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高导电性PVDF/MWCNTs-AgNWs@MXene双层三维网络的 ...
Sample SE T /dB SE R /dB SE A /dB SE A /SE R /% SSE t /(dB·(cm −2 ·g) −1 ) M3-MX-0 5.0 0.9 4.0 4.3 87.6 M3-MX-5 6.8 1.5 5.3 3.5 147.5 M3-MX-10 7.2 1.7 5.5 3.2 171.0 M3-MX-15 7.0 1.7 5.3 3.0一直m3-ag@mx-15 69.0 10.3 58.7 5.7 2 356.6 m3-ag@mx-20 68.2 10.3 57.8 5.6 2 719.8 m3-ag@mx-25 67.9 10.0 57.0 57.9 5.8 2 439.4 2 439.4
零能耗建筑电–氢–热双层能量优化调控方法
零能源建设电力 - 热热双层能量优化控制方法Kong Lingguo 1，Wang Shibo 1，Cai Guowei 1，Liu Chuang 1，Guo Xiaoqiang 2
触发双层执行器
从生物刺激到进行poly Mer设备，第一执行器是基于电化学触发器[5]驱动的电聚合聚集膜膜以及joule的加热和湿度的变化。[6]固有的多功能性和水的加工性使聚（3,4-乙二基二苯乙烯）的使用：聚（苯乙烯磺酸盐）（PEDOT：PSS）作为活性层材料吸引人。Modarresi等人对PEDOT：PSS的文学进行了深入的讨论和理论研究。[7]，已知在很大程度上取决于处理条件。[8]两个组成部分的不同性质，掺杂的PEDOT和POLYELEC-TROLYETE PSS会引起共同形态（参见图1B）具有富含PEDOT和PSS富含域的含量，并在10-40 nm范围内具有颗粒状结构。[8,9]除了需要PEDOT高电子电导率的设备外，PSS，[10]已证明了许多离子化应用。[11]后者基于允许电子和离子电荷转运的独立途径，这也表明取决于环境的湿度。[12]此外，据说基于PEDOT：带有和不带聚（二甲基硅氧烷）的PSS（PDMS）（PDMS）的底物可以通过Joule加热和湿度来启动底物。[13,14]
通过双层引导扩散模型
可以通过最大似然eS-定时（MLE）定义为X ML = Arg Max Max X Log P（Y | X）的最大似然性（MLE）的解决方案y = a x + n，可以概率地得出。尽管如此，如果向前操作员A是单数的，例如，当M 在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。 由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。 为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。 主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。 随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。 从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。 随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。 无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称在这种情况下，仅使用观察到的测量y仅使用观察到的y，即使在y = y = ax的无噪声场景中，也只能使用观察到的测量y唯一地恢复信号集x是不可行的。由于a的空空间的非平凡性，因此出现了这一挑战。为了减轻适应性，必须基于先验知识来限制可能解决方案的空间，因此必须合并一个额外的假设。主要采用的框架提供了更有意义的解决方案是最大的后验（MAP）估计，该估计为x Map = arg max = arg max x [log p（y | x） + log p（x）]，其中术语log p（x）封装了清洁图像x的先前信息。随着时间的流逝，解决反问题的先验概念已经大大发展。从经典上讲，许多方法论依赖于手工制作的先验，这些方法是分析定义的约束，例如稀疏性[10，31]，低率[14，16]，总变化[9]，但要命名为少数，以增强重建。随着深度学习模型的出现，先验已过渡到数据驱动，从而在重建质量方面产生了很大的提高[1，2，7，7，17，34]。无监督的学习范式中的策略因学识渊博的先验方式而异（又称这些先验，无论是以受监督的或无监督的方式学习的，都已集成到地图框架中，以解决不适合的反问题。在监督范式中，对配对的原始图像的可用性和观察到的测量值的依赖也可能限制模型的通用性。结果，这种趋势已转向对无监督的兴趣的日益兴趣，在这种情况下，使用深层生成模型隐式或明确地学习了先生。
航空航天应用的双层板
双层 (DD) 系列层压板的特点是参数化层压板描述 [± 𝜑, ± 𝜓 ] 𝑟𝑇 。DD 为航空航天层压板带来了显著优势，因为层压板构建块架构的独特组合简化了制造过程，尤其是层压板优化。DD 消除了传统层压板中复杂的排列问题，通过局部改变重复次数 𝑟 ，可以轻松调整刚度。本文提出了一种针对层压板强度的 DD 层压板优化方案，该方案侧重于安全层压板识别的稳健性。该方案适用于多载荷场景，每个载荷由五个单独的载荷组成。将主应变包裹的荨麻圈失效与 DD 特征相结合，可以得到一个相当简单的优化方案，并附上有意义的说明，本文将对此进行介绍。
链的双层几何表示...
我们为基于链的3D发型几何形状引入了双层层次生成表示，该几何形状从粗，低通的过滤导型头发到富含高频细节的密集的人浓厚的发束。我们采用离散的余弦变换（DCT）将低频结构曲线与高频卷曲和噪声分开，从而避免了吉布斯在开放曲线中与标准傅立叶变换相关的吉布斯振荡问题。与从头皮UV地图网格中取样的导向头发可能会失去现有方法中发型的细节，我们的方法通过利用低通滤波的密集链中的k -Medoid集群中心来样本最佳的稀疏导向链，从而更准确地保留了发型的本质特征。拟议的基于自动编码器的生成网络，其启发的架构是受几何深度学习和隐式神经表示的启发，可促进灵活的，离网的导向链建模，并使从隐含的神经表示的原理上绘制任何数量和密度的密度和密度完成密集的链。经验评估证实了该模型产生令人信服的指导头发和密集链的能力，并提供细微的高频细节。1
