复合材料是指由两种或多种可见结合且不会相互溶解的成分组成的材料组,具有所用材料的所需特性(Kaw 2014)。Ersoy(2001)将复合材料定义为由至少两种不同材料组合而成的用于特定用途的材料组。它通常由复合材料、低强度树脂或基质和少量增强元素组成。复合材料的成分在宏观层面上以保持其极限的方式组合在一起。当检查复合材料时,可以看到成分是经过选择的,并且它们处于可区分的水平。尽管这些材料表现出均匀的特性,但它们实际上具有异质结构。在这种情况下,尽管在分子和原子水平上组合的材料看起来是均匀的,但它们不属于复合材料类(Şahin 2000)。
▪ 不要将个人财产(如笔记本电脑、钱包、现金、珠宝或自行车)置于无人看管和不安全的地方 ▪ 不要将贵重物品留在停放的汽车内可见的地方 ▪ 不要撑开外门 ▪ 保持警惕并关注周围的人和情况 ▪ 立即向警方报告可疑活动或人员。
遥感场景(RSS)图像分类在城市规划和环境保护等各个领域中起着至关重要的作用。然而,由于较高的阶层间相似性和类内变异性,实现RSS图像的准确性分类对当前卷积神经网络(CNN)基于基于的卷积神经网络(CNN)和基于视觉变压器(VIT)的方法构成了巨大挑战。为了解决这些问题,本文提出了一种新颖的双重编码方法,该方法从特征提取和融合的两个角度来看,名为Master-Slave编码网络(MSE-NET)。基于VIT的主编码器提取了高级语义特征,而基于CNN的从属编码器捕获了相对较低级别的空间结构信息。sec-,为了有效地整合两个编码器的特征信息,本文进一步制定了两种融合策略。第一个策略涉及辅助增强单元(AEU),该单元消除了两个编码器之间的语义差异,可增强对奴隶编码器的空间环境意识并促进有效的特征学习。交互式感知单元(IPU)作为第二种策略,促进了两个编码器表示的相互作用和集成,以提取更具歧视性的特征信息。此外,我们在四个广泛使用的RSS数据集上进行了比较实验,包括RSSCN7,Siri-Whu,空中图像数据集(AID)和NWPU-RESISC45(NWPU45),以验证有效性
预备核心课程向学生介绍成功完成能源系统课程所必需的基础知识。AL 课程与我们融合了工程、商业和政策的多学科能源系统课程相结合。我们的课程设计灵活,包括一系列工程和金融核心课程,以及五所不同学院的一系列选修课。我们的核心和选修课程旨在帮助学生做好准备,领导实施对企业和社区产生长期积极影响的能源系统解决方案的努力。
戈登工程领导力学院 电气与计算机工程硕士学位,主修微系统、材料和设备,并获得工程领导力研究生证书 学生可以完成电气与计算机工程理学硕士学位,主修微系统、材料和设备,同时获得工程领导力研究生证书 (https://catalog.northeastern.edu/graduate/engineering/multidisciplinary/engineering-leadership-graduate-certificate/)。 学生必须申请并被戈登工程领导力项目录取才能选择此选项。 该课程要求完成获得工程领导力研究生证书所需的 16 学期课程,其中包括与多位导师一起进行的行业挑战项目。 综合的 40 学期学位和证书将需要 24 学期的经顾问批准的微系统、材料和设备技术课程。
MSE 485 生物材料 (3 个学分) 本课程介绍与生物实体衍生或相关材料的合成、特性、加工/制造和应用相关的基本方面。本课程重点介绍生物材料,其应用范围广泛,不仅限于医学或临床用途。本课程强调生物系统独特的机制和功能,以及利用一种或多种材料系统实现的预期结果。本课程涵盖的基本概念包括:不同类别的生物材料之间的差异;生物材料的毒性与生物相容性;生物材料的体积特性与表面特性;生物材料与不同环境的相互作用;生物材料的稳定性和降解;用于传感和生物电子应用的生物材料;用于能源、软机器人和响应材料应用的生物材料;以及用于药物输送的生物材料。
• 长期捕捞量与长期 CPUE • 长期捕捞量与低于参考点的概率 • 长期捕捞量与短期捕捞量 • 长期 CPUE 与年度捕捞量变化 • 长期努力与资源恢复概率
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能源存储和转换清洁和负担得起的能源技术太阳能,能源材料,热系统和光伏燃料电池和氢技术碳捕获,利用率和储存绿色建筑以及低碳运输废物管理和回收能量材料的人工智能和机器学习,以实现可持续性