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通过可持续抗氧化剂延长轮胎
Lanxess是一家领先的专业化学公司，2023年销售额为67亿欧元。该公司目前在32个国家 /地区拥有约12,400名员工。Lanxess的核心业务是化学中间体，添加剂和消费者保护产品的开发，制造和营销。lanxess在道琼斯可持续性指数以及MSCI ESG和ISS ESG评级等方面取得了领先的地位，以及其对可持续性的承诺。前瞻性陈述本公司发行的陈述包含某些前瞻性陈述，包括公司的假设，意见，期望和观点，或者是从第三方来源引用的。各种已知和未知的风险，不确定性和其他因素可能会导致Lanxess AG的实际结果，财务状况，发展或绩效与此处表达或暗示的估计有重大不同。lanxess ag不能保证这种前瞻性陈述是没有错误的假设，也不承担对本演示文稿中表达的意见的未来准确性或预测发展的实际发生的责任。不应对本文所包含的任何信息，估计，目标和意见提出任何依赖，也不应依赖任何责任，并且对本文所包含的任何错误，遗漏或错误陈述所承担的任何责任，以及任何律师或任何律师的官员或任何律师的代表，或任何律师的代表。直接或间接地是由于本文档的使用。不应对本文所包含的任何信息，估计，目标和意见提出任何依赖，也不应依赖任何责任，并且对本文所包含的任何错误，遗漏或错误陈述所承担的任何责任，以及任何律师或任何律师的官员或任何律师的代表，或任何律师的代表。直接或间接地是由于本文档的使用。编辑的信息：所有Lanxess新闻发布及其随附的照片都可以在http://press.lanxess.com上找到。管理委员会和其他LANXESS图像材料的最新照片可在http://photos.lanxess.com上找到。您可以在http://lanxess.com/en/media/stories上找到有关Lanxess化学的更多信息。在X（Twitter），Facebook，LinkedIn和YouTube上关注我们：http：//www.x.com/lanxess http://www.facebook.com/lanxess http：//wwwwwwwwwwwwwwwwww.linkedin.com/compandin.com/-compandin comlec./company/lanxess http :/lanxess http：http：/
MECHETER，Imene 等人。利用多分辨率手工特征进行深度学习，用于脑部 MRI 分割。在：医学中的人工智能，20
磁共振 (MR) 图像分割是创建伪计算机断层扫描 (CT) 图像的一项关键任务，伪计算机断层扫描 (CT) 图像可用于实现正电子发射断层扫描 (PET) 衰减校正。创建伪 CT 图像的主要挑战之一是难以对脑 MR 图像中的骨组织进行准确分割。深度卷积神经网络 (CNN) 已被广泛而有效地应用于执行 MR 图像分割。这项工作的目的是提出一种分割方法，将多分辨率手工制作的特征与基于 CNN 的特征相结合，以添加方向属性并丰富用于执行分割的特征集。主要目标是有效地将大脑分割成三个组织类别：骨骼、软组织和空气。所提出的方法使用不同的机制将非下采样 Contourlet (NSCT) 和非下采样 Shearlet (NSST) 系数与 CNN 的特征相结合。计算熵值以选择最有用的系数并降低输入的维数。使用 50 张临床脑部 MR 和 CT 图像通过计算精度、召回率、骰子相似系数 (DSC) 和 Jaccard 相似系数 (JSC) 来评估分割结果。还将结果与文献中报道的其他方法进行了比较。骨骼类的 DSC 从 0.6179 ± 0.0006 提高到 0.6416 ± 0.0006。将 NSCT 和 NSST 的多分辨率特征与 CNN 的特征相加，显示出了令人鼓舞的结果。此外，NSST 系数比 NSCT 系数提供了更多有用的信息。
在部门工作近 40 年后，Bright 退休
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使用AG – SIO2选择性吸附，然后是GC×GC-FID
从废物塑料和轮胎中测定热解油中的烯烃对于优化热解过程至关重要，尤其是在圆形经济方面进一步先进的这些油。识别烯烃，即使使用GC×GC等高分辨率技术，也没有TOF-MS具有挑战性，这允许修改电离步骤。当前，确定塑料热解油中烯烃的唯一方法是GC-VUV，最近标准化为ASTM D8519。但是，对于许多从事塑料回收工作的研究团队来说，TOF-MS和VUV在条件中不起作用。本文引入了一种简单的方法，用于在AGNO 3 /SIO 2上选择性微尺度吸附，然后进行GC×GC-FID分析。烯烃在去除前后各个碳氢化合物群中的色谱区损失间接确定。仅需要50μl样品和15分钟的样品分离。我们的方法得到了广泛的验证，并可靠地确定了在轻度氢处理后，来自塑料和轮胎及其产品的多种热解油中的烯烃含量。对于所有通过热化学过程进行塑料回收利用的研究人员和工业公司来说，它负担得起，因为它不需要MS检测器。
非线性多谐振量子光子陀螺仪中 Fisher 信息的贝叶斯优化
摘要：我们提出了一种基于非线性多谐振光学器件的片上陀螺仪，该器件位于薄膜𝜒 (2) 谐振器中，同时兼具高灵敏度、紧凑外形和低功耗。我们从理论上分析了一种新颖的整体度量标准——多谐振非线性光子腔的 Fisher 信息容量，以充分表征我们的陀螺仪在基本量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化非线性多谐振 Fisher 信息。我们的整体优化方法协调了多种物理现象的和谐融合——包括噪声压缩、非线性波混频、非线性临界耦合和非惯性信号——所有这些都封装在单个传感器谐振器中，从而显著提高了灵敏度。我们表明，与具有相同占地面积、内在品质因数和功率预算的散粒噪声受限线性陀螺仪相比，可以实现约 470 × 的改进。
非线性多刺量子光子学中Fisher信息的贝叶斯优化
摘要：我们在薄膜𝜒（2）谐振器中基于非线性多辅音光学元件提出了一个片上陀螺仪，该光学具有同时结合了高灵敏度，紧凑的外形和低功率消耗的谐振器。我们理论上分析了一种新型的整体度量 - 多种非线性光子腔的Fisher信息能力 - 以充分表征我们陀螺仪在娱乐性量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化了非线性多辅助渔民信息。我们的整体选择方法策划了多种物理现象的和谐融合，包括噪声挤压，非线性波混合，非线性临界耦合和非稳态信号，都封装在单个传感器谐波中，从而显着增强敏感性。我们表明，与射击有限的线性陀螺仪具有相同的占地面积，固有质量因素和功率预算相比，可以进行约470倍的改进。
非线性多刺量子光子学中Fisher信息的贝叶斯优化
摘要：我们在薄膜𝜒（2）谐振器中基于非线性多辅音光学元件提出了一个片上陀螺仪，该光学具有同时结合了高灵敏度，紧凑的外形和低功率消耗的谐振器。我们理论上分析了一种新型的整体度量 - 多种非线性光子腔的Fisher信息能力 - 以充分表征我们陀螺仪在娱乐性量子噪声条件下的灵敏度。利用贝叶斯优化技术，我们直接最大化了非线性多辅助渔民信息。我们的整体选择方法策划了多种物理现象的和谐融合，包括噪声挤压，非线性波混合，非线性临界耦合和非稳态信号，都封装在单个传感器谐波中，从而显着增强敏感性。我们表明，与射击有限的线性陀螺仪具有相同的占地面积，固有质量因素和功率预算相比，可以进行约470倍的改进。