hal是一个多学科的开放访问档案,用于存款和传播科学研究文件,无论它们是否已发表。这些文件可能来自法国或国外的教学和研究机构,也可能来自公共或私人研究中心。
摘要:高级高频移动通信技术的快速开发对具有高温抗性和良好介电特性的聚合物材料(包括低介电常数(低d K)和低介电耗散因子(低 - D F)(低 - D F))具有先进的紧急要求。普通聚合物候选物的介电特性相对较差,例如标准聚酰亚胺(PIS)极大地限制了它们在高频区域的应用。在当前工作中,苯佐可唑单位成功地纳入了含有PI的含PI的分子结构中,以提供通过电纺丝的聚(Pibo)纳米膜膜(NFMS)。首先,PI NFM是通过静电纺丝程序制备的,该程序是由2,2'-bis(3,4-二羧基苯基)HexA hexA氟丙烷二 - 半酸酯(6FDA)和包含Ortho-hydrox-ubsuptuts-ubsubsubsubsibsipituts-umbistituts unsipituts-ubsStitutsundutsundute-umsubsistitutsunduntundunduntunduntund的静电性PI树脂制备。 2,2-双[3-(4-氨基苯甲酰胺)-4-羟基苯基]六苯基甲基苯基(P 6FAHP)和2,2- bis [3-(3-氨基苯甲酰胺)-4-羟基苯基] -Hydroxyphenyl] Hexa-fuoropopane(M 6fahp)。然后,将PI NFM在氮中以350℃热脱水,以提供PIBO NFMS。PIBO NFM的平均纤维直径(D AV)为1225 nm的PIBO-1衍生自PI-1(6FDA-P 6FAHP)前体的PIBO-1,PIBO-2的平均纤维直径为pi-1(6fda-p 6fahp),源自PI-2(6fda-m 6faHP)。衍生的PIBO NFM在310℃的玻璃过渡温度(T G S)中表现出良好的热稳定性,而在氮气中,玻璃过渡温度(T G S)和5%的减肥温度(T 5%)高于500℃。d f值在PIBO NFM的0.010〜0.018范围内。PIBO NFM显示出低的介电特征,PIBO-1的D K值分别为1 MHz的频率为1.64和PIBO-2的1.82。
电纺聚合物纤维由于其多功能性,可调性和广泛的应用而引起了极大的关注。本期特刊探讨了电纺技术,新型聚合物材料以及具有增强功能的纤维的结构优化。的关键应用程序包括但不限于生物医学工程,包装,环境补救和智能纺织品,并提交智能纺织品,以及多物质和纳米结构纤维和纱线的新兴趋势。通过将尖端研究汇总在一起,本期特刊旨在促进基于聚合物的电纺纤维领域的进步,并激发高级工程应用中的小说和绿色用途。
begomovirus具有传染性,并且严重影响了商业上重要的食物和粮食作物。棉叶卷曲的木木病毒(Clcumuv)是巴基斯坦棉花病毒最主要的特征之一,是对棉花产量的主要限制。目前,植物基因组编辑领域正在通过CRISPR/CAS系统应用(例如基础编辑,主要编辑和基于CRISPR的基因驱动器)进行革命。CRISPR/CAS9系统已成功用于模型和作物植物中的概念概念研究,以针对生物和非生物植物应力。CRISPR/CAS12和CRISPR/CAS13最近已在植物科学中应用于基础和应用研究。在这项研究中,我们使用了一种新型的方法,基于CRRNA的CAS12A工具箱,同时在多个位点靶向Clcumuv基因组的不同ORF。这种方法成功地消除了烟熏本尼亚娜和烟草的症状。从Clcumuv基因组设计了三个单独的CRRNA,针对四个不同ORF(C1,V1和C2和C3重叠区)的特定位点。基于CAS12A的构建体Cas12a-MV是通过金门三向克隆设计的,用于精确编辑Clcumuv Genome。cas12a-MV构建体是通过使用引物UBI-Intron-F1和M13-R1的整个基因组测序来确认的。通过农业纤维化方法,在4周大的尼古蒂亚纳本田植物中进行了瞬态测定。sanger测序表明,CAS12A-MV构建体在病毒基因组的靶位点上产生了相当大的突变。此外,对Sanger测序结果的潮汐分析显示了CRRNA1(21.7%),CRRNA2(24.9%)和CRRNA3(55.6%)的编辑效率。此外,Cas12a-MV构建体通过叶盘方法稳定地转化为烟草Tabacum,以评估转基因植物对Clcumuv的潜力。进行转基因分析,对烟草的转基因植物的DNA进行了PCR,以扩大具有特定底漆的Cas12a基因。传染性克隆在感染性测定中的转基因和非转基因植物(对照)中被农民接种。与具有严重症状的对照植物相比,含有Cas12a-MV的转基因植物表现出少数症状,并且保持健康。与对照植物相比,含有CAS12A-MV的转基因植物显示出病毒积累的显着降低(0.05)(1.0)。结果表明,多重LBCAS12A系统的潜在用途在模型和作物植物中针对贝诺维病毒中发展病毒抗性。
Bishop, R.L., Bart Ciastkowski, Alisa Coffin, Patricia Doherty, Terry W. Griffin, Steven W Lewis, William J Murtagh, Mark L Rentz, Stuart Riley, Stephen F Rounds, Robert Rutledge, Howard J Singer, Robert A Steenburgh, Ken Sudduth, Jehosafat J. Cabrera-guzman, Timothy B公会,T。PaulO'Brien和Endawoke Yizengaw。2022。太空环境工程和科学应用研讨会 - 电离层影响:精确应用(精密农业)航空航天公司航空航天报告号ATR-2022-00943 2022年3月1日。https://agmanager.info/news/recent-videos/global-cost-cost-assessment-ansessment-gnsss-ustage-abricultural-agricultural-ricultural-fiterivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal-Prodoductivity Federal Aviation Administration(FAA)。2024。U.S. Department of Transportation Federal Aviation Administration Safety Alert for Operators (SAFO) 24002 Washington, DC 25 January 2024. https://www.faa.gov/other_visit/aviation_industry/airline_operators/airline_safety/safo/all_safos/SAFO24002.pdf Federal Aviation Administration (FAA).2016。太阳辐射警报区域。联邦航空管理局。美国运输部。华盛顿特区。2016年2月13日https://www.faa.gov/data_research/research/med_humanfacs/aeromedical/radiobiology/solarradiation Griffin,T。2024.5月10日的GPS中断将如何影响美国农场的盈利能力?FarmDoc Daily(14):103,伊利诺伊大学农业和消费者经济学系,伊利诺伊大学,乌尔巴纳 - 奇姆赛姆大学,2024年5月31日。 Lowenberg-Deboer,J.,Lambert,D.M。2005。J.V.Lightbar和Auto-Inguidance GPS导航技术的经济学。斯塔福德(ed。)精确农业'05。第五届欧洲精密农业会议,瑞典乌普萨拉。pp 581-587 Griffin,T.W.,Mark,T.B.,Dobbins,C.L.,Lowenberg-Deboer,J.2014。估计进行农场研究的整个农场成本:线性编程方法。国际农业管理杂志。4(1):21-27 Griffin,T.W.,E.A. Yeager,Griffin,T.G.,Rains,G.C.,Raper,T.B.,Lindhorst,C.M。 2023。 评估棉花的多通选择性收获系统的盈利能力。 棉花工程的进步:生产,收获和处理ASABE AIM 2023,奥马哈内布拉斯加州2023年7月10日。 2024年3月7日的当前版本在https://drive.google.com/file/d/1uyvtaik6mgcclhxmns-cuk-i3zuc0lph/view langley,Richard B. 2024。 创新见解:GNSS干扰和欺骗。 GPS世界。 2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心(SWPC NOAA),2024。 美国航天天气预测中心,国家气象局。 美国。 https://www.swpc.noaa.gov4(1):21-27 Griffin,T.W.,E.A. Yeager,Griffin,T.G.,Rains,G.C.,Raper,T.B.,Lindhorst,C.M。2023。评估棉花的多通选择性收获系统的盈利能力。棉花工程的进步:生产,收获和处理ASABE AIM 2023,奥马哈内布拉斯加州2023年7月10日。2024年3月7日的当前版本在https://drive.google.com/file/d/1uyvtaik6mgcclhxmns-cuk-i3zuc0lph/view langley,Richard B.2024。创新见解:GNSS干扰和欺骗。GPS世界。 2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心(SWPC NOAA),2024。 美国航天天气预测中心,国家气象局。 美国。 https://www.swpc.noaa.govGPS世界。2024年5月24日https://www.gpsworld.com/innovation-innovation-insights-gnss-jamming-and-spoofing/太空天气预测中心(SWPC NOAA),2024。美国航天天气预测中心,国家气象局。美国。https://www.swpc.noaa.govhttps://www.swpc.noaa.gov
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本研究旨在使用机器学习(ML)模型将四个棉花叶的数据集准确地分类为感染或健康。细菌疫病,卷曲病毒,叶片和健康叶子被用作研究的数据集。mL是检测棉叶疾病的有用工具,可以最大程度地降低疾病率。问题在于,如果没有机器学习技术,检测疾病的疾病是非常困难的,那么就提出了机器学习模型并测试所提出模型的准确性,使用了混淆矩阵概念。研究人员已经通过使用(ML)模型进行了研究工作来诊断疾病,但其研究的缺点是不同(ML)模型给出的结果不准确。该研究的目标是使用传统技术在早期阶段鉴定影响棉花植物的疾病。但是,利用各种图像处理技术和机器学习算法(包括卷积神经网络)被证明有助于诊断疾病。这种技术方法可以简化发现叶片受损的发现,并最大程度地减少农民在发现这些疾病方面的努力。棉花是一种大规模生产的天然纤维,它在整体农艺土地的2.5%上生长。发现棉花叶疾病对于维持农作物的生产力并为农民提供可靠的收入至关重要。混淆矩阵是n x n矩阵,用于评估分类模型的性能,其中n是目标类的数量。矩阵将实际目标值与机器学习模型预测的目标值进行了比较。该技术具有四个参数,可以测试我的研究工作中给出的结果的准确性。
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