尖峰神经网络(SNNS)代表了向更有能力和生物学上合理的计算模型转变的范式的最前沿。作为第三代神经网络技术,通过模拟生物神经加工的事件驱动的特征,SNN是传统机器智能系统的有前途的替代方案(Maass,1997)。SNN的吸引力是多方面的,它们的能力不仅可以在较低的功耗下运行,还可以以紧密反映大脑时空动态的方式进行计算(Roy等,2019)。SNN的基于尖峰的通信协议特别适合稀疏和异步计算,使其非常适合在神经形态芯片上部署。这些芯片旨在模仿大脑的神经结构,利用SNN的固有稀疏激活模式实现了显着的能量效率改善(Li等,2024; Frenkel等,2023; Merolla et al。; Merolla et al。,2014; Davies et al。,2018; davies et al。,2018; pei; pei et al an al et al et al。
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)。
colsumamrise。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。2归一化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3归一化。Quantiles.in.blocks。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。5归一化。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。6归一化.Quantiles.target。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。7 rcmodelplmd。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。9 rcmodelplmr。。。。。。。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>10 RC情绪。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>12 div>
激光处理技术可以精确制造与微观,微力学和生物医学中广泛应用的任意结构和设备。但是,其采用受到光学系统的较大尺寸,复杂性,高成本和低灵活性的限制。metasurfaces可以对光场进行精确的多维控制,与紧凑,高性能光学系统的发展趋势很好地保持一致。在这里,我们回顾了一些有关跨境处理技术应用程序应用的最新研究,包括3D纳米光刻,直接激光写作和激光切割。Metasurfaces提供了一个具有出色性能的集成运营平台,并准备破坏常规激光处理工作流程。这种组合具有巨大的成本效率和巨大的开发潜力,并在成像,光学存储,高级传感和轨道上的空间诸如轨道制造等领域中采用了有希望的应用。
对热塑性复合材料的需求不断增加,因为这些材料在热固性工具中具有许多优势,例如高韧性,较长的存储时间,易于修复和回收,以及具有热成型和热量焊接的能力。但是,使用液体复合成型技术制造热塑性复合零件(例如树脂转移成型,真空辅助树脂转移成型。。。 )在熔融加工的情况下通常很棘手,在熔体过程中,由于热塑性塑料的高融化粘度,因此应选择高温和压力以浸渍纤维增强。可以通过反应性处理来克服这些问题,而低粘度单或寡聚前体首先浸渍了纯净的预成型,而热塑性基质的聚合则发生在原位。本文绘制了关于连续纤维增强基于丙烯酸的反应性热塑性塑料制造特征的最新技术(例如聚合甲基丙烯酸酯(PMMA)(PMMA)越来越流行。技术的甲基丙烯酸酯单体的原位聚合技术,流变特性和聚合动力学的表征和建模以及一些与制造相关的问题(例如聚合收缩)进行了综述。还引入了连续钢筋复合材料和潜在工业应用的不同制造技术中使用反应性PMMA的特定特征。最后,提出了学术研究和工业发展的一些观点。
Genevieve Marcoux(瑞典隆德大学)AudréeLaroche(加拿大Chu deQuébec)Stephan Hasse(加拿大Chu deQuébec)Marie Bellio(加拿大Chu deQuébec,加拿大)魁北克) Zufferey(Quebec -Quebec-加拿大拉瓦尔大学)TaniaLévesque(加拿大微生物学和免疫学系)Johan Rebetz(瑞典实验室医学)Johan Rebetz(Annie Karakeussian) (加拿大蒙特利尔大学研究中心)Sylvain Bourgoin(加拿大魁北克大学医院中心研究中心)HindHindHindHindHindHindHindhindite Jean Monnet-Universite de Lyon,Fabrice de Lyon,Fabrice Cognasse(Lyon; French of Lyon; French Blass; French Blass; efs)荷兰)约翰·塞姆普尔(瑞典隆德大学)玛丽·乔斯·赫伯特(Marie-JoséeHebert)(加拿大蒙特利尔大学)法国皮雷恩(Paris University Paris是Créteil,Inserm U955加拿大蒙特利尔)Benoit Vingert(法国血液建立)Eric Boilard(Chu de Quebec,加拿大)
一般的学术法规和学生规则规则一般学术法规(G法规)和一般学生规则适用于该大学的所有教职员工和注册学生,以及所有接受比勒陀利亚大学占有一席之地的潜在学生。在注册计划时,学生承担了确保他们熟悉适用于其注册的一般学术法规,以及相关年鉴中规定的特定于计划的特定教师和特定于计划的法规和信息。关于这些法规的无知将不会被视为任何违法行为的借口,也不会被视为上述任何法规的例外。G法规每年更新,可以在此信息发布后修改。
摘要。本文讨论了生物技术对生态系统康复的相关性和可行性,尤其是农村地区。为了减少对环境的负面影响并获得有价值的产品,提出了一种对农业和林业废物处理的综合方法。这项研究是在Perm Krai中进行的,包括分类的阶段,废物的微生物处理以及将所得生物的应用在土壤中的应用。举例来说,考虑了纸浆和造纸磨砂树皮的回收,其中开发了一种微生物加工的方法。这允许减少废物的数量,减少火灾危害并获得富含腐殖酸的生物瘤。与对照土地相比,获得的生物胡木us成功用作有机肥料,导致大麦,燕麦,小麦和蔬菜作物的产量增加了20-35%。该研究证实了提出的方法解决环境问题和改善土壤生育能力的有效性,及其与传统废物利用方法的差异。
1。引言感官处理是一个神经过程,可以从身体和环境中对感觉刺激进行编码,解释和回忆以促进适当的反应[1-3]。感觉调制是指大脑调节哪些感觉输入,何时和处理的能力[4]。Dunn的感觉处理模型基于神经系统阈值和自我调节[5-6]。神经系统阈值是感知感觉刺激的点,阈值范围从低到高[7]。阈值较低的个体迅速识别刺激,而阈值较高的人可能会错过标准感觉输入[8-9]。自我调节涉及调节感觉刺激,并且可以被动或活跃。被动自我调节器不采取行动来调节感觉输入,而主动自我调节器采用策略来控制刺激的类型或数量[10]。个体可能对每日感觉刺激的反应有所不同,从而导致广泛的变化[11-12]。尽管感觉处理的差异是正常的,但高度变异可能与不同的心理病理学有关[13]。