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World File Search System抗腐蚀
电极隔离器的合成及其对Alar绘画的抗腐蚀特性的影响
沿海地区碳钢腐蚀的成本很高，从而极大地影响了这些地方的经济。 div>涂料专门在这些条件下提供了良好的钢制保护，为此，新聚合物的持续发展是基本的。 div>在设计抗腐蚀涂料的设计中，已经使用了各种无机添加剂（其中一些具有潜在环境损害的金属）和有机物作为聚合物。 div>据报道，多多素氧化物，赤二酸的共聚物，半乙烯基 - 吡咯酮和聚二烯蛋白的共聚物是抗腐败涂料的成分。 div>这项工作的目的是获得一个电导性聚合物，该聚合物增强了炼金术涂层的保护作用。 div>关键词：抗腐蚀绘画，碳钢腐蚀，电导性聚合物，腐蚀抑制剂。 div>
Ruta Gravolens精油作为1 M HCl中低碳钢的抗腐蚀性能：电化学，DFT和MO
摘要 - 近年来，环境问题受到了广泛的关注，绿色腐蚀抑制剂的使用已成为大多数研究人员的主要主题。当前的研究重点是评估Ruta Gravolens L.（RG-（EO））的空中油的精油，已用作1 M HCl溶液的低碳钢（MS）上的环保腐蚀抑制剂。表征方法（即气相色谱 - 质谱法（GC/MS））确定了21个代表总量的95.3％的成分，并且已确定为RG-（EO）的主要组成部分。通过测量体重减轻（WL），电力动力学极化（PDP），电化学阻抗光谱光谱谱（EIS）以及量子化学计算方法，测量了RG-（EO）对1 M HCl溶液中MS腐蚀的抑制作用。PDP测试结果表明，随着RG-（EO）的添加，MS抑制的有效性增加，在2.00 g/L时达到了近94.80％。热力学分析表明，抑制效率随培养基温度（308-343 K）的升高而略有增加。此外，热力学动力学参数表明，在MS表面位点上的RG-（EO）吸附受Langmuir吸附等温线的影响。最后，基于量子化学的理论研究
抗腐蚀涂层的颗粒
潜在的涂料和功能涂层的颗粒是微塑料（MP）污染的一部分，因为它们在环境样品中的准确鉴定和定量仍然很困难。我们已经采用了微塑料分析领域的最相关技术，以适合其化学表征含有各种聚合物粘合剂（LDIR，RAMAN和FTIR光谱，PY-GC/MS）和无机添加剂（ICP-MS/MS）（ICP-MS/MS）的抗腐蚀涂层。我们介绍了可能研究（海洋）环境中涂层颗粒的释放和命运的可能工具箱的基础。我们的结果表明，由于材料特性，单独的光谱方法似乎不适合定量涂层/油漆颗粒并低估其环境丰度。ICP-MS/MS和优化的PY-GC/MS方法与多元统计结合使用，可以直接比较涂料颗粒的多元和有机添加指纹。该方法可以通过分配给不同典型使用的涂层类型来改善环境样品中未知粒子的识别。将来，这种方法可能
基于氧化石墨烯的2D/3D复合材料，用于增强环氧涂层的抗腐蚀特性
摘要：物联网（IoT）是一种技术范式，在过去的十年中获得了显着的信息，除其他功能外，还可以开发智能和可靠的设备网络。在这方面，它触发了最初实施的车辆临时网络（VANETS）的创建和演变，以确保驾驶员的安全性和避免造成事故的安全性。缺点是，这种快速发展在用户的隐私方面引起了严重关注，而试图窃听和拦截信息的攻击者或实体的人口显着增加。这给驾驶员跨越智慧城市带来了严重的风险。本文介绍的研究旨在根据他们确保的效率和安全水平来评估Vanet环境中的私人保护机制，考虑到Vanets为用户/驱动程序提供有限的资源。此外，讨论了椭圆曲线密码学在减少资源环境中的使用。最后，本文比较了三个密码算法，椭圆曲线密码学（ECC），超椭圆形曲线密码2（HECC-2）和HECC属3（HECC-3）（HECC-3）的性能，用于实现各个相关的真实性和安全消息传输机制，目的是实施货物范围，目的是实施。 区域。评估结果表明，在大多数指标中，ECC取代HECC-2和HECC-3。但是，HECC-2和HECC-3在选定的能量指标中表现出比ECC更好的反应。总体而言，观察到HECC算法还不够成熟，无法与ECC竞争。这是由于研究界没有足够的进步来优化HECC的事实，此外，HECC建立在相当复杂的数学基础上。但是，有迹象表明，一旦确实对HECC曲线进行了优化，HECC的速度和其他指标的表现将超过ECC，因为HECC-2和HECC-3使用具有与ECC相同的安全级别的较小的密钥大小。
基于EEG的高性能抑郁状态识别 5-HT6受体配体的效果与... 结合 3D微/纳米水凝胶结构由二... 制造 基于氧化石墨烯的2D/3D复合材料，用于增强环氧涂层的抗腐蚀特性 文章通过高纤维曲线加密增强了车辆互联网中的隐私 算法翻译校正机制
抑郁症是一种对人有害的全球疾病。基于各种规模的传统识别方法不够客观和准确。脑电图（EEG）包含丰富的生理信息，这使其成为识别抑郁状态的新研究方向。但是，大多数基于EEG的算法仅提取原始的EEG特征，而忽略复杂的时空信息相互作用，这将降低性能。因此，迫切需要一种更准确和客观的抑郁识别方法。在这项工作中，我们提出了一种新型的抑郁识别模型：W-GCN-GRU。在我们提出的方法中，我们根据Spearman的等级相关系数审查了六个敏感特征，并通过AUC分配了不同的权重系数，以通过AUC进行敏感特征的加权融合。特别是，我们将基于加权敏感特征作为抑郁识别模型的GCN和GRU级联网络使用。对于GCN，我们创造性地基于相关系数矩阵将脑功能网络作为邻接矩阵输入和加权融合敏感的特征用作节点特征矩阵输入。我们所提出的模型在我们的自我收集的数据集和MODMA数据集上表现良好，精度为94.72％，表现优于其他方法。我们的发现表明，特征维度降低，加权融合和脑电图空间信息都对抑郁识别产生了很大影响。
