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使用多重分形去趋势波动分析和表面肌电图进行人体手势识别 A. Hajihashemi a、F. Ebrahimi *a、H. Monta
大多数日常活动需要灵巧地使用手和手指。残疾人的手部假肢可以通过连接到上肢的表面电极非侵入式获取的表面肌电图 (sEMG) 信号来控制。在对从 10 位截肢者获取的 12 个电极 sEMG 信号进行预处理后，计算了时域和频域中的不同特征。考虑到 sEMG 是一种复杂、随机、非平稳和非线性信号，还通过多重分形去趋势波动分析 (MFDFA) 的方法提取了复杂的非线性特征。使用不同的分类方法（包括支持向量机 (SVM)、线性判别分析 (LDA) 和多层感知器 (MLP)）来比较它们在八种不同手指运动分类中的表现。观察发现，SVM 在手指运动分类方面的表现优于其他两个分类器。新特征与传统特征融合后，分类准确率、精确率、召回率（灵敏度）分别为98.70%、98.74%、98.67%。结果表明，加入MFDFA提取的新特征与其他传统特征，可以有效提高数据采集效果。
大分子tethers的表面交联，增强了病毒样颗粒对粘膜应激因素的韧性
摘要：在多种生物医学应用中，类似病毒样颗粒（VLP）作为纳米镜出现，包括疫苗抗原和货物（例如mRNA）到粘膜表面的货物。这些软，胶体和蛋白质结构（衣壳）仍然容易受到粘膜环境应力因素的影响。，我们使用同质功能的聚乙烯甘油三甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基甲基氨基酸残基交联多个衣壳表面氨基酸残基，以提高衣壳的持久性和存活率以模拟粘膜应激源。表面交联增强了从低pH值（向下pH 4.0）和高蛋白酶浓度条件（即在猪和小鼠胃液中）组装的VLP的稳定性。此外，它增加了使用原子力显微镜悬臂尖端应用的局部机械压痕下VLP的刚度。小角度X射线散射显示交联后的衣壳直径增加，并且与PEG交联的长度增加了衣壳壳的厚度。此外，表面交联对VLPS的粘液易位和积累在体外3D人类鼻上皮组织的上皮上的积累没有影响。最后，它并未损害VLPS在小鼠皮下疫苗接种模型中的疫苗功能。与没有交联的脉络化相比，相同长度的PEG分子的表面交联VLP的刚度更高，并且在胃液中表面交叉连接的VLP的寿命更长。使用大分子系tether的表面交联，但不是对这些分子的简单结合，因此提供了一种可行的手段来增强VLP对粘膜应用的弹性和存活。关键字：病毒样颗粒疫苗，粘膜递送，纳米压力，粘液相互作用，聚乙烯甘油二醇，生物医学应用V
声纳技术人员 - 表面（STG）-DOD酷
是。声纳技术人员 - 地表路线图包括专业军事教育中连续体包含的四个领域：包括；海军专业军事教育（NPME），联合专业军事教育（JPME），领导力和高级教育。某些培训和教育是强制性的（加利福尼亚州圣地亚哥的招聘培训，Surface Combat Systems培训命令（SCSTC），电子学习等）。有些可能由您的指挥链（Microsoft Excel和PowerPoint课程）指导，其余部分是自愿的（MNP，电子学习，大学课程等）。建议水手寻找导师，包括您的指挥首长，高级应征顾问，首席小费官，领先的小官员和指挥职业顾问，并利用您的海军大学虚拟教育中心（VEC）或Oconus教育办公室的大量资源。所有人都具有独特的资格来帮助您。
材料表面改性：有机薄膜的电接枝
HAL 是一个多学科开放存取档案库，用于存放和传播科学研究文献，无论这些文献是否已出版。这些文献可能来自法国或国外的教学和研究机构，也可能来自公共或私人研究中心。
通过 BET 方程计算的表面积的可重复性如何？
Johannes WM Osterrieth, James Rampersad, David Madden, Nakul Rampal, Luka Skoric, Bethany Connolly, Mark D. Allendorf, Vitalie Stavila, Jonathan L. Snider, Rob Ameloot, João Marreiros, Conchi Ania, Diana Azevedo, Enrique Vilarrasa-Garcia, Xinca F, Buan, Buan, Hanze, Hanze, Neil. R. Champness, Sarah L. Griffin, Banglin Chen, Rui-Biao Lin, Benoit Coasne, Seth Cohen, Jessica C. Moreton, Yamil J. Colón, Linjiang Chen, Rob Clowes, François-Xavier Coudert, Yong Cui, Bang Hou, Deanna M. D'Alessandro, Payne Dohen, Doen, Doe, Sun, Christian. Michael Thomas Huxley, Jack D. Evans, Paolo Falcaro, Raffaele Ricco, Omar Farha, Karam B. Idrees, Timur Islamoglu, Pingyun Feng, Huajun Yang, Ross S. Forgan, Dominic Bara, Shuhei Furukawa, Eli Sanchez, Jorge Gascon, Selvedin Telalović, Sukho Khamed, Khammed Murji, Murji Murji, Matthew R. Saum. diq, Patricia Horcajada, Pablo Salcedo-Abraira, Katsumi Kaneko, Radovan Kukobat, Jeff Kenvin, Seda Keskin, Susumu Kitagawa, Ken-ichi Otake, Ryan P. Lively, Stephen JA DeWitt, Phillip Llewellyn, Bettina V. Lotsch, Sebastian T. Ender, Alexander M. Pati M. Pati M. al, Javier García-Martínez, Noemi Linares, Daniel Maspoch, Jose A. Suárez del Pino, Peyman Moghadam, Rama Oktavian, Russel E. Morris, Paul S. Wheatley, Jorge Navarro, Camille Petit, David Danaci, Matthew J. Rosseinsky, Alexandros P., Kat Schunder, Martin Xu, Sergeant, Sergian, Sergeant. s Mouchaham, David S. Sholl, Raghuram Thyagarajan, Daniel Siderius, Randall Q. Snurr, Rebecca B. Goncalves, Shane Telfer, Seok J. Lee, Valeska P. Ting, Jemma L. Rowlandson, Takashi Uemura, Tomoya Iiyuka, Monique A. van der Revere, David Revere, Speed, M.J. and Lamaire, Krista S. Walton, Lukas W. Bingel, Stefan Wuttke, Jacopo Andreo, Omar Yaghi, Bing Zhang, Cafer T. Yavuz, Thien S. Nguyen, Felix Zamora, Carmen Montoro, Hongcai Zhou, Angelo Kirchon, and David Fairen-Jimenez*
USV-YOLO：用于检测环保无人容器表面浮动物体的算法
摘要 - 水资源是人类的基础。表面浮游物体的精确检测是环境保护无人机进行河流清洁操作的主要先决条件。针对当前目标检测算法在复杂场景和低特征识别能力下对水面上的小目标的不良适应性，本文提出了水表面流动物体检测算法USV-yolo，这实现了在内陆河流复杂条件下充电对象的准确识别和检测。最初，设计了一种新颖的C2F频道模块。它优化了特征信息的利用，并通过顺序融合和串联从瓶颈层发出的特征信息来提高检测浮动物体的准确性；其次，该设计介绍了GS-EVC模块，该模块通过合并GSCONV和SHUF-flof flof flof flof flof flof flof flof flof flof flof flopl oterations介绍了表面炉的原始特征信息的利用，增强了远程特征信息之间的依赖性，并增强了特征识别能力；最终，骨干网络中的标准卷积被全尺寸动态ODCONV代替。其中的加权注意机制可以适应复杂目标的特征提取，从而进一步提高了网络的检测精度。实验是在开源数据集（浮动waste-i和flow-img）上进行的，实验结果表明，本文中的USV-Yolo算法提高了平均检测精度，地图50和MAP 50-95，分别提高了4.3％和6.1％，比原始网络更好，这是其他经典的目标。
2025; 13：10-23。 doi：10.7150/jgen.106245从土壤到表面的研究论文：探索绿色基础设施对微生物群落的影响I
高的微生物多样性为环境和人类健康带来了广泛的好处，这有助于生态系统稳定性，营养循环和病原体抑制。在建筑环境中，建筑设计，人类活动和清洁方案等因素会影响微生物群落。这项研究使用16S rRNA基因扩增子测序和浅shot弹枪测序研究了景观设计对日本东京“有远见的实验室”展览中微生物多样性和功能的影响。尽管样本量有限，但研究表明，与其他博物馆地区相比，有远见的实验室样品可能显示出更高的微生物多样性。潜在的不同微生物群落结构可能与采样位置相关。，尽管如此，在样品中毒力因子或抗菌抗性基因中仍未观察到一致的模式。代谢功能分析显示出不同的谱，表明可能受到策划景观可能影响的多种生态相互作用。这表明策划的景观设计可能有可能增强微生物多样性，突出了可能创造更健康，更可持续的建筑环境的途径。然而，毒力因子和抗菌抗性基因缺乏一致的模式强调了微生物群落动力学的复杂性。
具有表面功能化金属有机骨架分子筛的混合基质膜可高效分离丙烯/丙烷
膜技术被视为一种环保且可持续的方法，在解决高能耗丙烯/丙烷分离过程中产生的大量能源损失方面具有巨大潜力。寻找用于这种重要分离的分子筛膜引起了极大的兴趣。在这里，一种氟化金属有机骨架 (MOF) 材料被称为 KAUST-7（KAUST：阿卜杜拉国王科技大学），具有明确的窄 1D 通道，可以根据尺寸筛分机制有效区分丙烯和丙烷，成功地被掺入聚酰亚胺基质中以制造分子筛混合基质膜 (MMM)。值得注意的是，KAUST-7 纳米粒子的表面功能化具有卡宾部分，可提供制造分子筛 MMM 所需的界面相容性，同时聚合物-填料界面的非选择性缺陷最少。具有高 MOF 负载（高达 45 wt.%）的最佳膜显示出 ≈ 95 barrer 的丙烯渗透率和 ≈ 20 的混合丙烯/丙烷选择性，远远超过了最先进的上限。此外，所得膜在实际条件下表现出坚固的结构稳定性，包括高压（高达 8 bar）和高温（高达 100°C）。观察到的出色性能证明了表面工程对于制备和合理部署用于工业应用的高性能 MMM 的重要性。
gstar：高斯表面跟踪和重建
从任意观点以及适应不断变化的拓扑结构的表面重构。涉及人类或机器人相互作用与物体的场景需要动态适应分裂，合并或变形的表面。热热，下游应用，例如视觉效果和无标记运动捕获，从不依赖模板的情况下跟踪持久区域的能力显着。因此，方法必须有效地处理这些拓扑更改，以确保高质量的渲染和准确的重建，同时还要维护对现有表面的同意跟踪。经典方法主要依赖于网格和tex曲线图，这些图提供了合理的外观，但重大取决于网格分辨率。他们常常无法准确地确定细节和观察依赖性效果。al-尽管这些网格表示可以进行一定程度的跟踪，但它们努力处理重大的拓扑变化，需要新的关键帧以适应ma-jor变换。神经辐射场的出现（NERF）[28]在静态[1，46]和dy-namic场景[17，30]的外观和新型综合方面有了显着改善。使用Marting Cubes [37，44]可以从隐式签名的距离功能（SDF）得出表面，但除非使用了不足的模板，否则它们缺乏一致的跟踪。最近，出现了3D高斯脱落（3DGS）[20]，具有明确的纹理代表，在外观上与NERF竞争，同时实现了更有效的效果。这些高斯人与网格面一起移动，以表示移动和变形的对象。其明确表示有助于跟踪，并为此开发了几种技术[26，50]。然而，准确的动态表面重建仍然是一个挑战，并且在现有表面的跟踪与引入新的表面保持平衡被证明很困难。为了应对这些挑战，我们提出了GSTAR，该方法能够重建光真逼真的外观和准确的表面几何形状，并随着拓扑变化而保持一致的跟踪。GSTAR利用多视图盖，并将网眼与绑定的高斯人结合在一起，与高斯表面相结合。当新的表面变得可见时，新的高斯人会产生，并且网格拓扑更新。适应性网格提供了时间一致，准确的几何形状，而高斯人则带来了逼真的外观。这个问题很困难，因为总会有一个折扣。可以通过固定的托架或模板[24，50]更轻松地跟踪的方法倾向于在新的姿势或变形下降低外观和几何形状的质量。相反，过度拟合静态场景的方法[8，14，16]缺乏时间一致性或错过新的框架详细信息。GSTAR通过尽可能多地跟踪面孔来解决这一权衡
高斯表面跟踪和重建
重新介绍细节。sec中引入的。主纸的3.5，在生成新面孔后，我们通过将新生成的面孔与原始网格集成在一起来更新基础网格拓扑。此过程涉及从原始网格中删除特定面孔，确定相应的新生成的面孔，并无缝连接它们。此方法首先识别未结合重量超过预定义阈值的原始面。这些面孔随后由它们的连接组件分组。我们删除了包含比指定阈值更多的面孔的任何连接组件。接下来，我们创建一个体素体积，以记录删除的面孔中无界的高卢人的位置。在此卷中，我们根据其连接的组件确定新的脸部并取出孤立的面部，并准备与其余原始网格集成在一起。连接过程涉及顶点匹配的两个步骤：首先，对于新生成的面边界上的每个顶点X，我们将其最接近的顶点y放在原始网格边界上，将其位置设置为y，然后合并；然后，对于原始网格边界上的无与伦比的顶点，我们在新的面边界上找到了最接近的顶点，并执行类似的对齐和合并操作。最后，我们通过边缘翻转和孔填充操作完成网格重新冲突，以确保无缝表面。