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230915 -Itera -bio Lite-手册
2。在待机模式下：不允许调整强度。可以通过按下按钮“ Time +”和“ Time-”来预设工作时间。可以根据您的需求打开或启用石墨烯功能。当打开石墨烯功能时，将加热能量板，并在石墨烯按钮上方打开指示灯；当石墨烯关闭时，加热停止，石墨烯按钮上方的指示灯熄灭。
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ITERA 大气和行星科学研究项目邀请 SMAN 1 Sekampung Udik 的学生控制光污染 ITERA 新闻。 ITERA 科学学院大气与行星科学 (SAP) 研究项目访问了 SMAN 1 Sekampung Udik，以教育学生关心和应对气候变化以及参与控制周边地区光污染的重要性。此次活动的主题是“为子孙后代可持续发展：气候变化和光污染”，于 2023 年 11 月 23 日星期四举行。ITERA 大气与行星科学研究项目协调员博士出席了此次活动。 Deni Okta Lestari 和副校长 Evi Yuliana S.Pd. 对 ITERA SAP 学习项目团队的到来表示欢迎。
评论练习清单 - 网络层
考虑分布式的Bellman-Ford算法。每个表由目标节点标识符，下一个跳跃标识符和路径成本组成。每个链接上的数字表示链接的成本。运行算法，直到每个结都知道网络上所有其他节点的较低成本路径。使用有毒的反向技术使用拆分视野，并说明了每个节点通过算法的每种迭代发送的所有距离向量。
校园电网的技术经济分析与优化...
1 苏门答腊技术学院 (ITERA) 机械工程项目，南楠榜 35365，印度尼西亚 2 纽卡斯尔大学信息与物理科学学院，纽卡斯尔，新南威尔士州 2308，澳大利亚； teuku.geumpana@newcastle.edu.au 3 悉尼科技大学土木与环境工程学院、工程与信息技术学院绿色技术中心，悉尼，新南威尔士州 2007 年，澳大利亚； islammdrizwanul.fattah@uts.edu.au 4 机械工程系，Universitas Syiah Kuala，Banda Aceh 23111，印度尼西亚； samsul.rizal@unsyiah.ac.id 5 Department of Mechanical Engineering, College of Engineering, Universiti Tenaga Nasional, Kajang 43000, Malaysia * 通讯地址：t.indra@ms.itera.ac.id (TMIR)； tmindra.mahlia@uts.edu.au (TMIM)；电话：+62-8525-4483-660 (TMIR)； +61-416-646-288 (TMIM)
激光技术在关键领域的应用
激光技术在关键部门中的应用：军事和医疗苏拉顿纳菲萨1，Zarina tukiran 2.3*，Lau Wei Sheng 3，Siti Nabilah Rohim 3，Siti Nabilah Rohim 3，Vincent Sia Ing Teck 3，Nur Liyana Razali 2.3微电学和纳米技术 - 苏努斯丁研究中心，综合工程研究所，马来西亚36400年，马来西亚，马来西亚36400，马来西亚36400，马来西亚36400，马来西亚36400，马来西亚36400马来西亚 *通讯作者doi：https：//doi.org/10.30880/jeva.2021.02.01.005 2021年3月29日收到； 2021年5月23日接受； 2021年6月30日在线上
利用经典的反卷积和零照片图像恢复中的特征提取
非盲反卷积的目的是从鉴定获得的内核中恢复其模糊的图像。iS iSTING TEEP神经体系结构通常是基于大型地面真相图像的大型数据集建立的，并接受了监督训练。并不总是可用的，尤其是针对生物化应用，敏锐的高质量地面真相图像并不总是可用的。这严重阻碍了当前方法在实践中的适用性。在本文中，我们提出了一种新型的非盲卷曲方法，该方法利用了深度学习和经典迭代反卷积算法的力量。我们的方法结合了一个预先训练的网络，从输入图像中提取深度特征以及Itera的Richardson-Lucy反卷积步骤。随后，采用零射击优化过程来集成反浏览特征，从而产生高质量的重建图像。通过使用经典的迭代反卷积方法进行初步重构，我们可以有效地利用较小的网络来产生最终图像，从而加速重建，同时减少需求量，以减少有价值的计算资源。我们的方法证明了各种现实世界应用程序中的显着改进。
评估，调整和解释神经网络，用于与气象应用中的图像一起工作
摘要：神经网络的方法（又名深度学习）为在气象学中使用了许多新的机会来利用远程感知的图像。常见应用包括图像分类，例如，确定图像是否包含热带旋风，以及图像 - 图像翻译，例如，为仅具有被动通道的卫星效仿雷达图像。然而，关于使用神经网络来处理气象图像，例如用于评估，调整和解释的最佳实践，还有许多公开问题。本文重点介绍了神经网络发展的几种策略和实际考虑因素，这些策略和实际考虑因素尚未在气象界受到很多关注，例如接收领域的概念，未充分利用的气象性能指标以及神经网络解释的方法，例如合成实验和层次相关性传播。我们还将神经网络解释的过程视为一个整体，将其视为基于实验设计和假设的产生和测试的Itera tive tive the triben驱动的发现过程。最后，尽管气象学中的大多数关于神经网络解释的工作迄今已集中在用于图像分类任务的网络上，但我们将重点扩展到包括图像到图像翻译的网络。
全球汽车领域的生成式人工智能
在瞬息万变的全球汽车行业中取得成功，很大程度上取决于创新。汽车制造商面临的挑战是满足客户对技术更先进、更环保和更个性化汽车的期望，同时在瞬息万变的市场中保持竞争力。生成式人工智能正在改变汽车的设计、开发和生产方式。它可以通过减少设计迭代次数、预测客户偏好和改进生产流程来实现这一点。显然，随着我们探索人工智能与汽车卓越之间的联系，生成式人工智能对未来移动出行具有巨大潜力。生成性人工智能正在引发汽车行业的范式转变，打开智能移动新时代的大门，并通过使制造商突破创造力、效率和可持续性的边界，改变全球数百万客户的驾驶体验。
lu spect/ct成像
随着新的放射性药物疗法的发展，定量SPECT/CT已逐渐成为剂量测定的重要工具。SPECT的一个主要障碍是其分辨率不佳，这导致活动分布模糊。尤其是对于小物体，这种所谓的部分体积效应限制了活性定量的准确性。已经提出了许多用于部分体积矫正的方法（PVC），但是大多数方法都假定成像系统的空间不变分辨率的缺点，而SPECT不得有。此外，大多数方法都需要基于解剖信息的分割。方法：我们介绍了DL-PVC，这是一种使用深度学习（DL）的177 lu spect/ct进行PVC的方法。培训是基于一个数据集，该数据集的随机活动分布放置在延伸心脏 - 躯干身体幻像中。使用Simind Monte Carlo Simulation程序创建了现实的SPECT采集。SPECT重建没有和分辨率建模分别使用蓖麻和搅拌重建软件进行。将基本真相活性分布和模拟的SPECT图像对进行训练。对这些U-NET的表现的定量分析是基于指标，例如结构相似性指数量度或归一化的根平方误差，也基于体积活性精度，这是一种新的度量，它描述了体素的差异，在该指标中描述了确定的活性浓度与真实活性浓度较小的元素相比，而不是一定的磁性。根据此分析，确定了标准化，输入大小和网络体系结构的最佳参数。结果：我们基于模拟的分析表明，结构相似性指数量度/归一化根平方误差/体积活动精度的DL-PVC（0.95/7.8％/35.8％）优于没有PVC（0.89/10.4％/12.1％）的SPECT和迭代Yang PVC（0.89/10.4％/12.1％），并且在迭代中均超过SPECT（0.89/10.4％/12.1％）。此外，我们验证了不同几何形状的3维印刷幻象的177 lu Spect/CT测量的DL-PVC。尽管DL-PVC显示出类似于Itera the Yang方法的活性恢复，但不需要分割。此外，DL-PVC能够纠正其他图像伪像，例如Gibbs响起，使其在体素水平上显然优越。结论：在这项工作中，我们证明了定量177 LU SPECT/CT的DL-PVC的附加值。我们的分析验证了DL-PVC的功能，并为未来在临床图像数据上的部署铺平了道路。
设计和制造碳纤维增强的蓄能器容器，用于配方奶学生规格的汽车
近年来，由于对更可持续的能源和运输的需求越来越强劲，电动汽车市场和行业一直在迅速发展。随着这种更大的需求，出现了新的挑战，例如自主性和效率。体重在这两个参数中起着重要作用，因此减轻重量对于电动汽车的性能至关重要。另一方面，复合材料，尤其是碳纤维增强聚合物（CFRP），提供了经典金属材料的低重量替代品。在车辆中，可以通过复合材料改善机械性能的组件，同时减小结构重量，这是电池容器。在此组件中使用复合材料的使用变得越来越普遍，无论是在高性能的汽车中，例如机动运动还是常规运输车辆。复合材料不仅具有较高的电阻/权重关系，而且还提供了其他优势，例如低电导率和更大的刚性。他们也有可能制作更复杂的形式。与高性能运动运动一样，复合材料可用于工程相关的环境中，例如促进学生融合的竞赛。Formula Student是一项全球竞赛，在该竞争中，学生面临挑战和制造公式式跑步汽车的挑战。这些汽车可能具有燃烧，电动机或混合运动组。电动汽车的关键组成部分是其电池，因此是其容器，可以保证结构完整性和安全性。该容器由许多铝制团队制造。但是，许多团队选择在电动汽车市场之后使用复合材料。在本文中，提出了CFRP容器的概念来提高组件性能和安全性。经过一些设计迭代后，通过有限元素模拟研究了CFRP电池盒的性能。这样做不仅是为了了解新结构的行为，而且是为了确保它符合汽车将参与的比赛规定。还使用了复合材料的经典理论对分析模型进行了综述，这导致了某些模型与实验论文的比较。使用Altair HyperMesh进行临界加载案例进行层优化模拟，以减轻所选区域的重量或增加电阻。 最后，使用类似于累加器盒的材料进行实验测试，以创建一个工作流程，以在电池盒中使用的材料测试中使用。 关键字：复合材料，电动汽车，有限元素分析，学生公式，电池讲故事的人，模拟，弯曲测试。层优化模拟，以减轻所选区域的重量或增加电阻。最后，使用类似于累加器盒的材料进行实验测试，以创建一个工作流程，以在电池盒中使用的材料测试中使用。关键字：复合材料，电动汽车，有限元素分析，学生公式，电池讲故事的人，模拟，弯曲测试。