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https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G. Ferreira 1，D。Cecchin1，* 从屠杀猪的盲肠样品中分离出的弯曲杆菌的抗菌抗性 能源管理在农业部门的作用
https://doi.org/10.15159/ar.21.131关于在建筑材料中使用天然纤维的文献计量分析G.M.G.Ferreira 1，D。Cecchin 1，*，A.R.G.de azevedo 2，i.c.r.p.Valadão1，K.A。Costa 3，T.R。Silva 4，F。Ferreira 5，P.I.S。Amaral 6，C.M。huther 1，F.A。Sousa 7，J.O。Castro 8，P.F.P。Ferraz 8和M.A.Teixeira 1 1联邦Fluminense University（UFF），农业工程与环境系，Street Passo daPátria，n。 156，BOA VIAGEM，NITERói-RJ，巴西2北Fluminense州立大学（UENF），土木工程系，Goytacazes Campos，RJ，巴西，3联邦Fluminense University（UFF），生产工程系，工人大道，n。 420，Vila Santa Cecilia，Volta Redonda-RJ，巴西4 North Fluminense State University（UENF），高级材料实验室（LAMAV），AV。alberto lamego，2000，28013-602 Campos dos goytacazes-rj，巴西·弗林宁斯大学（UFF），冶金工程系（VMT） 130-000 Alfenas-MG，巴西7 Semag/Aracruz，AV。Morobá，n。 20，BR 29192-733 BairroMorobá-es，巴西8联邦拉夫拉斯大学（UFLA），大学校园，邮政SCODE 3037 LAVRAS，MG，BRABASIL *通信：Daianececchin@id.uff.uff.uff.uff.br.br.br receaved：Feburoy 2 ND，2021年，2021年；接受：2021年8月3日；出版：2021年8月30日摘要。由于人口对可持续性主题的兴趣越来越大，因此与民用建筑领域的主题相关的出版物有所增长。农业废物已成为一个环境问题，由于自然纤维的特性和改善其产品机械性能的可能性，因此自然纤维在废物的再利用中找到了空间。为了达到可持续的建筑需求，以及重复使用废物的需求，研究开始分析天然纤维在建筑材料中的应用。通过搜索术语“天然纤维”和“建筑材料”术语限制在主要WOS集合中的“天然纤维”和“建筑材料”术语时，通过搜索“天然纤维”和“建筑材料”术语进行的研究提供了。 使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。 分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。 对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的中出现最高的单词。。使用Vosviewer（VOS）软件中的BiblioMetrics分析了与出版物，文件的原产国，文件的原产国，作者使用的关键字以及每个文档的引用数量。分析的结果表明，多年来与该主题相关的文件的增加，该地区研究最多的国家分别是中国（16），美国（14）和巴西（11）。对关键词进行分析后提出的结果表明，自然纤维（61个出现），机械性能（44个出现）和复合材料（31例出现）是分析的
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Moraes Zenker，M.，Portella，T.，Pessoa，F。等（2024）。物种的低覆盖范围
蚊子（Culicidae）代表全球主要的媒介昆虫，它们还居住在世界上许多陆地和水生栖息地。DNA条形码和元法编码现在广泛用于涉及蚊子的研究和常规实践中。但是，这些方法依赖于由代表分类学凭证标本的条形码序列组成的数据库中可用的信息。在这项研究中，我们评估了主要在线数据库中蚊子的公共数据的可用性，专门针对Culicidae：COI及其2的两个最广泛使用的DNA条形码标记。此外，我们对影响物种覆盖范围的可能因素（即在线数据库中覆盖的物种的百分比）对不同国家的COI以及COI的DNA条形码间隙的出现进行检验。我们的发现显示了存储库公开可用的数据差异，Bold + GenBank的COI的分类学或物种覆盖率为28.4–30.11％，而GenBank的ITS覆盖率为12.32％。非洲，澳大利亚和东方的生物地理区域的覆盖范围最低，而近乎度，果皮和大洋洲的覆盖范围最高。新热带区域具有中间覆盖范围。通常，蚊子多样性和较高数量的医学重要物种的覆盖率较低。此外，较高数量的特有物种的国家往往具有更高的覆盖范围。我们希望这项研究可以帮助指导蚊子的区域物种清单，并为所有蚊子物种的DNA条形码提供公开可用的参考文献库。尽管我们的DNA条形码间隙分析表明，需要在数据库中可用的一半蚊子中修改物种边界，但必须收集其他数据以确认这些结果并允许解释DNA条形码间隙的发生。
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1.1。按下两个按钮中的两个按钮，直到数字数字显示闪烁，然后释放按钮。1.2。单击第一个按钮以选择“ 1A”，“ 2A”，“ 3A”或“ 4A”，这意味着1个地址，2个地址，3个地址或4个地址。1.3。然后按下并按住两个按钮中的任何一个，直到数字数字显示停止闪烁以确认设置为止。例如，当我们将地址设置为22：选择1A时，所有四个频道将是同一地址22。选择2a时，频道1和3将是相同的地址22，频道2和4将是相同的地址23。选择3A时，分别将分别地址为22、23、24，并且第4频道的地址也为24。选择4A时，频道1、2、3、4将分别分别为22、23、24、25。
利用解耦运动和形状模型进行 4D 心肌重建
评估心肌的形状和运动状态对于诊断心血管疾病至关重要。然而，电影磁共振 (CMR) 成像以 2D 切片为主，其大切片间距对切片间形状重建和运动获取提出了挑战。为了解决这个问题，我们提出了一种将运动和形状分离的 4D 重建方法，该方法可以从有限切片获得的给定稀疏点云序列预测间/内形状和运动估计。我们的框架包括一个神经运动模型和一个舒张末期 (ED) 形状模型。隐式 ED 形状模型可以学习连续边界并鼓励运动模型在没有地面真实变形监督的情况下进行预测，并且运动模型通过将任意点从任意阶段变形到 ED 阶段来实现形状模型的规范输入。此外，构建的 ED 空间可以对形状模型进行预训练，从而指导运动模型并解决数据稀缺问题。我们提出了我们所知的第一个 4D 心肌数据集，并在提出的、公开的和跨模态的数据集上验证了我们的方法，显示出卓越的重建性能并实现了各种临床应用。
对钢结构 WAAM 的回顾——制造……
图 3：适用于 WAAM 构造的典型路径规划方法：a）均匀切片法与 5 轴打印相结合[16]；b）均匀切片（不连续轨迹）与自适应切片法（连续轨迹）[64]；c）针对更厚、更复杂几何形状的模块化路径规划[58]（这些图片的转载许可已获得
发展中国家建筑业数字化障碍评估：前景
摘要 建筑业数字化带来诸多好处，但其在印度的广泛应用面临障碍。本研究旨在识别和分析阻碍印度建筑业采用数字化的关键障碍。该研究采用多阶段研究方法，包括文献综述以确定潜在障碍。随后，对印度建筑业的 162 名专业人士进行了问卷调查。调查显示，印度建筑业愿意接受数字化，并列举了诸如提高生产力和对建筑流程产生革命性影响等好处。大型组织表现出更大的积极性，而小型企业面临资源和知识方面的挑战，导致采用率较低。该研究确定了五个关键障碍主题，包括财务/资源限制、文化/组织限制、区域差异、数据安全/隐私问题以及意识/能力建设限制。这项研究的意义在于揭示关键障碍并为量身定制的干预措施提供见解，帮助利益相关者、政策制定者和研究人员驾驭印度建筑业不断发展的数字化格局。这项研究有助于探索印度建筑专业人士对印度建筑业尚未完全接受数字化的原因的看法。
基于二维稀疏心脏磁共振成像的三维双心室心脏形状重建和建模的神经变形模型
我们提出了一种新颖的神经可变形模型 (NDM)，旨在从二维稀疏心脏磁共振 (CMR) 成像数据中重建和建模心脏的三维双心室形状。我们使用混合可变形超二次曲面对双心室形状进行建模，该超二次曲面由一组几何参数函数参数化，能够进行全局和局部变形。虽然全局几何参数函数和变形可以从视觉数据中捕捉到总体形状特征，但可以学习局部变形（参数化为神经微分同胚点流）来恢复详细的心脏形状。与传统可变形模型公式中使用的迭代优化方法不同，可以训练 NDM 来学习此类几何参数函数、来自形状分布流形的全局和局部变形。我们的 NDM 可以学习以任意尺度加密稀疏心脏点云并自动生成高质量的三角网格。它还可以隐式学习不同心脏形状实例之间的密集对应关系，以实现准确的心脏形状配准。此外，NDM 的参数直观，医生无需复杂的后处理即可使用。大型 CMR 数据集上的实验结果表明，NDM 的性能优于传统方法。
PointNeuron：通过点云的几何和拓扑学习进行 3D 神经元重建
从 3D 显微镜图像重建数字神经元是研究大脑连接组学和神经元形态的重要技术。现有的重建框架使用基于卷积的分割网络在应用追踪算法之前将神经元从噪声背景中分割出来。追踪结果对原始图像质量和分割精度很敏感。在本文中，我们提出了一种新的 3D 神经元重建框架。我们的关键思想是利用点云的几何表示能力来更好地探索神经元的内在结构信息。我们提出的框架采用一个图卷积网络来预测神经骨架点，采用另一个图卷积网络来产生这些点的连通性。我们最终通过解释预测的点坐标、半径和连接来生成目标 SWC 文件。在 BigNeuron 项目的 Janelia-Fly 数据集上进行评估，我们表明我们的框架实现了具有竞争力的神经元重建性能。我们对点云的几何和拓扑学习可以进一步有益于 3D 医学图像分析，例如心脏表面重建。我们的代码可在 https://github.com/RunkaiZhao/PointNeuron 上找到。
放射科医生、非放射科医生和普通人从“墨卡托地图”曲线重建中识别大脑皮层萎缩儿童的准确性
背景：使用文本报告向父母和对赔偿权提出异议的法律专业人士传达患有长期缺氧缺血性损伤 (HII) 的儿童的双侧、对称性和区域性皮质脑萎缩可能很困难。使用标准的横截面图像向外行人解释双侧、区域性脑成像也具有挑战性。大脑表面的单一平面图像，就像从地球仪中得出地球地图一样，可以通过磁共振成像 (MRI) 扫描的曲面重建生成，即墨卡托地图。外行人在未经事先培训的情况下识别异常“墨卡托脑图”的能力需要在非医疗环境中使用前进行评估。目的：确定外行人在未经事先培训的情况下检测异常儿童墨卡托平面脑图的灵敏度和特异性。方法和材料：向 111 名参与者分别提供 10 张墨卡托脑图。这些地图包括 5 个 HII、1 个皮质发育不良和 4 个正常病例。参与者需要识别异常扫描。计算了总体和参与者亚组的敏感性和特异性。结果：总体敏感性和特异性分别为 67% 和 80%。普通放射科医生（n = 12）的敏感性和特异性分别为 91.2% 和 94.6%。外行人（n = 54）的敏感性为 67%，特异性为 80%。结论：放射科医生的高特异性和敏感性验证了该技术在区分皮质病理异常扫描方面的有效性。外行人使用墨卡托地图识别异常大脑的高特异性表明，这是一种向外行人展示儿童 HII 皮质 MRI 异常的可行沟通工具。