et permet de confirmer de manière fiable l'exposition à la fumée passive. Des exemples sont présentés dans des bâtiments publiques (CHUV, UniMail-GE) pour démontrer l'efficacité des mesures d'interdiction de fumer. III. Conclusions Le badge MoNIC est validé au laboratoire sur un banc de génération d'atmosphère contrôlée pour analyser les concentrations de nicotine dans l'air au niveau ambiant. L'exposition du badge peut être variée entre quelques heures à quelques jours voire quelques semaines, de manière cumulative. La limite de quantification de nicotine sur le badge est de 20 ng ou 0.02 μg. Ce qui correspond à l'équivalent de 0.1 cigarette de force « 0.2 mg/cig de nicotine ». La limite supérieure est de 10 μg sur le badge, ce qui correspond à l'équivalent de 50 cigarettes. Le moniteur MoNIC, accompagné de teneur de nicotine/cotinine salivaire peuvent servir d'outil d'évaluation de l'exposition passive aux fumées de tabac environnemental et contribue à fournir des indications utiles aux études épidémiologiques futures

(26.55 %, or 23.69 %)-Limiting Highest Efficiencies, obtained respectively in nn+(pp+) − pp(nn) Crystalline (XX ≡ CdTe, or CdSe)- Junction Solar Cells, Due to the Effects of Impurity Size, Temperature, Heavy Doping, and Photovoltaic Conversion

 In the n+(p+)−p(n) crystalline (X≡ CdTe or CdSe)-junction solar cells at 300K, due to the effects of impurity size, temperature, heavy doping, and photovoltaic conversion, we show that, with an increasing donor (acceptor)-radius rd(a), both the relative dielectric constant and photovoltaic conversion factor decrease, and the intrinsic band gap (IBG) increases, according to the increase in photovoltaic efficiency, as observed in Tables 1-5, being in good accordance with an important result obtained by Shockley and Queisser (1961), stating that for an increasing IBG the photovoltaic efficiency increases. Further, for highest values of rd(a), the limiting highest efficiencies are found to be given in Tables 4, 6, as: 26.55 %, and 23.69 %, obtained in such n+(p+)−p(n) crystalline (CdTe, or CdSe)-junction solar cells at the open circuit voltage Voc=0.82 V, and 0.89 V, respectively, and at T=300 K. Furthermore, from the well-known Carnot-efficiency theorem, as given in Eq. (46), being obtained from the second principle of the thermodynamics, and from the above results of limiting highest efficiencies, the corresponding highest hot reservoir temperatures, TH=408.4 K, and 393.1 K, respectively. Thus, as noted above, ηmax. and TH both increase with an increasing IBG, for each (X≡ CdTe, or CdSe)- crystal at T=300 K≡TC.&nbsp

13.05% (14.82 %) – Limiting Highest Efficiencies Obtained Respectively in n+(p+)-p(n) Crystalline Ge-Junction Solar Cells at T=300 K, Due to the Effects of Impurity Size, Temperature, Heavy Doping, and Photovoltaic Conversion

In the n+(p+)−p(n) crystalline Ge-junction solar cells at 300K, due to the effects of impurity size, temperature, heavy doping, and photovoltaic conversion, we show that, with an increasing donor (acceptor)-radius rd(a), both the relative dielectric constant and photovoltaic conversion factor decrease, and the intrinsic band gap (IBG) increases, according to the increase in photovoltaic efficiency, as observed in Tables 1, 2 and 3, being in good accordance with an important result obtained by Shockley and Queisser (1961), with the use of the second law of thermodynamics, stating that for an increasing IBG the photovoltaic efficiency increases. Further, for highest values of rd(a), the limiting highest efficiencies are found to be given in Tables 2 and 3, as: 13.05 % (14.82 %), obtained in such n+(p+)−p(n) crystalline Ge-junction solar cells at 300 K, respectively. Then, from the well-known Carnot-efficiency theorem, as given in Eq. (47), being obtained by the second principle of thermodynamics, and from those limiting highest efficiencies, the corresponding highest hot reservoir temperatures, TH, are found to be given by: 345.04 K (352.20 K), respectively. In other words, TH also increases with an increasing IBG, being a new result.&nbsp

11.97% (12.12%)-Limiting Highest Efficiencies Obtained Respectively in nn+(pp+) − pp(nn) Crystalline GaSb Junction Solar Cells at T=300K, Due to the Effects of Impurity Size, Temperature, Heavy Doping, and Photovoltaic Conversion

In the n+(p+)−p(n) crystalline GaSb-junction solar cells at 300K, due to the effects of impurity size, temperature, heavy doping, and photovoltaic conversion, we show that, with an increasing donor (acceptor)-radius rd(a), both the relative dielectric constant and photovoltaic conversion factor decrease, and the intrinsic band gap increases, according to the increase in photovoltaic efficiency, as observed in Tables 1, 2 and 3, being in good accordance with an important result obtained by Shockley and Queisser (1961), with the use of the second law of thermodynamics, stating that for an increasing intrinsic band gap the photovoltaic efficiency increases. Further, for highest values of rd(a), the limiting highest efficiencies are found to be given in Tables 2 and 3, as: 11.97 % (12.12 %), obtained in such n+(p+)−p(n) crystalline GaSb-junction solar cells at 300 K, respectively.&nbsp

(43.82 %, or 44.05 %)-Limiting Highest Efficiencies, Obtained Respectively in nn+(pp+) − pp(nn) Crystalline CdS-Junction Solar Cells at T=300 K, Due to the Effects of Impurity Size, Temperature, Heavy Doping, and Photovoltaic Conversion

In the n+(p+)-p(n) crystalline (SdS) junction solar cells at 300K, due to the effects of impurity size, temperature, heavy doping, and photovoltaic conversion, we show that, with an increasing donor (acceptor)-radius rd(a) both the relative dielectric constant and photovoltaic conversion factor decrease, and the intrinsic band gap (IBG) increases, according to the increase in photovoltaic efficiency n, as observed in Tables 1-3. This is found to be in good accordance with an important result obtained by Shockley and Queisser (1961), stating that, for a fixed fraction of the total radiative recombination (=1) and for an increasing IBG (0<IBG(eV) ≤1.1), n increases and its maximum value is equal to 30 % at IBG=1.1eV.  Further, for highest values of rd(a) the limiting highest efficiencies are found to be given in Tables 2 and 3, as: 43.82 %, and 44.05 %, obtained in such n+(p+)-p(n) crystalline CdS-junction solar cells at T=300 K, with a large value of IBG (2.395 eV ≤IBG≤ 2.462eV, as seen in Table 1) and at the open circuit voltage Voc=2.7V. Furthermore, from the well-known Carnot-efficiency theorem, as given in Eq. (46), being obtained from the second principle of thermodynamics, and from the above results of limiting highest efficiencies, the corresponding highest hot reservoir temperatures, TH =534K and 536 K, respectively. Thus, as noted above, both nmax and TH increase with an increasing IBG, and at T=300 K=TC

A NURBS-based spectral reflectance descriptor with applications in computer vision and pattern recognition

In this paper, we present a surface reflectance descriptor based on the control points resulting from the interpolation of Non-Uniform Rational B-Spline (NURBS) curves to multispectral reflectance data. The interpolation is based upon a knot removal scheme in the parameter domain. Thus, we exploit the local support of NURBS so as to recover a compact descriptor robust to noise and local perturbation of the spectra. We demonstrate the utility of our NURBS-based descriptor for material identification. To this end, we perform skin spectra recognition making use of a Support Vector Machine classifier. We also provide results on hyperspectral imagery and elaborate on the preprocessing step for skin segmentation. We compare our results with those obtained using an alternative descriptor