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Mitnano Nano Day着色书2022.pdf
如果您可以建造与背包内适合的材料相同数量的房屋，该怎么办？MIT机械工程系的D'Arbeloff职业发展教授Carlos Portela助理教授可以向您展示如何。Portela教授的实验室正在创建自己的材料来构建超轻量化但仍然强大的物体。它们从纳米级开始，材料的行为不同，因此您认为如果您放弃的东西会破裂，实际上可能会反弹。Portela教授的作品不仅关注纳米构造材料，而且还集中在可扩展的材料上 - 足够大，可以在现实世界中使用。Portela's Group正在制作弯曲的陶瓷。
L-CoDe：使用颜色对象解耦条件的基于语言的着色
对灰度图像进行着色本质上是一个具有多模态不确定性的病态问题。基于语言的着色提供了一种自然的交互方式，即通过用户提供的标题来减少这种不确定性。然而，颜色-物体耦合和不匹配问题使得从单词到颜色的映射变得困难。在本文中，我们提出了一种使用颜色-物体解耦条件的基于语言的着色网络 L-CoDe。引入了物体-颜色对应矩阵预测器 (OCCM) 和新颖的注意力转移模块 (ATM) 来解决颜色-物体耦合问题。为了处理导致颜色-物体对应不正确的颜色-物体不匹配问题，我们采用了软门控注入模块 (SIM)。我们进一步提出了一个包含带注释的颜色-物体对的新数据集，以提供用于解决耦合问题的监督信号。实验结果表明，我们的方法优于基于标题的最先进的方法。
利用电活性导电聚合物纳米腔实现动态可调的反射结构着色
就像一张纸一样，电子纸可以用在照明中。除了节能之外，电子纸还具有提供无眩光表面的额外好处，即使在阳光下也能提高可视性（相比之下，目前的发射显示器在阳光充足的情况下很难看清）。[1,2] 基于液晶或电泳显示器等的黑白电子纸已经是流行的消费产品。然而，开发高性能彩色电子纸更具挑战性。特别是，仅基于环境光的图像生成会限制最大亮度。因此，仅仅优化色彩质量（色度）是不够的，高性能电子纸还需要高的绝对反射率。[3] 最近的研究探索了各种方法来创建高反射表面，这些方法基于薄膜腔的结构着色[4–9]、等离子体[10–15]或电介质超表面。 [16–18] 这些系统进一步与液晶、相变或电致变色材料等功能材料相结合，以打开/关闭此类反射表面。[19–23] 但是，即使单个区域可以提供 100% 的峰值反射率，使用彼此相邻的传统 RGB 子像素创建彩色图像也会将最大反射率降低到最多 33%，因为每种颜色最多只能占据总面积的三分之一。为了解决这个问题，我们需要开发具有可调颜色的反射像素（单像素），而不是依赖具有固定颜色的相邻像素。已经探索了各种方法来动态调整光腔和超表面的共振和颜色，[1,19,22,24–27] 其中一些通过电刺激来调节反射的结构颜色。[25,28,29] 其中包括使用具有电致变色特性的材料来调节纳米光腔和等离子体装置。 [3,30–32] 例如，Peng 等人利用聚苯胺的电化学可调折射率 (RI) 来控制聚合物涂覆的等离子体金纳米粒子和金属表面之间形成的间隙等离子体。 [33] 此类系统中的色域和色度通常受到限制，部分原因是 RI 可调性有限，以及电致变色材料的相对吸收性。最近，氧化钨 (WO3) 等无机电致变色材料也被提议用于光学腔的颜色调谐。 [3,34,35] 然而，任何单个 WO3 腔结构的调谐都无法覆盖整个可见光范围，[3] 这主要是因为无机电致变色材料没有提供足够的 RI 变化，并且在离子插入时也不会改变其厚度。为了实现全色调谐，使用
有机染料锚肽偶联物作为聚丙烯纱的高级着色剂
抽象聚丙烯是世界上顶级商品聚合物之一，也广泛用于纺织业。然而，它的非极性性质和部分结晶的结构显着使植物型的工业着色过程变得复杂。当前，由聚丙烯制成或具有很大比例的聚丙烯制成的纺织品在非常严峻的条件下染色，包括使用高压和温度，这使得该过程的能量密集型。本研究提出了三步的着色剂的合成，能够粘附在没有严重消耗能量条件的情况下的合成聚丙烯纱线上。这可以通过使用三甲氧基 - 尼硅烷封装有机色素，通过用三甲基甲基甲基丙烯酸甲酯修饰二氧化硅壳来引入表面双键，并最终使用硫醇烯 - 硫代烯烯 - 硫代烯烯型化学方法。我们通过在逐步合成这些新染色剂的逐步指南后，在周围条件下在一个简单的过程中在一个简单的过程中染色的聚丙烯纱来证明这种方法的适用性。最后，可视化纱线的成功染色，并讨论了其实用性。
第 1 卷 10 个按数字着色活动，内置二进制
计算机使用 0 和 1 的语言，本质上是向称为晶体管的计算机部件发送开启和关闭信号。这些 0 和 1 已被翻译成称为 ASCII 二进制代码的代码，其中每个字母、数字和字符都有 8 位 0 和 1 的组合。ASCII 是计算机和互联网文本文件的最常见格式。它代表美国信息交换标准代码，使用数字来表示字母和特殊字符。二进制版本仅使用 8 位（或数字）模式中的 0 和 1。
用可解释的人工智能为分子着色——...
图神经网络能够解决某些药物发现任务，例如分子特性预测和从头分子生成。然而，这些模型被认为是“黑盒子”和“难以调试”。本研究旨在通过将集成梯度可解释人工智能 (XAI) 方法应用于图神经网络模型来提高合理分子设计的建模透明度。模型经过训练可以预测血浆蛋白结合、心脏钾通道抑制、被动通透性和细胞色素 P450 抑制。所提出的方法突出显示了与已知药效团基序一致的分子特征和结构元素，正确识别了特性悬崖，并提供了对非特异性配体-靶标相互作用的见解。开发的 XAI 方法是完全开源的，可供医生使用在其他临床相关终点上训练新模型。
评估 TLS 点云着色的质量
摘要：地面激光扫描 (TLS) 能够高效生成真实环境的高密度彩色 3D 点云。从视觉和自动解释到逼真的 3D 可视化和体验，越来越多的应用依赖于准确可靠的颜色信息。然而，人们对评估应用 TLS 生成的 3D 点云的着色质量关注不足。我们已经开发了一种用于评估带有集成成像传感器的 TLS 系统的点云着色质量的方法。我们的方法通过测量从 3D 扫描测试图表渲染的 2D 图像的客观图像质量指标来评估几个测试系统重现场景颜色和细节的能力。结果表明，与色彩再现相关的检测问题（即测量到的色彩、白平衡和曝光差异）可以在数据处理中得到缓解，而与细节再现相关的问题（即测量到的锐度和噪声）则不受扫描仪用户的控制。尽管是值得称赞的 3D 测量仪器，但改进着色工具和工作流程以及自动化图像处理管道不仅可以提高彩色 3D 点云的质量和生产效率，还可以提高其适用性。