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石墨烯分散对聚酰亚胺纳米复合材料的电性能的影响
抽象 - 基于石墨烯的聚合物纳米复合材料吸引了广泛的工业兴趣，因为由于石墨烯的独特传导性能，该材料的电导率可以精确控制。在本文中，我们显示了去角质方法和分散时间对聚酰亚胺/石墨烯纳米复合材料的整体电导传导的影响。一组具有不同石墨烯纳米液含量的聚酰亚胺膜是通过热弹性制备的，并进行了电表征，以评估纳米复合材料对电渗透阈值的组成的影响。研究了三种分散技术（即高剪切混合，超声探针和行星混合）发现，在每种情况下，通过增加分散时间来减少石墨烯纳米叶片的尺寸。使用高剪切混合技术获得最高的分散质量，该技术产生了0.03 wt％的电渗透阈值。
电场直流电导率依赖性膜
隔离器是电子设备，可向控制器传输数字信号，同时还提供电流隔离，以提供用户界面和低压电路的安全电压水平。它们具有广泛的应用，包括工业，汽车，消费者和医疗电子产品，每个应用都需要特定的最低隔离水平。隔离的基本形式由光学，电容和磁耦合提供[1]。隔离器必须通过几个监管标准才能将其发布到市场。这些包括可靠性测试，例如承受电压和电压电压以及高压耐力（HVE）。承受电压和电涌电压是相对较快的持续时间测试，但是，HVE可能需要几个月到几年才能完成[2]。目前的工作基于对磁耦合隔离器中使用的材料的隔离能力的评估。为了更好地管理隔离器的可靠性测试，最好事先优化组件材料。在这项工作中，我们讨论了处理效果对隔离器中使用的各种材料及其在电崩溃之前的行为的影响。聚酰亚胺（PI）是
用Vespel®聚酰亚胺制成的电动机的轴承绝缘
g全球电动运输需要开发电动驱动技术系统的高效和成本效益的解决方案。800-V EV架构的出现标志着改善车辆性能的重要一步。该技术可实现更高的充电能力和更快的充电时间。电池占电动车总成本的取代部分，因此重要的是要尽可能多地使用牵引力的能量并减少损失以增加车辆的范围。提高效率可能涉及对系统的性能要求和设计约束的仔细评估。电动驱动器中的牵引电动机通常由可变的频率驱动器（VFD）提供动力，以启用可变速度操作。电池的直流电压通过逆变器转换为三相交流电。逆变器包含通过合适的脉冲图案为电动机创建所需的正弦波的开关，图1。调节脉冲宽度会改变波浪频率，从而改变电动机速度。
聚酰亚胺、分离膜、陶瓷、...
产品特性 聚酰亚胺是一种强度和耐热性优异的超级工程塑料，其应用范围广泛，从电视、智能手机、汽车到航空航天。宇部兴产是全球唯一一家从原材料联苯四甲酸二酐 (BPDA) 到清漆、薄膜和粉末实现一体化生产的制造商。我们的原材料和专有的成型和加工技术使我们能够生产出具有竞争优势的产品。我们的聚酰亚胺在大型显示器的芯片薄膜 (COF) 应用中占有很高的市场份额，在柔性有机发光二极管基板的清漆中也占有很高的市场份额。我们还生产结合了聚酰亚胺中空纤维的气体分离膜（请参阅
06.1 聚酰胺酸盐与蒙脱土基聚酰亚胺泡沫复合材料的性能
物理材料科学的优先领域之一是开发基于耐热聚合物的新型聚合物复合材料。聚酰亚胺在耐热聚合物领域占据领先地位。目前，使用各种基于聚酰亚胺的材料。聚酰亚胺泡沫 ( PIF ) 广泛用于微电子领域，以生产介电常数非常低的电介质、传感器保护涂层、用于补偿振动载荷的应力缓冲器以及许多集成电路元件；由于其高热稳定性和耐热性以及防火性，它们还在航空航天中用作隔热、吸音和减震材料 [ 1 ] 。存在几种获取 PIF 的基本技术。最常见的过程是基于四羧酸酯与二胺的化学反应，其结果是形成相关的预聚物 [ 2 ] 。上述 PIF 生产方法的替代方法可能是在热处理聚酰胺酸 (PAA) 的水溶性铵盐的冻干物的过程中形成多孔聚酰亚胺结构的技术 [ 3 ] 。其独特之处在于无需使用表面活性剂或其他添加剂即可获得所需形状的各向同性泡沫材料，因为多孔结构是由于溶液冻结并随后水升华而形成的。然而，在这种情况下，泡沫材料性能的调节仅限于选择 PAA 盐溶液的浓度及其冻结条件。此外，控制性能的可能方法之一是引入各种填料 [ 4 ] 。在改善聚酰亚胺的热性能和机械性能方面特别令人感兴趣的是层状铝硅酸盐纳米颗粒 [ 5 ] 。在广泛使用的铝硅酸盐纳米颗粒中，有蒙脱石，其特点是可用性和高度各向异性。因此，本研究的目的是
挑战机器学习算法在预测脆弱的JavaScript函数Rudolf Ferenc†，p´eter Hegedus ∗，p´eter gyimesi†，g´abor
摘要 - 网络犯罪活动的迅速上升以及受其威胁越来越多的设备将软件安全问题引起了人们的关注。由于所有攻击中约有90％利用已知类型的安全问题，因此寻找脆弱的综合和应用现有的缓解技术是与网络犯罪作斗争的可行实际方法。在本文中，我们研究了最新的机器学习技术（包括流行的深度学习算法）如何在预测JavaScript程序中可能具有安全性漏洞的功能方面执行。我们应用了8个机器学习算法来构建从节点安全项目和SNYK平台的公共数据库中为本研究构建的新数据集构建预测模型，并从GitHub中构建了代码修复补丁。我们使用静态源代码指标作为预测变量和广泛的网格搜索算法来找到最佳的性能模型。我们还研究了各种重新采样策略的影响，以处理数据集的不平衡性质。最佳性能算法是KNN，该算法为预测弱势函数的模型以0.76（0.91 Precision和0.66召回）的预测模型。此外，深度学习，基于树木和森林的分类器和SVM具有竞争力，其F-MEASERIORS超过0.70。尽管F-测量结果与重新采样策略没有很大差异，但精度和召回的分布确实发生了变化。似乎没有重新采样似乎会产生偏爱高精度的模型，而重新采样策略可以平衡IR措施。索引术语 - 泄气性，JavaScript，机器学习，深度学习，代码指标，数据集
引用为：Ndahiriwe C，Gasana J，Nshimiyimana J，Bavuma C，Bucyana E，Manirafasha C，Bugingo JD，Tuyizere M，Rutayisire R，Ntakirutimana S，Ntakirutimana S，Kemigisha
背景2型糖尿病已成为公共健康问题，占所有类型糖尿病的90％以上，并在2021年全球影响5.366亿人。这是一种残疾状况，被认为是发展慢性并发症（例如心血管疾病）的主要危险因素，即使不受很好的控制。研究表明，糖尿病患者可以通过参加医疗保健对疾病的结果产生积极影响。需要进行上下文化的创新和有效的应用，以促进糖尿病患者参与他们的护理。旨在评估智能手机应用“ Gororokapp”在监测2型糖尿病个体中葡萄糖控制方面的有效性。材料和方法，使用随机对照试验（RCT）来评估智能手机应用（Gororokapp）在卢旺达2型糖尿病患者自我管理中监测葡萄糖控制中的有效性。干预小组的参与者使用了Gororokapp，并记录了他们的血糖测量结果，并在对照组继续常规护理时远程获得医疗保健建议。参与者在12周内进行了随访。主要结果是糖化的血红蛋白和每日血糖测量。_________________________________________________________________________________
dupont™Vespel®高性能聚酰亚胺
近年来，电气性从根本上改变了汽车行业，并提出了许多技术挑战，包括对更高动力总成效率的需求不断增长。在整个传动系统中的摩擦电阻，例如电动机，还原齿轮盒和差速器，以优化车辆的性能和驾驶范围。高性能聚合物在摩擦学传动系统组合中发挥了不断增强的作用，在各种应用中，变速箱的高性能，耐用性和效率。本文将仔细研究两个苛刻的应用：在传输中，摩擦学优化的推力垫圈和水力推进系统中的高性能密封件。dupont开发了一种新颖的材料，甚至可以承受最具挑战性的摩擦学条件，例如高负载和极高速度的结合。