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World File Search System聚合的
10H-苯噻嗪-2-基甲胺作为
关键词：苯噻嗪，抗氧化剂，1,4-二恶烷，自由基氧化，2-丙醇引入苯噻嗪衍生物代表了在化学和医学各个领域广泛使用的重要且有希望的化合物。这些化合物用作有机溶剂中单体氧化和聚合的抑制剂，用于稳定各类的聚合物，甚至在光敏剂[1-3]中。势噻嗪衍生物取决于化合物的化学结构，具有广泛的生物学和药理活性，这决定了它们在医学中的广泛应用[4-8]。基于苯噻嗪衍生物的药物是相似的化学结构的化合物，仅在不同的活性 *相应作者的取代基的性质上有所不同。电子邮件：gulnaz-sharipova@list.ru
10TCE-PCN- 16GU+AES100G
我们的 10TCE-PCN-16GU+AES100G 是一款企业级 TDM 通道模块，在客户端有十个 SFP+ 接口笼，在网络端有一个 CFP 接口笼。10TCE-PCN-16GU+AES100G 实现了密钥交换、加密、解密和随机数生成等加密功能。聚合的 100Gbit/s 数据流使用高级加密标准 (AES) 进行加密/解密。我们的低延迟实现使此卡成为数据中心互连的首选。数据加密和端点身份验证机制的使用可保护两个通信的 10TCE-PCN-16GU+AES100G 模块之间的网络链路免受中间人攻击。我们的 ConnectGuard™ 第 1 层加密技术满足最严格的安全标准，例如 FIPS 140-2 2 级（-F 变体）。此外，该模块还获得了 BSI VS-V 级（-BSI 变体）机密数据传输认证。这使得该模块成为传输必须防止未经授权访问的敏感信息的理想选择。
氰基丙烯酸酯化学和聚合机制
氰基丙烯酸酯因其出色的粘合能力而广泛关注，并在各个行业中发现了应用。这项研究深入研究了氰基丙烯酸酯化学和聚合机制的基本方面，以应对与早产相关的挑战，并增强对基本过程的理解。CyanoAcrylates以其特殊的特性而被认可，经历了迅速的聚合，以微量的水分催化。问题的本质在于需要优化聚合过程，以防止过早粘结并确保控制固化。调查涉及对氰基丙烯酸酯的化学构成及其粘合力的全面分析。值得注意的是，该研究探讨了第二次世界大战期间氰基丙烯酸酯的无意发现，强调了它们的多功能应用以及对它们反应性的细微理解的需求。发现揭示了氰基丙烯酸酯聚合的复杂性，阐明了影响该过程的因素，包括温度，湿度和底物组成。
标题：未来工厂计量学 - EURAMET
对于大多数制造业的供应链而言，关键在于测量和校准是否可追溯且可靠，这反过来又会影响其生产力、效率和完整性，也就是说，无法追溯到通用标准的测量是不可靠的，供应商无法保证其产品符合制造商的规格。未来工厂环境中的许多测量系统仅提供预处理数据的数字输出，校准信息通常很少。然而，需要可靠的信息来评估数据质量。这可以通过开发分布式传感器网络的校准框架来解决，该框架能够将来自单独校准的传感器的测量不确定度推断到动态测量环境中相同类型的其他单个传感器。因此，需要开发用于校准工业传感器网络和数据聚合的方法，以及建立通用标准和指南并商定参考计量基础设施。
基于内容和知识丰富的跨模态分类表征：一项调查
本综述记录了跨不同模态分类的表示方法，从纯粹基于内容的方法到利用外部结构化知识源的技术。我们介绍了与用于表示的三种范式相关的研究，即（a）低级模板匹配方法，（b）基于聚合的方法，和（c）深度表示学习系统。然后，我们描述现有的结构知识资源，并阐述使用此类信息丰富表示的必要性。接下来介绍利用知识资源的方法，根据如何利用外部信息进行组织，即（a）输入丰富和修改，（b）基于知识的细化和（c）端到端知识感知系统。随后，我们将进行高层次的讨论，总结和比较所提出的表示/丰富范式的优缺点，并在综述结束时概述相关研究成果和未来工作的可能方向。
战略计划2030小册子最终.pdf
通过采用和实施数字工具来增强员工队伍的经验，并以数字技术重新构想我们的业务模型，这是我们运作方式的中心。我们正在确保我们的劳动力准备使用最新技术，软件工具，高性能计算机资源以及跨域企业系统，以使用基于模型的系统工程方法来解决当前和未来的挑战。我们的数字现代化努力确保了可扩展，敏捷，弹性，无缝和安全的IT基础架构和服务的开发，维护，连通性和可用性，这些基础架构和服务使我们能够将数据收集和合成为可行的信息和可靠的任务执行。用于跨平台数据运动和聚合的无缝功能将使数据科学方法，预测分析以及建模和仿真来准备人工智能的数据生态系统。
标题：未来工厂的计量技术 - EURAMET
对于大多数制造业的供应链而言，关键在于测量和校准是否可追溯且可靠，这反过来又会影响其生产力、效率和完整性，也就是说，无法追溯到通用标准的测量是不可靠的，供应商无法保证其产品符合制造商的规格。未来工厂环境中的许多测量系统仅提供预处理数据的数字输出，校准信息通常很少。然而，需要可靠的信息来评估数据质量。这可以通过开发分布式传感器网络的校准框架来解决，该框架能够将来自单独校准的传感器的测量不确定度推断到动态测量环境中相同类型的其他单个传感器。因此，有必要开发用于校准工业传感器网络和数据聚合的方法，以及建立通用标准和指南并商定参考计量基础设施。
InterFase®和InterFase®加上
虽然消化酶与餐食一起采用以帮助消化食物，但在餐食之间采用Interfase®中的酶，以帮助降解细菌和酵母菌生物膜群落，这是嵌入在保护性外细胞外的聚合物，聚合物，聚合的聚合物的微生物的复杂聚集。生物膜使其很难转移微生物群的平衡。InterFase®已记录了构成生物膜矩阵以及降解细菌和酵母细胞壁结构的裂解多糖的能力。This innovative enzyme formulation provides a synergistic combination of glucoamylase, cellulase, hemicellulase/pectinase, beta-glucanase, protease/peptidase complex with dipepticlyl peptidase-IV (DPP-IV) activity, lysozyme, chitosanase, and Serratia peptidase that targets and disrupts GI bacteria and yeast生物膜。
结合 SIFT 和 SGM 算法进行立体图像密集匹配
关键词：立体匹配，半全局匹配，SIFT，密集匹配，视差估计，普查 摘要：半全局匹配（SGM）通过平等对待不同路径方向进行动态规划。它没有考虑不同路径方向对成本聚合的影响，并且随着视差搜索范围的扩大，算法的准确性和效率急剧下降。本文提出了一种融合SIFT和SGM的密集匹配算法。该算法以SIFT匹配的成功匹配对为控制点，在动态规划中指导路径，并截断误差传播。此外，利用检测到的特征点的梯度方向来修改不同方向上的路径权重，可以提高匹配精度。基于 Middlebury 立体数据集和 CE-3 月球数据集的实验结果表明，所提算法能有效切断误差传播，缩小视差搜索范围，提高匹配精度。
什么是yolov6？对对象检测模型
这项工作将深入探索Yolov6对象检测模型，专注于其设计框架，优化技术和检测功能。yolov6的核心元素由有效的主链组成，用于鲁棒特征提取和用于无缝特征聚合的rep-pan颈部，以确保高性能对象检测。在可可数据集上进行了评估，yolov6- n在NVIDIA TESLA T4 GPU上以1187 fps的形式获得37.5％的AP。yolov6-s在484 fps处达到45.0％的AP，在同一类中，诸如PPYOLOE-S，YOLOV5-S，YOLOX-S和YOLOV8-S之类的模型都超过了模型。此外，Yolov6-M和Yolov6-L在保持与其他检测器的可比推理速度的同时，还显示出更好的准确性（50.0％和52.8％）。具有升级的主链和颈部结构，Yolov6-L6实时提供最先进的精度。