XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemrecord
引用原始发表的论文（记录的版本）：Zenkert，D.，Harnden，R.，Asp，L。等（2024）。多功能碳纤维复合材料
当今大多数产品都具有多个功能，但是这些功能是通过在系统中整合不同的单功能设备和/或材料来实现的。在一种单个材料中同时具有多个功能具有许多潜在的优势，例如一种可以存储能量，具有自感应或自我修复能力或任何其他身体功能的结构材料。这将带来质量和资源节省，使能源更高，因此更可持续。本文介绍了如何使用碳纤维的电气和电化学性质在高性能载荷中同时使用碳纤维来进行碳纤维的微型审查。通过该碳纤维复合材料还可以存储像锂离子电池一样的能量，用作应变传感器，具有电气控制的致动和形状，并用作能量收割机。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Yi，X。（2024）。安全管理策略的综述：理论和实际应用
电动汽车中的抽象电池安全性是一项全面的工程努力，需要在每个阶段进行一致的考虑，包括电池材料，电池组设计和电池管理系统（BMS）。本综述着重于锂离子电池的安全管理策略和实际应用。电池安全的管理主要包括充电和放电安全，高压安全性和热安全性。在其中，充电和排放安全管理旨在防止电池损坏或由过度充电或出院造成的安全事件。高压安全管理涉及检测绝缘断层，过电流和其他潜在风险，以防止电气危害。热安全管理确保单个电池电池，模块和电池组保持最佳的工作温度范围和均匀的温度分布，从而防止热失控。
引用原始发表的论文（记录的版本）：Svedberg，P.，Inostroza，P.，Gustavsson，M。等（2023）。水生生态毒素的数据集
收集了有关2697种有机化学物质的水生生态毒理学的经验数据和计算机数据，以编译数据集，以评估当前质量结构活动关系（QSAR）模型和软件平台的预测能力。本文档为其创建提供了数据集及其数据管道。经验数据是从美国EPA Ecotox知识库（Ecotox）和EFSA（欧洲食品安全局）收集的，报告“ XML模式中的农药生态毒性学层的数据输入研究终点 - 数据库 - 数据库中”。仅保留了经合组织建议的藻类，水坝和鱼类的数据。使用Ecosar，Vega和Tox-Icity估计软件工具（T.E.S.T.）计算每种化学物质和六个端点中的QSAR毒性预测平台。最后，数据集用微笑，Inchikey，PKA和LOGP修改，从Webchem和PubChem收集。©2023作者。由Elsevier Inc.出版这是CC下的开放式访问文章（http://creativecommons.org/licenses/4.0/）
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Zhang，C.，Shi，M.，Kim，W。等（2022）。发现针对PKL
一项生命实验室科学，KTH-瑞典B皇家技术研究院，瑞典B皇家技术学院，B北部大学，450001，亨南省郑州大学教育部，郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系，25240年，Erzurum，土耳其E e e e Erzurum E，兽医学系，兽医学院，阿塔图尔克大学，Erzurum，25240，土耳其，土耳其F，Firke Intralies，Erzurum Truncator，25200 er er turkey Erlime groum groum，Turkey groum，Turkey gokurum，Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics，伊斯坦布尔，土耳其H伊斯坦布尔，夏尔默斯技术大学，哥德堡，哥德堡I大学，瑞典I医学生物学系，医学系，阿塔特·欧克大学，土耳其Erzurum，土耳其Erzurum，Turkey j ost-microbiome互动中心一项生命实验室科学，KTH-瑞典B皇家技术研究院，瑞典B皇家技术学院，B北部大学，450001，亨南省郑州大学教育部，郑州大学教育部高级药物准备技术的主要实验室瑞典d Atat€Urk大学医学院医学药理学系，25240年，Erzurum，土耳其E e e e Erzurum E，兽医学系，兽医学院，阿塔图尔克大学，Erzurum，25240，土耳其，土耳其F，Firke Intralies，Erzurum Truncator，25200 er er turkey Erlime groum groum，Turkey groum，Turkey gokurum，Turke ful ful Fir Full Full Full Full Full Full Full Full Fire Ercult and Genetics，伊斯坦布尔，土耳其H伊斯坦布尔，夏尔默斯技术大学，哥德堡，哥德堡I大学，瑞典I医学生物学系，医学系，阿塔特·欧克大学，土耳其Erzurum，土耳其Erzurum，Turkey j ost-microbiome互动中心
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Tekden，A.，Erdem，A.，Erdem，E。等（2024）。对象和关系中心代表
推动是一项必不可少的非划算操作技能，用于任务，从预抓操作到场景重新排列，关于场景中的对象关系的推理，因此在机器人技术中广泛研究了推动动作。有效使用推动动作通常需要了解受操纵对象的动态并适应预测与现实之间的差异。出于这个原因，在文献中对推动作用进行了效果预测和参数估计。但是，当前方法受到限制，因为它们要么建模具有固定数量对象的系统，要么使用基于图像的表示，其输出不是很容易解释并迅速累积错误。在本文中，我们提出了一个基于图神经网络的框架，以根据触点或关节对对象关系进行建模，以效应预测和参数估计推动操作。我们的框架在真实和模拟环境中都得到了验证，这些环境包含不同形状的多部分对象，这些对象通过不同类型的关节和具有不同质量的对象连接，并且在物理预测上的表现优于基于图像的表示。我们的方法使机器人能够预测并适应其观察场景时推动动作的效果。它也可用于使用从未看过的工具进行工具操作。此外，我们在基于机器人的硬盘拆卸的背景下证明了杠杆起作的6D效应预测。
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Nahal，Y.，Menke，J.，Martinelli，J。等（2024）。人类在循环的积极学习fo
©作者2024。Open Access本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International许可获得许可的，该许可允许以任何媒介或格式使用，共享，适应，分发和复制，只要您对原始作者和来源提供适当的信誉，请提供与创意共享许可证的链接，并指出是否进行了更改。本文中的图像或其他第三方材料包含在文章的创意共享许可中，除非在信用额度中另有说明。如果本文的创意共享许可中未包含材料，并且您的预期用途不受法定法规的允许或超过允许的用途，则您需要直接从版权所有者那里获得许可。要查看此许可证的副本，请访问http://creativecommons.org/licenses/4.0/。
躯体神经假体应用中的神经信号记录和处理。综述
图 2) ENG 分类信号处理的示意图；a) 记录的 ENG 数据集分为训练集和测试集；b) 预处理块应用信号分割和去噪；c) 从运行观察窗口提取和选择特征；d) 数据驱动的分类模型训练；e) 使用从训练中校准的模型对从测试集中提取的特征进行验证以进行类别预测；f) 根据分类器结果驱动设备的决策规则。