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World File Search System深度处理
利用保加利亚乳杆菌绿色合成二氧化钛光催化剂处理棕榈油厂废水
背景和目的：为提高光催化降解性能，优选使用具有较大表面积的光催化剂颗粒。二氧化钛作为光催化剂的有效性取决于所用的合成方法。该方法影响所生产的催化剂的粒度、结晶度和相组成。本研究旨在开发一种用于棕榈油厂废水深度处理的纳米二氧化钛光催化剂的绿色合成工艺。方法：二氧化钛纳米粒子的绿色合成使用含有保加利亚乳杆菌培养物和钛氧氢氧化物金属氧化物的德曼-罗戈萨-夏普肉汤培养基。研究的因素是钛氧氢氧化物的摩尔浓度（0.025 摩尔；0.035 摩尔和 0.045 摩尔）和温度（40；50 和 60 摄氏度）。使用粒度分析仪对合成的光催化剂进行表征以确定粒度。所生产的纳米粒子尺寸范围为 1-100 纳米的光催化剂进一步采用扫描电子显微镜-能量色散 X 射线和 X 射线衍射进行表征。对光催化剂进行了棕榈油厂二级废水深度处理测试。本次测试研究的因素包括辐射时间和二氧化钛光催化剂剂量。处理性能从废水质量和污染物去除效率两个方面进行评估。结果：利用保加利亚乳杆菌通过钛氧氢氧化金属氧化物生物合成了纳米二氧化钛光催化剂。在 60 摄氏度的温度下和 0.025 摩尔金属氧化物溶液中进行的合成过程产生了尺寸为 33.28 纳米的二氧化钛光催化剂。经测定，光催化剂中钛和氧组分的含量分别为39.06%和47.95%，二氧化钛结晶度为67.6%，θ度为25.4。这表明绿色合成制备了锐钛矿衍射纳米二氧化钛光催化剂。用该二氧化钛光催化剂处理棕榈油厂二级废水，化学需氧量去除率为16.16-27.27%，生物需氧量去除率为11.05-21.95%。苯酚具有毒性并且难以生物降解，在使用1克/升光催化剂剂量，照射2.5小时的情况下，可以显著去除苯酚（高达81.12%）。结论：纳米二氧化钛光催化剂的生物合成受温度和金属氧化物浓度的影响。棕榈油厂二级废水光催化深度处理工艺表明，该合成工艺可有效去除酚类物质。木质素、氨基酸和果胶等化合物在该工艺中矿化不明显。
第四届模式识别与人工智能国际会议（ICPRAI 2024）
主题领域 1 模式识别：数据聚类、领域自适应和泛化、信息检索、特征提取/选择和评估、统计模式识别、结构模式识别、时间序列处理 主题领域 2 计算机视觉：行为识别、深度处理和 3D 数据、面部和面部表情识别、人体姿势估计、图像融合、图像处理/分析、多模态模型（视觉 + 语言）、对象检测和识别、场景理解、分割、视频分析 主题领域 3 人工智能：因果推理、持续学习、专家系统、GAN 和扩散模型、生成式人工智能、图神经网络、可解释性和可解释人工智能、知识表示和表示学习、机器/深度学习、优化、强化学习、语义分析、不确定性预测、零样本和小样本学习 主题领域 4 应用：自主车辆、生物识别、脑机接口、脑启发计算、文档分析与识别、人机交互、医疗数据处理、自然语言处理、神经信息处理、里程计、机器人、社交计算、无人系统
将2D蓝图转换为3D模型
摘要：我们提出了一种方法，将其转换为2D蓝图转换为3D模型从原始单视图像中的可变形对象类别，完全没有外部监督。我们的方法利用了一个自动编码器框架，该框架将每个输入图像分解为四个基本组件：深度，颜色校正，观点和照明。没有明确标签就可以实现此分解。我们利用转换对象外观的事实，基础结构通常保持对称，可用于指导分离过程。要处理可能表现出部分对称性的对象，我们引入了一个学习的对称概率图，该图被整合到模型中，并与其他组件一起端到端学习。我们的方法能够从单视图像中准确恢复各种可变形物体的3D形状，例如人的脸，猫的脸和汽车，而无需依赖任何监督或先前的形状模型。在实验评估中，我们证明了我们的无监督方法显着优于依赖2D图像对应关系的有监督方法，从而在3D形状重建方面达到了卓越的准确性。这项工作为无监督的3D对象学习提供了有希望的步骤，并在计算机视觉和图形中使用了潜在的应用。关键字：OPENCV，深度处理，MIDAS，图像处理，Pytorch。
SAT 评估套件 – 美国大学理事会
文章 1 我们在网上浏览信息对大脑的影响并非都是坏的。某些认知技能会因使用电脑和网络而得到加强。这些技能往往涉及更原始的心理功能，如手眼协调、反射反应和视觉线索处理。一项被广泛引用的关于视频游戏的研究表明，在玩了 10 天的电脑动作游戏后，一群年轻人在各种图像和任务之间转移视觉焦点的速度显著提高。网页浏览可能还会增强与快速解决问题相关的大脑功能，尤其是当它需要在大量数据中发现模式时。英国一项关于女性在线搜索医疗信息方式的研究表明，经验丰富的互联网用户至少在某些情况下可以在几秒钟内评估网页的可信度和可能的价值。我们练习上网和浏览的次数越多，我们的大脑在这些任务上就越熟练。但是，如果只看这些好处就断定网络让我们变得更聪明，那就大错特错了。在 2009 年初发表的一篇《科学》文章中，著名发展心理学家 Patricia Greenfield 回顾了 40 多项关于各种媒体对智力和学习能力影响的研究。她总结道：“每种媒体都会发展一些认知技能，而牺牲其他技能。”她写道，我们越来越多地使用网络和其他基于屏幕的技术，这导致了“视觉空间技能的广泛和复杂的发展”。但这些收益伴随着我们“深度处理”能力的减弱，而这种能力是“专注的知识获取、归纳分析、批判性思维、想象和反思”的基础。我们知道，人类大脑的可塑性很强；神经元和突触会随着环境的变化而变化。当我们适应一种新的文化现象时，包括使用一种新的
SCI L3 1-6 阅读测试样本配对文章 (3)_r0
文章 1 我们在网上浏览信息对大脑的影响并非总是坏的。某些认知技能会因使用电脑和网络而得到加强。这些技能往往涉及更原始的心理功能，如手眼协调能力、反射反应和视觉线索处理能力。一项被广泛引用的关于视频游戏的研究表明，在玩了 10 天的电脑动作游戏后，10 一组年轻人在各种图像和任务之间转移视觉焦点的速度显著提高。网页浏览也可能增强与快速解决问题相关的大脑功能，尤其是当它需要在大量数据中发现模式时。一项关于女性在线搜索医疗信息方式的英国研究表明，一位经验丰富的互联网用户至少在某些情况下可以在几秒钟内评估网页的可信度和可能的价值。我们练习上网和扫描的次数越多，我们的大脑在这些任务上就越熟练。 25 但狭隘地看待这些好处并得出结论说网络让我们变得更聪明将是一个严重的错误。在 2009 年初发表的一篇《科学》文章中，著名发展心理学家 Patricia Greenfield 30 回顾了 40 多项关于各种媒体对智力和学习能力影响的研究。她得出结论：“每种媒介都会发展一些认知技能，而牺牲其他技能。”她写道，我们对网络 35 和其他基于屏幕的技术的日益使用导致了“视觉空间技能的广泛和复杂的发展”。但这些收益伴随着我们“深度处理”能力的减弱，而这种能力是“专注的知识获取、归纳分析、批判性思维、想象和反思”的基础。我们知道，人类的大脑具有高度的可塑性；神经元和突触会随着环境的变化而变化。当我们适应一个新的
'半导体：
比较大的SOC（较小的硅区域）可行，但能够合并以近似较大（更昂贵）的SOC。航空航天应用寻求高性能，但低量使它很困难，因为即使是单个应用程序案例，大型定制ASIC的费用也很难，而在各种航空航天项目中发现的多样性都要少得多。使用chiplet概念，可以承销较小的图1。四核SOC参考体系结构。图2。参考体系结构的扩展。4个基本块，可以在许多安排中结合使用，以适合这些不同的应用程序，以适合许多单独的自定义设计的价格。与当代的耐受性处理器相比，该处理器是内置的，这些处理器是内置的，即尾随边缘半导体技术（例如150 nm），即使是建立在更先进的节点（例如32nm）中的单个芯片组也代表了替代性能的增长。追求chiplet作为模块化策略的希望是要比以前的处理器的逐步实现越来越多地实现，而是提供一种能够将有效扩展到更高水平的性能和更大的功能的方法。很高兴地，奇普特概念可以收获嵌入式构成中的重要发展。主要的是MulɵcoreCompuɵng的出现。现在不是这种情况，很难忘记清洁大型conty的大型耦合的单片locaɵon的方法，而芯片组的想法可能会不利。出于多种原因，在过去的15年中越来越有能力的整体式（单核）组合的进展（借助时钟速度的升级速度标记），将企业推向了整体式的企业，以将整体式的量化计划（核心）（核心）（内核）保存为整体性能，以保持整体性能。嵌入式组合中的第二种criɵcal时尚是朝着异质构成的方式，那里有许多类型的计算机存在于同一复杂的小工具中。在这种情况下，使用“样式”，我们指出，人们相信，几种倾向于通过常规结构驱动（例如，可预测的基于流的处理，可以利用管道上的“可电路”形式，这些形式可以在区域可编程阵列中实现，甚至可以随机地进行了更少的预测分支（又有一个更加可预测的分门形状）（甚至更易于预测的形状）（并且都具有更大的分支形式（以及一个更大的线程形状）（并且都具有一个更大的分类形状（和图形）。没有任何单个处理体系结构可以彻底完成所有操作，主要用于包含处理类型的组合的结构。通常将具有mulɵcore处理器（对于标准 - 摩尔vecompuɵng，尤其是在深度处理中的线程处理），照片处理单元（用于大量的基于移动的处理），以及几个虚拟指示器处理单元（用于额外的型号的频率和无线电频率）。对，再次，chiplet的想法可以通过使用