本研究旨在对比研究不同用途鞋面革的粒面特性。因此,三家不同的鞋业公司提供了六种不同类型的鞋面革(裂纹革、仿古革、漆皮、纳帕革、磨砂革、印花革)。对厚度相似的皮革进行拉伸强度和断裂伸长率(TS EN ISO 3376)、单边和双边撕裂强度(TS EN ISO 3377-1、TS EN ISO 3377-2)、抗裂和抗破裂性(TS 4137 EN ISO 3378、TS EN ISO 3379)、抗屈挠性(TS EN ISO 5402-1)以及干湿摩擦牢度试验(TS EN ISO 11640)。研究结果提供了有关不同鞋面革类型的物理强度和产品性能的信息。对数据进行了比较评估,并评估了鞋面革类型对质量和性能的影响。
编辑委员会 Ma. Heloisa Alves Braga,米纳斯吉拉斯州教育部,SEE-MG Me. Ricardo Ferreira de Sousa,托坎廷斯联邦大学,UFT Me. Guilherme de Andrade Ruela,茹伊斯迪福拉联邦大学,UFJF Esp. Ricael Spirandeli Rocha 博士,米纳斯吉拉斯联邦研究所,IFMG Luana Ferreira dos Santos 女士,圣克鲁斯州立大学,UESC Ana Paula Cota Moreira 女士,若昂蒙莱瓦德社区教育文化基金会,FUNCEC Camilla Mariane Menezes Souza 女士,巴拉那联邦大学,UFPR Jocilene dos Santos Pereira 女士,圣克鲁斯州立大学,UESC Tatiany Michelle Gonçalves da Silva 女士,联邦区国务秘书处,SEE-DF Haiany Aparecida Ferreira 博士,拉夫拉斯联邦大学,UFLA Arthur Lima de Oliveira 女士,里约热内卢州科学与远程高等教育基金会中心,CECIERJ
为人工智能中学习的基本学习类型提供全面的理解,并在监督和无监督的学习之间划定。本章旨在向读者介绍这些学习范式的核心概念和方法,包括分类概述,并解释不同数据集的重要性,例如培训,测试和验证在AI模型的开发中。此外,本章将解决模型培训中的共同挑战,尤其是过度拟合和不足,并讨论减轻这些问题的策略。目标是为读者提供有效应用这些概念在AI的各种应用中的知识。
如今,“更多的摩尔”和“超过摩尔”设备体系结构已大大提高了新型材料的重要性,从而需要提供适当的表征和计量,以实现可靠的过程控制。 例如,在多通道场效应设备或升高来源中使用的SIGE或SIP化合物的引入导致需要确定所得膜的精确组成。 在这项工作中,已经使用主要无损haxpes和TOF-SIMS研究了二进制材料(例如SIP和SIGE)的定量。 的确,虽然使用RB的主要障碍是薄膜的表征,但具有适当定量功能(例如Atom探针断层扫描和传输电子显微镜)的技术既耗时又耗时,并且由于其高度局部的分析量而缺乏灵敏度。 对于定量表征,常规的X射线光电子光谱(XPS)是一个强大的工具。 然而,其低分析深度仍然是研究掩埋界面的主要限制因素,尤其是在本研究中,因为所获得的基于SI的层在环境条件下被氧化(或者应该受到一些纳米计的金属层保护)。 ,由于电子在二元材料表面的化学组成和SIO 2在层中的深入分布,因此使用了一种基于实验室的硬X射线源(HAXPE),这既要归功于层次的SIO 2的深度分布,这要归功于电子的非弹性平均自由路径随光子能量增加的增加(铬Kα,Hν= 5414.7 ev)[1] [1]。如今,“更多的摩尔”和“超过摩尔”设备体系结构已大大提高了新型材料的重要性,从而需要提供适当的表征和计量,以实现可靠的过程控制。例如,在多通道场效应设备或升高来源中使用的SIGE或SIP化合物的引入导致需要确定所得膜的精确组成。在这项工作中,已经使用主要无损haxpes和TOF-SIMS研究了二进制材料(例如SIP和SIGE)的定量。的确,虽然使用RB的主要障碍是薄膜的表征,但具有适当定量功能(例如Atom探针断层扫描和传输电子显微镜)的技术既耗时又耗时,并且由于其高度局部的分析量而缺乏灵敏度。对于定量表征,常规的X射线光电子光谱(XPS)是一个强大的工具。然而,其低分析深度仍然是研究掩埋界面的主要限制因素,尤其是在本研究中,因为所获得的基于SI的层在环境条件下被氧化(或者应该受到一些纳米计的金属层保护)。,由于电子在二元材料表面的化学组成和SIO 2在层中的深入分布,因此使用了一种基于实验室的硬X射线源(HAXPE),这既要归功于层次的SIO 2的深度分布,这要归功于电子的非弹性平均自由路径随光子能量增加的增加(铬Kα,Hν= 5414.7 ev)[1] [1]。确认通过HAXPES测量获得的感兴趣材料的组成并计算出适当的相对灵敏因子(RSF),相同的膜以TOF-SIMS为特征。但是,例如Haxpes,SIP/SIGE层的次级离子质谱法(SIMS)表征通常由于p/ge含量的电离产量的非线性变化而受到基质效应。通过分析参考样本,遵循MCS 2+辅助离子或使用完整的光谱协议[2],可以通过分析参考样品来超越此限制。最后,计算了次级离子束的P和GE(Si)组成,并将其与X射线衍射确定的参考组成进行比较。还研究了测量值的可重复性和层氧化的影响。得出结论,通过将haxpes结果与TOF-SIM耦合,准确评估了层的深入组成和表面氧化物的厚度。
关于东非和南部非洲国际ICT政策的合作(CIPESA)致力于捍卫和扩大数字公民空间,以保护和促进人权,并增强创新和可持续发展。着重于不同的参与者,包括私营部门,民间社会,媒体,政策制定者和跨国机构,我们的工作旨在使自由,开放且安全的互联网促进权利,生计和民主治理。Cipesa的工作对信息,研究,资源和参与者的短缺始终如一地在技术,人权和社会的联系中工作。的确,Cipesa在2004年的建立是对DFID的《大声音声音报告》的发现,该报告引用了缺乏简单,可观的且及时访问有关ICT相关问题和过程的信息,这是非洲效率和包容性ICT政策制定的关键障碍。促进乌干达企业的数字权利
摘要 - 本文引入了一种分布式的应急检测算法,用于使用随机混合系统(SHS)模型在功率分配系统中检测不可观察的意外情况。我们旨在应对分销网络中有限测量能力的挑战,这些挑战限制了迅速检测意外事件的能力。我们将分布网络连接,负载馈线,PV和电池储能系统(BESS)混合资源的动力学结合到完全相关的SHS模型中,该模型代表分布系统作为意外情况下不同结构之间的随机切换系统。我们表明,SHS模型中的跳跃对应于物理功率网格中的突发事件。我们基于幅度调制输入(MAMI)采用探测方法,以使意外情况可检测到。通过对样本分布系统的模拟来验证所提出的方法的有效性。索引术语 - PV-BESS,分布系统,不可检测的偶性,随机混合系统,偶然性检测。
几次学习(FSL)的目的是学习如何从少数培训检查中认可图像类别。一个核心挑战是,可用的培训检查通常不足以确定哪些视觉效果是所考虑类别中最具特征的。为了应对这一挑战,我们将这些视觉特征组织成方面,从直观地将相同的特征分组(例如,与形状,颜色或纹理相关的功能)。这是从以下假设中的动机:(i)每个方面的重要性因类别而异,并且(ii)可以从类别名称的预训练的嵌入中预测Facet的重要性。尤其是我们提出了一种自适应的相似性度量,依靠对给定类别的预测的重要性权重。该措施可以与各种现有的基于度量的甲基甲化组合使用。在迷你胶原和CUB上进行的实验表明,我们的方法改善了基于公制的FSL的最新方法。
在二维电子系统(2DE)中发现了这种丰富行为的显着示例,该系统在带绝缘子3(LAO)和SRTIO 3(STO)之间形成的界面形成。[3]在基于氧化物的2DE中观察到了许多有趣的物理现象,包括超导性,[4]一种有趣的磁反应,[5,6]和非常规的RashBA效应。[7–9]基于该系统的不同设备已被证明,首先通过编写原子力显微镜的尖端编写结构来避免与氧化物的光刻图案相关的固有困难。[10]虽然最终克服了这些,并且证明了具有电子束光刻术的电场效应的有效制造[11] [11]在LAO/STO中实现高迁移率2DE所需的高增长温度仍需为设备制造带来挑战。[12]可以通过在室温下沉积Al层来形成2DE的演示,已经为在设备中实现基于STO的2DS的新观点开辟了新的观点。[13]最近观察到基于Al/sto 2DES的设备中非常大的旋转转换效应,突出了该系统对氧化物电子产品的潜力。[14]同样的工作还表明,2DES的Complex频段结构对于其属性和设备性能至关重要。现在,在最常见的晶体学方向上,通过角度分辨光学光谱(ARPE)对Sto裸露面的2DE的电子结构已经进行了很好的研究。[15–20]该2DE是通过引入氧气空位来形成的,这些空位是通过在UHV条件下用高能量光子的辐照在裸露表面产生的。[21]相同的机制允许在其他氧化物(如KTAO 3,SNO 2和TIO 2)中稳定表面2DES [22-26],并且与Ar Ion bombard bombard的金属STO表面层不同。[27,28]铝在UHV裸露表面上的铝沉积以类似的方式产生了2DE。在这种情况下,由于有效的氧化还原反应而产生了氧空位,而Al膜从底物中泵入氧气,而氧气则将其氧化为绝缘Alo X。[13],由于诱导此Al/sto 2DE仅需要很少的Al,因此表面敏感的ARPES测量也可以访问。正如预期的那样,通过两种方法获得的2DE的电子结构相似,因为两个系统都出现了氧气空位