XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemwindow
viologen -Immobilized 2D聚合物膜，为太阳能智能窗口启用高效的电致色素设备
在智能窗口/镜子，电池充电传感器和显示器中的应用。[1]特别是，随着对有效能源使用的需求不断增长，使用EC智能窗口省电的建筑物吸引了最大的关注。这是因为EC智能窗口能够在潜在偏见下调节可见光和近红外光的传输，从而使建筑能源使用节省高达40％。[1A，2]为了满足此应用的需求，开发高效的ECD的需求是很大的需求。到目前为止，近年来已经探索了各种各样的EC材料，包括金属氧化物（WO 3，V 2 O 5和NIO），[3]金属络合物（Prussian Blue），[4]小痣（Viologen及其衍生物），[5]和电导聚合物（polypypyrypyrole，多酚，硫酚，多酚，多酚和多酚）。[6]通常，由于其出色的稳定性，快速开关速度，高色素对比度和低能消耗，因此WO 3已被广泛研究为已知的无机EC材料。[7]在过去几十年中，性能的显着改善是产生无定形和纳米结构的WO 3的结果
高精度粒子天体物理学作为宇宙中的新窗口，具有反物质在轨道（Aladino）中的大型接受探测器
抽象的多通用剂天体物理学基于宇宙辐射的检测，其准确性最高。在过去的20年中，太空中的出现太空播种磁光谱仪（AMS-01，Pamela，AMS-02）能够测量将带电的宇宙辐射与反物质分开的带电的宇宙辐射，并与最高的能量相同，可以与最高的能量相同，以确定最高的宇宙射线（CRS）组成部分。这些事态发展开始了精确的宇宙射线物理学时代，从而访问了丰富的高能量天体物理学计划，该计划涉及诸如Matter-Antimters不对称性，暗物质的间接检测以及对CRS的起源，加速和CRS繁殖及其与国际媒介的相互作用的基本问题。在本文中，我们解决了上述科学问题，在第二代，大量接纳，超导磁光谱仪的背景下，在欧洲航天局的Voyage 2050长期计划的背景下，提出的作为使命：反物质在轨道上的大型接受探测器（Aladino）将在能量和速度范围内的分离范围，从而延伸到两种范围之间，以较大的态度/分离量，并使倾斜度分离均匀地分离，并将倾斜度分开，而倾向于散发倾斜度，而淡淡的倾斜度，则可以在范围内进行分离。适用于解决并可能解决现代宇宙学最令人困惑的问题。
适用于激光粉末床熔合增材制造的宽加工窗口异质结构铝合金的设计
北德克萨斯大学材料科学与工程系搅拌摩擦加工中心，美国德克萨斯州登顿 Priyanka Agrawal 北德克萨斯大学材料科学与工程系搅拌摩擦加工中心，美国德克萨斯州登顿 Mageshwari Komarasamy 北德克萨斯大学材料科学与工程系搅拌摩擦加工中心，美国德克萨斯州登顿 Yongo Sohn 中佛罗里达大学材料科学与工程系和先进材料加工与分析中心，美国佛罗里达州奥兰多 Rajiv S. Mishra 北德克萨斯大学材料科学与工程系搅拌摩擦加工中心，美国德克萨斯州登顿 北德克萨斯大学先进材料与制造工艺研究所，美国德克萨斯州登顿
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
评估非对比度颅骨CT脑图像的超急性和急性缺血性卒中分类
应迅速接受患者。关于NCCT图像的另一个问题，强度的范围非常宽且稀疏。需要在适合分类器的合适范围内重新销售。在本文中，我们旨在找到合适的窗口设置，用于通过使用Inpection v3在没有CTP的情况下对NCCT图像中缺血性中风的超急性和急性相分类。数据集以轴向切片制备。每个载玻片分类为正常或病变。由于训练样本的限制，将转移学习用于模型的重量初始化。结果表明该模型可以在35时窗口级别表现良好，而窗口宽度为95，90.84％的精度。关键字超急性缺血性中风，急性缺血性中风，非对比度颅骨计算机断层扫描，窗户CT，图像分类1。引言1.1研究中风的背景是全球死亡的第二大原因。在泰国，中风成为死亡或功能障碍的第一个原因。缺血性中风和出血中风是主要原因。缺血性中风是由凝块引起的，该凝块导致大脑的血液供应低（Musuka等人2015）。它分为四个阶段：超急性，急性，亚急性和慢性梗塞（Pressman BD和Tourje EJ 1987）（Nakano s and iseda t 2001）。但是，如果检测到较早的中风，它可能会增加生存和恢复的机会。神经影像受到医生的诊断。在泰国，CT被广泛使用，因为成本比MRI便宜。有许多类型的神经成像，例如磁共振成像（MRI）和计算机断层扫描（CT）。它成为诊断标准并广泛可用（Barber Pa等。2005），（Kidwell CS等人 1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。 2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2005），（Kidwell CS等人1999）。 图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。 有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。1999）。图像内容由称为Hounsfield单元（HU）的定量刻度表示，可以使用窗口过程将其映射到颜色尺度。有两个参数可以调整以显示不同的组成，窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）（Osborne等人。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人 2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。 视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。 以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人， 2013）使用造影剂。 不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。 因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等 2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2016），（Melisa Sia 2020），（Xue等人2012）尽管CT快速又便宜，但仍有一个限制。视觉上识别超急性和急性期中风的病变和位置的难度是问题，因为病变看起来与正常组织相似。以这种方式，一种称为计算机断层灌注（CTP）的技术可间接显示出流向脑实质的流动或状态（Mortimer等人，2013）使用造影剂。不幸的是，这项技术的局限性是专家，每家医院都可能无法使用。因此，对医学图像深度学习的最新研究的大多数研究都旋转了深度学习模型对有助于解释多种疾病诊断的病变进行分类或分割的能力（Clèrigues等2019），（Cheon等人 2019），（Meier等人 2019），（Mirtskhulava等人 2015），脑肿瘤（Nadeem等人 2020），肺癌（Weng等人 2017），Retina（Christopher等人 2018）。2019），（Cheon等人2019），（Meier等人2019），（Mirtskhulava等人2015），脑肿瘤（Nadeem等人2020），肺癌（Weng等人2017），Retina（Christopher等人 2018）。2017），Retina（Christopher等人2018）。2018）和乳腺癌（Chougrad等人 尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2018）和乳腺癌（Chougrad等人尽管诊断解释的发展模型是具有挑战性的任务，但非解释性问题（例如增强图像和发展工作流程）也有助于改善患者的结果（Richardson等人。2020）也可以在此任务中应用深度学习来实现治疗的最终目标。纸张的其余部分如下组织。CT窗口上的先前工作可以在第1节中找到。第2节阐明了研究的目的。第3节介绍了建议的方法，数据集，CT窗口过程，本工作中应用的分类。在第4节中解释了实验结果的细节，结论是在第5节中。1.2计算机断层扫描中的文献综述（CT）被称为评估梗塞中风的方式。窗口级别（WL）和窗口宽度（WW）的值是具有诊断准确性的重要因素。它可以揭示患者大脑的微妙异常。通常，CT图像上的默认脑窗口设置为40，窗口宽度为80（EE等人。2017），但是这个窗口很难审查梗塞，尤其是在中风的早期。因此，许多作品都在选择适当的窗口级别的合适值，并提出了检测缺血性中风的窗口宽度。
使用滑动窗纹理特征提取的脑肿瘤分割，然后是模糊的c均值聚类
在本文中，使用滑动窗口机理的混合方法，然后是模糊C，意味着针对自动化的脑肿瘤提取提出了聚类。所提出的方法包括三个阶段。第一阶段用于通过实施预处理技术，然后进行纹理特征提取和分类来检测肿瘤脑MR扫描。此外，此阶段还比较了不同分类器的性能。第二阶段由使用滑动窗口机理的肿瘤区域进行定位，其中大小的窗户扫描整个肿瘤MR扫描，窗户被归类为肿瘤或无肿瘤。第三阶段由模糊C组成，是指通过去除从阶段2获得的错误分类窗口来获得肿瘤的确切位置。2D单光谱解剖学特性MRI扫描被考虑进行实验。结果在灵敏度，特异性，准确性，骰子相似性系数方面表现出显着的结果。
一种低电压下具有大存储窗口的电荷捕获存储器件的Gd掺杂HfO2单膜
近来，电荷捕获存储器（CTM）器件，例如硅-氧化物-氮化物-氧化物-硅（SONOS）结构闪存，因其在 15 nm 节点以下进一步缩小的潜力而吸引了众多关注。1 与传统浮栅（FG）器件相比，CTM 器件具有可靠性更高、工作电压更低和制造工艺更简单等优点。1,2 然而，由于隧道氧化物和电荷捕获氧化物厚度的缩小，数据保留仍然存在许多挑战。3 为了克服这些固有的缺点，高 k 材料，例如 HfO2、Al2O3、TiOx、ZnO 和 ZrO2，已被引入到 CTM 器件中，以实现更好的电荷捕获效率和保留能力。4–10 此外，大存储窗口和低工作电压的理想共存仍然是一个巨大的挑战。目前大多数 CTM 器件在低于 6 V 的电压下工作时，存储窗口都可忽略不计。对于高 k 材料，掺杂已被证明是一种实现低功耗充电捕获存储器的潜在方法，例如 Zr 掺杂的 BaTiO 3 和氟化 ZrO 2 。11,12 Gd 掺杂的 HfO 2 (GHO) 是一种很有前途的高 k 材料，已被提出具有相对较高的陷阱密度、大的电导率
陆军宣布开放现役军人退休申请新窗口 作者：陆军退休服务办公室主任马克·奥弗伯格
《使命变更》是陆军为服役 17 年或以上的三个部队士兵提供的官方通讯。《使命变更》向士兵介绍退休流程、他们和他们的家人在退休前和退休后将要做出的决定、退休后福利将如何变化，以及为什么陆军希望他们在退休后成为终身现役士兵。根据陆军条例 600-8-7，《使命变更》以季度电子通讯的形式出版。可从 https://soldierforlife.army.mil/Retirement/change-of-mission 免费下载过往版本。有关《使命变更》的问询和意见应发送至陆军退休服务处，收件人：使命变更编辑，251 18th Street South, Suite 210, Arlington, VA 22202-3531 或 USArmy.ChangeofMission@army.mil。其他所有问题请直接咨询陆军退休服务处网站上列出的退休服务官员。在使用或转载《使命变更》任何部分之前，请联系编辑。领导副参谋长，G-1：中将道格拉斯·F·斯蒂特陆军退役服务处处长：马克·E·奥弗伯格《使命变更》编辑：伊丽莎白·卡拉威发行量：178,472 第 VI 卷，第 1 期
基于可再生能源选项的离网的可行性研究
Figure 3.8 HOMER load input simulation Window of GIHANGO Village for Zero Random Variability ..................................................................................................................................... 33 Figure 3.9.HOMER load input simulation Window of GIHANGO Village for 10% Random Variability ..................................................................................................................................... 34图3.10荷马中的水电厂模拟。.............................................................. 36
