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激光量热测量两光子吸收
激光量热计是一种广泛用于测量可用激光源的波长的小线性吸收的设备。这样的仪器可以使用1-W激光测量少于10 5中的一部分。1量热计测量由于LL过程所引起的总吸收，包括两光子吸收的强度依赖性现象（TPA）。因此，本文描述的实验技术是基于对激光强度的函数的总吸收的测量。CDTE和CDSE中总吸收的量热测量作为1。06-J.LM激光强度用于获得这些材料的线性和TPA系数。可以通过使用一个简单的模型来理解结果，用于衰减，距离有距离的距离，并通过正确考虑样本中的多种反射。
显着论文和传感器，信号和成像信息学的新方向
摘要目的：识别并突出显示2020年信号，传感器和成像信息学中值得注意的发展的研究论文。方法：在PubMed和Scopus数据库上进行了广泛的文献搜索。我们将医学主题标题（网格）术语和关键字组合在一起，以构建有关传感器，信号和图像信息学的特定查询。我们仅考虑在期刊上发表的Pa Pers，这些期刊在查询响应中至少提供了三篇文章。部分编辑者随后独立审查了以三点李克特量表评估的预选论文的标题和摘要。纸张的评分从1（不包括）到3（应包括在内），而平均得分为2或以上的纸张随后由三个共同编辑中的两个再次读取和评估。最后，根据共识考虑了最高合并分数的前14个论文。结果：搜索论文于2021年1月执行。删除了重复和会议记录后，该查询分别返回了传感器，信号和成像信息学的101、193和529篇论文。我们滤除了查询结果中少于三篇论文的期刊，分别将论文数量减少到41、117和333。从这些共同编辑中确定了22个候选人
轻量级显着对象检测的比例自适应网络
显着对象检测（SOD）广泛用于运输中，例如道路损坏检测，辅助驾驶等。但是，由于其大量计算和参数，重量级草皮方法很难在计算能力低的情况下应用。大多数轻型SOD方法的检测准确性很难满足应用程序要求。我们提出了一个新颖的轻质尺度自适应网络，以实现轻质限制和检测性能之间的权衡。我们首先提出了比例自适应特征提取（安全）模块，该模块主要由两个部分组成：多尺度特征交互，可以提取不同尺度的特征并增强网络的表示能力；和动态选择，可以根据输入图像根据其贡献自适应地分配不同的权重。然后，基于安全模块，设计了一个轻巧和自适应的骨干网络，并结合了多尺度特征聚合（MFA）模块，将规模自适应网络与比例自适应网络相结合。我们在六个公共数据集上对模型进行定量和定性评估，并将其与典型的重量级和轻量级方法进行比较。只有2.29 M参数，它可以在GTX 3090 GPU上实现62 fps的预测速度，远远超过其他型号，并且可以保证实时性能。模型性能达到了一般重量级方法的性能，并超过了最先进的轻量级方法。
蒸散量估计，重点是地下水...
图 2.6。根据使用 Penman-Monteith 方程对德克萨斯州 58 个地点和邻近各州 7 个地点的计算得出的长期（30 年）年度草类参考作物 ET（ET o）................................................................................................................18
基于机械能量消耗的舒适度评估...
手势作为一种先进的交互方式，在人机交互中得到了广泛的应用。本文提出了一种基于机械能量消耗（MEE）和机械效率（ME）的舒适度评价模型来预测手势的舒适度。该舒适度评价模型基于肌肉和关节的数据，考虑了19块肌肉和7个自由度，能够模拟静态和动态手势的MEE和ME。因此，可以通过对MEE和ME进行归一化并赋予不同的决策权重来计算舒适度分数（CS）。与传统的基于测量的舒适度预测方法相比，一方面，该舒适度评价模型可以在不使用肌电图（EMG）或其他测量设备的情况下为手势的舒适度提供量化值；另一方面，从人机工程学的角度来看，结果提供了一个直观的指标来预测哪种动作对关节和肌肉来说更具有疲劳或损伤的风险。通过实验验证了所提模型的有效性。将本文提出的舒适度评价模型与基于运动范围（ROM）的模型以及基于运动和手势评估方法（MMGA）的模型进行比较，发现由于忽略了运动过程中的动态手势和相对运动学特性，模型的预测结果略有不同。
