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前景：用于月球科学和探索的综合样本采集和分析套件
PROSPECT 是欧洲航天局开发的综合有效载荷包，它将支持月球表面和地下样本的提取和分析以及从其他环境传感器获取数据。PROSPECT 的关键要素是 ProSEED 钻机和 ProSPA 分析实验室。ProSEED 将支持从深达 1 米的地下获取低温样本并将其传送到 ProSPA 仪器。ProSPA 将接收样本并将其密封在微型烤箱中，加热样本，对释放的挥发性物质进行物理和化学处理，并使用两种类型的光谱仪通过质谱法分析获得的成分。背景信息将由摄像机提供，摄像机将生成钻机工作区域和所获取样本的多光谱图像，并通过钻杆中集成的温度传感器和介电常数传感器提供。该套件旨在最大限度地减少样本在采集和分析之间的挥发性损失。有效载荷包设计最初是为俄罗斯 Luna-27 任务的飞行而开发的，后来经过调整，以适应更通用的着陆器，并将在 NASA 商业月球有效载荷服务 (CLPS) 计划内开发的月球极地着陆器任务中使用。PROSPECT 的目标是在可能含有挥发性物质沉积物的月球区域进行科学研究和探索，同时也支持在月球环境中演示原位资源利用 (ISRU) 技术。PROSPECT 操作旨在实现高度自动化，但在关键阶段依赖于操作员监控。在这里，我们报告了 PROSPECT 飞行设计，该设计将根据欧洲空间技术工程标准进行建造、测试和鉴定，然后交付给着陆器供应商进行测试。
研究从阿尔及利亚龙舌兰及其聚合物复合材料中提取的纤维的热和机械性能
近年来，由于环境意识，天然纤维及其复合材料吸引了研究人员。必须识别新的纤维素纤维以进行潜在的聚合物增强。在这项研究的第一步中，从阿尔及利亚贝贾亚市山区收集的龙舌兰植物（AALLF）的叶片中提取了新的生态友好纤维素纤维，已被确定为生物 - 复合物的潜在增强材料。通过傅立叶变换红外（FTIR）光谱，Thermos Gravimetric Analysis（TGA/DTG）分析了提取的未处理和碱处理的AALLF的化学，热稳定性和机械礼节，分析了差异扫描（TGA/DTG），差异扫描卡路里量热量（DSC）和单个光纤纤维测试。在FTIR分析中，我们可以观察到在治疗的各个时间的化学处理对峰位置和强度的影响很小。热力计（TGA/DTG）和差异扫描量热法（DSC）分析有助于预测未经处理的AALLF的热行为，并建议热稳定性直至256°C，显而易见的激活能为6.14 J/g。拉伸强度，失败时的应变和Young的模量分别从单个未处理的纤维拉伸试验确定为196±41 MPa，41.45±5.98％和2756±517 MPa。其次，研究了研究纤维分数（x 1），NaOH浓度（x 2），树脂类型（x 3）和治疗时间（x 4）对聚合物生物复合材料的拉伸和弯曲性能的影响。然后使用响应表面方法（RSM）开发了生物复合材料的机械性能的数学模型。
碳机器人激光杂草：基于AI ...
1 MCA系1尼赫鲁工程与研究中心，印度邦帕迪摘要：碳机器人激光weed脚是大规模的特种作物的精确杂草管理的显着改善。 此高级工具使用现代相机和技术来快速将杂草与农作物区分开。 无论一天中的天气或时间如何，它都会使用各种强烈的激光来专门瞄准和清除杂草。 Laserweeder通过提高农作物产量和降低农业成本，为现代农业提供了一种可持续的解决方案，解决了杂草管理的长期问题，该杂草管理困扰了农民数百年来。 手动除草，机器和除草剂影响了用于杂草管理的技术。 但是，每种方法都有自己的缺点。 尽管它们有效，但除草剂可能会对作物健康产生负面影响，并导致环境问题。 在使用机械除草时会造成损坏植物的危险，而且雇用手动工作人员仍然很困难且昂贵。 随着农业的进步，创造性解决方案的紧迫性越来越急切。 全球农民在控制杂草方面遇到了一个复杂的困难网络。 随着杂草与农作物的资源竞争，它们可以大大降低农业系统的整体生产率。 此外，耐除草剂杂草的增加导致常规化学处理效率的降低。 由于缺乏熟练的工人愿意从事手动除草，因此问题正在恶化。1 MCA系1尼赫鲁工程与研究中心，印度邦帕迪摘要：碳机器人激光weed脚是大规模的特种作物的精确杂草管理的显着改善。此高级工具使用现代相机和技术来快速将杂草与农作物区分开。无论一天中的天气或时间如何，它都会使用各种强烈的激光来专门瞄准和清除杂草。Laserweeder通过提高农作物产量和降低农业成本，为现代农业提供了一种可持续的解决方案，解决了杂草管理的长期问题，该杂草管理困扰了农民数百年来。手动除草，机器和除草剂影响了用于杂草管理的技术。但是，每种方法都有自己的缺点。尽管它们有效，但除草剂可能会对作物健康产生负面影响，并导致环境问题。在使用机械除草时会造成损坏植物的危险，而且雇用手动工作人员仍然很困难且昂贵。随着农业的进步，创造性解决方案的紧迫性越来越急切。全球农民在控制杂草方面遇到了一个复杂的困难网络。随着杂草与农作物的资源竞争，它们可以大大降低农业系统的整体生产率。此外，耐除草剂杂草的增加导致常规化学处理效率的降低。由于缺乏熟练的工人愿意从事手动除草，因此问题正在恶化。对于农民来说，平衡生产力，成本效益和环境影响仍然是一项具有挑战性的任务。引入碳机器人Laserweeder，这是一种旨在打击杂草的尖端设备。这种自主机器人以人工智能，复杂的摄像头和30台功能强大的激光效果非常精确地运行24/7。它在100多种不同类型的农作物中有效，可用于所有土壤类型，包括经过认证的有机田。提供了一种更环保的替代方案。索引术语 - 耐除草剂，精密杂草管理，可持续性，杂草控制技术
通过球磨机械化学工艺从废弃贝壳中制备纳米晶和无定形碳酸钙
摘要：纳米晶体碳酸钙 (CaCO 3 ) 和无定形 CaCO 3 (ACC) 是越来越受技术关注的材料。如今，它们主要通过在稳定剂存在下使用 CaCO 3 试剂的湿法反应合成。然而，最近发现 ACC 可以通过球磨方解石生产。方解石和/或文石是软体动物壳的矿物相，由 ACC 前体形成。在这里，我们研究了在潜在的工业规模上将废弃软体动物贝壳中的生物源 CaCO 3 (bCC) 转化为纳米晶体 CaCO 3 和 ACC 的可能性。使用来自水产养殖物种的废弃贝壳，即牡蛎 (Crassostrea gigas，低镁方解石)、扇贝 (Pecten jacobaeus，中镁方解石) 和蛤蜊 (Chamelea gallina，文石)。球磨工艺是通过使用不同的分散溶剂和潜在的 ACC 稳定剂进行的。使用了结构、形态和光谱表征技术。结果表明，机械化学过程导致晶体域尺寸减小并形成 ACC 域，它们共存于微尺寸聚集体中。有趣的是，bCC 的行为与地质 CaCO 3 (gCC) 不同，在长时间研磨 (24 小时) 后，ACC 重新转化为结晶相。机械化学处理的 bCC 在不同环境中老化产生了特定物种质量比的方解石和文石混合物，而 gCC 中的 ACC 仅转化为方解石。总之，这项研究表明，bCC 可以产生具有特定物种特征的纳米晶体 CaCO 3 和 ACC 复合材料或混合物。这些材料可以扩大 CaCO 3 已经很广泛的应用领域，从医学到材料科学。■ 介绍
建筑和建筑材料
同时将不同的功能分配给结构元素仍然具有挑战性。在这项研究中，首次开发了一种适用的多功能平面编织复合材料，具有增强，自感和自加热的能力。在此路线中，使用了三种商业织物，包括棉花，棉/聚酰胺和聚酯。首先对织物进行化学处理，然后使用具有不同浓度和层的丝网印刷涂层碳纳米材料的聚合物导电糊。然后将样品覆盖并用热塑性聚氨酯聚合物密封，以避免Envi Ronmental因子影响。智能平面复合材料（SPC）也被用作水泥标本的加固。还评估了样品的电导率和焦耳加热能力。使用各种测试研究了SPC的微观结构。使用不同的载荷模式评估了用不同SPC的胶结复合材料的机械性和自感应性能。结果显示，加热速率为0.44°C/ s，焦耳加热功率为0.7 w/°C，最高温度为44°C，这证明了胶结材料的适当加热能力，该能力是由SPC增强的。电阻率变化与应变值之间的很大相关性表明该复合材料在不同应用中应变感应中具有很高的电位。SPC还改善了试样的裂缝后行为及其弯曲强度和失败应变，分别提高了约50％和118％。这项研究的结果在多功能编织的复合开发中占据了明亮的视野，在民用基础设施中使用了不同的应用，这是智能城市进步的关键步骤。
使用机器学习的植物疾病预测系统
Amravati，印度马哈拉施特拉邦摘要：植物疾病在农业中构成了重大威胁，导致农作物产量和经济损失降低。 早期，准确检测植物疾病将有助于通过及时干预来减轻这些影响。 该系统使用了感染各种疾病的植物图像的数据集，该数据集将使用高级算法（如卷积神经网络）进行预处理和分类。 本文提出了一种植物性疾病和系统，该植物和系统利用机器学习和图像处理技术来识别和预测植物的疾病[1]。 它将有助于良好的决策和正确输出的预测。 他们提出的系统可以识别叶子，蒸汽和水果的疾病和模式。 这项创新有可能在农业，食品中贡献重要的贡献，我们可以提高农业生产力并降低化学处理。 关键词：植物疾病预测，机器学习，图像处理计算机网络1。 简介：植物需要大量的劳动力，植物疾病的专家，需要更多的时间间隔。 因此，可以用于检测植物疾病的图像处理和机器学习模型。 我们描述了借助叶子的照片检测植物疾病的技术。 主要目的是了解培训数据并将其适合模型，这对农业领域的人们来说应该很有用。 这是人造人工智能的一部分，可以自动工作以完成任务。 需要更少的时间来预测深度学习方法。Amravati，印度马哈拉施特拉邦摘要：植物疾病在农业中构成了重大威胁，导致农作物产量和经济损失降低。早期，准确检测植物疾病将有助于通过及时干预来减轻这些影响。该系统使用了感染各种疾病的植物图像的数据集，该数据集将使用高级算法（如卷积神经网络）进行预处理和分类。本文提出了一种植物性疾病和系统，该植物和系统利用机器学习和图像处理技术来识别和预测植物的疾病[1]。它将有助于良好的决策和正确输出的预测。他们提出的系统可以识别叶子，蒸汽和水果的疾病和模式。这项创新有可能在农业，食品中贡献重要的贡献，我们可以提高农业生产力并降低化学处理。关键词：植物疾病预测，机器学习，图像处理计算机网络1。简介：植物需要大量的劳动力，植物疾病的专家，需要更多的时间间隔。因此，可以用于检测植物疾病的图像处理和机器学习模型。我们描述了借助叶子的照片检测植物疾病的技术。主要目的是了解培训数据并将其适合模型，这对农业领域的人们来说应该很有用。这是人造人工智能的一部分，可以自动工作以完成任务。需要更少的时间来预测深度学习方法。因此，它将帮助您更好地做出使用数据制定和预测正确的解决方案。为了获得最高的精度，我们在这项研究中检查了几个纹理参数和图像，以识别各种植物叶。分类基于叶子的颜色，叶子损伤的程度以及面积和纹理参数。鉴定植物性对于防止产量内的损失很重要[1]。因此，图像处理和机器学习可用于检测植物。在这个项目中，我们描述了借助叶片照片检测疾病的技术。一个称为图像处理的信号处理子集能够从图像中提取信息和特征。植物性疾病和害虫的检测是机器学习领域非常重要的研究。目前，该设备已用于农业，并在
会议 1_P1_Blundon_James_SMTA Pan Pac 2023.docx
jblundon@whelen.com 摘要通过控制从设计到装配的制造过程，美国公司可以使用垂直整合来维持强大的产品线，并避免由供应链短缺和离岸外包引起的许多问题。一家总部位于新英格兰的制造商花了几十年时间完善其垂直整合战略，近年来，在其他同行陷入与疫情相关的供应链短缺困境之际，该战略已获得回报。作为应急警报行业的全球领导者，他们位于美国的设施已发展到包括：• 汽车产品组装——根据客户规格制造车顶 LED 灯条以及数百种其他产品，用于应急服务和交通部 (DOT) 部门。• 航空产品组装——为原始设备制造商 (OEM) 和售后航空客户制造复杂的内部和外部 LED 模块。• 大众通知警报器组装——生产大型警报器，用于在灾难和紧急情况下向公众发出警报、通知和指挥。 • “供应商级”流程：o 塑料注塑成型和加工 - 镜片、护环、垫圈、镀铝塑料反射器。o 磁绕线 - 变压器、扼流圈和线圈由机器人缠绕和终止。o 电线、电缆和线束组装 - 自动化电线和电缆加工为各种各样的线束组件提供原料。o 电子产品 - 灵活混合和批量 SMT 组装。o 钣金制造 - 支架、外壳、铝挤压饰面、粉末喷涂。o 生产机械车间 - 精密飞机照明组件。o 印刷电路板 (PCB) 制造 - 拥有行业领先废物处理和化学处理的绿色 PCB 制造设施
透明的木材材料 - 迈向...
木材是一种天然复合材料，主要由三个成分，即纤维素，半纤维素和木质素组成。它表现出复杂的层次结构，其特征在于开放式通道，在生长区域排列，在微型，中，中，中和宏观尺度上具有特定的孔隙率，并且由于木质素和散射的存在，由于吸附现象而引起的不透明度，因此具有不同的折磨索引，其表征了其组合物。即使在历史时代，其某些应用已被其他材料取代，木材仍然涵盖了很大一部分常见用途，范围从生物量的能源回收到建筑部门的材料，或者从文物到家庭/家具制造。尽管其真正的发明可追溯到1992年，大约十年前，两个独立的研究小组，一个来自马里兰州大学（美国），另一个来自皇家技术学院（瑞典），并开始重新发现，并开始彻底调查所谓的透明木材（TW）。tw可以通过针对木质素的特定化学处理来源自几乎所有木材生物量。这些旨在完全从木材中清除该成分，或消除原始材料中存在的发色团基团，因此在直接致密化或用合适的聚合物树脂，具有很高透明度，韧性和亮度的新材料后获得后获得。本评论的目的是为读者提供透明木材的特征概述，描述了最新的应用程序，最后讨论了未来几年可能发展的一些具有挑战性的问题和观点。这些特征可以与其他特定功能（例如环境保护，粘贴率，光致发光和能源储能能力等）相结合，这为开发新，最新，高级，高级和可持续材料开辟了道路，以实现结构和功能目的，以实现当前的循环经济和可持续性的概念。
简化大型藻类生物聚合物加工技术在绿色材料应用方面前景光明
报告显示，截至 2019 年，马来西亚每年平均产生约 100 万吨塑料垃圾。全球研究人员广泛研究了各种来自天然和合成来源的可生物降解材料。在这些天然生物基生物聚合物中，大型藻类（例如海藻）近年来引起了广泛关注，因为与其他陆生植物相比，它具有多种优势。海藻的生长速度比陆生植物快 30 倍。海藻含有独特的藻胶，可以形成凝胶，但不幸的是，海藻的亲水性阻碍了其在应用上的进步。海藻生物聚合物的亲水性可以通过物理、机械和化学方法显著增强。使用伽马射线的物理技术证实了基质和填料之间的分子间键合增强，这有助于改善表面疏水性。通过添加有机生物填料，还可以利用机械技术来增强海藻生物聚合物的性能。同时，使用偶联剂处理（例如硅烷）的化学处理有助于修改羟基官能团以降低海藻生物聚合物的亲水性。一般来说，所有这些技术都增强了薄膜的拉伸、热和防水性能。这反过来又扩展了海藻在特殊应用中的可行性，例如农业覆盖、干粮和非食品包装。更多的研究包括海藻在生物医学应用中的应用，已经进行了广泛的研究。之所以选择海藻，是因为其可用性和可生物降解性。本次讲座首先批判性地强调了传统塑料、生物基塑料的最新问题以及大型藻类材料相关的挑战。之后，本次演讲重点介绍了我们为解决这一问题而进行的研究工作，这些研究工作采用了不同的修改和工艺技术。充分展示了加工材料及其潜在应用的确凿证据。关键词：大型藻类；绿色材料；生物聚合物；可持续包装；纤维素纤维。
简便的化学方法制备水溶性外延 Sr3Al2O6 自立氧化物牺牲层
外延生长时，氧化膜必须生长在晶体衬底上。这些要求极大地限制了它们的适用性，使得我们无法制备多种人工多层结构来研究薄膜及其界面处出现的突发现象[2]，也无法制造柔性器件并单片集成到硅中。[3–5] 人们致力于开发将功能氧化膜与生长衬底分离的程序，以便能够自由操作它。这些方法包括机械剥离[6]、干法蚀刻[7,8]和湿化学蚀刻[9,10]。在化学蚀刻程序中，使用牺牲层（位于衬底和功能氧化物之间）似乎是一种快速且相对低成本的工艺。为了使这种方法成功，牺牲层应将外延从衬底转移到所需的氧化物，经受功能氧化物的沉积过程，并通过化学处理选择性地去除，从而可以恢复原始的单晶衬底。 (La,Sr)MnO 3 已被证明可以通过酸性混合物进行选择性蚀刻，从而转移单个外延 Pb(Zr,Ti)O 3 层 [11] 和更复杂的结构，例如 SrRuO 3 /Pb(Zr,Ti)O 3 /SrRuO 3 。 [12] 最近，水溶性 Sr3Al2O6（SAO）牺牲层的使用扩大了独立外延钙钛矿氧化物层（SrTiO3、BiFeO3、BaTiO3）[13–15] 和多层（SrTiO3/(La,Sr)MnO3）[16] 的家族，这些层可进行操控，从而开辟了一个全新的机遇世界。[5,10,17] 制备此类结构的沉积技术也是需要考虑的关键因素，不仅影响薄膜质量，还影响工艺可扩展性。虽然分子束外延和脉冲激光沉积等高真空沉积技术是生产高质量薄膜的成熟技术[1,18–20]，但溶液处理和原子层沉积等可实现低成本生产的替代工艺正引起人们的兴趣。[21,22]