XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System内相
通过4D打印智能热孔隙4D结构，可通过4D打印对可能的输送系统的血浆功能化淀粉纳米材料稳定稳定的皮克林高内相乳液
层次上的多孔结构结合了微孔度，中膜性和微孔度，以增强孔隙可及性和运输，这对于开发高性能材料至关重要，用于生物制造，食物和药物应用。这项工作旨在通过3D打印Pickering型高内相乳液（Pickering-iphipes）来开发4D打印的智能分层大孔结构。关键是表面活性（羟基丁基化）淀粉纳米材料的液化，包括淀粉纳米晶体（SNCS）（从蜡质玉米淀粉通过酸水解）或淀粉纳米颗粒（SNP）（SNPS）（通过超声处理获得）。通过使用冷等离子体技术嫁接1,2-叔丁烯氧化物来增强其表面疏水性，改善其聚集，从而获得胶体稳定的拾音器，从而通过每种表面稳定的凝固性凝固性凝聚力来提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而增强其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而提高其表面疏水性，从而实现来制造功能化淀粉材料的创新程序。 在加入了修改后的SNC或SNP之后，开发了液滴的液滴，从而形成了类似凝胶的结构。 这些皮克林船的3D打印开发了一种高度相互连接的大孔结构，具有具有热响应行为的自组装特性。 作为一种潜在的药物输送系统，这种热重孔3D结构在体温下提供了较低的临界溶液温度（LCST）型相变，可用于生物活性化合物的智能释放领域。来制造功能化淀粉材料的创新程序。在加入了修改后的SNC或SNP之后，开发了液滴的液滴，从而形成了类似凝胶的结构。这些皮克林船的3D打印开发了一种高度相互连接的大孔结构，具有具有热响应行为的自组装特性。作为一种潜在的药物输送系统，这种热重孔3D结构在体温下提供了较低的临界溶液温度（LCST）型相变，可用于生物活性化合物的智能释放领域。
4D打印多键搭配的高内相乳液以组装热响应形状 - 记忆层次分层大孔支架
由于它们在生物制造，吸附，催化和能量转化应用方面具有巨大的潜力，因此人们对制造4D印刷的层次多孔结构从分子水平到宏观尺寸有很大的关注。为此，对于设计创新的构造，必须了解4D打印中智能材料的结构功能关系，而这些构建体不限于任何特定的自由度。在这里，我们报告了通过3D打印pickering型臀部的3D打印，以制造热响应性大量聚合聚合物高的内相乳液（Poly-hipes）。基于水的皮带油的油墨含有甲基纤维素/kappa-carrageenan混合物（非交叉链接）作为连续相，该相通过纤维素纳米晶体和纤维素纳米纤维的混合胶体稳定。基于皮克希的墨水显示出具有出色粘弹性界面特性的非线性和时间依赖性振动响应。在基于热融化的基于挤出的印刷过程中，Pickering-iphes的原位交联很容易地制造出多挑战型，这产生了一系列3D打印的热反应层次层次MAC ROPOLOPORFORFURES。4D打印的对象提出了高度相互连接的敞开多孔结构，该结构本质上具有热响应性。此外，这些4D结构显示出高机械强度，并具有出色的自我恢复性能。我们的结果提供了通过调节乳液配方在不同温度下开发具有形状记忆特征的热响应MAC rop的前景。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
视觉范围内相机跟踪的现代方法...
本论文的版权归作者所有。访问受上述许可约束（如果已提供）。如果上述未指定许可，则本论文中的原创内容根据 Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) 许可条款（https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）获得许可。任何存在的第三方版权材料仍归其各自所有者所有，并根据其现有条款获得许可。