腐蚀抑制剂在工业和学术界都受到广泛关注。1 - 3它们具有简单实施,快速效果和高成本效率的优势。有机腐蚀抑制剂主要通过物理或化学吸附形成蛋白质膜,而无机腐蚀抑制剂主要产生沉淀膜和氧化物膜。与抗腐蚀措施(例如耐腐蚀材料和涂料)相比,使用腐蚀抑制剂是消耗的,需要连续供应,这增加了与手动操作的成本和时间相关。4 - 7由于常规腐蚀抑制剂无法巧妙地响应变化的腐蚀环境,因此有必要开发一种可以针对特定区域并增强保护的智能响应抑制剂系统,从而提高了抑制剂的利用率和效率,该抑制剂的效率为8,9,该抑制剂在本文中被称为智能抑制剂。同时,近年来腐蚀抑制剂和涂料之间的协同作用也是研究的重点。使用腐蚀抑制作用来修复涂层的损坏区域并形成自我修复
图1。(a)根据块的体积分数(f a),可从微观相期望的定义形态的示意图。(b)AB二嵌段共聚物预期的理论相图取决于F a和χn。(c)实验获得的PS -B -PI二嵌段共聚物的相图。从F. S. Bates,G。H。Fredrickson复制;块共聚物 - 设计器软材料。物理学今天1999年,第52(2)卷,第32-38页,在美国物理研究所的许可下。9虽然SEM和AFM技术已被经典地用于获取一些有趣的信息
最近,时空变压器结构已被广泛应用于3D人类姿势估计的问题,从而实现了最新的性能。这些方法中的许多方法都将单个框架中的单个关节视为令牌,并且在同一框架或相同轨迹的令牌上施加注意力。尽管这种结构可有效地计算单个关节之间的相关性,但它过于限制,因为诸如帧或轨迹之类的全局特征无法很好地传达。在本文中,我们建议Galformer解决此问题。Galformer由局部和全局变压器块组成,前者基于关节令牌,如先前的方法一样,而后者,即全局混合变压器,将所有关节混合在特定框架范围内的所有关节,以实施特征交换的电感偏见。在提出的方法中交替重复这两个变压器块,以计算关节,形状和轨迹之间的相关性。实验表明,与人类36M,MPI-INF-3DHP和HUMANEVA数据集的现有方法相比,我们的方法具有优越或至少具有竞争性能。
Bruno Ameduri,Sanjib Banerjee,Bhanendra Sahu,Subrata Dolui。单击荧光大量的化学:当前状态和未来应用。皇家化学学会。单击聚合物科学的化学:应用程序的设计,39,皇家化学学会,第315-349页,Inpress,聚合物化学系列编号39。hal-04671330
寡糖是具有广泛应用的重要类别。生物学,寡糖是活细胞上的识别或鉴定位点,被认为具有生物学活性和潜在的治疗作用(Muanprasat和Chatsudthipong 2017)。,此外,寡糖已被用作多糖的模型化合物:大提琴或奇托 - 寡聚物的单晶提供了纤维素和几丁质晶体结构的必要信息(Buleon和Chanzy 1978; Cartier等1978; Cartier等。1990; Persson等。 1992; Helbert and Sugiyama 1998)。 尤其是,Chanzy及其同事清楚地表明了基于电子显微照片和电子衍射图在由纤维素,几丁质和奇托斯氏菌低聚物制成的单晶上的链条取向(Buleon和Chanzy 1978; Cartier Cartier1990; Persson等。1992; Helbert and Sugiyama 1998)。尤其是,Chanzy及其同事清楚地表明了基于电子显微照片和电子衍射图在由纤维素,几丁质和奇托斯氏菌低聚物制成的单晶上的链条取向(Buleon和Chanzy 1978; Cartier
hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
摘要 - 人类机器的相互作用正在在康复任务中获得关注,例如控制假肢或机器人手臂。手势识别表面肌电图(SEMG)信号是最有前途的方法之一,因为SEMG信号采集是无创的,并且与肌肉收缩直接相关。但是,对这些信号的分析仍然提出许多挑战,因为类似的手势会导致相似的肌肉收缩。因此,所得信号形状几乎相同,导致分类精度低。为了应对这一挑战,采用复杂的神经网络,需要大量的记忆足迹,消耗相对较高的能量并限制用于分类的设备的最大电池寿命。这项工作通过引入生物形态来解决此问题。这个新的基于注意力集中的档案的新家族可以采取最先进的性能,同时减少4.9倍的参数和操作的数量。此外,通过引入新的主体间预训练,我们将最佳生物样品的准确性提高了3.39%,可以匹配最先进的准确性,而无需任何额外的推理成本。在平行,超低功率(PULP)微控制器单元(MCU),Greenwaves GAP8上部署我们最佳性能的生物形态,我们的推断潜伏期和能量分别为2.72 ms和0.14 MJ,比以前是先前的现有的神经网络低8.0倍,同时只有94.2 kbs y 4.2 kb,而不是先前的现有的神经网络。索引术语 - 转化器,SEMG,手势识别,深度学习,嵌入式系统
特朗普总统第一日行政命令14154非法冻结所有两党基础设施投资和就业法案(IIJA)和通过美国农业部(USDA)运行的资金(IRA)资金(IRA)。行政命令14169进一步冻结了外国援助计划,包括和平标题的食品和麦戈文 - 麦戈文 - 核心食品教育计划,这些食物从美国农民那里购买商品。综上所述,这些行政命令已扣留了美国各地的农民和农村社区的资金,直接违反了法律。虽然政府声称冷冻资金不包括向个人付款,但许多USDA计划直接收益农民仍未释放。特朗普和不受限制的亿万富翁马斯克为美国农民造成了必不可少的援助,使他们停了下来。特朗普和马斯克已经停止了美国农业部计划,包括:
通过土壤碳管理(SCM)提高土壤碳固执的摘要先前的研究尚未将社会组成部分整合到生态系统中。了解经验丰富的农民如何结合土壤管理实践的社会和生态组成部分,我们使用了社会生态系统(SES)框架。这项研究研究了农民的SCM实践的分布和模式,并根据澳大利亚亚热带温带蔓延土地的旋转放牧制度进行了基于固有土壤肥力的两种农业人群的比较。二十五名放牧农民的土地(n = 13)和中等(n = 12)的生育土壤接受了有关SCM的访谈,以及尽管使用SES框架有气候限制,但他们如何维持放牧的政权。两个农业人群(低育种农场和中等生产农场)都表现出了继续其放牧制度的决心,因为好处是多种多样的,并影响了全农场的可持续性。农场低的农民强调了许多SCM结果,但对实现它们的信心较小。农民以整体方式专注于SCM实践的农业环境益处,而不是增加土壤碳的单一目标。接受采访的农民报告说,即使没有衡量其中一些益处,也可以从其放牧制度中获得许多好处,包括改善生产,土壤水分保留和土壤健康。在更“压力”的环境中,农民的土壤生育能力低,也强调了心理健康和景观美感是SCM的结果。农民的SCM的这些特征提供了不容易量化的重要好处,但也有助于鼓励其他农民管理土壤。旋转放牧的长期从业者,例如本研究中的农民,可以为更有针对性,定制和细微差别的政府政策提供有用的见解,该政策侧重于全农场可持续性,这也可以改善澳大利亚类似地区的土壤碳库存。