- 标准化或增强命名的一致性 - 该功能已被更强大的替代功能所取代。 - 该功能包含设计缺陷,通常是安全缺陷,因此应该避免,但现有代码依赖于它。 - 该功能被视为无关紧要,将来将被删除,以简化整个系统。 - 该软件的未来版本将进行重大的结构更改,从而不可能(或不切实际)支持旧功能。
(或溶剂混合物),可进一步加工成可印刷或可涂覆的油墨。这些悬浮液的行为通常用 Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) 理论描述,[3] 这意味着悬浮液中纳米片的浓度有一个上限,超过该上限悬浮液就会变得不稳定。[4] 尽管如此,高浓度悬浮液(油墨)对于形成渗透粒子网络是必要的,[5] 并且满足高通量印刷和涂层方法的流变学要求(例如高粘度)。无论浓度如何,悬浮液在热力学上都是不稳定的,并且粒子倾向于通过聚集来降低其表面能。[6] 为了降低沉降速度,必须最小化溶剂和 2D 材料之间的表面能差异,[3] 这使得分散介质的选择限制为少数溶剂,而这些溶剂的溶解度范围可能不适合后续加工。在传统的油墨配方中,为了解决上述问题,将二维材料悬浮液加工成可印刷或可涂覆的油墨,需要使用表面活性剂、粘合剂和流变改性剂等添加剂。[7–10] 例如,需要高浓度的聚合物粘合剂(如70 mg mL-1乙酸丁酸纤维素)来将石墨烯油墨的粘度提高到适合丝网印刷的水平。[11] 由于典型的添加剂会对电子性能产生不利影响(例如,
增加饱和脂肪酸与磷脂的相对结合。因此,利用脂肪酸进行磷脂生物合成的步骤之一是温度控制的。在体内观察到的 3H-油酸和“C-棕榈酸混合物的温度效应可以通过使用这些脂肪酸的辅酶 A 衍生物的混合物将 a-甘油磷酸酰化为溶血磷脂和磷脂酸来在体外证实。在大肠杆菌提取物中,棕榈酰和油酰辅酶 A 的相对转酰速率随孵育温度而变化,其方式模拟体内观察到的温度控制。体外合成的磷脂酸在 d 位显示出油酸的显著富集,类似于体内合成的磷脂中观察到的位置特异性。
在本文中,我们提出了一种新型的可变形神经关节网络 (DNA-Net),这是一种基于无模板学习的方法,用于从单个 RGB-D 序列进行动态 3D 人体重建。我们提出的 DNA-Net 包括一个神经关节预测网络 (NAP-Net),它能够通过学习预测一组关节骨骼来跟随输入序列中人体的运动,从而表示人体的非刚性运动。此外,DNA-Net 还包括有符号距离场网络 (SDF-Net) 和外观网络 (Color-Net),它们利用强大的神经隐式函数来建模 3D 几何和外观。最后,为了避免像以前的相关工作那样依赖外部光流估计器来获得变形线索,我们提出了一种新的训练损失,即基于易到难几何的损失,这是一种简单的策略,它继承了倒角距离的优点来实现良好的变形引导,同时仍然避免了其对局部不匹配敏感性的限制。DNA-Net 以自监督的方式直接在输入序列上进行端到端训练,以获得输入对象的 3D 重建。DeepDeform 数据集视频上的定量结果表明,DNA-Net 的表现优于相关的最先进方法,并且有足够的差距,定性结果还证明我们的方法可以高保真度和细节重建人体形状。
说明:01 说明每种存款类型的总存款负债。02 说明每种存款类型的账户数量。03 说明每种存款类型的客户数量。04 余额超过斯里兰卡存款保险计划 (SLDIS) 覆盖限额的账户数量。05 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的账户数量。06 余额超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。07 余额不超过 SLDIS 覆盖限额的客户数量。08 不符合 SLDIS 资格的总存款负债。09 符合 SLDIS 资格的总存款负债(上限为每个存款人的覆盖限额)。10 说明每种存款类型的市场份额估计值。
责任方:[指定负责完成此行动步骤的个人或团队。] 时间表:[指定完成此行动步骤的开始和结束日期。] 绩效衡量标准:[确定衡量进度和成功的关键指标或标准。] 资源分配:[指定完成行动步骤所需的必要资源,例如预算、人员、设备或培训。]
