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阐明半纤维素热解的复杂性
首次，对关键生物量成分的热解的完整表征 - Xylan（基于戊糖基的硬木半纤维素的代表）和葡萄糖植物（基于己糖的软木半纤维素的代表）是通过基于tga（themogravimetric actalric forsy for for for for for for themogravimetroce for for themogravimetroce for for for for forsal actal finsiS for for for for for forsal forsy for forsal finsiS for for for forsal finsiS for for for forsal-ysiss），以前获得的代表。同时实现了左右的质量收益率，液相，液相的质量产物的质量收益率的详细量化，同时达到了质量平衡，从而提供了独特的动力学信息。热解测试也在固定床反应器中进行，以探索更大的尺度并验证基于TGA的方法。在两个尺度上，不同的分析技术（在线MS，离线GC-FID/MS，Karl Fischer滴定）和采样方案（冷冷凝器，吸引人陷阱，蒸气打印机，燃气袋）进行调整以实现质量平衡和严格的产品概况的调整。当纤维素的热解（选择为参考系统） - 最大化生物油的产生（主要是左旋葡聚糖），而Xylan的热解会导致固体，液体和气体相之间的均匀分布，并且在C 1 -C 9范围内均匀地跨越了固定的氧气。有趣的是，葡萄糖干在纤维素和Xylan之间显示出中间行为，反映了其中间化学结构。拉曼和对收集的炭样品的氧化分析表明，与纤维素相比，半纤维素的固体残留物的有序和灰分较高。使用最近的集团动力学模型的预测来基准针对半纤维素热解的先前艺术。新信息的丰富性和全面性显然出现并铺平了动力学建模底层的途径。
美国陆军低成本半主动激光导引头...
弗雷德里克斯堡，弗吉尼亚州22406摘要美国陆军研究实验室（ARL）正在探索技术，以提供低成本的火灾，适用于直接和间接消防武器系统。这些应用之一涉及一个前向观察者（FO），用激光斑点指定目标，并在船上搜索弹药，检测反射能量以允许终端指导。这种方法，称为半活性激光（SAL）指南，已用于许多空运弹药中，包括炸弹，导弹和弹丸。但是，这些系统的成本是由高质量光学，高灵敏度检测器和专业电子设备驱动的，它阻碍了它们迁移到枪支弹药（例如迫击炮，炮兵和手榴弹）中。要探索，开发和展示最低的成本解决方案，ARL投资了一个称为较小，更轻，更便宜的弹药组件（SLCMC）的陆军技术目标（ATO）。具体来说，基于商业组件（COTS）和质量生产技术的Sal Seeker硬件正在原型中，用于与枪支发射的弹丸和激光目标指定器一起使用。Seeker系统由几个印刷电路板板，一个微处理器，四翼检测器和模制的光学镜头单元组成。该寻求者旨在快速更新弹丸孔的角度，与其他皮带向下的传感器接口，并将数据馈送到机上指导，导航和控制（G，N＆C）系统中，以允许进行弹丸操作。探索者的设计和基本特征将在论文和演示中进行讨论和介绍。关键词寻求者，弹药，精密火灾，炮兵，半活性激光，指导系统，带有动态科学的绑带传感器 *，并根据ARL，APG，MD
风险缓解器 - 保护您的半供应链
通过整理和分析Kuehne+Nagel和我们广泛的运营商网络的数据，我们的专家可以识别关键控制点并评估您的货运旅程中的潜在威胁。我们的专家使用一种一种类型的风险缓解器工具，该工具完全根据您的发货特定要求，处理说明和运输车道量身定制。基于此信息，该工具会产生透明的报告，计算每种风险对货运车道的影响和可能性 - 可见到每个已确定的风险的可见性，全部一处。
对迷信中半信心的定量检查
摘要：我们通过询问两个参与者的样本（总n = 1,014）来报告他们在这些迷信中的实践以及他们在这些迷信中的信念，从而研究了迷信中半信心的现象。我们进一步评估了人口统计学和心理变量是否解释了实践和信念。结果表明，很少有人完全缺乏对迷信的信念，而没有实践。一些参与者是经过校准的信徒，即在同一程度上实践和相信的人。所有其他人都是同父异母的，他们的实践超出了他们的信念，或者是被动的信徒，他们的练习比他们相信的要少。年龄，性别和宗教信仰与练习，信仰和之间的差异相关（即半信心或被动信仰）。焦虑和不确定性与练习，相信和之间的差异有关，而某些效果的正面影响比对负面迷信更弱。在压力的情况下（即covid-19）比大流行之前的某些相关性更强。
scsemiprofiler：通过半生成模型和主动学习
单细胞测序是剖析复杂疾病的细胞复杂性的关键工具。其过于良好的成本会阻碍其在广泛的生物医学研究中的应用。传统的细胞反卷积方法可以从更负担得起的散装测序数据中推断出细胞类型比例，但它们在提供单细胞级分析所需的详细分辨率方面却缺乏。为了克服这一挑战，我们介绍了“ SCSemiprofiler”，这是一个创新的计算框架，将深层生成模型与主动学习策略结合。这种方法通过将批量测序数据与来自一些严格选择的代表的靶向单细胞测序融合，从而在大型队列中熟练地侵入单细胞轮廓。跨越异质数据集的广泛阀门验证了我们的半封装方法的精度，与真实的单细胞分析数据紧密一致并赋予精致的细胞分析。最初是为广泛的疾病队列开发的，“ scsemiprofiler”适用于广泛的应用。它为单细胞分析提供了可扩展的，具有成本效益的解决方案，促进了各种生物领域的深入细胞研究。
在弱半监督的3D对象检测
训练高准确的3D检测器需要使用7个自由度的大规模3D注释，这是既易于且耗时的。因此，提出了点符号的形式，为3D检测中的实践应用提供了重要的前景，这不仅更容易且价格便宜，而且为对象定位提供了强大的空间信息。在本文中，我们从经验中发现，仅适应其3D形式并非遇到两个主要的瓶颈是不算气的：1）它未能在模型中编码强3D，而2）它由于极端的Spars sparsity而产生了低质量的pseudo pseudo Labels。为了克服这些挑战，我们引入了Point-Detr3D，这是一个弱小的半监督3D检测的教师学生框架，旨在在限制的实例注释预算中充分利用点的监督。与点 - dive不同，该点仅通过点编码器编码3D位置信息，我们提出了一个显式的位置查询初始化策略，以增强先验性。考虑到教师模型产生的遥远区域的伪标签质量低时，我们通过通过新型的跨模式可变形ROI融合（D-ROI）结合了密集的图像数据来增强探测器的感知。此外，提出了一种创新的点指导的自我监督学习技术，即使在学生模型中，也可以完全利用点的先验。与代表性的Nuscenes数据集进行了广泛的实验，证明了我们的观点 - DETR3D与前所未有的作品相比获得了显着改善。值得注意的是，只有5％的标记数据，Point-detr3d的完全超级可见的对应物的性能超过90％。
在磁步骤下的半古典特征值估计
操作员p H是自我的，具有紧凑的分解，其频谱是一个增加的序列（λn（h））n∈N，是带有多重性的真实特征值的序列。在这项贡献中，我们旨在给出p h低lean质特征值的渐近膨胀，以半经典的极限，即当h趋向于0。Schrödinger操作员具有不连续的磁场，例如P H，在研究二维电子气体的传输性能时，出现在许多纳米物理学中的许多模型中[Reijniers and Peeters 2000; Peeters and Matulis 1993]。在这种情况下，磁边是笔直的，并且有绑定的状态有趣的是沿着磁性边缘流动的电流。目前的贡献解决了另一个有关磁边缘对结合状态能量的影响的有吸引力的问题。我们通过在磁边的曲率上提供尖锐的半经验特征值渐近物来给出肯定的答案（请参见下面的假设1.1和定理1.2）。宽松地说，我们的假设说我们对磁边的局部变形进行局部变形，以使其曲率具有独特的非排定最大值。磁性拉普拉斯算子的另一个重要出现是在金茨堡 - 兰道超导率模型中[Saint-James and de Gennes 1963]。在有限域中，这些操作员的光谱特性可以描述有趣的物理情况。在超导性的背景下，有关最低特征值的准确信息对于给出II型超导体中超导性浓度的精确描述很重要。此外，它改善了第三个临界场H C 3的估计值，该临界场h C 3标志着域中超导性的发作。我们将读者推荐给[Assaad和Kachmar 2022； Assaad 2021]对于不连续的野外病例，以及[Fournais and Helffer 2006; Helffer and Pan 2003; Lu and Pan 1999a; 1999b; 2000; Bonnaillie-Noël和Fournais 2007； Bonnaillie-Noëland Dauge 2006; Bernoff和Sternberg 1998; Tilley和Tilley 1990]进行Smooth
