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3D感知图像合成上自定义属性的定量操纵
尽管基于3D的GAN技术已成功地应用于具有各种属性的照片真实的3D图像，同时保持视图一致性，但很少有关于如何罚款3D impersimens的研究，而不会限制其属性特定对象的特定对象类别。为了填补此类研究空白，我们提出了一个基于3D的GAN代表的新型图像操纵模型，以对特定的自定义贡献进行细粒度控制。通过扩展最新的基于3D的GAN模型（例如，EG3D），我们的用户友好定量操作模型可以实现对3D操作多属性数量的精细而归一化的控制，同时实现了视图一致性。我们通过各种实验验证了我们提出的技术的有效性。
一致的新型视图综合来自单个图像
我们介绍了Multidiff，这是一种新颖的方法，用于从单个RGB图像中始终如一地进行新颖的视图综合。从单个参考图像中综合新观点的任务是大自然的高度不足，因为存在多种对未观察到的区域的合理解释。为了解决这个问题，我们以单核深度预测变量和视频扩散模型的形式结合了强大的先验。单核深度使我们能够在目标视图的扭曲参考图像上调节模型，从而提高了几何稳定性。视频扩散先验为3D场景提供了强大的代理，从而使模型可以在生成的图像上学习连续和像素精度的对应关系。与依靠容易出现漂移和误差累积的自动格言形象生成的方法相反，Multidiff共同综合了一系列帧，产生了高质量和多视图一致的RE-
增量动作分割的连贯的时间合成
数据重播是图像的成功增量学习技术。它通过保留原始或合成的先前数据的储存库来防止灾难性的遗忘，以确保模型在适应新颖概念的同时保留过去的知识。但是，它在视频域中的应用是基本的，因为它只是存储了框架以进行动作识别。本文首次探讨了视频数据重播技术的递增动作分割，重点是动作时间段。我们提出了一个时间连贯的动作（TCA）模型，该模型代表使用生成模型而不是存储单个帧的动作。捕获时间连贯性的调节变量的集成使我们的模型了解随着时间的流逝的作用进化。因此，TCA为重播产生的动作段是多种多样的，并且在时间上是连贯的。在早餐数据集上的10任任务增量设置中，与基准相比，我们的AP可以显着提高准确性高达22％。
联合合成呼叫 - 描述2
简短的背景：气候变化和生物多样性损失威胁着我们星球在所有社会生态和社会经济水平上。气候变化和生物多样性变化本质上是相互联系的。每个人都会根据变化的方向恶化或改善对方的影响，这使得其组合管理对于拥有可居住的气候，自我维持的生物多样性以及所有人的生活质量至关重要。尽管气候变化和生物多样性变化以复杂的相互依存方式相互影响，但它们通常在自己的研究学科中单独解决，因此互联界和反馈通常无法完全解决。了解社会决定因素和气候生物多样性相互作用的含义为减轻对人和自然的互惠效应提供了机会，对世代代内和几代人的公平产生了影响。
边缘扩展的曲折石墨烯Nanoribbons的地下合成
石墨烯纳米纤维（GNR）由于通过边缘结构和色带宽度的变化来精确调整电子性能的潜力，因此在纳米电子学上引起了显着关注。然而，GNR与高度渴望的锯齿形边缘（ZGNR）的合成，对旋转和量子信息技术至关重要，仍然具有挑战性。在这项研究中，提出了用于合成一类称为边缘延伸ZGNRS的新型GNR类的设计主题。此基序可以定期沿曲折边缘的边缘扩展进行控制。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。 所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。 此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。与融合到功能区轴交替侧面的双斜烯单元的特定GNR实例（3- Zigzag行宽的ZGNR）的合成。所得的边缘延伸的3-ZGNR使用扫描探针技术以其化学结构和电子性能进行了全面的特征，并取决于密度功能理论计算。此处展示的设计主题为综合各种边缘扩展的ZGNR范围开辟了新的可能性，扩大了GNR的结构景观，并促进了其结构依赖性电子特性的探索。
低价锰原子在陶瓷上稳定为一氧化二氮合成
鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。 [1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。 虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。 由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。 [6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。 [9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。 在其中，Boreskov Institute鉴于化学行业对绿色和可持续技术的需求不断增长，他们的原子有效和选择性氧化反应代表了一个关键的挑战。[1-5]一氧化二氮，N 2 O，在解决此问题中起着重要的作用。虽然它是一种良好的特种化学物质，主要以其用作麻醉而闻名，但在1980年代，它已开始引起作为选择性氧化剂的大幅关注。由于其捐赠单个氧原子的能力，它避免了过度氧化的风险，并且尤其是在生态上良性n 2作为唯一的副产品，将其作为许多常规氧化剂的绿色替代品。[6-8]在接下来的几年中，N 2 O已被证明可以解锁苯对苯酚或甲烷至甲醇的一步氧化的独特途径。[9,10]前者的高度选择性和便利性，导致了1990年代后期的Alphox过程。在其中，Boreskov Institute在其中，Boreskov Institute
高反应方面的综合主导了解剖酶TiO2
作为重要的金属氧化物，由于其在催化和光催化中具有许多有希望的特性，因此对二氧化钛二氧化钛进行了广泛研究。解剖酶TiO 2晶体的特性在很大程度上取决于暴露的外表面。已经做出了许多努力，以提高养殖化合物2的{001}方面的高反应方面的百分比，以增强其催化特性。本评论报告了设计和制造高反应性方面的最新进展通过各种策略，包括传统的蒸汽相外延过程，水热/溶液热方法，非溶液性酗酒方法和高温气体相反应。此外，重点介绍（001）表面，综述还涵盖了解剖酶TiO 2晶体各种高反应性方面的理论模拟的进步。最后，我们提供了一个摘要和一些观点，以了解这一新兴领域的未来研究的挑战和新方向。
与潜在抗氧化剂和抗
摘要 - 在高等教育中，培养鼓励学生参与现实世界挑战的环境对于专业发展至关重要。这一原则为我们与第八学期纳米技术工程专业学生的合作努力支撑。通过创新的方法，例如合成结合菠萝果皮的聚合物纤维，我们解决了环境问题并利用菠萝废物的未开发潜力。菠萝行业每年产生大量的非利用废物，主要是茎，牙冠和果皮，占整个水果的67％。菠萝果皮富含生物活性化合物（如多酚）对化妆品行业的应用有望，如果将它们纳入合适的输送系统中，则可能会增强产品（例如提拉配方）。在目前的工作中，使用商业挤出机合成了装有10％，20％和30％菠萝果皮粉（PP）的聚乳酸（PLA）和多碳酸酯（PCL）纤维。傅立叶变换红外和差异扫描量热法证实了由于形成了新的化学键和相互作用的有效PP掺入纤维中。使用扫描电子显微镜（SEM）进行的形态表征表明，纤维的横截面长度从3.7μm到90.19μm。高性能液相色谱和叶核方法评估了酚类化合物含量和释放速率。PLA纤维具有20％的PP，显示出酚类化合物的最大保留率，为1243.69±234.14 µg化合物/ g纤维），而PCL纤维在24小时内显示出迅速释放，高达95.79±5.94％。这些结果表明，商业挤出机可以在化妆工业中可能使用的聚合物微纤维作为菠萝果皮中酚类化合物的递送系统的可行性。
增强文本对图像合成的DF-GAN
摘要。文本对图像合成是机器学习中最具挑战性和最受欢迎的任务之一，许多模型旨在提高该领域的性能。深融合生成的对抗网络（DF-GAN）是图像生成的直接但有效的模型，但它具有三个关键局限性。首先，它仅支持句子级文本描述，从而限制了其从文字级输入中提取细颗粒特征的能力。第二，可以优化残差层和块的结构以及关键参数，以提高性能。第三，现有的评估指标，例如FréchetInception距离（FID），倾向于不适当地强调无关紧要的功能，例如背景，当重点放在生成特定对象上时，这是有问题的。为了解决这些问题，我们引入了一个新的文本编码器，该编码器增强了具有处理单词级描述能力的模型，从而导致更精确和文本一致的图像生成。此外，我们优化了关键参数，并重新设计了卷积和残留网络结构，从而产生了更高质量的图像并减少了运行时间。最后，我们提出了一种量身定制的新评估理论，以评估生成图像中特定对象的质量。这些改进使增强的DF-GAN在有效地产生高质量的文本分配图像方面更有效。