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纳米颗粒：分类，类型和应用
纳米颗粒是具有独特特性的微小颗粒，分为有机，无机和基于碳的类别。它们已经使用了几个世纪，古老的文明在各种应用中使用它们。纳米颗粒的表面特征和粒径可以被动地和主动地靶向药物。他们提供了许多优势，包括增强对封装化学物质释放动力学的控制，通过细胞屏障改善药物运输以及降低毒性。然而，纳米颗粒由于其尺寸较小和表面积较大而表现出很强的反应性，这会导致生物学上有害的作用。基于碳的纳米颗粒，包括富勒烯，石墨烯，碳纳米管和碳纳米纤维，具有不同的机械，化学和物理特性。银，金和铜纳米颗粒也已被广泛研究其抗菌和抗病毒特性。纳米颗粒的应用是多种多样的，从生物医学和药物到环境和工业用途。总体而言，纳米颗粒有可能彻底改变各个领域，但是必须仔细管理其发展和使用以减轻其潜在风险。
引言和类型的机器学习
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。
成本领先战略的类型
成本领先和差异化战略。差异化成本领先和专注是哪种战略的类型。什么是成本领先。成本领先战略示例。低成本领先战略。什么是成本领先战略。成本领先是一种战略方法，公司通过实现成本效率成为其行业中最便宜的供应商，从而获得竞争优势。迈克尔·波特在他的《四种通用战略》中首次提出了这一概念。值得注意的是，成本领先不同于价格领先，后者涉及设定产品价格和影响市场趋势。成本领先侧重于降低运营成本或运营的特定方面，以获得优于竞争对手的优势。通过实现这一地位，公司可以降低价格、增加销售量并创造更高的利润。成本领先的含义包括减少竞争、增加新进入者的壁垒以及占据主导地位的市场份额。这一战略还可以提高可持续性、提高员工工资和增加增长资本。它甚至可以决定市场价格、吸引顶尖人才或推动创新。现有竞争对手难以匹敌成本领先者的利润和运营能力。公司可以利用其行业主导地位阻止有抱负的竞争对手进入市场。成本领先的三个维度是：* 高资产利用率：最大限度地提高现有资产的容量，将固定成本分摊到大量产品上。* 低直接和间接成本：提供标准化产品，限制定制，提供简洁的产品以降低成本。* 控制价值链：有效管理生产流程，以低成本采购材料，并简化供应链物流。价值链控制：此方面涉及优化各种运营方面，例如供应链管理、会计、IT、销售、库存控制和人力资源。成本领先战略概述了成为成本领先者或保持该地位的具体策略。要实现成本领先：• 通过流程标准化、创新、消除瓶颈、减少浪费、外包和投资员工和设备来提高生产效率。• 有效的供应链管理包括获取最佳供应、管理供应商的议价能力、建立关系、优化整个链条和垂直整合。 • 通过扩大经营规模、生产产量、分销渠道和市场份额，可以实现规模经济，与小型企业相比，成本可以忽略不计。 • 企业可以通过建立强大的品牌和忠诚的客户群来降低营销成本。 • 积累的经验，包括领导能力、技术专长、业务网络、决策技能和知识共享，也可以带来成本领先。实现成本领先的公司包括快餐连锁店、通过集中生产设施、高效物流和精简供应链管理，实现资产利用率最大化。各行各业的公司都采用成本领先战略，成为行业中成本最低的生产商。这种方法类似于快时尚公司，它们通过规模经济和稳固的供应链优化了生产效率。中国消费电子产品制造商也利用标准化生产流程来降低直接和间接成本。原始设备制造商是一个很好的例子，它们可以生产大量标准化产品，同时保持低成本。另一方面，跨国加工食品生产商对其价值链有很强的控制力，使他们能够获得廉价的生产投入，利用产量高的设施，并享受低廉的劳动力成本。完善的商业战略对于公司的成功至关重要，它根据对行业利基和自身的研究来确定长期目标。成本领先战略旨在通过削减所有运营领域的成本，使公司成为行业中成本最低的生产商。这种方法使公司能够获得竞争优势，从而增加收入和利润。另外还存在综合成本领先和差异化战略，即公司销售其他地方找不到的低成本独特产品。宜家就是这种方法的一个很好的例子。各个行业都实施了成功的成本领先战略，为其他企业提供了宝贵的经验教训。通过议价能力与供应商确保较低的产品和制造成本可以降低运营成本并改善履行流程。通过比较竞争对手的定价策略、接触单独的供应商以及利用议价技巧，公司可以获得最低价格。#### 成本领先策略 1. **议价能力**：通过货比三家、利用供应商竞争优势以及利用议价能力来确保较低的产品和制造成本。 2. **标准化生产流程**：像中国消费电子产品制造商一样实施标准化生产流程，以降低直接和间接成本。 3. **规模经济**：通过大批量生产利用规模经济来降低成本并提高效率。 4. **强大的供应链管理**：建立一条稳固的供应链，提供廉价的生产投入，利用产量高的设施，享受低廉的劳动力成本。通过应用这些策略，企业可以提高成功率并实现长期目标。发现降低成本和实现利润最大化的艺术！无论规模大小，执行良好的成本领先战略都可以改变任何企业的游戏规则。通过识别和纠正效率低下的问题，实施自动化，并标准化产品或服务，企业可以简化运营、降低成本并提高整体盈利能力。成本领先战略的主要好处包括主导竞争、提升品牌声誉和增加利润率。但是，必须意识到潜在的缺点，例如质量下降和缺乏灵活性。尽管如此，如果正确执行，这一战略可以带来显著的效果。小型企业尤其可以从成本领先战略中受益，因为它们具有固有的灵活性和快速适应市场变化的能力。拥有标准化产品或服务的大型企业也可以从这种方法中获益匪浅。但成本领先战略对小型企业来说值得吗？答案在于确定您的企业是否有能力在保持质量标准的同时实现可持续的成本降低。如果您能够在不影响质量的情况下简化运营、降低成本并提高盈利能力，那么成本领先战略可能是一个绝佳的选择。这种方法的成功取决于各种因素是否同步。一个关键方面是产品独特性。要实现成本领先，您必须提供优于竞争对手的优质产品或服务。这使您能够以较低的价格提供高质量的产品，同时保持盈利能力。此外，利用 BeProfit 等平台可以精确跟踪收入和利润，从而通过数据驱动改进您的成本领先战略。这使您能够以较低的价格提供高质量的产品，同时保持盈利能力。此外，利用 BeProfit 等平台可以精确跟踪收入和利润，从而通过数据驱动改进您的成本领先战略。这使您能够以较低的价格提供高质量的产品，同时保持盈利能力。此外，利用 BeProfit 等平台可以精确跟踪收入和利润，从而通过数据驱动改进您的成本领先战略。
7种可再生能源类型| Origa
7种可再生能源类型的太阳能的好处之一是阳光在功能上无止境。随着收获它的技术，太阳能供应无限，这意味着它可以使化石燃料过时。依靠太阳能而不是化石燃料也有助于我们改善公共卫生和环境状况。从长远来看，太阳能也可以消除能源成本，并在短期内减少您的能源费用。许多联邦当地，州和联邦政府还通过提供回扣或税收抵免来激励太阳能的投资。当前的限制尽管太阳能从长远来看会节省您的钱，但这往往是巨大的前期成本，对于大多数家庭来说是不切实际的费用。对于个人住宅，房主还需要拥有充足的阳光和空间来安排其太阳能电池板，这限制了可以在个人层面上实际采用这项技术的人。风电场通过使用涡轮机并将其转换为电力来捕获风流的能量。有几种形式的系统用于转换风能，每种系统都有所不同。商业级风能发电系统可以为许多不同的组织提供动力，而单风涡轮机则用于帮助补充现有的能源组织。另一种形式是公用事业尺度风电场，该风电场是通过合同或批发购买的。从技术上讲，风能是太阳能的一种形式。我们称之为“风”的现象是由大气中温度的差异以及地球旋转和地理地理作用引起的。[1]
类型，合成，表征和应用
摘要：纳米技术由于其独特和明显的影响而渗透了所有部门，这为科学界带来了医疗，农业和其他领域的众多突破。纳米材料（NMS）由于其可调节的物理，化学和生物学特征以及在散装等效物上的出色表现，因此在技术突破中的突出表现出色。nms根据大小，组成，上限代理，形式和来源分为许多类别。预测NMS独特功能的能力提高了每个分类的价值。随着NMS和工业用途的制造，其需求也会增长。本综述的目的是比较合成和天然存在的纳米颗粒和纳米结构材料，以确定其纳米级特征，并确定与纳米颗粒和纳米结构材料的环境应用有关的特定知识差距。论文评论包括NMS的历史和分类以及许多纳米颗粒以及自然和制造的纳米结构材料来源。此外，纳米颗粒和纳米结构材料的许多应用。
附录1活动类型的说明
主要针对“保留控制”事项，通常条件仅与这些问题有关。但是，应注意的是，该法案第104条为应用提供了广泛的评估标准，其规定可能会影响任何同意条件条件的性质和范围（在“保留控制权”范围内）。
机器学习模型的类型
机器学习模型是自动化任务的强大工具，使其更加准确和高效。这些模型可以按需求处理新的数据并扩展新的数据，从而提供有价值的见解，以提高随着时间的推移绩效。该技术具有许多好处，包括更快的处理，增强的决策和专业服务。机器学习模型是在看不见的数据集中识别模式以做出决定的软件程序。自然语言处理（NLP）使用机器学习模型来分析非结构化文本并提取可用的数据和见解。图像识别是机器学习的另一种应用，它可以识别人，动物或车辆等物体。机器学习模型需要一个数据集来培训和在优化过程中使用算法，以查找数据的模式或输出。基于数据和学习目标有四种主要类型的机器学习模型：1。**监督模型**：这些模型使用标记的数据来发现输入特征和目标结果之间的关系。2。**分类**：这种类型的模型将类标签分配给看不见的数据点，例如对电子邮件进行分类或预测贷款申请人的信誉。常见分类算法包括： *逻辑回归 *支持向量机（SVM） *决策树 *随机森林 * K-Nearest邻居（KNN）预测使用输入功能作为基础的连续输出变量预测连续输出变量在现实世界中至关重要，例如预测房地产价格，股票市场趋势，股票市场趋势，客户销售速率，销售速度和销售费用和销售。常见回归算法包括：1。回归模型利用这些功能来了解连续变量和输出值之间的关系。他们应用了学习的模式来预测新的数据点。**线性回归**：使用直线建模关系。2。**多项式回归**：使用更复杂的函数（例如二次或立方）用于非线性数据。3。**决策树回归**：一种基于决策树的算法，可预测分支决策的连续输出。4。**随机森林回归**：结合了多个决策树，以确保准确稳健的回归预测。5。**支持向量回归（SVR）**：调整支持向量机概念的回归任务，找到一个密切反映连续输出数据的单个超平面。无标记数据的无监督学习交易。它涉及使用聚类算法进行分组类似的数据点，例如：1。** K-均值聚类**：基于相似性将数据分组为预定群体。2。**分层聚类**：构建群集的层次结构，以轻松研究组系统。3。** DBSCAN（基于密度的空间群集使用噪声）**：即使在缺少数据或异常值的区域，也可以检测高密度数据点。降低维度在处理大型数据集时也至关重要。它降低了维度以维护关键功能，从而更容易可视化和分析数据。技术包括：1。2。** PCA（主要组件分析）**：通过将数据集中在更少的维度中来识别最重要的维度。** LDA（线性判别分析）**：类似于PCA，但专为分类任务而设计。最后，也可以应用无监督的学习来检测异常 - 数据与大多数的点大不相同。在数据分析中对异常值，半监督学习和强化学习的建模得到了奖励，并受到所需的行动的奖励，并对不希望的行为进行惩罚有助于玩家获得最高的回报。这种方法还涉及基于价值的学习，其中像机器人一样的代理商学会了通过获得达到末端并在撞墙时损失时间来浏览迷宫的过程。算法Q学习可以预测每个州行动组合的未来奖励，从而通过重复评估和奖励更新其知识。基于策略的学习采用了不同的途径，重点是直接学习映射到行动的政策。Actor-Critic将策略更新与价值功能再培训结合在一起，而近端策略优化解决了早期基于政策的方法中的高变化问题。深度学习利用人工神经网络识别复杂的模式。诸如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN）之类的模型用于图像识别，自然语言处理和顺序数据分析等任务。机器学习模型利用各种功能来输入数据并产生预测，包括线性方程，决策树或复杂的神经网络。学习算法是负责在训练过程中适应模型参数以最小化预测错误的核心部分。培训数据包括输入功能和相应的输出标签（监督学习）或无标记的数据（无监督学习）。目标函数衡量预测和实际结果之间的差异，目的是最大程度地减少此功能。优化过程，例如梯度下降，迭代调整参数以减少错误。一旦受过培训，就会在单独的验证集上评估模型，以评估概括性能。最终输出涉及将训练有素的模型应用于新的输入数据以进行预测或决策。高级机器学习模型包括神经网络，这些神经网络成功地解决了复杂问题，例如图像识别和自然语言处理。卷积神经网络（CNNS）处理符号数据，例如图像，而复发性神经网络（RNN）处理顺序数据（如文本）。长期短期内存网络（LSTMS）识别长期相关性，而生成对抗网络（GAN）通过从现有数据集中学习模式生成新数据。机器学习模型随着时间的流逝而发展，产生了两个网络：一个产生网络数据，另一个区分真实样本和假样品。变压器模型通过随着时间的推移处理输入数据并捕获长期依赖性，从而在自然语言处理中获得了知名度。*医疗保健：机器学习预测疾病，建议治疗并提供预后。机器学习的现实应用程序包括： *金融服务：银行使用智能算法来了解客户的投资偏好，加快贷款批准并检测异常交易。例如，医生可以为患者预测正确的冷药。*制造业：机器学习通过提高效率和确保质量来优化生产过程。*商业领域：ML模型分析大型数据集，以预测趋势，了解营销系统并为目标客户定制产品。机器学习中的挑战包括： *有限的资源和工具，用于上下文化大数据集 *需要更新和重新启动模型以了解新的数据模式 *收集和汇总不同技术版本之间的数据以应对这些挑战，战略规划，适当的资源分配以及技术进步至关重要。
机器学习方法的类型
机器学习在研究和行业中正在迅速发展，新方法不断出现。这种速度甚至使专家要对新移民保持艰巨和艰巨。为了使机器学习神秘，本文将探讨十种关键方法，包括解释，可视化和示例，以提供对核心概念的基本理解。我曾经依靠多变量的线性回归来预测特定建筑物中的能源使用（以kWh），通过结合建筑年龄，故事数量，平方英尺和插入电器等因素。由于我有多个输入，因此我采用了多变量方法，而不是简单的一对一线性回归。该概念保持不变，但根据变量数量将其应用于多维空间。下图说明了该模型与建筑物中实际能耗匹配的程度。想象一下可以访问建筑物的特征（年龄，平方英尺等），但缺乏有关其能源使用的信息。在这种情况下，我可以利用拟合线来估计该特定建筑物的能源消耗。另外，线性回归使您能够衡量每个促成最终能量预测因素的重要性。例如，一旦建立了一个公式，就可以确定哪些因素（年龄，大小或身高）对能耗的影响最大。分类是一个基本的概念，然后再继续采用更复杂的技术，例如决策树，随机森林，支持向量机和神经网。1。2。随着机器学习的进展（ML），您将遇到非线性分类器，从而实现更复杂的模式识别。聚类方法属于无监督的ML类别，重点是将具有相似特征的观测值分组而无需使用输出信息进行培训。而不是预定义的输出，聚集算法根据数据相似性定义了自己的输出。一种流行的聚类方法是K-均值，其中“ K”代表用户为群集创建的数字。该过程工作如下：数据中的随机选择“ K”中心；将每个点分配到其最接近的中心；重新计算新的集群中心；并迭代直至达到收敛或最大迭代限制。例如，在建筑物的数据集中，应用K = 2的K均值，可以根据空调效率等因素将建筑物分为高效（绿色）和低效率（红色）组。聚类具有自己的一系列有用算法，例如DBSCAN和平均移位群集。降低性降低是另一种基本技术，用于管理具有许多与分析不相关的列或功能的数据集。主组件分析（PCA）是一种广泛使用的维度缩减方法，它通过找到最大化数据线性变化的新向量来降低特征空间，从而使其成为将大型数据集减少到可管理大小的有效工具。在具有较强线性相关性的数据集上应用维度降低技术时，可以通过选择适当的方法来最大程度地减少信息丢失。例如，T-Stochastic邻居嵌入（T-SNE）是一种流行的非线性方法，可用于数据可视化以及在机器学习任务中的特征空间降低和聚类。手写数字的MNIST数据库是分析高维数据的主要示例。此数据集包含数千个图像，每个图像都标记为0到9。使用T-SNE将这些复杂数据点投影到两个维度上，研究人员可以在原始784维空间中可视化复杂的模式。类似于通过选择最佳组件并将它们组装在一起以获得最佳性能，类似于构建自定义自行车，Ensemble方法结合了多个预测模型，以实现比单个模型本身所能实现的更高质量预测。诸如随机森林算法之类的技术（汇总在不同数据子集训练的决策树上）就是组合模型如何平衡差异和偏见的示例。在Kaggle比赛中表现最好的人经常利用集合方法，其中包括随机森林，Xgboost和LightGBM在内的流行算法。与线性模型（例如回归和逻辑回归）相比，神经网络旨在通过添加参数层来捕获非线性模式。这种灵活性允许在更复杂的神经网络体系结构中构建更简单的模型，例如线性和逻辑回归。深度学习，其特征是具有多个隐藏层的神经网络，包括广泛的架构，使得与其连续演变保持同步是一项挑战。深度学习在研究和行业社区中变得越来越普遍，每天引起新的方法论。为了实现最佳性能，深度学习技术需要大量数据和计算能力，因为它们的自我调整性质和大型体系结构。使用GPU对于从业者来说是必不可少的，因为它使该方法的许多参数能够在巨大的体系结构中进行优化。深度学习已在视觉，文本，音频和视频等各个领域中取得了非凡的成功。TensorFlow和Pytorch是该领域最常见的软件包之一。考虑一位从事零售工作的数据科学家，其任务是将衣服的图像分类为牛仔裤，货物，休闲或衣服裤。可以使用转移学习对训练衬衫进行分类的初始模型。这涉及重复一部分预训练的神经网络，并为新任务进行微调。转移学习的主要好处是，训练神经网络所需的数据较少，鉴于所需的大量计算资源以及获取足够标记的数据的困难，这一点尤为重要。在行动中的强化学习：最大化奖励和推动AI边界RL可以在设定的环境中最大化累积奖励，从而使其非常适合具有有限数据的复杂问题。在我们的示例中，一只鼠标会导航迷宫，从反复试验中学习并获得奶酪奖励。rl在游戏中具有完美的信息，例如国际象棋和GO，反馈快速有效。但是，必须确认RL的局限性。像Dota 2这样的游戏对传统的机器学习方法具有挑战性，但RL表现出了成功。OpenAI五支球队在2019年击败了世界冠军E-Sport球队，同时还开发了可以重新定位的机器人手。世界上绝大多数数据都是人类语言，计算机很难完全理解。NLP技术通过过滤错误并创建数值表示来准备用于机器学习的文本。一种常用方法是术语频率矩阵（TFM），其中每个单词频率均可在文档中计算和比较。此方法已被广泛使用，NLTK是用于处理文本的流行软件包。尽管取得了这些进步，但在将RL与自然语言理解相结合，确保AI可以真正理解人类文本并解锁其巨大潜力时仍将取得重大进展。TF-IDF通常优于机器学习任务的其他技术。TFM和TFIDF是仅考虑单词频率和权重的数值文本文档表示。单词嵌入，通过捕获文档中的单词上下文，将此步骤进一步。这可以用单词进行算术操作，从而使我们可以表示单词相似性。Word2Vec是一种基于神经网络的方法，它将大型语料库中的单词映射到数值向量。这些向量可用于各种任务，例如查找同义词或表示文本文档。单词嵌入还通过计算其向量表示之间的余弦相似性来启用单词之间的相似性计算。例如，如果我们有“国王”的向量，我们可以通过使用其他单词向量进行算术操作来计算“女人”的向量：vector（'queen''）= vector（'king''） + vector（'king'） + vector（'woman''） - vector（'男人'）。我们使用机器学习方法来计算这些嵌入，这些方法通常是应用更复杂的机器学习算法的预步骤。要预测Twitter用户是否会根据其推文和其他用户的购买历史来购买房屋，我们可以将Word2Vec与Logistic回归相结合。可以通过FastText获得157种语言的预训练词向量，使我们可以跳过自己的培训。本文涵盖了十种基本的机器学习方法，为进一步研究更高级算法提供了一个可靠的起点。但是，还有很多值得覆盖的地方，包括质量指标，交叉验证和避免模型过度拟合。此博客中的所有可视化均使用Watson Studio Desktop创建。机器学习是一个AI分支，算法在其中识别数据中的模式，在没有明确编程的情况下进行预测。这些算法是通过试验，错误和反馈进行了优化的，类似于人类的学习过程。机器学习及其算法可以分为四种主要类型：监督学习，无监督学习，半监督学习和增强学习。这是每种类型及其应用程序的细分。**监督学习**：此方法涉及使用人类指导的标记数据集的培训机器。无监督学习的两种主要类型是群集和降低性。它需要大量的人类干预才能在分类，回归或预测等任务中实现准确的预测。标记的数据分为特征（输入）和标签（输出），教机教学机构要识别哪些元素以及如何从原始数据中识别它们。监督学习的示例包括：***分类**：用于分类数据，算法，诸如K-Neartem邻居，天真的贝叶斯分类器，支持向量机，决策树，随机森林模型排序和隐藏数据。***回归**：经常用于预测趋势，线性回归，逻辑回归，山脊回归和LASSO回归等算法，以确定结果与自变量之间的关系，以做出准确的预测。**无监督的学习**：在这种方法中，机器在没有人类指导的情况下处理原始的，未标记的数据，减少工作量。无监督的学习算法在大型数据集中发现隐藏的模式或异常，这些模式可能未被人类发现，使其适用于聚类和降低任务。通过分析数据并分组相似的信息，无监督的学习可以在数据点之间建立关系。无监督学习的示例包括自动化客户细分，计算机视觉和违规检测。基于相似性的聚类算法组原始数据，为数据提供结构。这通常用于营销以获取见解或检测欺诈。一些流行的聚类算法包括层次结构和K-均值聚类。此迭代过程随着时间的推移增强了模型的准确性。维度降低在保留重要属性的同时减少数据集中的功能数量，使其可用于减少处理时间，存储空间，复杂性和过度拟合。特征选择和特征提取是使用两种主要方法，其中包括PCA，NMF，LDA和GDA在内的流行算法。半监督学习通过将少量标记的数据与较大的原始数据结合在一起，在受监督和无监督学习之间取得了平衡。与无监督学习相比，这种方法在识别模式和做出预测方面具有优势。半监督学习通常依赖于针对两种数据类型培训的修改后的无监督和监督算法。半监督学习的示例包括欺诈检测，语音识别和文本文档分类。半监督学习：通过伪标记和传播自训练算法增强模型的准确性：这种方法利用了称为伪标记的现有的，有监督的分类器模型来微调数据集中的较小的标记数据集。伪标记器然后在未标记的部分上生成预测，然后将其添加回数据集中，并具有准确的标签。标签传播算法：在标签传播中，未标记的观测值通过图神经网络中的动态分配机制接收其分配的标签。数据集通常以一个已经包含标签的子集开始，并标识数据点之间的连接以传播这些标签。概率：IB（增加爆发）-30％此方法可以快速识别社区，发现异常行为或加速营销活动。强化学习：强化学习使嵌入在AI驱动软件计划中的智能代理能力独立响应其环境，并做出旨在实现预期结果的决策。这些药物是通过反复试验的自我训练，获得了理想的行为和对不良行为的惩罚，最终通过积极的加强来达到最佳水平。强化学习算法的示例包括Q学习和深度强化学习，这些学习通常依赖大量的数据和高级计算功能。基于神经网络和深度学习模型领域内的基于变压器的体系结构，Chatgpt利用机器学习能力来掌握和制作模仿人类之间的对话互动。
益生元：定义、类型、来源、机制和……
1 伊朗设拉子医科大学药学院制药生物技术孵化器，设拉子 71348，邮编；d.davani.d@gmail.com 2 伊朗设拉子医科大学药学院制药生物技术系，设拉子 71348，邮编；Manica.Negahdaripour@gmail.com 3 伊朗设拉子医科大学药学科学研究中心，设拉子 71348，邮编 4 伊朗设拉子医科大学药学院临床药学系，设拉子 71348，邮编；karimzadehiman@yahoo.com 5 怀卡托大学科学与工程学院，汉密尔顿 3216，新西兰；Aydin.berenjian@waikato.ac.nz 6 伊朗设拉子医科大学生物技术研究中心，设拉子 71348，邮编； Milad.Mohkam47@yahoo.com 7 营养研究中心，临床营养系，营养与食品科学学院，设拉子医科大学，设拉子 71348，伊朗；J.masoumi74@gmail.com 8 医学生物技术系，先进医学科学与技术学院，设拉子医科大学，设拉子 71348，伊朗 * 通讯地址：mseifan@waikato.ac.nz（MS）；ghasemiy@sums.ac.ir（YG）；电话：+64-07-838-4173（MS）；+98-71-324-26729（YG）
不同类型小麦粒形特征比较
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。