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电极隔离器的合成及其对Alar绘画的抗腐蚀特性的影响
沿海地区碳钢腐蚀的成本很高，从而极大地影响了这些地方的经济。 div>涂料专门在这些条件下提供了良好的钢制保护，为此，新聚合物的持续发展是基本的。 div>在设计抗腐蚀涂料的设计中，已经使用了各种无机添加剂（其中一些具有潜在环境损害的金属）和有机物作为聚合物。 div>据报道，多多素氧化物，赤二酸的共聚物，半乙烯基 - 吡咯酮和聚二烯蛋白的共聚物是抗腐败涂料的成分。 div>这项工作的目的是获得一个电导性聚合物，该聚合物增强了炼金术涂层的保护作用。 div>关键词：抗腐蚀绘画，碳钢腐蚀，电导性聚合物，腐蚀抑制剂。 div>
无人驾驶飞机传输缺陷检测
由于电网大小的持续增长，传输线的抽象缺陷识别已成为确保当前传输系统正确运行的关键步骤。这项研究主要涉及当前无人机传播缺陷检测的缺点，尤其是在图像质量和其他相关问题方面。为了响应，已经提出了基于边缘计算的无人机传播缺陷检测系统。该系统采用边缘计算网络和轻巧的改进，最后，通过对实验数据的分析，验证了系统的性能和检测有效性。结果表明，用于检测绝缘体的研究模型的准确性比其他模型高0.05。该系统在检测正常绝缘体和异常绝缘子方面更有效。该系统在检测传输线图像中的误差比其他算法低0.18，与其他模型误差值相比，平均百分比误差低0.20。这表明研究中使用的系统能够改善传输线的检测，并提高了检测到的图像的质量。这是一本出色的手册，可在将来增强无人机输电线路缺陷精度。
沃替西汀是一种有效且耐受性良好的抗抑郁药，具有促进认知的作用
抑郁症是最常见的神经精神疾病，估计影响全球超过 3 亿人。据估计，全球有 3.8% 的人口患有抑郁症，其中包括 5% 的成年人（男性为 4%，女性为 6%）和 60 岁以上的成年人为 5.7% (1)。女性患抑郁症的几率比男性高出约 50%。在世界范围内，超过 10% 的孕妇和刚分娩的妇女患有抑郁症（2）。它是社会、心理和生物因素之间复杂相互作用的结果。尽管促成因素和症状表现因患者而异，但重度抑郁症 (MDD) 可以理解为处理认知和情感信息以及调节动机和唤醒的回路的缺乏灵活性（见图 1）（3）。抑郁症会增加物质使用障碍以及心血管、内分泌或自身免疫疾病的风险；反之亦然，这意味着患有这些疾病以及许多其他疾病的人患抑郁症的风险更大。它是导致自杀的主要原因，目前已知全世界每年有近100万人自杀。
使用ECG
使用ECG的基于IOT的心脏缺陷监测系统是一种尖端的医疗保健解决方案，它利用连接的设备和实时数据分析的功能来连续监控和评估个人的心脏健康。该系统集成了心电图传感器，无线通信和云计算，以提供一种全面而主动的心脏护理方法。嵌入式技术几乎已经进入了日常生活的各个方面，医疗保健领域也不例外，因为人们对设备齐全的医院和诊断中心的要求每天都在增长，因为人们变得越来越不知道自己的健康问题。ECG信号可以追踪心脏的各种生理和异常条件。在这个项目中，提出了一个改进的老年人监测的秋季检测系统，该系统基于身穿体内的智能传感器并通过消费者家庭网络运行。智能传感器包括温度传感器，一个心电图传感器和心跳传感器。传感器值通过MCU测量并通过Wi-Fi传输到PC。它将接收传感器数据并将其存储在数据库中。超过限制的任何传感器值都会提醒相应的人
镝掺杂硅的缺陷结构 1
在本研究中，我们利用傅里叶变换红外光谱 (FTIR) 和拉曼光谱法分析了硅 (n-Si) 样品及其含镝 (n-Si-Dy) 组合物的结构和光学特性。FTIR 光谱中的特征峰如 640 cm -1 (Si-H 模式) 和 1615 cm -1 (垂直拉伸模式) 被识别，表明了材料的结构特征。n-Si-Dy 光谱中在 516.71 cm -1 和 805 cm -1 处出现的额外峰表明镝对材料结构和缺陷的影响。对频率范围 (1950–2250 cm -1 ) 的检查进一步证实了与缺陷和与镝相互作用相关的局部振动模式。在 2110 cm -1 和 2124 cm -1 处发现了与 Dy-Dy 拉伸以及与硅相互作用相关的峰。拉曼光谱分析表明，在退火过程中形成了硅纳米晶体，XRD 结果证实了这一点。所获得的结果为了解镝对硅材料结构和性能的影响提供了重要的见解，这可能在光电子学和材料科学中得到应用。关键词：硅、镝、稀土元素、拉曼散射、扩散、热处理、温度 PACS：33.20.Ea，33.20.Fb
结构确定和缺陷分析
在这项工作中，使用拉曼散射方法研究了掺杂卢替木的硅样品。进行了样品中晶体和无定形相分量的注册和鉴定。与原始样品相比，掺有lutetium的硅光样品的拉曼散射的光谱存在一些违规。发现，掺杂样品的拉曼散射强度比硅的散射高2-3倍。对与硅底物的单音线的强度相关的强度进行了比较。在该范围内出现的930 cm -1 - 1030 cm –1范围内拉曼光谱的这种影响与硅在硅上传播的数据降低相似。对于获得的图像（N -Si 和p -Si ），组合散射的原子范围内的频带在623 cm -1至1400 cm -1的范围内具有混合的宽宽和椭圆形背景。此背景可以改变观测带的形状。关键字：硅；镏;拉曼光谱；扩散;掺杂;温度PAC：78.30.am
自动缺陷 - 触发 - 键 - ...
摘要。计算机视觉和机器学习中的最新技术成就为工业质量控制提供了有希望的解决方案。由于自动解决方案很难在制造过程中集成，因此电池组装过程中的一种常见做法涉及对电池零件的手动调查，该电池零件既效率低下又耗时。我们将重点放在装配线中的一个具有挑战性的生产阶段，该阶段在人类检查不可行的情况下，只能在生产的后期才能检查出来的缺陷。为此，我们提出了一个原位系统，该系统通过在当前生产阶段准确识别异常来自动化质量控制过程并形成缺陷诊断。实施的系统旨在通过使用深神经网络（DNN）来监视电池组装线中的生产线并可视化电池组件中的有缺陷，并检查使用机器视觉系统收集的真实生产样品的缺陷。为了确定特定任务的光学配置，我们对各种最新的（SOTA）DNN体系结构进行了交叉评估，专门研究对象检测。此外，我们探索了复制 - 粘贴数据增强机制，以从少数有缺陷的样本中生成其他培训数据。最初使用平均平均精度（MAP）作为绩效评估的度量标准，对工业试验样本中缺陷的定位进行了验证，然后使用F-SCORE，PROCISION和RESEMES验证了有缺陷和非缺陷样本的分类作为评估指标。
用于实时位置相关缺陷的多模态传感器融合
实时缺陷检测对于激光定向能量沉积 (L-DED) 增材制造 (AM) 至关重要。传统的现场监测方法利用单个传感器（即声学、视觉或热传感器）来捕获复杂的过程动态行为，这不足以实现高精度和稳健性的缺陷检测。本文提出了一种新颖的多模态传感器融合方法，用于实时位置相关的机器人 L-DED 过程中的缺陷检测。多模态融合源包括捕捉激光-材料相互作用声音的麦克风传感器和捕捉同轴熔池图像的可见光谱 CCD 相机。提出了一种混合卷积神经网络 (CNN) 来融合声学和视觉数据。本研究的主要创新之处在于不再需要传统的手动特征提取程序，原始熔池图像和声学信号直接由混合 CNN 模型融合，该模型无需热传感模式即可实现最高的缺陷预测准确率 (98.5%)。此外，与以前基于区域的质量预测不同，所提出的混合 CNN 可以检测到缺陷发生的开始。缺陷预测结果与现场获取的机器人工具中心点 (TCP) 数据同步并注册，从而实现局部缺陷识别。所提出的多模态传感器融合方法为现场缺陷检测提供了一种可靠的解决方案。
37 硅缺陷的拉曼光谱...
众所周知，几乎所有半导体器件的制造工艺路线都伴随着各种低温和高温处理循环，这不可避免地会导致各种缺陷的形成，并对硅缺陷结构的发展和为改变半导体材料性能而引入的杂质形成的深中心（DC）的形成产生重大影响（Abdurakhmanov等人，2019年；Utamuradova等人，2006年；Utamuradova等人，2023年）。在生产各种结构和器件的半导体晶片的技术加工过程中，缺陷之间会发生各种相互作用，这些相互作用主要由晶格中具有最大迁移率的点缺陷决定（Normuradov等人，2022年；Turgunov等人，2020年）。晶体中的点缺陷是各种掺杂不受控制的技术杂质，它们既存在于间隙位置，也存在于替代位置，以及结构晶格缺陷 - 弗伦克尔对、空位和间隙原子。结构
看瑞士奶酪生产和缺陷
牛奶：牛奶质量非常重要；瑞士奶酪更重要。瑞士人不允许从奶牛中使用牛奶，因为孢子形成者可能会在瑞士奶酪中引起气体和变质问题。在美国瑞士奶酪行业中并非如此。优质的牛奶，在体细胞，乳酸杆菌，孢子，标准板数和MUN的低位牛奶中，对于制造瑞士是有利的。尽管瑞士婴儿使用全牛奶，但传统的瑞士奶酪会从全牛奶中除去一些脂肪。通常以3.0-3.3％的脂肪结束。瑞士奶酪的牛奶有时会澄清或通过双乳头运行，这将消除可能导致成熟问题的孢子。在巴氏灭菌之前，将来自双层型的小“滑动流”添加回牛奶中，这有助于提供“核”，从而破坏奶酪体足以允许眼睛发育。使用