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World File Search System壁障
具有多壁的列液晶的光学特性...
通常称为5CB，4-甲氧-4'-戊苯基是具有化学式C18H19N的列液晶体。它首先由乔治·威廉·格雷（George William Gray），肯·哈里森（Ken Harrison）和J.A.合成。纳什（Div> Nash）于1972年在赫尔大学（University of Hull），当时是氰基苯基的第一位成员。[1] [2] 5CB分子在22.5°C下从晶体到列相的相变长20Å，并在35.0°C下从列中到同性恋态。尽管由于其低过渡温度向各向同性及其狭窄的列相范围而不适合LCD，但它仍然是基础研究中最常用的列表之一。这是阳性介电各向异性材料的参考材料之一，并且可用的物理数据量最多。碳纳米管是由滚动石墨烯片制成的管状结构。作为许多纳米颗粒，对它们进行了研究，以便在其他材料中使用和插入以改善其电气[3-5]或生物学[6]特性，但也作为光电和磁化器件中高级材料的掺杂剂[7-12]。，为了适当使用，必须将它们作为单个颗粒作为单个颗粒进行研究，而不是像它们表现出完全不同的行为的大部分。许多
单壁碳纳米管“正式”被发现
单壁碳纳米管于 1991 年被“正式”发现，但有传闻表明这些结构的出现可能早于正式发现近 40 年。纳米管是纳米尺寸的管状结构。碳纳米管 (CNT) 之所以具有吸引力，是因为它们兼具机械强度、高热导率和可调节的电气性能。这些特性使该技术适用于从混凝土和复合材料到电池存储、汽车、电子、医疗和国防市场等各种应用。纳米技术的性能优势广为人知，但成本和可用性问题阻碍了其广泛采用。CHASM Advanced Materials 希望改变这种模式。CHASM Advanced Materials 的故事始于 Chasm Technologies，这是一家由 Dave Arthur 和 Bob Praino 于 2005 年创立的咨询公司。在共同创办 Chasm Technologies 后不久，Dave Arthur 离开公司，担任 SouthWest NanoTechnologies (SWeNT) 的首席执行官，SWeNT 是 Chasm 的首批客户之一。 SWeNT 成为电子和复合材料应用领域碳纳米管材料的领先生产商，并于 2009 年与 Chasm Technologies 正式建立战略联盟。2015 年，Chasm Technologies 同意收购 SWeNT，Dave Arthur 成为新成立的 CHASM Advanced Materials 的首席执行官。CHASM 的总部和应用开发中心位于马萨诸塞州坎顿一座占地 10,000 平方英尺的工厂内。碳纳米管面临的挑战之一是规模。收购 SWeNT 后，SWeNT 在俄克拉荷马州诺曼拥有一座占地 18,000 平方英尺的先进制造工厂，该工厂经过特殊设计和配置，可生产高纯度碳纳米管。作为 CHASM 增长和创新战略的一部分，该工厂正在实施世界上最大的 CNT 生产平台，年生产能力为 1500 公吨。 CHASM 称该平台是大规模生产高质量 CNT 添加剂最具可扩展性、成本效益和可持续性的方法。这一努力
45。壁pea的crain质量
南亚的大米 - 小麦种植系统分别占全球大米和小麦生产的27％和16％，并维持超过1.29亿农民，其中大多数是小农户1。然而，由于气候变化的影响，该地区的大米和小麦产量趋势减慢或停滞了，这些负面影响预计在未来几十年中会恶化2。到2050年，南亚将成为最大的食品缺陷地区之一，因此需要大量生产来满足不断增长的粮食需求。作为解决这一即将发生的危机的一种潜在解决方案，气候智能农业（CSA）已被政府，研究人员以及粮食和农业组织广泛提倡。研究表明，CSA实践和技术可以增加农作物的产量，同时减少温室气体排放，并增加农业社区对气候冲击的弹性3，4。尽管有CSA的承诺，但大多数CSA实践和技术尚未在南亚5 - 7中被广泛采用。尽管有一些实践和技术已经使用了很长时间（例如，农作物多样化和绿肥），但尽管有证明其有效性，但许多其他实践和技术仍在努力获得动力（例如，零耕作，替代性润湿和干燥）。在这里，我们确定了南亚CSA实践和技术采用较低的关键原因，并提出了一系列有希望的策略，这些策略可能会增加其大规模的采用（图1）。
人工智能驱动的移动应用程序帮助视障人士
摘要：本文介绍了一款由人工智能 (AI) 技术支持的创新移动应用程序，旨在显著改善视障人士的日常生活。该应用程序集成了对象识别、颜色识别、离线功能、纸币识别、条形码读取、文本阅读器等高级功能。这些功能共同为用户提供了有关其周围环境的实时信息，促进了安全和独立，实现了安全的金融交易，并增强了整体可访问性。人工智能算法的集成确保了准确高效的性能，使该应用程序成为改善生活质量和促进视障人士包容性的宝贵工具。这项研究展示了人工智能驱动的解决方案在解决可访问性挑战和培养不同用户群体独立性方面的潜力，为辅助技术领域做出了贡献。关键词：- 人工智能、移动应用、可访问性、辅助技术、颜色识别、离线功能、对象识别、纸币识别、条形码阅读器、文本阅读器、基于语音的导航。
基于实际经验的长壁工作稳定性的几何结构对失去长壁的工作
本文重点介绍了确保由于支持部分的结构的错误几何形式而产生的长壁稳定性的困难。根据原位测量和数值计算，作者证明了与岩体的适当合作需要正确确定沿着冠层长度（比率）的液压支腿的支撑点，以及对电力屋顶支撑的盾构支撑的倾斜。缺乏这两个基本要素可能会导致屋顶下降，直接影响地下工作人员的生产结果和安全性。由构造的不正确几何形式产生的另一件事是在节点中产生的力值将冠层连接起来，将冠层连接起来，这可以做出重大贡献，以限制动力屋顶支撑的操作高度的实际范围（由于有能力的支撑与岩石支撑的相互作用）在造型支持的手术范围内提供了动力支持者的操作范围。在某些高度范围内，动力屋顶支撑的操作可能会阻碍，甚至在某些情况下阻止了动力支撑的操作员，移动盾牌并用适当的几何形状放置它们（确保在冠层和部分的地板之间进行并行性）。
国防部本部内务局兼职职员（身心障碍者雇用）招募信息
(1) 已获得下列证明书等的申请人 ※下列证明书等必须在申请日和考试日有效。 都道府县知事指定医生（以下称为指定医生）或产业医师开具的身体障碍证明书或诊断书或意见书，证明该人患有《残疾人就业促进法》附录所列的身体障碍（心脏、肾脏、呼吸系统、膀胱或直肠、小肠、人体免疫缺陷病毒引起的免疫系统障碍、肝功能障碍，只接受指定医生开具的诊断书）。B.都道府县知事或政令指定市市长开具的康复证明书，或儿童咨询所、智力障碍康复咨询所、精神保健福利中心、指定精神保健医生或残疾人职业中心开具的智力障碍认定书。C.精神障碍保健福利证明书。
沃尔沃EX30
沃尔沃 EX30 的乘客舱在正面偏置碰撞测试中保持稳定。假人读数表明驾驶员和前排乘客的膝盖和股骨得到了良好的保护。沃尔沃未能证明其能为不同体型和不同坐姿的乘客提供类似水平的保护，因此该车被扣分。对测试期间碰撞台车减速的分析以及测试后对可变形壁障的分析表明，沃尔沃 EX30 在正面碰撞中是良性碰撞伙伴。在全宽刚性壁障测试中，根据假人压缩读数，后排乘客胸部的保护被评为边际。除此之外，对驾驶员和后排乘客的保护都很好。在侧面壁障测试中，获得了满分，所有关键身体部位都得到了良好的保护。在更严重的侧面柱碰撞中，胸部的保护较弱，但身体其他部位的保护良好。对偏移（物体从远端撞击车辆时被抛向车辆另一侧的程度）的控制被发现是足够的。沃尔沃 EX30 有一种对策来减轻这种撞击中乘员对乘员的伤害。安全气囊在欧洲新车安全评鉴协会的测试中表现良好，假人读数表明它对驾驶员和乘客都提供了良好的保护。对前排座椅和头枕的测试表明，在发生追尾碰撞时，它们可以很好地防止颈部扭伤。对后排座椅的几何分析也表明它们具有良好的颈部扭伤保护。该车配备了先进的 eCall 系统，可在发生碰撞时向紧急服务部门发出警报，还有一种系统可在车辆发生碰撞后防止二次撞击。沃尔沃证明，如果车辆沉没，车门和车窗可以打开，让乘员逃生。
MINI Cooper E
MINI Cooper E 的乘客舱在正面偏置碰撞试验中保持稳定。假人读数表明前排乘客的膝盖和股骨均得到了良好的保护。MINI 表示，不同体型和坐姿的乘客都能获得类似的保护。对试验期间碰撞台车的减速度分析以及试验后对可变形壁障的分析表明，MINI Cooper E 在正面碰撞中可作为中等程度的良性碰撞伙伴。在全宽刚性壁障试验中，驾驶员所有关键身体部位均得到了良好的保护，至少对后排乘客的保护是足够的。在侧面壁障试验和更严重的侧面柱碰撞试验中，所有关键身体部位都得到了良好的保护，并获得了满分。对车身偏移（车身从远端撞击时被抛向车辆另一侧的程度）的控制被发现很差。 MINI Cooper E 配备了应对措施，以减轻此类碰撞中乘员之间的伤害。安全气囊在欧洲新车安全评鉴协会 (Euro NCAP) 的测试中表现良好，假人读数表明其对驾驶员和乘客均提供了良好的保护。对前排座椅和头枕进行的测试表明，在发生追尾碰撞时，它们能够有效防止颈部扭伤。对后排座椅的几何分析也表明其具有良好的颈部扭伤保护功能。该车配备了先进的 eCall 系统，可在发生碰撞时向紧急服务部门发出警报，并配有一个防止车辆发生碰撞后再次发生碰撞的系统。MINI 还展示了可打开的车门和车窗，以便在车辆沉没时帮助乘员逃生。
为视障人士提供的智能个人 AI 助理
基于特征提取的盲人物体识别 [4]。SIFT（尺度不变特征）算法被提出来实现该解决方案。它不需要任何形式的图像转换。进行预处理以消除噪声和不均匀照明造成的挑战。然后借助局部特征提取方法找出兴趣点，并为其计算特征或向量和描述符。该算法有助于将图像表示为图像的兴趣点集合，这些图像对图像变换不变且对照明变化有部分影响。它克服了以前实现 RGB 到 HSI 转换的缺点，因为图像的复杂性不会影响性能。但是，所使用的算法是闭源的，很难在不同设备上实现。
使用基于 AI 的避障技术实现无人机安全着陆
摘要 — 随着第四次工业革命的进行，许多关于无人机的研究工作已经积极开展。目前，无人机技术最重要的部分之一是飞行过程中障碍物的自主识别和避障。通常情况下，无人机依靠 GPS 信号按照飞行前指定的航路点飞行。然而，当无人机接近指定着陆点时，可能会出现障碍物和不可预见的物体，这些障碍物和物体可能会严重危及无人机的安全着陆。因此，无人机的安全着陆成为一个非常重要的问题。在这方面，本研究探讨了将人工智能 (AI) 技术应用于无人机的可能性，以提高安全性。通过将图像传感器、支持 AI 的物体识别和无人机飞行控制计算机集成在一起，无人机可以更安全地着陆，而不必担心在飞行着陆阶段因意外障碍物而翻倒或严重损坏。 索引术语 — 着陆平台跟踪、避障、图像分割、人工智能、二维坐标、飞行控制