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World File Search System凝胶结构
3D微/纳米水凝胶结构由二...
摘要：需要添加到有机涂层中的填充剂的官能化石墨烯（GO）的复合材料，以实现对碳钢的长期腐蚀保护。在这里，通过环境友好的耐腐蚀抑制剂4-氨基抑制剂（AAP）开发了基于ZIF – 90 – AAP/GO的pH-响应式二维/三维（2D/3D）的复合（ZIF – 90 – AAP/GO）开发了固定在Zeolite Imidazy Imidazel frameworkworkworks frame trife – 90 – 90（ZIF-90）上的Zef-90（ZIF – 90）上的Zef-90（Zif – 90）的90（ZIF – 90）上的90（ZIF – 90）（Zif – 90）的90（ZIF – 90）。将活性填充物（ZIF – 90 – AAP/GO）掺入环氧涂层（EP）中，以在碳钢表面获得高性能的自我修复涂层。ZIF – 90 - AAP可以大大改善EP中GO的分散和兼容性。40天后，ZIF – 90 – AAP/GO – EP的低频阻抗模量仍然可以达到1.35×1010Ω·CM 2，这比依赖于其被动和主动腐蚀保护的EP（GO-ep）的EP（GO-EP）高三个数量级。同时，ZIF – 90 – AAP/GO-EP表现出出色的自我修复性能。ZIF – 90 – AAP/GO的自我修复速率从24小时后从阴性变为阳性，这是由于基于pH触发的AAP受控释放的ZIF – 90-AAP的有效腐蚀抑制活性。开发的pH响应2D/3D GO基复合涂层对碳钢的腐蚀保护非常有吸引力。
基于EEG的高性能抑郁状态识别 5-HT6受体配体的效果与... 结合 3D微/纳米水凝胶结构由二... 制造 基于氧化石墨烯的2D/3D复合材料，用于增强环氧涂层的抗腐蚀特性 文章通过高纤维曲线加密增强了车辆互联网中的隐私 算法翻译校正机制
抑郁症是一种对人有害的全球疾病。基于各种规模的传统识别方法不够客观和准确。脑电图（EEG）包含丰富的生理信息，这使其成为识别抑郁状态的新研究方向。但是，大多数基于EEG的算法仅提取原始的EEG特征，而忽略复杂的时空信息相互作用，这将降低性能。因此，迫切需要一种更准确和客观的抑郁识别方法。在这项工作中，我们提出了一种新型的抑郁识别模型：W-GCN-GRU。在我们提出的方法中，我们根据Spearman的等级相关系数审查了六个敏感特征，并通过AUC分配了不同的权重系数，以通过AUC进行敏感特征的加权融合。特别是，我们将基于加权敏感特征作为抑郁识别模型的GCN和GRU级联网络使用。对于GCN，我们创造性地基于相关系数矩阵将脑功能网络作为邻接矩阵输入和加权融合敏感的特征用作节点特征矩阵输入。我们所提出的模型在我们的自我收集的数据集和MODMA数据集上表现良好，精度为94.72％，表现优于其他方法。我们的发现表明，特征维度降低，加权融合和脑电图空间信息都对抑郁识别产生了很大影响。
具有时空侦察的异质水凝胶结构
刺激反应性水凝胶可以感知环境提示并相应地改变其体积，而无需其他传感器或执行器。这可以显着降低所得设备的大小和复杂性。但是，由于水凝胶的响应量变化通常是统一的，因此它们需要局部和随时间变化的机器人应用挑战。在此提出了使用可寻址和可调的水凝胶构建块（称为软素素执行器（SVA） - 具有可编程时空变形的均方根水凝胶结构。svas，利用快速反应速度和PNIPAAM的共溶性特性来生成高度相互连接的水凝胶孔结构，从而使可调的肿胀比，溶胀率和Young的模量在一个简单的，单性的铸造过程中与SVA合成sva sva-sva Uns.sva compatibles compatible compatible compatience compatience compatible compatible cossible。通过设计每个体素的位置和肿胀特性，并激活体素中的嵌入式焦耳加热器，可以实现时空变形，从而实现了可以使异构水凝胶结构操纵物体，避免障碍物，产生行进波和变形的形状。一起，这些创新为可调，不受限制和高度自由度的水凝胶机器人铺平了道路，这些机器人可以适应并应对非结构化环境中不断变化的条件。