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Solarx-Lithium-Wall.2™系列
高性能和长寿命可充电锂铁电池，专门为高功率太阳能光伏离网和备用应用程序而设计，并具有集成的电池管理系统-BMS。离网太阳系和高输送功率的高性能。专门设计用于最佳和快速的光伏离网太阳能充电。非常高的功率和瞬时功率传递能力。
植物非特异性脂质转移蛋白：概述
植物非特异性脂质转移蛋白（NSLTPS）通常被定义为小的碱性蛋白质，在所有较高植物的所有阶段中都有广泛的贡献。从结构上讲，NSLTPS包含八个半胱氨酸的保守基序，由四个二硫化物键连接，以及一个疏水腔，其中配体被容纳。这种结构赋予稳定性并增强结合和运输各种疏水分子的能力。它们高度保守的结构相似性，但低序列身份反映了它们可以携带的各种配体，以及它们与之相关的广泛生物学功能，例如膜稳定，细胞壁组织和信号转导。此外，它们还被描述为对生物和非生物胁迫，植物生长和发育，种子发育和发芽的抗性至关重要。因此，对这种蛋白质家族在植物发育中的关键作用以及许多未解决的问题，需要阐明其亚细胞定位，传递能力，表达能力，生物学功能和进化，对此蛋白质的关键作用越来越越来越越来越大。
适应植物表型的视觉基础模型
基础模型是对大量数据进行预训练的大型模型。通常可以以最小的努力来适应各种下游任务。但是，由于基础模型通常是在从互联网中提出的图像或文本上进行预培训的，因此它们在植物表型等植物域中的性能受到质疑。此外，完全调整基础模型是耗时的，需要高计算能力。本文研究了植物表型设置和任务的基础模型的有效适应。我们对三个基础模型（MAE，Dino和Dinov2）进行了大量实验，对三个必需的植物表型任务：叶子计数，实例阶段和疾病分类。特别是，预先训练的骨干被冷冻，同时评估了两种不同的调整方法，即适配器调整（使用lora）和解码器调整。实验结果表明，基础模型可以充分地适应植物表型任务，从而产生与针对每个任务的最先进的模型（SOTA）模型相似的性能。尽管在不同任务上表现出很高的传递能力，但在某些情况下，精细调整的基础模型的表现比SOTA任务特定的模型稍差，这需要进一步研究。
传动轴制造、成本关键材料选择参数调查
摘要 - 汽车传动轴将动力从变速器传输到汽车的后轮。传统上由钢制成的汽车传动轴材料现在由不同的材料制成，其中一些据称比传统材料更轻，有时更安全。这项研究使研究在选择传动轴、制造和车辆生命周期内的性能方面的关键材料参数成为可能。剑桥工程选择器 (CES) 生态审计工具用于选择最佳材料、成本和生态性能，例如二氧化碳产生、可回收性和生产能量。在本研究中，先进的材料概念已被用于分析汽车传动轴的一些特定部件，旨在提高性能。汽车传动轴开发的材料参数来自组合，例如混合铝/复合材料具有更高的扭矩传递能力、更高的基本自然弯曲频率以及更少的噪音和振动。此外，将粘弹性阻尼材料与复合材料共固化可以生产出重量轻、刚度大、阻尼性强的结构部件。研究表明，复合材料传动轴重量更轻，比强度相似的钢或铝轻，且具有柔韧性和较低的弹性模量，因此当传动系统出现扭矩峰值时，复合材料传动轴可以起到减震器的作用，通过减少应力来延长车辆寿命。复合材料也存在缺点，例如制造和材料成本高。
研究文章的协作脑机构接口框架，用于增强动态视觉目标的群体检测性能
在性能增强中，协作脑部计算机接口（CBCI）的优势使其成为破坏基于BCI的动态视觉目标检测的性能瓶颈的有效方法。但是，现有的CBCIS专注于静态和单向模式的多核信息融合，缺乏多个代理之间的信息交互和学习指导。在这里，我们提出了一个新型的CBCI框架，以增强动态视觉目标的群体检测性能。特别是，具有信息交互，动态学习和个人传递能力的相互学习域自适应网络（MLDANET）是CBCI框架的核心。Mldanet将P3-SSDA网络作为单个网络单元，引入相互学习策略，并在神经决策级别上建立一个动态的互动学习机制和协作性决策。te结果表明，所提出的MLDANET-CBCI框架可以达到最佳的组检测性能，并且相互学习策略可以提高单个网络的检测能力。在Mldanet-CBCI中，协作检测和单个网络的F1得分分别比三个思维协作时分别比多阶级的CBCI中的F1分别高0.19。tus，所提出的框架突破了传统的多态度协作模式，并展示了动态视觉目标的出色群体检测性能，这对于多智力协作的实际应用也非常有意义。
dexter：通过扩散模型学习和控制性能表达
摘要：在追求使用人工智力的发展表达音乐性能模型时，本文介绍了Dexter，Dexter是一种利用扩散概率模型来实现西方古典钢琴表演的新方法。性能渲染任务中面临的主要挑战是随着时间的推移表达时机和动态的连续和顺序建模，这对于捕捉表征现场音乐表演的不断发展的细微差别至关重要。在这种方法中，性能参数在连续的表达空间中表示，并且训练了扩散模型，以预测这些连续参数，同时以乐谱为条件。此外，Dexter还可以通过共同以分数和感知性表征来指导，以感知有意义的特征引导的解释（表达性变化）。因此，我们发现我们的模型对于学习表达性能，产生感知转向的表演以及转移性能样式很有用。我们通过定量和定性分析来评估模型，重点介绍有关诸如异步和发音等维度的特定绩效指标，以及通过将产生的性能与不同人类解释进行比较的听力测试。结果表明，Dexter能够捕获表达性pa-Rameters的随时间变化的相关性，并且与主观评估的评分中的现有渲染模型进行了很好的比较。通过预测不同转向性能的感知特征的代理模型，通过委托模型来验证dexter的感知功能的生成和传递能力。
惊喜的火花：多样性，新颖性和偶然性的层次决策变压器的多目标建议
摘要：对晶体材料的化学空间，尤其是金属 - 有机框架（MOF）的实验探索，需要对大量反应的多组分控制，这是不可避免地会在手动执行时耗时和劳动力。为了在保持高可重复性的同时加速物料发现速率，我们开发了一种与机器人合成平台集成的机器学习算法，用于闭环探索多氧盐损坏金属金属 - 有机框架（POMOFS）的化学空间。通过使用从不确定性反馈实验获得的更新数据和基于其化学构成的POMOF分类的多类分类扩展，通过使用更新数据来优化极端梯度提升（XGBoost）模型。POMOF的机器人合成的数字签名由通用化学描述语言（χDL）表示，以精确记录合成步骤并增强可重复性。九种新颖的Pomofs，其中包括具有良好的可重复性的POM胺衍生物与各种醛的硫胺衍生物的胰岛化反应，这些pomofs具有源自单个配体的混合配体。此外，根据XGBoost模型绘制了化学空间图，其F1得分高于0.8。此外，合成的Pomofs的电化学性质表明，与分子POMS相比，较高的电子转移和Zn比率的直接效应，所使用的配体的类型以及POMOFS中的拓扑结构用于调节电子传递能力。■简介
第10章集成电力电子
如果没有涉及的多个设备和组件的功率来源，则不可能进行异质集成（HI）。虽然可以将这种功率外部提供给一个或多个设备，但将此功率的转换和分布集成到HI系统中通常是有利的。这使得功率传递成为HI系统中最关键的要素之一，并且显然需要自己的路线图章节。HI为电力电子设备提供了显着的优势，因为它允许宽带的带隙功率设备（超过硅在功率处理能力，效率和工作温度中），并与硅的控制，逻辑和存储器设备集成，并且具有较低的工作温度被动设备。尽管如此，电力电子设备的HI带来了SIP设计师的挑战，因为电力电子需要空间，产生热量并可能在电路中引起电噪声。挑战可以分为以功率转换和交付的位置和功能为代表的三类。以下详细讨论的这三个类别是（1）减小功率转换器的大小； （2）有效地传递电力； （3）在多个电压上分发清洁，高质量的电源，范围从1-5 V到300V，到多个堆叠式包装。在HIR研究的早期提出了一个概念性SIP单位细胞作为讨论的基础，如图1所示，示例函数模具要整合。SIP工作组概述的特征（第21章）将更详细地讨论。然而，如图1的右侧所示，确定了10个基本电气，热和机械指标用于电力传递。选择提供合适性能的技术，然后落到了SIP选择的分区。在图2a-2d中最好地描述了转换和传递能力的可能性，如下所述。
审查最新的绿色单息剂
摘要：当前的研究趋势已在各种空间任务中大规模地使用了“绿色推进剂”的使用；主要出于环境可持续性和安全问题。小型卫星，尤其是微型和纳米卫星，从被动行星孔发展到能够执行可能需要高推动冲动能力的主动轨道操作。因此，需要在船上和辅助推进系统上执行此类轨道操作。初级推进系统设计中的新颖性要求特别关注微型化，这可以通过上述轨道传递能力来实现，通过使用绿色单核剂，由于其相对的高性能以及与气态和二线化剂相比，尤其是用于微型型系统的相比，它们的相对高性能以及更好的可保持性。由于绿色 - 普罗普尔领域正在进行的快速研究活动，有必要广泛研究和收集各种绿色单opelt剂性能和绩效的数据，这些数据将进一步帮助分析师和设计师进行液体推进系统的研究和开发。这篇评论追溯了绿色单opello剂的历史和起源，以及经过深入研究此类推进剂的理化特性后，可以将绿色单opel剂分类为三个主要类别：能量离子液体（EILS），液体NOX NOX单核纤维素和氢过氧化物溶液（HPAS）。通过不同的推进系统配置讨论了绿色单opell剂的某些应用，例如：多模式，二模式和化学 - 电动推进。此外，列表的数据和性能比较将在使用分析工具（例如：火箭推进分析（RPA）和NASA CEA）方面为工程师和科学家提供有关化学推进系统分析和设计的工程师和科学家。尽管在许多空间应用中广泛提出和使用了空间（即AF-M315E和LMP-103S）（即AF-M315E和LMP-103S），但调查的调查表明，NOX燃料混合物具有最高的性能，而HPA的HPAS也会产生最低的性能。