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BestSub Technologies Co Limited 成立于 2000 年，是数字印刷行业专业的领先供应商和制造商，拥有 20 年的经验和 6000 多种产品。我们专门开发和销售各种升华物品，例如陶瓷杯、不锈钢玻璃杯、水瓶、搪瓷杯、瓷砖、钥匙扣、石板、玻璃板、金属板、升华纺织品、小工具、手机壳以及相关的热压机和升华炉。此外，我们还提供各种打印解决方案。例如，我们的碳粉激光转印系统可以在深色 T 恤和马克杯上创造出完美的打印效果，而我们的 JTrans 通用打印系统可以实现不同种类空白的批量打印并提高效率。除了热转印行业，我们还涉足其他定制领域。我们推出了许多激光雕刻产品，例如石板、马克杯、不锈钢玻璃杯、水瓶、竹木砧板和皮革制品。2019 年和 2020 年，我们开发了 Laserbox 和 Laser Creation，这两款智能多功能激光雕刻机工作速度快、精度高。我们还提供各种 UV 印刷坯料，包括马克杯、不锈钢瓶、石板、亚克力块等。它们都涂有 UV 涂层，具有出色的油墨附着力和色牢度。
三氧同位素系统的标准化 - NSF PAR
稳定同位素分析是一种相对测量。精度远高于准确度，因此必须相对于参考进行细微的同位素差异。现代质谱仪可以常规测量气体的 18 O 值，精度为 0.01‰。这比 VSMOW 的 18 O/ 16 O 比率的精度高 20 倍（Baertschi 1976）。正是出于这个原因，与大多数分析测量一样，同位素分析是相对于标准报告的。稳定同位素界面临的问题是，使用不同的技术测量不同的材料，并且很难直接比较它们。人们做出了巨大的努力，将不同类型的分析调整到同一尺度，以便可以直接比较在不同实验室收集的不同材料的数据。对于传统的 18 O 分析，围绕共同标准的形成需要几十年的时间。陆地材料的三重氧同位素研究（18 O 和 17 O）是一门相对较新的学科，标准化协议直到最近才达到高度一致。在本章中，我们首先考虑已建立的 18 O/ 16 O 比率标准化的历史路径。然后讨论将标准化扩展到 17 O/ 16 O，目的是为常用参考材料提供一套统一的标准值。
分析脑肿瘤分割的不确定性估计的质量和挑战
脑肿瘤的自动分割有可能在临床环境中实现体积测量和高通量分析。考虑到分割精度的稳步提高，实现这一潜力似乎几乎已经实现。然而，尽管分割精度高，但当前的方法仍然不能满足以患者为中心的临床应用所需的稳健性水平。在这方面，不确定性估计是提高自动分割系统稳健性的一个有希望的方向。已经提出了不同的不确定性估计方法，但人们对它们对脑肿瘤分割的实用性和局限性知之甚少。在本研究中，我们分析了最常用的不确定性估计方法在脑肿瘤分割方面的优势和挑战。我们从校准、分割错误定位和分割失败检测等方面评估了它们的质量。我们的结果表明，在数据集级别评估时，不确定性方法通常经过了良好的校准。在受试者级别进行评估时，我们发现明显的校准错误和有限的分割错误定位（例如，用于校正分割），这阻碍了直接使用体素不确定性。尽管如此，当不确定性估计在主题级别汇总时，体素不确定性显示出检测失败分割的价值。因此，我们建议谨慎使用体素不确定性度量，并强调开发解决方案以满足主题级别对校准和分割错误定位的要求的重要性。
镁合金增材制造技术进展
摘要：镁合金因其重量轻、强度高和优异的机械性能而闻名，在许多应用中备受青睐。镁合金增材制造（Mg AM）的出现进一步提升了它们的普及度，具有无与伦比的精度、快速的生产速度、增强的设计自由度和优化的材料利用率等优势。该技术在制造复杂的几何形状、复杂的内部结构和性能定制的微结构方面具有巨大潜力，可实现突破性的应用。在本文中，我们深入研究了当前 Mg AM 采用的技术的核心工艺和关键影响因素，包括选择性激光熔化（SLM）、电子束熔化（EBM）、电弧增材制造（WAAM）、粘合剂喷射（BJ）、摩擦搅拌增材制造（FSAM）和间接增材制造（I-AM）。激光粉末床熔合（LPBF）精度高，但受到低沉积速率和腔室尺寸的限制；WAAM 为大型部件提供了成本效益、高效率和可扩展性； BJ 可实现定制部件的精确材料沉积，且具有环境效益；FSAM 可实现细晶粒尺寸、低缺陷率和精密产品的潜力；I-AM 具有较高的构建速度和工业适应性，但最近研究较少。本文试图探索 AM 未来研究的可能性和挑战。其中两个问题是如何混合不同的 AM 应用程序以及如何将互联网技术、机器学习和过程建模与 AM 集成，这是 AM 的创新突破。
一种生成的AI方法，用于电动汽车充电市场中的定价机制和消费者行为
摘要运输的电化是一种减少全球移动源排放和空气污染的增长策略。为了鼓励采用电动汽车，需要可靠的证据证明可以在公共充电站中定价，以服务于更多社区。但是，成千上万的充电点运营商（CPO）的用户输入定价信息已经对大规模聚合产生了歧义，从而增加了研究人员的分析成本和消费者的搜索成本。在本文中，我们使用大型语言模型来解决分布式数字数据中的价格发现的常规挑战。我们表明，生成的AI模型可以从非结构化的文本中有效提取定价机制，其精度高得多，并且成本低于人类策划的三到四个数量级（每个观察值0.006美元）。我们使用human-in-the-the-the-the-limop反馈来利用GPT-4的少量学习能力 - 借助较少的培训数据来利用先前的分类基准。最常见的定价模型包括自由，基于能量的（每千瓦时）和基于时间的（每单位时间），其定价（基于用法的可变定价）是付费站中最普遍的。来自13,008个电视台的美国国家代表性样本的行为见解表明，EV使用者通常对比预期的收费率慢和总收费成本感到沮丧。这项研究不涵盖收费服务的其他消费者障碍，即需要更好的价格标准化。
基于YOLOv3的高效小交通标志检测方法
摘要 近年来基于深度学习的目标检测框架取得了辉煌的成就。然而，现实生活中的交通标志检测仍然是大多数最先进的目标检测方法面临的巨大挑战。现有的深度学习模型不足以有效地从现实条件下的大图像中提取小交通标志的特征。本文提出了一种基于高效端到端深度网络模型的新型小交通标志检测方法，解决了小交通标志检测难题。所提出的方法将三个关键见解融入已建立的You Only Look Once (YOLOv3) 架构和其他相关算法中，具有速度快、精度高的特点。此外，适当引入网络剪枝以最小化网络冗余和模型大小，同时保持有竞争力的检测精度。此外，还采用了四个尺度预测分支来显著丰富多尺度预测的特征图。在我们的方法中，我们调整损失函数以平衡误差源对总损失的贡献。通过在清华-腾讯100 K交通标志数据集上的实验进一步证明了网络的有效性和鲁棒性。实验结果表明，我们提出的方法比原始的YOLOv3模型取得了更好的准确率，与相关文献中的方案相比，我们提出的方法不仅在检测召回率和准确率上表现出色，而且在检测速度上也获得了1.9 – 2.7倍的提升。
利用部分亲水-疏水表面在微流体装置中形成双乳液微滴
使液滴破碎。一般来说，液滴的产生方法主要有两种：膜乳液法16 – 18 和微流体法。膜乳液法是将分散流体直接注入连续流体中，这样可以有效地产生大量液滴。然而，由于剪切应力只能由分散流体来调节，因此膜乳液法很难控制液滴尺寸并获得高效的包封率。对于微流体，微加工可用于制造微流体装置，通过控制沿微通道的分散相和连续相的液流速率，可以高效地批量生产微液滴，并且液滴尺寸精度高，封装效率高。在微流体中，液滴的生成基于两个剪切应力源，使液滴在微通道连接处破碎：一个来自连续流体，另一个来自分散流体的表面润湿性和微通道表面条件之间的差异。因此，微流体对于双乳液液滴生成比膜乳液更有效。微流体中用于产生液滴的微通道可分为 3 种类型：T 型连接微通道、流动聚焦微通道和共流微通道。T 型连接微通道 19 – 21 是最简单的微通道，其中连续相沿主微通道流动，分散相沿微通道流动。
开放获取论文集《物理学杂志：会议系列》
1.简介 航空是最受欢迎的国际交通方式之一。为了支持日益增长的航空旅行需求，世界各地的许多机场在不久的将来都需要更高效的空中交通管理。换句话说，负责为到达的飞机分配跑道的空中交通管制员 (ATC) 承受着巨大的压力，需要管理合适的跑道和路线，让飞机准时安全降落，尤其是在拥挤的机场。许多航空管理工具使用机器学习来分析和改进空中交通管理，以保持空中交通的最高安全水平，例如机场滑行时间预测 [1]、航班延误预测研究 [2] 和航空事故预测 [3]。机器学习 (ML) 是一种有用的数据可视化和管理工具，可以快速准确地解决各种问题。在之前的 ML 研究中，K. Srijakkot 等人。证明了在不同环境和模型下变电站入侵者检测的良好性能，包括计算时间短和精度高 [4, 5]。ML 不仅在检测入侵者方面具有优势，而且在医学领域也具有优势，其中预处理和 IterNet 模型在提取视网膜血管方面表现出很高的准确性 [6]。之前的 ML 研究精度很高，适用于航空领域。为了减轻空中交通管制员操作的压力并保持空中交通服务的最高安全水平，本研究的目的是将逻辑回归算法与随机森林算法进行比较，以确定哪种算法最适合为泰国最大、最繁忙的机场素万那普机场 (VTBS) 的飞机分配跑道。
用于文本分类的混合经典-量子迁移学习
量子机器学习 (QML) 是一个将量子计算与机器学习相结合的有前途的领域。变分量子电路（其中电路参数是通过经典方式学习的）已广泛应用于 QML 的许多近期应用中。这是一个混合量子-经典框架的实例，其中同时存在经典和量子组件。然而，将这些技术应用于涉及海量数据的应用是一项具有挑战性的任务。克服这一问题的一种方法是使用最近引入的修饰量子电路的经典量子迁移学习概念，其中底层神经架构是经过经典预训练的，但在最后一步（决策层），使用量子电路，然后进行量子测量和后处理以高精度对图像进行分类。在本文中，我们将混合经典量子迁移学习应用于另一项海量数据处理任务，即自然语言处理 (NLP)。我们展示了如何使用经典量子迁移学习对短文本（例如 SMS）进行（二进制）分类，该学习最初仅应用于图像处理。我们的量子网络由 Transformers (BERT) 模型中的双向编码器表示预先训练，其变分量子电路经过微调以用于文本处理。我们使用接收者操作特性 (ROC) 曲线评估了我们的混合神经架构的性能，该曲线通常用于评估分类问题。结果表明精度高，损失函数低。据我们所知，我们的工作是量子迁移学习在 NLP 领域的首次应用。最后，与使用学习但方式不同于迁移学习的工具进行了比较
神经科学方法杂志
背景：要了解单个神经元中的信息编码，需要分析阈下突触事件、动作电位 (AP) 及其在不同行为状态下的相互关系。然而，由于突触事件的信噪比不佳、频率高、幅度波动和时间过程多变，检测行为动物的兴奋性突触后电位 (EPSP) 或电流 (EPSC) 仍然具有挑战性。新方法：我们开发了一种突触事件检测方法，称为 MOD（机器学习最优滤波检测程序），它结合了监督机器学习和最优维纳滤波的概念。要求专家手动对短时间的数据进行评分。该算法经过训练以获得维纳滤波器的最优滤波系数和最优检测阈值。然后使用最优滤波器处理评分和未评分的数据，并将事件检测为高于阈值的峰值。结果：我们在小鼠体内空间导航过程中用 EPSP 轨迹测试 MOD，并在增强递质释放的条件下用切片体外 EPSC 轨迹测试 MOD。受试者工作特征 (ROC) 曲线下面积 (AUC) 平均为体内数据集 0.894 和体外数据集 0.969，表明检测精度高、效率高。与现有方法的比较：当使用 (1 − AUC) − 1 指标进行基准测试时，MOD 在体内数据集上的平均性能比以前的方法 (模板拟合、反卷积和贝叶斯方法) 高出 3.13 倍，但显示出相当 (模板拟合、反卷积) 或更高 (贝叶斯) 的计算效率。结论：MOD 可能成为大规模实时分析突触活动的重要新工具。