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使用Ceratonia Siliqua的生物合成和硒纳米颗粒的表征以及评估其抗菌特性
这是记录由Ceratonia Siliqua水提取物制备的硒纳米颗粒（Nanose）抗菌活性的研究，鉴于纳米糖在药用应用中的效力很大。使用多种常规方法（包括粉末X射线衍射（PXRD），傅立叶变换红外光谱（FTIR），现场发射扫描电子显微镜（FESEM），能量分散性X射线光谱（Edax），DLS，dls和Z-Potienth和Z-Potection，采用了多种常规方法的表征。 PXRD分析证明了纳米与参考号00-001-0853的兼容性。 FTIR光谱还证实了提取物中残留的有机成分存在。 FESEM图像揭示了这些颗粒被包裹在C. silliqua的有机材料中。 颗粒显示出球形形态。 生物合成纳米的平均流体动力粒径约为199 nm（按强度分散尺寸）。 颗粒显示的平均表面电荷为-21.88 mV。 纳米糖在抑制生长致病细菌方面至关重要。 该项目的结果突出了生物合成纳米糖的有效抗菌特性，强调了金属纳米颗粒（例如硒）在未来的抗菌应用中的有用应用。采用了多种常规方法的表征。PXRD分析证明了纳米与参考号00-001-0853的兼容性。FTIR光谱还证实了提取物中残留的有机成分存在。FESEM图像揭示了这些颗粒被包裹在C. silliqua的有机材料中。颗粒显示出球形形态。生物合成纳米的平均流体动力粒径约为199 nm（按强度分散尺寸）。颗粒显示的平均表面电荷为-21.88 mV。纳米糖在抑制生长致病细菌方面至关重要。该项目的结果突出了生物合成纳米糖的有效抗菌特性，强调了金属纳米颗粒（例如硒）在未来的抗菌应用中的有用应用。
基于注意力驱动的卷积神经网络对物体的视觉识别
摘要 - 感知和识别对象的能力对于与外部环境的互动至关重要。研究它们及其与大脑活动变化的关系由于可能应用到直观的脑机界面（BMI）而增加。另外，已经研究了使数据足够可区分以进行分类的不同视觉刺激时的独特模式。但是，报告的分类精度仍然较低或用于获取脑信号的技术对于在实际环境中使用不切实际。在这项研究中，我们的目标是根据提供的视觉刺激来解码脑电图（EEG）信号。主题呈现了72张属于6种不同语义类别的照片。使用脑电图信号根据视觉刺激进行了6个类别和72个示例。为了达到高分类的准确性，我们提出了一个注意力驱动的卷积神经网络，并将我们的结果与用于对EEG信号进行分类的常规方法进行了比较。我们报告的6级和72级的精度分别为50.37±6.56％和26.75±10.38％。这些结果在统计学上优于其他常规方法。这是可能的，因为使用人类视觉途径应用了注意网络。我们的发现表明，当受试者具有不同语义类别的视觉刺激以及具有高分类精度的示例级别时，可以区分脑电图信号。这表明它可以在现实世界中将其应用于现实的BMI。
提出的行动：流氓变电站通信网站
对拟议行动的描述：Bonneville Power Administration（BPA）提议拆除目前阻塞或有阻塞风险的大约337棵树，或者有被阻塞的风险，即流氓变电站和Blanco Cape Blanco Communications网站之间的微波梁路径。树木将通过常规方法切割。一旦在地面上，树木将被滑到BPA属性上的两个临时日志甲板之一。所有树木将捐赠给当地组织。将剩余的碎屑碎成或倾斜成小块并在现场散布。
使用Motoneuron放电信息同时估算手指屈曲和延伸力
摘要 - 目的：可靠的神经机界界面提供了控制高敏捷的高级机器人手的可能性。这项研究的目的是驱除一种解码方法，以同时估计单个纤维的延伸力和延伸力。方法：首先，通过表面肌电图（EMG）分解来鉴定运动单元（MU）的网络信息，然后将MUS进一步分为不同的池中，以通过重新构造程序将单个固定器的浮动和扩展。在人口水平上 MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。 基于常规EMG振幅的方法被用作比较。 结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。 结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。 明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。MUFING率，然后通过双变量线性回归模型（Neural-Drive方法）估算单个纤维力。基于常规EMG振幅的方法被用作比较。结果：我们的结果表明，与常规方法相比，神经驱动方法的性能要好得多（估计误差和较高的相关性）。结论：我们的方法为灵敏纤维运动提供了可靠的神经解码方法。明显的能力：我们方法的进一步探索可能会提供强大的神经机界面，以直观地控制机器人的手。
bafusion：基于LIDAR和摄像机的3D对象检测的双向注意融合
摘要：3D对象检测是自动驾驶和机器人技术的一项具有挑战性且有前途的任务，从LIDAR和相机等多传感器融合中受益匪浅。传感器融合的常规方法依赖于投影矩阵来对齐LiDAR和相机的特征。但是，这些方法通常遭受灵活性和鲁棒性不足，从而在复杂的环境条件下导致对齐精度降低。解决这些挑战，在本文中，我们提出了一个新型的双向注意融合模块，该模块名为Bafusion，该模块有效地使用跨注意力从激光雷达和照相机中融合了信息。与常规方法不同，我们的浮雕模块可以自适应地学习跨模式的注意力，从而使方法更加灵活和健壮。从2D Vision中的高级注意优化技术中汲取灵感，我们开发了集合的线性注意融合层（CFLAF层），并将其集成到我们的小管道中。该层优化了注意机制的计算复杂性，并促进了图像和点云数据之间的高级相互作用，展示了一种新的方法来解决跨模式注意计算的挑战。我们使用各种基线网络（例如Pointpillars，Second和A Part-A 2）在KITTI数据集上评估了我们的方法，并在这些基准线上表现出了3D对象检测性能的一致改进，尤其是对于骑自行车的人和骑行者等较小的对象。我们的方法在Kitti基准测试中取得了竞争成果。
电动汽车电池管理系统的比较研究
摘要。本文对电动汽车中各种电池管理系统（BMS）进行了比较分析，重点是合并机器学习技术，以提高电池安全性并延长电池寿命。该研究在多种操作条件下对机器学习增强模型进行了常规BMS对机器学习增强模型的评估。结果表明，机器学习算法的表现优于常规方法，提供了更准确的SOC和SOH估计，从而提高了车辆的安全性和寿命。关键字：电动汽车，电池管理系统，机器学习，充电状态，健康状况，热失控。1。简介
免疫疗法和靶向辐射收缩肝肿瘤，使手术
这种方法允许外科医生快速准确地定位MHV，这是肝脏的主要血管之一。在常规方法中，MHV造成分裂损伤或医源性损害的风险更高，这可能导致严重的并发症，特别是在功能性肝脏储备有限的肝硬化患者中。通过关注这个里程碑，Arantius-Fir-Fir的技术最大程度地减少了伤害MHV并确保其保存的风险，这在肝硬化患者的左肝切除术中至关重要。此精度不仅提高了程序的安全性，还可以有助于更好的患者预后。
通过扩散模型对风味模型的分析
在对风味模型的常规分析中，参数的搜索空间通常仅限于一定范围，以在现实的计算时间内优化理论的参数。在本演讲中，我们提出了一种利用扩散模型的分析方法，该模型是一种生成人工智能。与常规方法相比，可以独立于模型的具体细节应用此策略。通过具体的示例，我们将根据基于反问题方法从鸟类的视图中评估风味模型的预测，在该方法中，机器生成了复制实验值的各种参数候选。
挑战最优于最高的 - 格拉德 - > - ...
高重力技术解决了与常规方法相关的关键挑战，例如溶胶 - 凝胶，水热和化学还原，这通常会导致由于次优混合和传质而导致的异质粒径和分布。高重力合成中使用的RPB反应器会产生离心力，从而产生高效的混合区，从而确保均匀的反应物分布并减少成核和生长所需的时间。这种受控的环境促进了具有一致的大小和形态的纳米颗粒的合成，这是需要高精度的应用的先决条件，例如药物输送和光电子。