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that.pdf-kílta语言
这是一种个人语言。我的意思是，它距离心脏是一两步。它旨在表达我自己的利益，除了我自己的语言美学意义外，还有很少的考虑因素在这里发挥作用。合理性也是一种美学选择。虽然该语言的核心力学旨在是自然主义的，并且涉及历史过程，但并未使用任何深刻的历史方法创建它。kílta是一种基本的SoV语言，使用convermbs，带有真正的形容词，并带有真正的形容词，并具有丰富的单词派生系统。该语言对传递性非常严格，并在子句之间进行常规主题和对象下降。，尽管有几种标记未来时态的方法，但它更加全神贯注。运动事件是动词框架的，依赖于convermbs的方式。它使用辅助动词不仅用于时态和方面，包括一些副词（“几乎”），以及捐助者和自动生产者。话语粒子也引起了很多关注，并且具有适度的意识形态清单。主要的努力已经用于创建词汇。是词汇示例推动了语法的大量核心发展。词汇之后，是针对某些概念，概念隐喻和有关特定词的简短论文的侧重于需要更长的介绍的简短论文，而不是通常的词典输入的一部分。
Schott OG550，12.5mm直径，2mm厚的彩色玻璃长通滤波器＃16-443
Schott彩色玻璃长期过滤器有27种标准的Schott彩色玻璃类型，可在超紫罗兰（UV），可见或近红外（NIR）光谱中提供切割波长。颜色玻璃基板在其波长范围内具有高光谱传播。Schott彩色玻璃长通滤波器设计具有标准的圆形和平方尺寸，可轻松整合到光学系统中，并具有1、2或3mm的厚度。可根据要求提供5到160mm的自定义尺寸。
5 mL吉尔森风格的宏观滤芯尖端（无菌）
5 ml eppendorf风格的毕业宏滤清器提示（无菌）设计提示：eppendorf风格的无菌：是包装尺寸：500个提示（10个机架×50个提示）
丝绸基纳米滤膜的净化速度比商业方法快10倍
在测试中，丝膜在小于1 bar的真空压力下达到每小时56.8升的水流量。允许有益的矿物质通过，该膜拒绝了超过99％的水中有机污染物，例如臭名昭著的全氟化合物（也被广泛称为永远的化合物），这引起了全球对其毒性和持久性的关注。
为极端环境建造的软机器人
抽象软材料机器人独特地适合于以传统的刚性机器人实施例不能以新的方式解决极端环境中的工程挑战。软机器人材料的柔韧性，对脆性断裂的抗性，低导热性，生物稳定性和自我修复功能提出了对特定环境条件有利的新解决方案。在本综述中，我们研究了在各种极端环境中建造和操作软机器人的要求，包括在人体，水下，外太空，搜索和救援地点以及狭窄的空间。我们分析了满足这些要求的软机器人设备的实现，包括执行器和传感器。除了这些设备的结构外，我们还探索了通过设计优化，控制系统及其在教育和商业产品中的未来应用中扩展软机器人使用软机器人的方法。我们进一步讨论了软机器人的当前局限性，以认识到符合性，力量和控制的挑战。考虑到这一点，我们为机器人技术的未来提出了争论，其中混合（刚性和软）结构满足了复杂的环境需求。
长长的神经生物学：假设和未解决的问题
拖拉图是脑白质的虚拟表示。它由数百万的虚拟纤维组成，编码为3D polyline，近似于白质轴突途径。迄今为止，拖拉图是最准确的白质表示形式，因此用于诸如神经塑性，脑部疾病或脑网络的术前计划和研究。然而，众所周知的问题是，大部分的拖拉机在解剖学上并不合理，并且可以被视为跟踪程序的伪像。使用验证者，我们使用一种新颖的完全监督的学习方法解决了过滤术的问题。与基于信号重建和 /或大脑拓扑正则化的其他方法不同，我们使用现有的白质解剖学知识来指导我们的方法。使用根据解剖学原理注释的拖拉图，我们训练我们的模型验证者，以将纤维分类为解剖上合理或不合理的纤维。所提出的验证模型是一种原始的几何深度学习方法，可以处理可变尺寸纤维，同时又不变到纤维方向。我们的模型将每个文件视为点的图表，并且通过通过提出的序列边缘卷积之间的边缘学习特征，它可以捕获基本的解剖学特性。在一组广泛的实验中，输出过滤结果高度准确，稳健，并且快速；使用12GB的GPU，对1m纤维的拖拉图进行了填充，需要少于一分钟。可在https://github.com/fbk-nilab/verifyber上获得验证实现和训练有素的模型。
模式跟踪：使用内置LIDAR的红外线，结构化投影进行多设备跟踪
作为市场中增强现实设备（例如智能手机和耳机）在市场上的生命力，多用户AR场景将变得更加普遍。共同关联的用户将希望共享连贯和同步的AR体验，但这与当前方法令人惊讶。为了响应，我们开发了模式TractTrack，这是一种新颖的跟踪方法，可重新利用VCSEL驱动的深度传感器发出的结构化红外光图案，例如Apple Vision Pro，iPhone，iPad和Meta Quest 3.我们的方法不含基础架构，不需要预先注册，在无功能方面工作，并提供了其他用户设备的实时3D位置和方向。在我们的评估中 - 在六个不同的表面上进行了测试，并且设备间距离为260厘米 - 我们发现平均3D位置跟踪误差为11.02 cm，平均角度误差为6.81°。
现场可编程门阵列实现基于卡尔曼过滤器的锂离子电池组的电荷观察者的状态
本文介绍了一项有关锂离子电池的电荷观察状态，用于嵌入式应用中的能量管理。对收费状态的了解对于这些电池的安全性和最佳用途至关重要。该研究的重点是在Spartan 6 FPGA上基于Kalman滤波器的观察者算法的开发和实施，即使可以从其实际状态开始初始化电池的电池，该算法可以准确估算电池的充电状态。在本文中，我们专注于FPGA进行快速计算的机会，该计算可以将FPGA用作BMS中的从属组件，并允许以低成本观察SOC大量的单元。在低成本FPGA上实施该观察者可能会导致各种应用中的电池管理系统（例如电动汽车和任何其他需要观察电池组充电状态）的电池管理系统的成本。通过模拟和实时测试验证了观察者模型。本研究提出了一种有希望的方法，可以准确估计锂离子电池的电荷状态，以用于各种应用中的E FFI能源管理。
Ultikleen G2 Excellar ERL过滤器和KC组件
使用PALL的专有分子表面裁缝（MST）技术制造了Ultikleen G2 Excellar Erl滤波器介质。MST将非反馈特性授予PTFE膜，而无需在培养基表面添加化学层。膜内的超精细孔基质可显着改善颗粒的保留量，至15 nm。结果是一种可靠，可靠且化学清洁的过滤器，适合用于侵略性的高温清洁化学物质，包括Hot SPM，SC-1和SC-2等水性化学物质。