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单胺氧化酶抑制剂（MAOI）抗抑郁药
▪心脏或肝脏问题。▪糖尿病或甲状腺功能亢进。▪癫痫发作，适合或抽搐。▪磷脂细胞瘤（肾上腺的罕见肿瘤）。 ▪卟啉症（一组影响皮肤和神经系统的罕见疾病）。 ▪您怀孕，母乳喂养或希望怀孕。▪磷脂细胞瘤（肾上腺的罕见肿瘤）。▪卟啉症（一组影响皮肤和神经系统的罕见疾病）。▪您怀孕，母乳喂养或希望怀孕。
具有自增强自适应性能的分级多孔钢整体结构
铁是一种丰富的化学元素，自古以来就以钢和铸铁的形式用于制造工具、器皿和武器。[1,2] 钢铁目前每年的产量为 1.4 亿吨，是人类文明中最广泛利用的材料之一。[1] 如此高的产量和当前加工技术的高碳足迹，使钢铁成为现代社会减少材料对环境影响的首选材料。[3] 虽然全世界的大部分钢铁生产都用于制造致密的建筑结构元件，但人们也在探索将多孔铁块用于催化、[4] 储能、[5] 组织再生 [6] 和结构应用。[7] 对环境影响较小的轻质结构的需求日益增长，人们对此类多孔金属以及它们对旨在更有效地利用自然资源的非物质化战略的潜在贡献的兴趣日益浓厚。海绵铁是通过将矿石在熔点以下直接还原而获得的，是多孔金属最早的例子之一。[8] 由于其强度相对较低，这种多孔铁在过去被用作制造致密结构的前体。多孔金属的低强度源于众所周知的材料强度和相对密度之间的权衡。[9] 根据 Gibson-Ashby 分析模型的预测，[10] 多孔和胞状结构的强度和刚度与固相相对密度 (φ) 呈幂律关系：P∼φm，其中 P 是关注的属性，m 是缩放指数。重要的是，高度多孔的大型结构（φ<0.20）通常表现出的刚度和承载能力远低于这种简单分析模型的预期水平。 [11] 事实上，实验和计算研究表明，当材料的相对密度接近其渗透阈值时，只有一小部分固相能有效地增加多孔结构的刚度。[12,13] 这是因为在多孔网络结构整体变形过程中存在未受载荷的悬挂元素。[14]
黑板 - 前进的自主目标检测和映射：开发用于单眼深度感应和动态tar
摘要 - 该研究旨在实施能够自主检测绵羊目标并在2D占用图上代表它们的系统，其最终目标是促进在UXV平台上自主牧羊。本文详细介绍了Blackboard System的开发，Blackboard System是一种用于自动目标检测和映射的软件解决方案。使用Python和C编程语言，Blackboard系统将单眼深度感测与自主目标检测，以产生全面的深度和目标图。这些地图是合并的，以产生从高架相机的角度捕获的操作区域的详细的2D鸟视图。黑板系统的独特功能是其模块化框架，它允许无缝更新或更换其深度传感和目标检测模块。
物理3D对抗攻击自动驾驶中的单眼深度估计
广泛应用于自主驾驶中的基于深度学习的单眼深度估计（MDE）很容易受到对抗性攻击的影响。先前针对MDE模型的物理攻击依赖于2D广泛的补丁，因此它们仅影响MDE地图中的一个小型局部区域，但在各种观点下都失败了。为了解决这些限制，我们提出了3D深度傻瓜（3d 2傻瓜），这是对MDE模型的第一个基于3D纹理的对抗性攻击。3d 2傻瓜被专门优化，以生成3D对抗纹理对型号的车辆类型，并在恶劣天气条件（例如雨水和雾）中具有改善的鲁棒性。实验结果验证了我们3d 2傻瓜在各种情况下的出色性能，包括车辆，MDE Mod-els，天气状况和观点。现实世界中使用打印3D纹理的实验实验进一步表明，我们的3d 2傻瓜可能会导致超过10米的MDE误差。该代码可在https://github.com/gandolfczjh/3d2fool上找到。
182单晶双面TOPCon太阳能电池
电池片包装紧密，四周用柔软海绵包裹，箱体四周用热缩套管包裹。外包装箱必须有防震装置，以适应长途运输。包装后，电池片应存放在室内，湿度低于60%，温度为（20±10）℃。如果电池片的存放时间超过90天，应重新抽检。
深情的昵称和流媒体类型对电子商务现场流媒体态度的互动效果：心理亲密关系的中介作用
遗传因素在确定人身高方面起着至关重要的作用。矮小的身材通常会影响多个家庭成员，因此，家族性矮小的身材（FSS）代表了生长障碍的显着比例。传统上，FSS被认为是代表特发性短身材的子类别（ISS）的良性多基因条件。然而，遗传研究的进步表明，FSS也可以是单基因的，以常染色体显性方式遗传，并且可能是由不同的机制引起的，包括原发性板障碍，生长激素的发音/不敏感性或通过基本内细胞内途径的破坏。这些发现强调了较远的矮个地位形式的更广泛的表型光谱，这可能与ISS表现出轻度的表现。鉴于重叠的特征和在没有基因检测的情况下与单基因FSS区分多基因的难度，一些研究人员将其重新定义为描述性术语，该术语涵盖了任何家族性地位，无论其基本原因如何。这种转变强调了诊断和管理家庭内部矮小的身材的复杂性，反映了影响人类成长的各种遗传景观。
单眼视频的动态头部重建
我们提出了来自单眼RGB视频的动态3D头部重建的单眼神经参数头模型（Mono NPHM）。到此为止，我们提出了一个潜在的空间空间，该空间在神经参数模型的顶部参数化纹理场。我们限制了预测的颜色阀与基础几何形状相关，以便RGB的梯度有效地影响反向渲染过程中的潜在几何代码。为了提高表达空间的代表能力，我们使用超二维增强了向后变形场，从而在拓扑具有挑战性的表达式中显示出颜色和几何表示。使用Mono NPHM作为先验，我们使用基于符号距离字段的体积渲染来处理3D头重建的任务。通过nu毫无反转，我们使用面部锚点构成了具有里程碑意义的损失，这些损失与我们的规范几何表示紧密相关。为了评估单眼RGB视频的动态面部重建任务，我们在休闲条件下记录了20个具有挑战性的Kinect序列。单nphm超过 -
从单目遥感图像进行 3D 建筑物重建
与从 LiDAR 数据和多视图影像重建相比，倾斜影像重建是大规模城市建模的重要研究问题和经济解决方案。然而，建筑物足迹和立面的部分不可见性、严重的阴影效应以及大范围区域内建筑物高度的极端变化等若干挑战将现有的基于单目影像的建筑物重建研究限制在某些应用场景中，即从近地面影像建模简单的低层建筑物。在本研究中，我们提出了一种新颖的单目遥感影像 3D 建筑物重建方法，解决了上述困难，从而为更复杂的场景提供了一种有吸引力的解决方案。我们设计了一个多任务建筑物重建网络 MTBR-Net，通过四个语义相关任务和三个偏移相关任务来学习倾斜影像的几何属性、3D 建筑物模型的关键组件及其关系。网络输出通过基于先验知识的 3D 模型优化方法进一步集成，以生成最终的 3D 建筑模型。在公共 3D 重建数据集和新发布的数据集上的结果表明，与目前最先进的方法相比，我们的方法将高度估计性能提高了 40% 以上，将分割 F1 分数提高了 2% - 4%。
由单体/水界面稳定与胶体纳米粒子
纳米颗粒在接口处。没有纳米颗粒，系统将在系统中发生宏观分离，这两个阶段将根据其密度而定。[5,6] 2000年代初期证明了Bijels生产的第一个程序。第一个实验成功的方法是所谓的热旋缺失分解。[7]在2015年，Haase和同事改善了这种方法，开发了一种导致旋律分解的方法，该方法依赖于从三元混合物中去除溶剂的方法。[8]在这种情况下，将两个易碎的液体与溶剂混合在一起，该溶剂具有使它们相互溶于的能力。将所谓的混合物注入能够提取溶剂的连续相中，其突然去除会诱导两个剩余流体的旋律分解。最近，Clegg Research Group定义了一种越来越简单，更快的生产协议，涉及所涉及的组件之间的直接混合。[9]以这种策略分散到两种不混溶的液体中，需要一些表面活性剂。以这种方式，可以偏爱面部表面的不同局部曲率并稳定结构。与旋律分解不同，这里的比杰尔是通过应用高剪切速率形成的，因此，在初始阶段，产生了二元混合物的液滴。去除剪切物后，粗糙的过程开始将颗粒[1]在接口处捕获[1]，直到融合融合为止。最近的Huang等人。同时，表面活性剂施加了液态液接触表面的局部曲率，有助于形成特征性的双连续结构。[1,2,10]仅使用简单的涡流混合简化了生产方法。这样做，他们采用了不同的分子量表面活性剂的组合来稳定不同的局部曲率，以与两个液相之间的界面稳定。在这种情况下，形成比耶尔的唯一必要条件是使用具有不同分子量的聚合物的混合物和足够高的颗粒来形成双连续性的互面膜间堵塞的乳胶凝胶。在最近几年中，比杰尔（Bijels）在许多工业领域表现出了有希望的应用，例如电池，燃料电池和许多其他领域，其中具有控制结构的多相材料引起了任何关注。[11]从医学角度来看，使用Bijels的主要优势居住在可能获得系统
