XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System单柱
供应链高膨胀柱填料 | 汉高
高膨胀支柱填料可减少包装体积并大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。汉高的高膨胀支柱填料在未固化状态下高效地包装在托盘桶中，使用后膨胀率超过 500%，通过减少补给汽车生产厂所需的往返次数，可大幅减少运输过程中的二氧化碳排放量。它还可减少运输人工费用、设备成本和一次性包装浪费。在装配线上，机器人应用可将挡板的手动定位人工减少多达 15%。* 与尼龙挡板相比，可泵送支柱填料的固化重量也可提供汽车轻量化优势。相比之下，注塑尼龙挡板在一次性包装中以 100% 的成品形式运输，最终运往垃圾填埋场。除了节约环境成本外，使用可泵送支柱填料还有显著的好处，包括减少补给行程、降低运输燃料消耗和增加每辆卡车的产量。*基于可泵送支柱填料替代尼龙挡板的总百分比、汽车生产线和劳动力分配。
轻型管道/钢螺柱架 - Skyjack
拥有能够让您和您的客户做更多事情的特性和功能的设备是租赁公司利用率方程式的重要组成部分。Skyjack 提供一系列配件产品，以进一步扩展给定产品的适应性以及您提供真正灵活的租赁选择的能力。Accessoryzers TM 是 Skyjack 品牌，涵盖工厂认证的附件、选项和配件。这些产品的开发、设计和测试旨在提高生产力、改善工作条件并减少手动工作。
Advanced Materials Technology, Inc. 卤柱... - genore.pl
夹持器带有弹簧：弹簧可使其向侧面移动，从而能够将夹持器向侧面打开，并插入注射器、过滤器或试管。夹持器末端的锥体：夹持器形成的锥体使注射器/过滤器/或试管能够轻松插入“dandyVice”。
CU 芯柱可实现细间距和高频...
引言 产业界要求器件薄、轻、短、小、性能高，细间距、高密度封装成为必然手段。然而，为了完全实现产业化，许多特性还有待改进，如散热、导电性、热导率、尺寸精度等。此外，在3D封装组装结构中，特别是像堆叠封装（PoP），焊料凸块可能会因为顶部封装的重量而坍塌。几年前，产业界引入了铜芯焊球来改善这些问题。顾名思义，铜芯焊球以球形铜为芯，在中心镀镍和焊料[1]-[2]。镀镍可有效防止锡和铜之间的扩散。铜芯焊球本身具有优异的导电特性和间隙高度优点，可以控制和保持一致的空间，防止封装之间的凸块坍塌。除此之外，Cu还有三大物理特性：高熔点（1083℃）、高电导率、高热导率。
在水上粘合螺柱紧固件下的离岸结构
近海风力涡轮机的安装已在全球范围内取得了迅速而实质性的进步，并且通过增强的技术预测，将降低成本并增加服务时间。应用于主要结构的二级结构，因为单极的过渡片可以是例如电缆支撑，船着陆或阳极系统。这些结构通常是焊接的，这会导致有问题的缺口效应和氢化，尤其是对于水下应用。也将技术设备作为水下焊接的水下电流或人工住房处理也很具有挑战性。粘合键将导致成本降低，因为可以避免上述负面方面。腐蚀保护涂层和主要结构将不再损坏，因此不需要随后的涂层。本文重点介绍了永久暴露于水的区域。关键点是如何形成粘附和内聚力的能力如何受水下的施用过程影响。因此，设计了螺柱粘结固定器，以便将粘合剂注入水下的粘结区域。研究了通过暴露于人造海水的不同粘合剂，表面预处理和降解的负载能力。粘附是通过两种不同的粘合剂来实现的，这些粘合剂能够治愈并在水下实现合理的强度。此外，两个选定的涂层系统能够改善粘合键的性能。
纵向单...
为了最大程度地减少与强制施用相关的纵向成像和潜在风险的辐射暴露，采取了二维（2D）非对比度轴向轴向单板CT CT，而不是在临床实践中常见的三维（3D）体积CT。然而，很难在纵向成像中找到相同的横截面位置，因此在不同年内捕获的器官和组织存在实质性变化，如图1。在2D腹部切片中扫描的器官和组织与身体成分措施密切相关。因此，增加的位置差异可以准确地分析身体组成的挑战。尽管有这个问题，但尚未提出任何方法来解决2D切片中位置差异的问题。我们的目标是减少位置方差在人体组成分析中的影响，以促进更精确的纵向解释。一个主要的挑战是，在不同年内进行的扫描之间的距离是未知的，因为该切片可以在任何腹部区域进行。图像注册是在其他情况下用于纠正姿势或位置错误的常用技术。但是，这种方法不适合解决2D采集中的平面运动，其中一种扫描中出现的组织/器官可能不会出现在另一种扫描中。基于参考。13，图像协调方法分为两个主要组：深度学习和统计方法。值得注意的统计方法包括战斗14及其变体，15-17 Convbat，18和贝叶斯因子回归。19然而，与生成模型不同，统计方法通常缺乏对我们方案至关重要的生成能力。基于深度学习的现代生成模型最近在生成和重建高质量和现实的图像方面取得了重大成功。20 - 26生成建模的基本概念是训练生成模型以学习分布，以便生成的样品 ^ x〜pdð ^xÞ来自与训练数据分布x〜pdðxÞ的分布相同。27通过学习输入和目标切片之间的联合分布，这些模型可以有效地解决注册的局限性。变化自动编码器（VAE），28是一种生成模型，由编码器和解码器组成。编码器将输入编码为可解释的潜在分布，解码器将潜在分布的样本解码为新数据。生成对抗网络（GAN）20是另一种类型的生成模型，其中包含两个子模型，一个生成新数据的生成器模型和一个区分实际图像和生成图像的歧视器。通过玩这个两人Min-Max游戏，Gans可以生成逼真的图像。Vaegan 29将GAN纳入VAE框架中，以创建更好的合成图像。通过使用歧视器来区分真实图像和生成的图像，Vaegan可以比传统的VAE模型产生更真实和高质量的图像。但是，原始的vaes和gan遭受了缺乏对产生图像的控制的局限性。有条件的GAN（CGAN）30和CONDINATION VAE（CVAE）31解决了此问题，该问题允许生成具有条件的特定图像，从而对生成的输出提供了更多控制。但是，这些条件方法中的大多数都需要特定的目标信息，例如目标类，语义图或热图，在测试阶段32作为条件，这在我们的情况下是不可行的，因为我们没有任何可用的直接目标信息。
使用单...
微生物驱动全球碳循环1，并可以与宿主生物体建立象征关系，从而影响其健康，衰老和行为2 - 6。微生物种群通过改变可用的代谢物池和专门的小分子7、8的产生与不同的生态系统相互作用。这些群落的巨大遗传潜力被人相关的微型iSms举例说明，该微生物ISM的编码是人类基因组9、10的大约100倍。然而，这种代谢潜力在现代的未纳入代谢组学实验中仍未被反射，其中通常<1％的注释分子可以归类为微生物。这个问题特别影响质谱（MS）基于非靶向代谢组学，这是一种通过微生物11所产生或修饰的分子11的常见技术，该技术在复杂生物学样品的光谱注释中著名地挣扎。这是因为大多数光谱参考文献都偏向于原代代谢产物，药物或工业化学品的市售或以其他方式的标准。即使在注释代谢物时，也需要进行广泛的文献搜索，以了解这些分子是否具有微生物起源并识别各自的微生物生产者。公共数据基础，例如Kegg 12，Mimedb 13，Npatlas 14和Lotus 15，可以帮助进行这种解释，但它们大部分限于已建立的，很大程度上基因组所涉及的代谢模型或完全表征和发行的分子结构。此外，虽然旨在从机械上开发了旨在询问肠道微生物组的靶向代谢组学努力16，但它们仅着眼于相对较少的商业可用的微生物分子。因此，尽管MS参考文库不断扩大，但大多数微生物化学空间仍然未知。为了填补这一空白，我们已经开发了Microbemasst（https://masst.gnps2.org/microbemasst/），这是一种利用的搜索工具
中红外单
超敏光谱是中红外（MIR）技术的重要组成部分。然而，miR探测器的缺点在单光子水平上对稳健的miR光谱构成了挑战。我们提出了miR单光子频率上转换光谱非局部将miR信息映射到时间do-main。来自自发参数下调的宽带miR光子频率向上转换为具有量子相关性保存的近红外带。通过纤维的组延迟，在1.18微米的带宽为2.76至3.94微米内的miR光谱信息被成功地投影到相关光子对的到达时间。在每秒6.4×10 6光子的条件下，使用单像素检测器证明了具有单光子敏感性的聚合物的传输光谱。开发方法绕过扫描和频率选择不稳定性，它在不断发展的环境中固有的兼容性和各种波长的可伸缩性而引人注目。由于其高灵敏度和鲁棒性，生化样品的表征和量子系统的弱测量值可能是预见的。
