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49 纳米多孔玻璃的应用...
Dóm tér 9，匈牙利 电子邮件：galbx@chem.u-szeged.hu 摘要 激光诱导击穿光谱 (LIBS) 是原子光谱中一种强大且蓬勃发展的分析技术。尽管 LIBS 也适用于气态、气溶胶和液体样品，但它主要用于固体样品的分析。这是因为所有其他类型的样品在灵敏度和实用性方面都带来了多重挑战。(批量)液体样品的分析尤其具有挑战性，因为它们容易出现聚焦困难、飞溅、等离子猝灭等，导致检测限和重现性降低以及激光能量需求大幅增加 [1]。为了应对这些挑战，文献中报道了多种方法。它们中的大多数依赖于液固转化，而另一些则使用专门的设备将液体呈现为射流、薄膜或液滴等。[2, 3]。尽管如此，虽然消除了批量液体分析的一些缺点，但迄今为止提出的方法在灵敏度、重现性或实用性方面与固体分析相比仍然存在不足。在本研究中，我们提出了一种通过 LIBS 分析液体微样品的替代方法，即利用亲水性强的纳米多孔玻璃作为基底。这种方法的前提是毛细管力会将与玻璃接触的任何水样驱赶到纳米孔中，形成一个细小的两相结构，其中的固体玻璃框架实际上充当激光目标。这种结构在实践中有多种优势：a.) 分析需要非常少量的液体样品（5-10 µ L）；b.) 不存在批量液体样品的常见问题；c.) 纳米级结构确保有效的激光耦合和液体样品的均匀分布，从而有利于重现性。对这种直接液体分析方法进行了彻底的研究，研究了分析优势和能力以及可实现的检测限和重现性。致谢作者非常感谢 EKÖP-24-I 提供的资金支持。塞格德大学的大学研究奖学金计划，以及国家研究、开发和创新办公室 (NKFIH) 的 K146733 项目和由奥地利英飞凌科技股份公司在 IPCEI 微电子课程中资助的工业合作参考文献 [1] G. Galbács，Anal. Bioanal. Chem. 407 (2015) 7537。 [2] K. Keerthi，SD George，SD Kulkarni，S. Chidangli，VK Unnikrishnan，Opt. Laser Technol. 147，(2022) 107622。 [3] I. Goncharova，D. Guichaoua，S. Taboukhat，A. Tarbi 等，Spectrochim. Acta B 217 (2024) 106943。
使用Python
Sasikumar B和Naveen Kumar M计算机申请硕士系Raja Rajeswari工程学院，班加罗尔，印度卡纳塔克邦，印度卡纳塔克邦，Prof.sasikumar.b@gmail.com和Naveenmeti9353@gmail.com摘要：与图像相同的应用程序，并在现实中进行了自动驾驶，并在现实中进行了验证计算机视觉。在这个项目中，使用复杂的深度学习技术来完成Python中检测到的事情。它使用预训练的卷积（CNN）模型使用神经网络，在图片或视频供稿中使用Yolo（仅查看一次）或SSD（单拍的多伯克斯检测器）来定位和识别事物。使用Pytorch和Tensor Flow等流行的库，使用thepython编程语言开发，训练和实现此副本时。用于处理传入数据的预处理程序，使用带注释的数据集的模型培训以及对新鲜照片或视频帧的推断都包含在实施中。此外，该项目还研究了如何加速推理，以便实时应用可以使用它。对象识别系统进行评估需要计算重要的性能度量，例如F1得分，回忆和精度。结果表明，在各种情况下，模型能够定位和识别项目。这项工作增加了扩展的机器视觉，并提供了一份有用的手册，用于利用Python实现感情对象。实现的模块化和灵活的设计使对于不同的用例和数据集修改变得易于修改。关键字：Yolo I.II。 CVPR 2016已发布。II。CVPR 2016已发布。CVPR 2016已发布。该项目的结果证明了在实际用途中进行更多突破的可能性，鼓励在包括图像处理，自主系统和监视的领域创新。引言该项目的目标是利用流行的深度学习框架和Python来开发实时对象检测系统。在计算机视觉中，对象检测至关重要，因为它可以使计算机分析在图片或视频流中找到东西。主要文章是该模型的“发展”的准确和有效的对象，可以用于各种环境，例如智能环境，自动驾驶汽车和监视。查找和检测以识别图形或电视框架的事物是PC视图中对象感情的问题。在这项技术中有几种用途，包括安全性和监视，自动驾驶汽车和医疗成像。文学调查“您只看一次：统一，实时对象检测” Joseph Redman，Santosh Davila，Ross Airsick和Ali Faradic是作者。可以在此处找到指向纸的链接。摘要：在实时对象识别中Yolo（您只看一次）体系结构的效率被突出显示。“更快的R-CNN：它是带有区域建议网络的实时对象检测”[链接：更快的R-CNN论文] [作者：浅滩跑步，瞄准He，Ross Airsick，Jain Sun] [Jain Sun] [发布：NIPS：NIPS 2015] [摘要：摘要：较快的R-CNN方法均可使用该网络的准确性，该网络均可在ARTIME INDERS中介绍。ECCV 2016是出版年。“单镜头多食探测器”纸质概要：介绍SSD，一种用于完成“移动视觉应用程序卷积性感性网络：一种有效的方法“移动网”的技术检测技术。
