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World File Search System光强度
通过半多极微型...
在用于液晶显示的背光系统中，缺乏极化性能的传统红色，绿色和蓝色（RGB）光源可能会导致通过偏振层的光学损失高达50％。为了解决这一效率并优化能源利用，本研究提出了一种用于RGB极化排放的高性能装置。该设备采用了具有固有极化能力的半极蓝色的阵列，并与绿色发射CSPBBR 3纳米棒的机械拉伸膜结合使用，并发射红色发射CSPBI 3 -CS 4 PBI 6 PBI 6混合纳米晶体。聚合物膜中的CSPBBR 3纳米棒提供了内在的极化发射，而稳定的CSPBI 3 -CS 4 PBI 6 PBI 6混合纳米晶体形成的对齐的结构则有助于实质性各向异性排放，这是由于它们的高dieLec-Tric-tric常数。所得设备的RGB极化度分别为0.26、0.48和0.38，并展示了宽色范围，达到了NTSC标准的137.2％和REC的102.5％。2020标准。当使用C-平面LED进行激发的设备时，当前方法将通过偏光层传播的光强度增加了73.6％。含有RGB组件的极化设备的这种新颖的制造方法对推进下一代展示技术具有相当大的希望。
使用电感，流量和磁技术控制和监测智能植物浇水系统
使用电感，流量和磁性（IFM）技术控制和监测，呈现了具有先进的智能植物浇水系统的全面设计，实施和彻底的性能评估，该系统配备了IFM Technologies，该系统配备了高级控制和监测功能。该系统的主要目标是在确保最佳植物生长的同时优化用水。这是通过集成多种传感器来实现的，这些传感器可以监视关键的环境参数，例如土壤温度，金属锅的存在，环境温度和光强度。为了有效调节植物的水流，该系统采用了复杂的控制算法。此外，它采用远程监视和控制功能设计，使用户可以通过人机接口显示界面方便地访问和管理浇水系统。该系统的性能已在不同的植物生长情景中进行了实验验证，以证明其在现实世界中的有效性。与传统灌溉方法相比，结果显示了水效率，整体植物健康和资源利用的显着提高。这项研究通过为旨在可持续的植物种植和有效水管理的智能系统的开发和实施提供宝贵的见解，从而有助于智能农业技术的发展。这项研究的发现突出了整合高级控制算法和远程监控技术的潜力，以创造更可持续和资源的农业实践。
基于物联网的室内环境监测数字孪生框架：设计与实现
目的：本论文旨在描述如何设计和实施基于物联网的数字孪生框架，用于室内环境监测。为了实现研究目的，回答了以下研究问题。如何利用 AWS 创建数字孪生解决方案，以建立教室中的物理环境与虚拟环境之间的交互和融合？方法：作为一种研究方法，该研究进行了设计科学研究 (DSR)。DSR 是一种新方法，它是增强工程教育研究方法的有效工具。结果：该研究详细描述了创建框架所需的步骤。该框架实现了特定位置的物理环境和虚拟环境之间的交互和融合。意义：该研究有助于拓宽对使用物联网 (IoT)、数字孪生 (DT) 和亚马逊网络服务 (AWS) 的知识。该研究为未来研究提供了参考数据和可依托的框架。研究限制：由于时间限制，研究范围和限制仅限于参与公司 Knowit 提供的技术。Knowit AB 是一家瑞典 IT 咨询公司，为公司和组织提供数字化转型和系统开发服务。该研究旨在创建基于 AWS 的物联网框架，而不是改进数字孪生概念。该框架在延雪平大学实施。这项工作还仅限于温度和光强度作为环境参数。关键词：亚马逊网络服务 (AWS)、云计算、数字孪生解决方案 (DT)、环境数据、环境监测传感器、IoT (物联网)、智能建筑。
在微型针形的CMOS背板上的Ultrabright OLED的高密度整合
有机发光二极管（OLEDS）的直接沉积基于硅的互补金属 - 氧化物 - 氧化物 - 氧化芯片（CMOS）芯片已使具有高分辨率和纤维效应器的自我发射微观播放。OLED在增强和虚拟现实（AR/VR）显示器以及生物医学应用中的新兴应用，例如，作为光遗传学中细胞光递送的大脑植入物，需要在传统显示器中发现的光强度高度的宽度量。进一步的要求通常包括显微镜占地面积，特定形状和超强的钝化，例如确保基于OLED的植入物的生物相容性和最小的侵入性。在这项工作中，最多1024个Ultrabright，显微镜OLED直接沉积在针状CMOS芯片上。在CMOS芯片的Foundry提供的铝接触板上进行透射电子显微镜和能量X射线光谱，以指导触点的系统优化。等离子体处理和银层的实施导致欧姆接触条件，因此促进了橙色和蓝色发射OLED堆栈的直接真空沉积，从而导致芯片上的微米大小的像素。每个针中的电子设备允许每个像素单独切换。OLED像素产生的平均光电密度为0.25 mW mm-2，对应于> 40 000 cd m-2，远高于大脑中日光AR应用和光遗传单单元激活的要求。
a-facile-strategy-to-dedermine-photon-flux-and效力 -
在过去的十年中，用于小分子激活的抽象光催化已经取得了显着进步，但由于光子衰减效应，其扩大量仍然是一个挑战。有希望的解决方案在于利用与连续流动反应堆技术配对的高光子强度。但是，对光子传输的深度掌握至关重要，通常需要资源密集型实验。为了解决这个问题，我们引入了一种创新的方法来用于光化学反应器设置表征，从辐射光源分析开始，然后发展为3D反应器模拟以进行光子通量测定。与确定完整光子吸收优先级的常规技术相反，当反应混合物不饱和时，我们的技术最佳地运行。该策略将光子通量和路径长度确定分解，从而大大减少了实验过程。工作流程在各种反应堆系统中都证明了多功能，将复杂的光相互作用简化为一个单维参数，即有效的光路长度。与光子通量结合在一起，该参数有效地表征了光化学设置，无论尺度，几何，光强度或光催化剂浓度如何。采用辐射测定法进一步提供了对光源定位和反应堆设计的见解，并消除了由于光源降解而导致的重复化学启动测量测量的需求。此外，提出的工作流程促进了较低浓度的实验，从而确保了最佳的反应器操作。本质上，我们的方法为反应堆照射表征提供了一个彻底，有效且一致的框架。
等离子辅助锡支撑单原子镍催化剂
摘要我们报告了单原子镍催化剂在难治性等离子硝酸钛（TIN）纳米材料上使用湿合成方法在可见光光照射下支持的沉积。锡纳米颗粒有效吸收可见光，以产生光激发的电子和孔。光激发电子减少镍前体，以将Ni原子沉积在锡纳米颗粒表面上。产生的热孔被甲醇清除。我们通过改变光强度，光照时间和金属前体浓度来研究锡纳米颗粒上的NI沉积。这些研究结合了光沉积法是由热电子驱动的，并帮助我们找到了单个原子沉积的最佳合成条件。我们使用高角度的环形暗场扫描透射电子显微镜（HAADF-STEM），能量分散X射线光谱（EDX）和X射线光电子光谱（XPS）表征了纳米催化剂。我们使用密度功能理论（DFT）计算来预测Ni原子在TIN上的有利沉积位点和聚集能。TIN的表面缺陷位点最有利于单镍原子沉积。有趣的是，锡天然表面氧化物层上的氧位点也与单个Ni原子表现出很强的结合。等离子体增强的合成方法可以促进单个原子催化剂的光沉积在具有质量特性的广泛金属载体上。
纯净和清洁
The new and improved patented Cell ActivePure® destroys 99% of all contaminants on the surface and in the air uses the exclusive combination of technologies, including a generator of positive, negative and RF ions, filters better than HEPA filters, activated charcoal filters and ownershippure® technology reducing airborne and air.过敏干净的表面和空气，清除挥发性有机化合物，烟雾和气味刷新空气并消除无臭氧的气味不需要便携式，不需要安装仅使用43瓦电力...小于常规灯泡！工作方式ActivePure®技术使用光波和催化过程，用于生产超氧化物和氢 - 过氧化物，破坏了空气中和表面上的污染物设备内部使用相同的氧化和电离特性的UVC光强度高强度。对永久封闭场所的保护ActivePure®技术已在独立实验室中进行了测试。已被证明有效地在表面和空气独特的特性上对抗细菌，病毒，霉菌和真菌积极，负和射频产生，比HEPA过滤器更好的过滤器和激活的木炭过滤器Fundedfurn funded fund of Fund Speed of Fastslcd屏幕LCD屏幕lcd screate维护维护维护•维护。电缆目标买家的通用电源医疗保健机构，疗养院，学校或任何其他机构，需要在室内质量，清洁空气患有过敏和哮喘的人具有敏感免疫系统的人
基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum ) 植物疾病分类 = 基于机器学习的番茄 ( Solanum lycopersicum )植物疾病分类
在孟加拉国，番茄种植面临重大挑战，因为它易受各种微生物、寄生虫和细菌感染。通常，这些疾病的早期症状首先出现在根部和叶子中，使及时检测变得复杂。这项研究解决了及时准确检测番茄植株疾病的挑战，这对于有效的植物保护管理至关重要。传统的人工检查方法既耗时又主观，导致实施必要的保护措施的延误。因此，使用图像处理技术和机器学习算法快速可靠地检测番茄植株叶片中的疾病，旨在简化化学应用反应的检测过程。在不同光强度、视线角度和距离下捕获了一个包含 250 张番茄植株叶片图像的数据集。应用图像增强技术来增加数据集，共得到 529 张图像。这些图像被转换为 LAB 彩色图像，然后使用 OTSU 算法分割叶片图像并估计受影响患病区域的百分比。还从分割的叶片图像中提取了各种纹理特征以创建训练数据集。机器学习算法，包括支持向量机 (SVM)、K 近邻 (KNN) 和决策树，都使用该数据集进行训练和评估，以将图像分类为健康或患病。二次 SVM 算法为该数据集提供了 97.7% 的最高测试准确率。这种非破坏性处理对于提高疾病检测效率和减少番茄生产损失有着巨大的希望，无论是在孟加拉国当地还是全球。
微宇宙实验中光和初级生产塑造需氧不产氧光养细菌的细菌活性和群落组成
摘要浮游植物是水生微生物群落的重要组成部分，浮游植物和细菌之间的代谢耦合决定了溶解有机碳 (DOC) 的命运。然而，初级生产力对细菌活动和群落组成的影响仍然很大程度上未知，例如，好氧不产氧光养 (AAP) 细菌利用浮游植物衍生的 DOC 和光作为能量来源。在这里，我们研究了自然淡水群落中初级生产力的减少如何影响细菌群落组成及其活性，主要关注 AAP 细菌。当光合作用因光系统 II 的直接抑制而降低时，细菌呼吸速率最低，而在没有光合作用抑制的环境光条件下细菌呼吸速率最高，这表明它受到碳可用性的限制。然而，细菌对亮氨酸和葡萄糖的吸收率不受影响，这表明当低初级生产力限制 DOC 可用性时，提高细菌生长效率（例如由于光异养）有助于维持整体细菌产量。细菌群落组成与光强度紧密相关，主要是由于光依赖性 AAP 细菌的相对丰度增加。这一观点表明，细菌群落组成的变化不一定反映在细菌生产或生长的变化中，反之亦然。此外，我们首次证明光可以直接影响细菌群落组成，这是浮游植物-细菌相互作用研究中被忽视的一个主题。
非状态的气孔电导建模及其含义：从叶到生态系统
摘要。气孔结合（G S）的准确和有效的建模一直是跨尺度植被模型的关键挑战。大多数土地表面模型（LSM）的当前实践假定稳态G S，并预测了气孔对环境线索的重音，因为固定方案之间立即跳跃。但是，气孔的响应可能比光合作用的数量级要慢，并且在下一个模型时间步长之前，即使在半小时的时间表上，通常也无法达到稳定状态。在这里，我们在气候建模联盟中开发的LSM的植被模块中实现了一个简单的动态G S模型，并研究了由叶片到顶篷尺度的稳态假设引起的潜在偏差。与稳态模型相比，动态模型更好地预测了光合作用和气孔电导对使用叶片测试的光强度变化的时间响应。在生态系统频道模拟中，虽然G S滞后响应的影响在每月的综合泛滥方面可能并不重要，但我们的结果突出了在量化早晨和夜晚中量化型号时考虑这种效果的重要性，以及对Diur-nal Himentersesistations in ecoseSeceS的解释。类似物还表明，当气孔显示出不同的打开和闭合速度时，集成的流量中的偏差更为重要。此外，预后建模可以绕过稳态模拟所需的A-C I迭代，并且可以通过可比的构成成本来稳健地运行。总体而言，我们的研究表明了动态G S建模的影响，以提高LSMS的准确性和效率，并促进我们对植物与环境相互作用的理解。