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GFRP棒的Proxxima热固性聚集素 - Net
替代树脂系统的树脂系统，2023年6月，由Sphera Solutions，Inc。为Exxonmobil技术和工程公司编写。这项研究已根据独立的第三方关键审查小组确认根据ISO 14067：2018（温室气体 - 产品的碳足迹 - 要求和定量指南）进行确认。**在这项生命周期评估（LCA）研究中评估的所有树脂均涉及成型应用中使用的类型。具体来说，环氧树脂系统是VARTM风叶片生产中使用的类型。树脂系统代表配制的树脂系统，包括任何必需的固化硬化剂或催化剂。敏感性范围是聚氨酯，乙烯基酯和环氧系统的基于文献综述和Sphera Solutions，Inc。的数据。
阻止锂树形生长 - 固定状态 - 棒状 -
图3：li稳定性和Allzofim的短路电阻。（a）Allzo电解膜的电流响应在Li +从LI计数器电极到PT工作电极的电化学运输后，并反向相反。数字表示进行阻抗光谱测量的点。（b）在多个拼布和剥离的步骤后，AllzoFim部件与LI金属接触的阻抗响应的Nyquist图。插图显示了从阻抗光谱中提取的电解质电阻的演变。（c）对称LI/LI/LI细胞配置中Allzo电解质膜的电静脉反应。正向和反向电流密度范围为0。2 mA cm - 2最多3。2 mA cm -2以0的步骤施加。1 mA H CM - 2。
无线棒Lora节点开发套件 - 文档
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基于自动编码器的特征提取到鲁棒的基于SSVEP的BCIS
摘要：对于具有肌萎缩性侧面硬化症（ALS）的受试者，言语和非言语通知受到很大的损害。基于视觉诱发电位（SSVEP）的大脑计算机界面（BCIS）是成功的替代增强通信之一，可帮助ALS与他人或设备进行通信。对于实际应用，噪音的影响大大降低了基于SSVEP的BCI的性能。因此，开发基于SSVEP的强大BCI对于帮助受试者与他人或设备进行交流非常重要。在这项研究中，提出了基于噪声抑制的特征提取和深度神经网络，以开发出强大的基于SSVEP的BCI。为了抑制噪音的影响，提出了一种denoising自动编码器来提取降解功能。为了获得实用应用的可接受识别结果，深层神经网络用于发现基于SSVEP的BCI的决策结果。实验结果表明，所提出的方法可以有效地抑制噪声的影响，并且基于SSVEP的BCI的性能可以大大改善。此外，深神经网络的表现优于其他方法。因此，提出的基于SSVEP的BCI对实际应用非常有用。
生成式人工智能的攻击和鲁棒水印
创建一条关于我即将在卡内基梅隆大学（CMU，匹兹堡）发表的演讲的热门推文，标题为“大型语言模型的水印”。主题包括水印、检测人工智能生成的文本、保护模型的版权。尽量让它风趣幽默。
激光处理胶接复合材料中的疲劳裂纹扩展...
权利声明：这是作者在《国际黏附和粘合剂杂志》上接受发表的作品版本。出版过程导致的变更（例如同行评审、编辑、更正、结构格式和其他质量控制机制）可能不会反映在本文档中。自提交出版以来，可能已对本作品进行了更改。最终版本随后发表在《国际黏附和粘合剂杂志》上，[105, , (2020-12-04)] DOI: 10.1016/ j.ijadhadh.2020.102784 。© 2020。此手稿版本根据 CC-BY-NC-ND 4.0 许可证提供 http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
标题：TRIM21-NUP98界面可容纳结构上多样的分子胶1
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2025年1月8日发布。 https://doi.org/10.1101/2025.01.07.631691 doi：biorxiv preprint