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光子纤维织入服装：耐用的条形码织物标签
先进的光纤解决方案一种直接且不显眼地编织到织物中的基于光纤的条形码可以通过自动分拣设备中的传统光谱仪快速读取，从而完成从初始制造到重复使用的整个循环。为了实现这种光纤条形码，林肯实验室国防织物发现中心和密歇根大学的研究人员设计了一种光子光纤，其可调整的周期性可以提供织物组成材料的光学特征。开发过程使用由交替层市售聚合物（即聚碳酸酯和聚甲基丙烯酸甲酯）薄膜组成的预制件，将这些层热拉伸成层厚度小于 5 微米的微纤维。可以通过拉伸过程控制光纤的光子反射和吸收特性，以创建不同织物特有的聚合物组合。
UFGS 08 34 16.20 垂直升降织物门
2.2 门 2.2.1 织物门扇 2.2.2 中间门梁 2.2.3 门导轨 2.3 电动操作器 2.3.1 驱动装置 2.3.2 皮带/钢丝绳系统 2.3.3 门防坠装置 2.3.3.1 门扇安全制动装置 2.3.3.2 门扇安全制动装置替代方案 2.3.3.3 上摆门竖框安全制动装置 2.3.4 松弛皮带/钢丝绳断路器 2.3.5 电机 2.3.6 控制装置 2.3.6.1 控制面板外壳 2.3.7 限位开关 2.3.8 门控制报警装置 2.3.9 安全装置 2.3.10 控制变压器 2.3.11 电气元件 2.3.12 带诊断功能的用户界面 2.4 标题箱体 2.5 底梁 2.6 风锁 2.7 上翻竖框（如有注明） 2.7.1 竖框坑和盖（如有注明） 2.7.2 伸缩竖框销和地板扣件 2.8 人员门 2.9 操作 2.9.1 门操作 2.9.2 电动操作 2.9.3 备用门操作 2.10 饰面 2.10.1 黑色金属 2.10.2 铝 2.11 标牌
使用薄雾有线保证关闭校园织物 - ...
•随着连接到网络的设备数量的增加，您需要快速扩展校园网络而不增加复杂性。许多物联网设备的网络功能有限，并且需要在建筑物和校园之间进行L2邻接。传统上，通过使用基于数据平面的洪水和以太网切换技术固有的学习机制在端点之间扩展虚拟LAN（VLAN）来解决此问题。传统的以太网切换方法效率低下，因为它利用广播和多播技术宣布媒体访问控制（MAC）地址。也很难管理，因为您需要配置和手动管理VLAN以将其扩展到新的网络端口。当您考虑移动设备的爆炸性增长时，此问题会增加多重折叠。
通过脑电图 (EEG) 频谱对织物触觉刺激进行神经感知辨别
在神经科学领域，对织物与皮肤相互作用过程中的感觉知觉的精确评估仍然知之甚少。本研究旨在通过脑电图 (EEG) 光谱强度研究不同纺织品对织物刺激的皮质感觉反应，并评估 EEG 频带、传统主观问卷和材料物理性质之间的关系。招募了 12 名健康成年参与者来测试三种不同纺织品成分的织物，这三种织物分别为 1) 棉、2) 尼龙和 3) 涤纶和羊毛。通过织物触感测试仪 (FTT) 定量评估织物的物理性质。邀请受试者通过主观问卷和客观 EEG 记录对织物样品的感觉知觉进行评分。对于不同的织物刺激，EEG 的 Theta 和 Gamma 波段相对光谱功率存在显著差异（P < 0.05）。 Theta 和 Gamma 能量与问卷调查的大多数主观感觉以及 FTT 测量的织物物理特性具有显著相关性（P < 0.05）。EEG 频谱分析可用于区分不同纺织成分的织物刺激，并进一步指示织物刺激过程中的感觉知觉。这一发现可为进一步通过 EEG 频谱分析探索性研究感觉知觉提供依据，可应用于未来假肢中皮肤触觉的大脑发生器的研究以及工业中感觉知觉的自动检测。
HyperLeDger Fabric平台，用于自动驾驶汽车中的安全有效数据共享
摘要 - 无线通信中的投入，可以构成蜂窝和非事物网络，是赋予自动驾驶汽车（AV）以彻底改变运输方式。实现实时数据交换和与基础架构的无缝通信有望提供更安全，更有效的旅行的未来。但是，有效地管理AVS生成的广泛数据的重大挑战。此数据包括传感器读数，有关周围环境的信息以及潜在的用户数据。因此，解决与数据处理，各种利益相关者之间共享，隐私，诚信和安全性相关的问题至关重要。本文通过提出和评估基于区块链技术HyperLeDger Fabric建立的平台来应对数据共享挑战。该平台旨在促进与AVS有关的各方之间的安全和有效的数据共享。我们的初始测试表明，模拟用户的数量（虚拟用户数）和处理的数据量（数据负载）可能会对系统的性能产生负面影响。这突出了需要进一步优化，以确保平台可以有效地处理大规模数据共享。索引条款 - DATA共享，安全性，隐私，区块链，HyperLedger，自动驾驶汽车
基于MXENE@棉花结构的高性能可穿应变传感器
清洁，导电棉布和MCF应变传感器的SEM图像如图3。图3a显示了不同宏伟的干净棉织物的形态。可以看出，织物由编织的棉纤维束组成，纤维的表面相对光滑。图3（C-E）在将织物浸入MXENE悬浮液和干燥后，从不同角度显示了导电MCF的SEM成像。在弹性的2D MXENE纳米片装饰纤维表面并在棉纤维上观察到组装的Mxene纳米片后，光滑的棉纤维表面变得粗糙。因此，获得了带有核心壳结构的Mxene装饰的棉纤维。图3G是MXENE包装纤维和相应元素映射的SEM图像。据观察，Ti，C和O均匀地分布在棉纤维表面上，表明纤维被一层Mxene纳米片紧密包裹。图3F显示，导电棉纤维被PDMS层很好地封装，这些PDMS层对内导电棉纤维起着保护性和限制性作用，并且在封装过程后保持了织物结构。
迈向自动化织物缺陷检测：对最近的计算机视觉方法的调查
摘要：缺陷检测是许多行业中管道的关键部分。在纺织业中，1尤其重要，因为它将影响最终产品的质量和价格。但是，这是2个由人类代理商进行的，据报道，他们的性能差，还有3个昂贵且耗时的培训过程。因此，在过去的20年中，自动化该过程的方法已越来越多地探索。虽然有许多传统方法解决这个问题，但随着深度学习的出现，基于机器学习的方法现在构成了6个可能的方法中的大多数。其他文章以更一般的方式探索了传统方法和7种机器学习方法，并详细介绍了它们的演变。在8本评论中，我们将总结过去5年中最重要的进步，并主要集中于9种基于机器学习的方法。我们还概述了10日未来最有希望的研究途径。11
柠檬酸交联壳壳的长矛固定油作为抗菌纤维素织物
摘要 - 这项研究列出了通过乳液形成方法预处的壳聚糖微观结构中的长矛油（SMO）的封装。SMO虽然具有药物意义，但由于其在条件下的稳定性较小和高波动性，但在医疗和功能纺织品中发现了lim的应用。尽管如此，它在壳聚糖中的封装可能会增强其在上述目的的稳定性和适用性。使用不同的分析技术表征了SMO封装的壳聚糖微观结构，并通过柠檬酸的绿色交联应用棉织物。经过处理的织物揭示了通过SEM和FTIR分析证实的微胶囊的成功粘附在其表面上。那里观察到处理的织物的拉伸强度略有下降；然而，通过减少其99％的人口，改善了折痕恢复行为和良好的抗菌活性，以应对广谱细菌菌株；而这种织物的刚度在某种程度上表现出趋势。因此，在此产生的增值多功能纺织品可以为潜在的医疗和医疗保健应用提供表面和抗菌活性，而不会损害其舒适性。
问责结构：一套用于管理人工智能系统问责和审计的语义工具 ⋆
人工智能系统的广泛采用以及与错误、偏见和其他负面后果相关的风险凸显了对此类系统进行监管的必要性，并引发了要求对它们（及其开发者）负责的呼声。为了定位我们的工作，我们使用了之前工作 [6] 中提出的定义，其中人工智能系统包括“核心人工智能”组件（例如，机器学习模型）和其他支持组件（例如，API 包装器）；其生命周期包括四个阶段：设计、实施、部署和运营。此外，负责任的人工智能系统是可以进行检查、审计或审查的系统，目标是（i）使其生命周期每个阶段的流程透明化；（ii）表现出对硬性法律（即法律法规）和软性法律（即标准和指南）的遵守；（iii）促进对错误决策或失败的调查并确定负责的人类代理人。近年来，为了提高机器学习系统的透明度，已经提出了许多用于记录元数据的著名框架
一种扭曲时空结构的合理方法，用于创建实用的多介质推进系统
时空扭曲是由于重力造成的。根据牛顿引力公式，如果任何物体的质量为零，那么引力就会为零。假设太阳和地球之间的情况，大约需要 8 分 20 秒，但如果太阳以某种方式消失，引力就会为零。我们都知道光比引力移动得快得多，因为引力是所有力中最弱的。那么引力怎么会比光快呢？花了 200 年才解决这个奇怪的情况。爱因斯坦的理论认为空间因行星的引力而弯曲。可以假设空间就像一张网，上面放着一些重物。这被称为时空扭曲。爱因斯坦从运动学（运动物体的研究）的角度提出了他的理论。他的理论是对洛伦兹 1904 年的电磁现象理论和庞加莱的电动力学理论的进步。虽然这些理论包括与爱因斯坦引入的方程（即洛伦兹变换）相同的方程，但它们本质上是为了解释各种实验（包括著名的迈克尔逊-莫雷干涉仪实验）的结果而提出的临时模型，这些实验极难融入现有范式。