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溶液处理的透明电极，用于新兴的薄膜太阳能
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用于建筑集成的透明和彩色太阳能光伏
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bin选择的几个透明实例细分
摘要在本文中，我们考虑了从机器人箱拾取设置中从RGB或灰度相机图像中分割多个实例的问题。用于解决此任务的先前方法通常是在Mask-RCNN框架上构建的，但是它们需要大量注释的数据集进行填充。取而代之的是，我们在几个拍摄设置中考虑任务，并在trinseg中考虑了基于mask-rcnn的透明对象的数据效率和健壮的实例分割方法。我们在trinseg中的关键创新是双重的：i）一种被称为transmixup的新颖方法，用于使用合成透明的对象实例生成新的训练图像，该图像是通过空间转换带注释的示例创建的； ii）一种评分理想对象模板的预测段和旋转之间一致性的方法。在我们的新评分方法中，空间转换是由辅助神经网络产生的，然后将得分用于填充不一致的实例预测。为了证明我们方法的效果，我们介绍了一个新的几种数据集的实验，该数据集由七个类别的非偏见（透明和半透明）对象组成，每个类别的大小，形状和透明度的透明度变化。我们的结果表明，Trinseg实现了最先进的性能，在MIOU中提高了14％以上的细化面膜RCNN，同时需要很少的带注释的培训样本。
透明的木材材料 - 迈向...
木材是一种天然复合材料，主要由三个成分，即纤维素，半纤维素和木质素组成。它表现出复杂的层次结构，其特征在于开放式通道，在生长区域排列，在微型，中，中，中和宏观尺度上具有特定的孔隙率，并且由于木质素和散射的存在，由于吸附现象而引起的不透明度，因此具有不同的折磨索引，其表征了其组合物。即使在历史时代，其某些应用已被其他材料取代，木材仍然涵盖了很大一部分常见用途，范围从生物量的能源回收到建筑部门的材料，或者从文物到家庭/家具制造。尽管其真正的发明可追溯到1992年，大约十年前，两个独立的研究小组，一个来自马里兰州大学（美国），另一个来自皇家技术学院（瑞典），并开始重新发现，并开始彻底调查所谓的透明木材（TW）。tw可以通过针对木质素的特定化学处理来源自几乎所有木材生物量。这些旨在完全从木材中清除该成分，或消除原始材料中存在的发色团基团，因此在直接致密化或用合适的聚合物树脂，具有很高透明度，韧性和亮度的新材料后获得后获得。本评论的目的是为读者提供透明木材的特征概述，描述了最新的应用程序，最后讨论了未来几年可能发展的一些具有挑战性的问题和观点。这些特征可以与其他特定功能（例如环境保护，粘贴率，光致发光和能源储能能力等）相结合，这为开发新，最新，高级，高级和可持续材料开辟了道路，以实现结构和功能目的，以实现当前的循环经济和可持续性的概念。
探索可解释的人工智能，实现透明决策
探索可解释的人工智能，实现透明决策 Dr D David Winster Praveenraj 1 Mr Melvin Victor 2 C. Vennila 3 Ahmed Hussein Alawadi 4 Pardaeva Diyora 5 N. Vasudevan 6 T. Avudaiappan 7 1 班加罗尔 CHRIST（视为大学）商学院助理教授。 2 班加罗尔 CHRIST（视为大学）商学院助理教授。 3 钦奈 Prince Shri Venkateshwara Padmavathy 工程学院助理教授 – 127 vennila.c_maths@psvpec.in 4 伊斯兰大学技术工程学院，纳杰夫，伊拉克。ahmedalawadi@iunajaf.edu.iq 5 塔什干国立师范大学，乌兹别克斯坦塔什干。电子邮件：diyoratohirovna@gmail.com 6 电子与通信工程系，K. Ramakrishnan 技术学院，蒂鲁吉拉帕利 7 人工智能与数据科学系，K. Ramakrishnan 技术学院，蒂鲁吉拉帕利
工作可以帮助创造一个更加透明和负责任的
“我们不希望 Z 世代走上街头集会和扔石头，而是让创新者和内容创造者激励他们做正确的事情。但只有当我们这些政策制定者、决策者保护他们并为他们制定出一条通往更好生活的道路时，他们才能做到这一点。我期待有一天，歌手、演员和其他许多人不再只是兼职，而是全职谋生。”
使用预注册作为透明 fNIRS 研究设计的工具
Franziska Klein ，f,g,† 和 David MA Mehler g,h,* a 图宾根大学，心理学系，科学学院，图宾根，德国 b 普林斯顿大学，社会与自然科学系，心理学系，新泽西州普林斯顿，美国 c 拉德堡德大学，唐德斯大脑、认知与行为研究所，生物物理系，科学学院，奈梅亨，荷兰 d 开姆尼茨工业大学，人类运动科学与健康研究所，行为与社会科学学院，开姆尼茨，德国 e 科英布拉大学，科英布拉生物医学成像与转化研究所，科英布拉，葡萄牙 f 奥尔登堡大学，心理学系、神经认知与功能神经康复组，奥尔登堡（Oldb），德国 g 亚琛工业大学，医学院，精神病学、心理治疗与心身医学系，亚琛，德国 h德国明斯特医学院转化精神病学研究所
透明物流的区块链优化供应链可追溯性系统
区块链技术提高效率，可追溯性和透明度的潜力使其在供应链管理中越来越受欢迎。这项工作调查了区块链优化供应链可追溯性系统在透明物流中的应用。该研究的主要目标是建立和评估适合当代供应链需求的区块链的可追溯性系统，评估其对供应链效率和透明度的影响，并发现对相关方的重大政策影响。该过程需要彻底分析有关供应链管理，区块链技术，可追溯性系统，学术出版物和行业报告的知识体系。重大发现强调了提高的可追溯性，实时监控，透明度和支持区块链的合规性执行的优势。但是，必须仔细考虑实施问题，包括数据隐私，技术复杂性和法律合规性。政策后果包括对解决这些问题的标准，合作努力和监管框架的要求，并鼓励在供应链管理中适当采用和应用区块链技术。在当今链接和全球化的世界中介绍，供应链对于从生产商到最终客户的有效流动至关重要。传统的供应链系统经常需要帮助，以效率，可追溯性和开放性。有兴趣使用区块链技术来改善供应链管理并解决这些问题的人有兴趣。这些困难最终可能会造成盗窃，延误和伪造等问题，从而损害客户的信心和市场的完整性。区块链是一个分布式分类帐系统，最初是作为
显微镜液体金属导体，用于可拉伸和透明的电子
，尤其是识别软导管技术。[3,4]甘露和甘露的液体金属（LMS）引起了人们的关注。[5]利用其接近室温的液体 - 固体相变（t = 29.8°C）和较大的电导率（> 3×10 6 s m-1），使用了LMS，通常嵌入有机硅载体中，作为伸展的电导导体，以携带电力和信息或传输器具有多个功能。[5-10]由于其综合流变性，弹性地下的LMS尚未被广泛用于可靠，高性能，微型电路，这是由于开发与基于晶相的微技术相兼容的构图技术的挑战。[11] LMS在暴露于空气时形成薄（≈1–3 nm厚），表面固体氧化物皮肤。[12–14]氧化物平衡LMS的高表面张力并允许大多数表面润湿。这种现象是阻止当今LM电子技术的大型工业规模整合的主要阻碍因素之一。已经开发了几种技术来克服LM膜导体的生产性限制。[11,15,16]在一种方法中，LM图案是通过破裂氧化物皮肤，形成所需形状并通过氧化物皮肤再生而稳定的。3D和转移印刷技术依赖于这种氧化物皮肤稳定化来证明具有微观分辨率的痕迹。也证明了基于激光消融的类似方法，用于制造可扩展和高分辨率的LM网格。[17–20]但是，这种方法尚未被证明与大区块（> cm 2）电路的兼容，或者不能对LM Morphology提供足够的控制，因此无法保证高可扩展性（> 30％）。[21]激光微加工可以使高分子LM导体跟踪到4 µm线宽，但这种“串行”技术与大金属化密度绘制不相容。在另一种方法中，氧化物皮肤的生长要么通过真空处理下的加工或化学去除以允许在粘附层上润湿LM以增加与基材的亲和力。通过在金属润湿层上选择性电镀LMS来形成可拉伸（> 100％伸长）和狭窄（5 µm）图案的图案。[22]但是，大区域上的高分辨率电路尚未实现。
确保在扩展中负责任且透明地使用生成式人工智能
GenAI 有可能影响各种行业和领域，包括知识工作、媒体和娱乐以及医疗保健，因为它可以自动创建内容，并允许企业更快、更高效地产生新的想法和产品 (Daugherty & Wilson, 2019)。值得注意的是，GenAI 仍处于发展的早期阶段；在充分发挥其潜力之前，仍有许多挑战和限制需要检验。GenAI 可以改变推广教育者的工作和期望。推广必须考虑两个主要问题：GenAI 对推广相关性的影响以及如何最大限度地发挥 GenAI 的优势以改进推广。随着 GenAI 的普及，如果我们想在编程方面保持相关性和有效性，推广必须确定如何将其纳入工作职能。同时，推广教育者有效利用和整合 GenAI 到工作中的能力将影响推广未来相关性和有效性。 GenAI 的普及有可能颠覆推广部门的本质——知识产业——通过自动化目前由推广部门员工执行的重复性或可预测的任务。