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World File Search System分离方法
AN9644：复合视频分离技术 - 瑞萨
视频解码器最基本的工作是从视频复合信号的黑白信息中分离出颜色。自 50 多年前彩色电视问世以来，已经通过多种方式实现了这一任务。多年来，人们使用了许多不同的分离方法。随着新的经济高效技术的出现，消费者已经看到图像质量和细节的逐步改善。显示管技术和半导体工艺的进步推动了技术的发展，提供了更清晰、更强大的视频。但是，由于信号在频谱中相互重叠，因此将色度信息与亮度信息分离尤其具有挑战性。如何分离它们，同时最大限度地减少显示伪影？
纺织废物管理 - 创新的分离技术
表征纤维组成并将其从材料混合物中取出，对于实施有效的纤维回收系统至关重要。这项研究研究了针对纺织行业的环境挑战处理纺织废物的创新方法。它涵盖了传统和现代的分离技术，包括机械，化学，生物学，静电和激光诱导的分解光谱副本。强调纺织品中的可持续实践对于打击废物积累和由快速时尚造成的环境伤害至关重要。高级分离方法是促进纺织品材料回收和升级的关键，用于循环和环保的时尚领域。采用这些策略可以减少行业的环境影响，减少垃圾填埋场的浪费，并为纺织业和地球的更可持续的未来做出贡献。
对文章的回应，``ICA的错误
通过独立组件分析（ICA）的数据分解通常应用于生物物理和神经生理学数据，以删除造影和/或单独的大脑源活性，例如在脑电图（EEG）和fMRI数据中（Makeig等，1995； McKeown等； McKeown等； Makeig等，1995; McKeown et al。，1998）。ICA将数据矩阵作为输入（EEG时间课程或fMRI MAPS）提取组件“激活”（eeg的组件时间课程或fMRI的组件课程），由“ unmixing”矩阵定义。通过取消矩阵的倒数，可以将原始数据矩阵表示为这些组件“激活”的线性组合。但是，ICA作为一种盲源分离方法，不应盲目应用。有几个假设可以证明将独立组件分析（ICA）合理为给定的数据。
利用前瞻性提高工艺设备设计的效率
预见性作为一种工具最近被用在技术研究中 [1]。预见性的基础是专家方法，该方法允许随机和快速评估有能力的专家对设计因素重要性的意见。实际问题的范围是无限广泛的，特别是，作者试图“分析层次结构”以支持微电子决策 [2]。专家评估在技术系统建模中的适用性 [3, 4] 证明了其可行性和有效性。在设计用于森林种子分离过程的技术系统时。通过光谱特性对颗粒（具有小粒径的种子材料）进行分级 [5]，被定位为传统分离方法（使用筛子、分离、抽吸装置）的替代方案。结合此方法以及种子来源和苗圃生产方法 [6] 将进一步提高幼苗质量。实施光学技术的技术手段多种多样，因此需要对其操作参数进行分析研究 [4]。
音调混合任务的基准和排行榜
音乐将不同的曲目与给定的单音频信号分开为组件，例如鼓，贝斯和人声等任务。分离来源对于包括娱乐和助听器在内的一系列领域很有用。在本文中，我们介绍了两个新的基准，用于声音源分离任务，并在这些基准测试中比较了声音解散的流行模型及其合奏。对于模型的评估，我们在https://mvsep.com/quality_checker/上提供了排行榜，为一系列模型提供了比较。新的基准数据集可供下载。我们还基于最适合特定茎的不同模型的结合，开发了一种新颖的音频分离方法。在2023年音乐混合挑战挑战的背景下评估了所提出的解决方案，并在挑战的不同轨道中获得了最佳结果。代码和方法是在GitHub上开源的。
集体自用能源社区优化运营和计费的两阶段管理策略
本研究适用于能源社区集体自用的背景，在这种背景下，特定区域内的参与者可以相互交换和交易能源。我们提出了一种两阶段方法，将运营阶段，即能源管理策略 (EMS)，与能源以合同方式分配给参与者的结算分离。具体来说，这种分离方法允许测试和比较一方面用于 EMS 和另一方面用于能源共享的不同方法，总共调查了 40 种不同的组合。考虑基于规则和基于优化的方法，允许每个社区根据其规范比较和选择最合适的管理。在法国的一个实际测试案例中获得的数值结果表明，与成员未组织成社区的情况相比，全球社区账单节省了 11.7%。此外，本文提出的特定分配机制允许统一个人账单减少方面的节省，这可以进一步鼓励最终用户加入社区。
一击随机和非随机偏脱钩
摘要：我们介绍了一项称为部分脱钩的任务，其中两分量子状态通过两个子系统之一的单一操作转换，然后受量子通道的作用。我们假设子系统被分解为直接的和产物形式，该形式通常出现在量子信息理论的背景下。统一是从分解下具有简单形式的一组单位中随机选择的。该任务的目标是使最终状态成为统一的典型选择，接近单位的平均最终状态。我们考虑一种单次场景，并在两种状态之间平均距离上得出上和下限。边界仅以涉及初始状态，通道和分解的量子状态的平滑条件熵表示。因此，我们提供了单发脱钩定理的概括。获得的结果将导致量子信息理论和基本物理学中的分离方法进一步发展。
农业和生物技术-Purwati等。
从植物组织中提取质量的DNA需要从细胞膜，蛋白质和其他细胞成分纯化DNA的正确方法。在水稻植物中的DNA隔离通常使用叶片部分，但需要考虑使用方法，具体取决于需求，目标，并注意每种DNA隔离方法的优点和缺点。本文研究了使用常规方法或商业试剂盒的稻叶上的DNA隔离方法以质量质量获得DNA。比较五个研究人员的水稻叶叶DNA的分离方法表明，与所有其他四种方法相比，Ahmadikhah（2009）方法具有优势。Ahmadikhah（2009）使用了修改的CTAB方法，需要一个很小的样品（30 mg），可以应用于新鲜的（年轻）样品和干叶。隔离方法ahmadikhah（2009）显示了无需涂抹的透明色带模式的可视化结果。
分析化学的趋势
碳黑色（CB）是一种多种而有趣的材料，主要是复合材料的组成部分，增强材料和颜料。这些矩阵需要合适的技术来建立形态学，化学和物理性质以及CB的潜在转化，以确保在几种使用情况下进行适当的性能。随着全球应用的增加，CB在其生命周期期间流入环境。因此，必须在环境和健康矩阵中的样本分析和CB表征。进行分析的关键参数之一是样本制备，主要集中于实现CB稳定分散体。测量技术通常基于图像分析和光谱法。不断增长的应用和完全了解CB性能的需求，导致了分离方法的发展。本综述总结了CB聚焦的主要方面，这些方面在各种矩阵和分析技术中。就领域中的成就和目标进行了讨论。©2022作者。由Elsevier B.V.这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
高质量的视觉引导的声音与不同类别的分离
摘要。我们提出了戴维斯（Davis），这是一个基于i fifusion的udiovi sual separa the the trapion框架，该框架通过生成学习解决了视听声音源分离任务。现有方法通常将声音隔离作为基于面具的回归问题，从而取得了重大进展。但是，他们在捕获高质量分离声音与各种表情所需的复杂数据分布时面临局限性。相比之下，戴维斯利用生成扩散模型和分离U-net直接从高斯噪声中综合了分离的声音，并在音频混合物和视觉信息上进行条件。具有其生成性目标，戴维斯更适合实现各种声音猫的高质量分离的目标。我们将戴维斯与AVE和音乐数据集上现有的最新歧视性音频分离方法进行了比较，结果表明，戴维斯在分离质量方面胜过其他方法，这证明了我们可以解决视听源分离任务的框架的优势。我们的项目页面可在此处提供：https：//wikichao.github.io/data/projects/davis/。