背景/客观遗传编码的荧光蛋白和荧光RNA传感器是对细胞中生物分子成像的必不可少的工具。为扩展工具箱并改善了这种类型的传感器的普遍性和稳定性,我们在此报告了遗传编码的荧光DNA适体(GEFDA)传感器,该传感器将荧光DNA Aptamer用于二甲基糖红(Dimethylindole Red)与ATP APTAMER联系起来。
建议的引用:Xu,Yalin等。(2024):碳标签可以将消费者转移到可持续食品上吗?来自中国消费者,可持续期货的证据,ISSN 2666-1888,阿姆斯特丹Elsevier,第1卷。8,pp。1-13, https://doi.org/10.1016/j.sftr.2024.100363 , https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2666188824002120
将聚合物和聚合物复合材料用于包装应用是包装中最重要的研究领域之一。本期《聚合物》的本期旨在收集有关该主题的尖端原始研究论文,并评论聚合物和聚合物复合材料在包装中的应用。Research may touch on areas such as: - Active packaging techniques and polymers - Food safety and packaging materials - Intelligent packaging materials and application - Simulation and analysis of cushion materials - Mechanics of packaging - Water-soluble packaging materials and application - Self-clean packaging materials and application - Other functional packaging materials and application
1 ENSTA B RETAGNE , UMR CNRS 6027, IRDL, F-29200 B REST , F RANCE 2 V IBRACOUSTIC – CAE D URABILITY P REDICTION D EPARTMENT , 44474 C ARQUEFOU , F RANCE 3 N ANTES U NIVERSITÉ , E COLE C ENTRALE N ANTES , CNRS, G E M, UMR 6183, F-44000 N ANTES , F rance摘要弹性材料的特性受到成分和详细过程所产生的夹杂物的强烈影响。提出了一种方法,以根据其化学性质区分弹性体中对疲劳有害(大于几µm)的夹杂物,并使用足够的统计数据进行定量表征它们。使用三种技术并进行了比较:数字光学显微镜(OM),与能量分散X射线光谱相关的扫描电子显微镜(SEM)和X射线微计算机层析成像(µ-CT)。六种材料用于挑战该方法。除了通常的金属氧化物和碳黑色附聚物外,突出显示了三种非典型夹杂物,从而产生了特定的检测困难。与经典的阈值方法相比,开发了一个相关的图像分析过程,以自动和准确地检测获得的图像的包含物。不同夹杂物种群的形态和空间分布。µ-CT是包含物的分类和统计表征的最全面,最准确的方法。此外,可以使用反向散射电子(SEM-BSE)或数字OM获得有关包含物尺寸分布的相关数据。SEM-BSE比数字OM提供了更准确的结果。简介橡胶部分的性能与化合物中成分的分散质量有关。该分散剂取决于所用的成分以及详细过程(混合,注射和固化)1。用于橡胶零件的典型成分包括碳黑色(CB)或二氧化硅填充剂和ZnO。对成分的良好分散对于获得均匀的混合物,良好的机械性能以及批处理和批处理之间的性质的一致性很重要。此外,夹杂物和团聚物在这些材料的机械性能中起关键作用。例如,疲劳损伤通常以CB的聚集体2或在二氧化硅聚集体3或金属氧化物2,4处引发。因此,重要的是能够表征填充物分散体和橡胶化合物中的夹杂物。的确,这种分散在空间和大小上的知识允许检查混合物的质量,优化过程参数,并在微观结构和感兴趣的属性之间建立链接。*通讯作者。matthieu.le_saux@ensta-bretagne.fr在文献中已经提出了许多技术,以分析橡胶材料中成分(基本上是CB)的微或宏分散因素:•通过透射光学显微镜(OM)5,6的材料(厚度上的几微米至几千微米)观察材料的材料(厚度几英尺)的效果。观察到的较暗和较明亮的区域分别对应于CB团聚物,并在切割过程中脱离了聚集体;该方法在1960年代被用作标准(ASTM D-2663方法B)。
沉浸式技术,例如增强和虚拟现实,正在在消费市场中获得动力。零售部门已经开始引入沉浸式技术的各种应用程序,作为营销和销售策略(例如虚拟镜子)(Javornik,2018)的一部分,以在整个CUS Tomer之旅中创造价值。但是,当前的消费市场越来越多地通过在Ser Vice和产品交互之间共同创造价值来定义。技术进步将控制动态从企业转移到客户,在从零售到旅游ISM和教育的各个行业中,多个利益持有人参与价值共同创造过程的参与正在蓬勃发展(Tom Dieck等,2018b)。Jung和Tom Dieck(2017)认为,身临其境的技术有可能作为在Custo Mers之间进行价值共同创造的平台,从而塑造了客户体验的设计和消费。Jung和Tom Dieck(2017)认为,身临其境的技术有可能作为在Custo Mers之间进行价值共同创造的平台,从而塑造了客户体验的设计和消费。
摘要:当前的停车援助和监测系统合成鸟类视图(BEV)图像,以提高驱动程序的可见度。这些BEV图像是使用称为“逆透视图”(IPM)的流行透视转换创建的,该转换将其投射到FishEye摄像头捕获的环绕视图图像的像素上。然而,IPM在准确地表示高度和接缝的对象方面面临挑战,因为它依赖于刚性几何变换,因此将预计的环绕视图缝合在一起。为了解决这些局限性,我们提出了Bevgan,这是一种新型的几何形状引导的条件生成副本网络(CGAN)模型,将多尺度鉴别器与基于变形金刚的生成器相结合,该生成器利用Fisheye摄像机校准和注意力机械机制,以隐含地模拟该视图之间的几个几何形式的变换。实验结果表明,在图像保真度和质量方面,Bevgan的表现优于IPM和最先进的跨视图生成方法。与IPM相比,我们报告了 + 6的改进。在PSNR上的2 dB,MS-SSIM上的 + 170%在描绘停车场和驾驶场景的合成数据集上进行评估。此外,还通过零射推理证明了Bevgan在现实世界中的图像上的概括能力。
这是我们针对电信行业的B2B Pulse的第一版,这是一项年度研究,分析了各个行业的商业客户(以下称为组织)的不断发展的需求,挑战和经验。本报告探讨了这些组织在电信服务中面临的痛苦点,并确定了六个改进领域,以帮助电信提供商增强服务交付和推动业务价值。为了理解这些,我们调查了来自11个部门和13个国家的1000个组织的高管。我们进一步对电信行业和客户行业的高管进行了二十个深入的访谈。随着广泛的数字化转型,电信行业有机会从其作为值得信赖的服务提供商的传统角色发展,成为其业务客户的战略合作伙伴。要成功过渡,电信部门必须理解并与客户的轨迹,他们的需求和不断发展的生态系统合作伙伴保持一致。
3D打印是一个新兴领域,在科学和工业框架中,年复一年地越来越重要。1相关应用涉及从航空航天2、3到生物医学工程4、5通过电子设备,6、7 Mechanics 8-10和许多其他领域。11-13在可能是3D打印的不同材料中,聚合物扮演着重要的角色,聚合物涵盖了市场的最大部分。14 After the development of the first stereolithographi c apparatus (SLA) in the ‘80s, different techniques have been developed, involving the use of polymeric materials in different forms, namely wires or pastes (Fused Deposition Modeling – FDM), powders (Selective Laser Sintering – SLS) or photocurable formulations (SLA and its evolution Digital Light Processing – DLP).这些技术中的每一种都呈现出优势和缺点,正如文献中所报道的那样,尤其是基于光的技术,以最快和最快的
新发布的机器人编程工具使最终用户可以通过将基于块的语言和直通式编程组合来编程工业机器人。要有效地使用这些系统,最终用户通常需要有限或没有程序经验的经验,就需要培训。要培训用户,辅导系统通常用于基于块的编程(即使是通过编程进行铅编程),但没有教程系统将这两种类型的编程结合在一起。我们提出了Coblox Interactive教程(CITS),这是一种新颖的辅导方法,它教授如何同时使用构成典型的最终用户机器人编程环境的硬件和软件组件。在用户切换两种编程样式之间,CIT为它们提供了宽敞的SCA旧,从而为用户提供了有关失误的立即反馈,并为下一步提供指导。为了评估CIT,我们使用ABB机器人技术发布的编程环境对79个工业最终用户进行了一项研究,将我们的培训方法与培训视频进行了比较,培训视频是行业中最常用的培训。这项研究是迄今为止最大的培训最终用户的研究之一,发现由CIT培训的用户比视频培训的用户更少的时间在更少的时间内撰写了更正确的程序。这表明硬件和软件概念的紧密整合是为培训最终用户编程工业机器人的范围。