XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System色度
基于多环杂硼烷多共振延迟荧光发射体实现极致窄带和超纯蓝色有机发光二极管
电视、智能手机和平板电脑等新兴设备正成为人们日常生活的一部分。2012 年，国际电信联盟无线电通信部门 (ITU-R) 为超高清显示器推荐了一种新的色域标准，称为 BT.2020（或 Rec.2020）。[1] 采用 Rec.2020 色域可以精细地再现自然界中的几乎所有颜色，这些颜色基于红、绿、蓝 (RGB) 三原色，国际照明委员会 (CIE) 色度坐标分别为 (0.708, 0.292)、(0.170, 0.797) 和 (0.131, 0.046)。在这种需求的驱动下，开发能够显示具有极窄发射光谱带宽和高效率的单色 RGB 颜色的新型发光材料和装置是一项至关重要的挑战。有机发光二极管 (OLED) 因其广泛的研究和开发目前被视为 UHD 显示器的主流技术。[2–8] 在过去的二十年里，随着新发光机制的出现，OLED 的效率得到了显著提高，特别是磷光 [5,8,9]（第二代）和热激活延迟荧光 [7,10,11]（TADF，第三代），这些机制使电子到光子转换的内部量子效率达到 ≈ 100%。尽管电致发光 (EL) 效率如此之高，但大多数传统 OLED 都存在宽带发射光谱的问题，半峰全宽 (FWHM) 通常为 > 50 nm 或更宽，从而导致 EL 的色纯度低。因此，在商用 OLED 显示器中，需要使用额外的彩色滤光片来选择性地透射原色，这不可避免地会导致光提取率下降，并导致器件的外部 EL 量子效率 (EQE) 降低。从器件的功耗角度来看，这种情况也是不利的。最近，以稠合多环 π 体系为特征的多共振诱导 TADF (MR-TADF) [12–24] 材料已成为克服传统 OLED 缺点的有机发射体的新范例，引发了研究兴趣的激增。事实上，与最先进的无机 LED 和量子点 LED 的情况一样，采用有机硼 MR-TADF 发射体的 OLED 已经实现了高效的窄带 EL
使用深度学习技术的高级杂草检测
简介 CNN 或卷积神经网络是深度学习的一个子集。深度学习是机器学习和人工智能的更广泛的集合。深度学习是一种从数据集中进行复杂学习的方法，并根据数据集创建模型（Patel 等人，2018 年）。深度学习可以是一种监督学习的方式，也可以是一种无监督学习的方式。通常，它有一个现实生活中的问题的解决方案，学习结果可以是监督的、半监督的或无监督的，首先给出一个数据集，然后首先要对数据进行操作，必须清理数据，因为在现实生活中的数据模型中有很多数据缺失，无法用缺失数据创建模型，为此，必须准备数据以供算法运行，在应用算法之前，必须仔细清理数据并了解实际情况，然后才能应用合适的算法，应用算法后，人们将得到基于人工神经网络的理想数据表示（Mongaet al. 2020）。人工神经网络 (ANN) 的名称听起来可能与生物神经元相似，因为其结构与位于大脑内的神经元非常相似，但它与生物神经元有一些关键区别，例如人工神经网络是静态的，而另一个是活体生物体，因此本质上是动态的，另一个是人工神经网络是符号的，生物神经网络是模拟的。深度学习具有多种架构，这种多种架构在许多领域都有多种应用，例如“自然语言处理 (NLP)、医学图像分析、药物设计、生物信息学、语音识别、深度神经网络、卷积神经网络、医学视觉、计算机视觉”。转换或卷积神经网络处理图像恢复。卷积神经网络在“图像分割、裁剪图像分析、脑机接口、图像分类”等领域有着广泛的应用。受深度学习技术在图像处理领域的最新成功的启发，我们利用样本图像集使用反向传播对前馈深度卷积神经网络 (CNN) 与 Inception-ResnetV2 进行训练，以识别 RGB 和灰度值中的模式。然后，给定测试图像的灰度 L 通道，使用训练后的神经网络预测两个 a* 和 b* 色度通道。CNN 在融合层的帮助下生动地为图像着色，同时考虑了局部特征和全局特征。采用两个目标函数，即均方误差 (MSE) 和峰值信噪比 (PSNR)，对估计的彩色图像与其基本事实之间的质量进行客观评估。该模型在我们自己创建的数据集上进行训练，该数据集包含 1.2 K 张尼泊尔古老而古老的照片，每张的分辨率为 256×256。损失即 MSE、PSNR，模型的自然度和准确率分别为 6.08%、34.65 dB 和 75.23%。除了展示训练结果之外，还通过用户研究来评估生成图像的公众接受度或主观验证，其中模型在评估彩色结果时显示出 41.71% 的自然度。随着计算机图形渲染和图像编辑技术的巨大进步，计算机生成的假图像通常不能反映现实情况，现在可以很容易地欺骗人类视觉系统的检查。在这项工作中，我们提出了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的模型，通过通道和像素相关性来区分计算机生成的 (CG) 图像和自然图像 (NI)。所提出的 CNN 架构的关键组件是一个自编码模块，它将彩色图像作为输入来提取
咖啡热循环后先进锂二硅酸盐陶瓷的半透明度、颜色稳定性和双轴弯曲强度
1. Aziz A、El-Mowafy O、Paredes S。使用 CAD/CAM 技术制作的锂二硅酸盐玻璃陶瓷冠的临床结果：系统评价。Dent Med Probl。2020；57(2)：197-206。2. Marchesi G、Camurri Piloni A、Nicolin V、Turco G、di Lenarda R。椅旁 CAD/CAM 材料：临床应用的当前趋势。生物学。2021；10(11)：1170。3. Stawarczyk B、Özcan M、Trottmann A、Schmutz F、Roos M、Hämmerle C。CAD/CAM 树脂块及其牙釉质拮抗剂的双体磨损率。J Prosthet Dent。2013；109(5)：325-332。 4. Arif R、Yilmaz B、Johnston WM。用于层压贴面和全冠的 CAD-CAM 修复材料的体外颜色染色性和相对半透明度。J Prosthet Dent。2019；122(2)：160-166。5. Corado HPR、da Silveira P、Ortega VL 等人。用于 CAD/CAM 的基于锂二硅酸盐和氧化锆增强锂硅酸盐的玻璃陶瓷的抗弯强度。Int J Biomater。2022；2022：1-9。6. Chen Y、Yeung AWK、Pow EHN、Tsoi JKH。锂二硅酸盐在牙科中的现状和研究趋势：文献计量分析。J Prosthet Dent。2021；126(4)：512-522。 7. Abad-Coronel C、Ordoñez Balladares A、Fajardo JI、Martín Biedma BJ。使用 CAD/CAM 系统制造并使用不同热单元和程序结晶的锂二硅酸盐长石修复体的抗断裂性。材料。2021；14(12)：3215。8. Lubauer J、Belli R、Peterlik H、Hurle K、Lohbauer U。把握锂的炒作：洞察现代牙科锂硅酸盐玻璃陶瓷。Dent Mater。2021；38：318-332。9. Gürdal I、Atay A、Eichberger M、Cal E、Üsümez A、Stawarczyk B。热循环后 CAD-CAM 材料和复合树脂水泥的颜色变化。J Prosthet Dent。 2018；120(4)：546-552。10. Phark JH、Duarte S Jr。新型锂二硅酸盐玻璃陶瓷的微观结构考虑因素：综述。牙科美学修复杂志。2022；34(1)：92-103。11. Stawarczyk B、Mandl A、Liebermann A。现代 CAD/CAM 硅酸盐陶瓷及其半透明度以及水热老化对半透明度、马氏硬度、双轴抗弯强度和可靠性的影响。机械行为生物医学材料杂志。2021；118：104-456。12. Gunal B、Ulusoy MM。不同厚度的当代单片 CAD-CAM 修复材料的光学特性。牙科美学修复杂志。2018；30(5)：434-441。 13. Sen N、Us YO。整体式 CAD-CAM 修复材料的机械和光学性能。J Prosthet Dent。2018；119(4)：593-599。14. Kurt M、Banko glu Güngör M、Karakoca Nemli S、Turhan BB。上釉方法对硅酸盐陶瓷光学和表面性能的影响。J Prosthodont Res。2020；64(2)：202-209。15. Donmez MB、Olcay EO、Demirel M。纳米锂二硅酸盐陶瓷在不同老化过程后的抗负载失效性能和光学特性。材料。2022；15(11)：4011。 16. Subas¸ ı MG、Alp G、Johnston WM、Yilmaz B. 厚度对单片 CAD-CAM 陶瓷光学特性的影响。J Dent。2018；71：38-42。17. Çakmak G、Donmez MB、Kashkari A、Johnston WM、Yilmaz B。厚度、水泥色度和咖啡热循环对氧化锆增强锂硅酸盐陶瓷光学性能的影响。J Esthet Restor Dent。2021；33(8)：1132-1138。18. Zarone F、Ruggiero G、Leone R、Breschi L、Leuci S、Sorrentino R。氧化锆增强锂硅酸盐 (ZLS) 的机械和生物学性能：文献综述。J Dent。2021；109：103661。
焦点模型示例
五个主要特许经营模型-Coco，Foco，Fofo，Fico和Cofo - 旨在满足不同的业务目标和投资者需求。了解这些模型对于那些计划投资特许经营或创建自己的特许经营链的人至关重要。FOFO模型非常适合想要动手参与其业务，提供灵活性和更高利润但需要大量努力和管理专业知识的企业家。FOOCO和FOFO模型之间的关键差异包括所有权结构，运营管理，收入共享和控制。投资者寻求稳定的收益，最少的参与，FOFO模型提供了一个令人信服的机会。通过与特许人合作，您可以享受既定品牌的好处，同时保持对运营和决策的控制。此设置适合喜欢积极参与业务的个人。Ola Car Wash（P）Limited在其FOFO特许经营模型下提供了一种灵活而创新的方法。关键重点包括操作独立性，可自定义定价，高级在线工具以及每个位置的专用网站。通过选择Ola Car Wash的FoFo模型，您可以享受一种精简的商业模式，该模型支持增长和盈利能力，同时与您的企业家目标保持一致。该平台专用于每个专营权，为有效的客户参与和品牌代表提供了重要的工具。专有功能可用于印度的PPF和陶瓷涂料经销商，进一步增强了合作伙伴的利益。品牌标准得到适当满足。Ola ola洗车量FOFO特许模型功能： - 无特许权使用费 - Web软件服务的每月服务费用 - 运营中的100％独立性 - 灵活地恢复特许经营协议（随意） - 带有客户的操作，具有流线型操作的方法 - 通过其流线型操作 - 通过其访问其无用的客户访问的无限型包装，包括在线票房，包括在线账单和dash offorization and Proffertum，定制型和dash offibory offiential，自动定制，自动定制，自动访问，定制，自动访问，定制，自动访问，定制，自动访问，根据其位置量身定制的在线存在。开始您在汽车护理行业的旅程，并探索Foco模型如何为您服务！了解特许经营公司经营（FOCO）业务模型的特许经营模型，这是一个独特的商业模式，称为特许经营公司经营（POCO）。该模型提供了特许人和特许经营者之间的关联，将特许经营的好处与母公司的运营专业知识合并。这更深入地了解了该模型的需要及其对双方的优势。为理解此模型的特许经营模型，我们可以将特许经营所有者标记为特许经营者，品牌或公司为特许经营者。初始投资和设置成本由投资者或特许经营者（拥有）承担。该业务正式属于特许经营者，而其业务完全由特许人或公司经营。特许人照顾了财产租金，员工薪水，培训，电力，营销，广告和物流等运营成本。简单来说，加盟商将资金投资于已经成功的业务，并有助于扩大品牌。日常运营由公司处理，使其成为已经具有另一个主要收入来源的投资者的合适模型。为什么大型企业家选择FOCO模型foco模型确保为投资者或特许人合作伙伴提供无风险投资，因为所有运营成本均由特许人承担。该模型承诺保证与加盟商共享的最低收入担保（固定利润股份的固定百分比）。在特许经营者关系中维持余额，以确保党没有承担运营成本，也没有资本支出。FOOCO模型受益于可能缺乏经验和企业敏锐度的首次企业主，从而提供了学习机会。优质的服务或产品。特许人和特许人之间的合作伙伴关系为双方带来了福利。特许经营的FOCO模型为参与特许经营公司经营（FOCO）模型的每个人提供双赢的状况，通过保持品牌完整性的同时确保平稳运营，从而使特许人和特许经营者受益。这种方法通过保证的投资回报为投资者提供了安全网，使其成为新企业家的吸引人选择。焦点模型可以在麦当劳等各个行业中看到，那里的标准化产品和服务跨越跨越。蕨类植物和花瓣也在该模型下运行，在50个城市中有150多个销售店。在此模型中，特许人处理日常活动，而特许经营者则涵盖初始成本，从而产生一致的质量标准。通过Lal Pathlabs等公司，FOCO在印度的成功很明显，Lal Pathlabs博士通过提供设备和测试来维持所有诊断中心的标准化。其他值得注意的例子包括咖啡馆，色度，Quickauto服务，小酒馆57和塔塔的新合资企业Zudio。总而言之，FOCO模型是一种特许经营的战略方法，将企业家精神与运营专业知识相结合，使双方能够在竞争性商业环境中取得相互成功。