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DECIMER.ai - 用于科学出版物中自动光学化学结构识别、分割和识别的开放平台
在过去的几十年中，描述化学结构的出版物数量稳步增加。然而，目前大多数已发表的化学信息在公共数据库中都无法以机器可读的形式获得。以更少的人工干预方式实现信息提取过程的自动化仍然是一个挑战——尤其是化学结构描述的挖掘。作为一个利用深度学习、计算机视觉和自然语言处理方面的最新进展的开源平台，DECIMER.ai（化学图像识别深度学习）致力于自动分割、分类和翻译印刷文献中的化学结构描述。分割和分类工具是同类中唯一公开可用的软件包，光学化学结构识别 (OCSR) 核心应用程序在所有基准数据集上都表现出色。这项工作中开发的源代码、训练模型和数据集均已在许可下发布。DECIMER Web 应用程序的一个实例可在 https://decimer.ai 获得。
二氧化碳的排放平衡和能够用在城市地区使用的10 kW机器碎木的能力，即对使用木材生物瘤的兴趣越来越兴趣
抽象的城市化区域是提供有趣数量的木材废物以作为可再生资源来解决的空间。由于这些区域的工作空间有限，因此使用了小的低功率木芯片。机器具有相似的功率，但市场上有不同的切割机制。本文介绍了四个具有四种不同切割机制的机器的研究：盘，鼓，两个圆柱和flail。根据janka分类的三种木材（灰，松树，云杉）的木制束，其硬度不同，十个横截面尺寸从10×10 mm到100×100毫米，以及10±2％的水分含量（MC）。在经过测试的机器中停止工作机构引起了V带传输的滑倒，从而保护了机器免受过载后果的影响。表明，在碎屑能力，鼓，圆盘，两个圆柱体和flail芯片方面，表现出最高和最低功能。根据木材类型和切割的机构，被测试机器切碎的材料范围从80×80 mm到10×10 mm。测试机器的平均能耗为2.07±0.73 kWh，滚筒芯片芯片记录的最大值为5.21±0.2 kWh。木材和横截面是能源消耗的关键因素，而削纸片模型的影响很小。考虑到化石燃料发电期间的平均排放为0.95千克CO 2每1 kWh，这些机器的产生从0.5千克CO 2 H -1至最大4.49 kg CO 2 H -1（平均1.97 kg CO 2 H -1）。假设一棵树每年从7千克CO 2吸收，则可以假设一棵树可从一年中的3个小时的机器工作中减少CO 2排放。这是一段时间要短得多，要比碎裂经过修剪过程的单个树的分支所需的时间要短得多。这允许维持正CO 2的降低平衡。
表格 1C 申请对测量图或平面图（存放平面图）、测量-分层平面图或租赁（测量-分层）平面图或社区所有权（土地）计划平面图进行批准
为了保持透明度，西澳大利亚规划委员会的会议议程和会议记录可能会出现在规划、土地和遗产部网站上，该网站是向公众开放的网站。因此，在签署此表格时，您承认，除了有关您的业务、专业、个人或商业和财务事务的信息外，您为支持您的申请而提供的信息可能会放在网站上。
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