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World File Search System粒度
蒸汽增强石灰石钙环性能用于热化学储能：粒度的作用
有人提出在与碳捕获与储存兼容的运行条件下，注入蒸汽来减缓钙循环 (CaL) 过程中 CaO 反应性的衰减。然而，目前尚不清楚蒸汽所带来的明显优势是否能在将 CaL 工艺整合为聚光太阳能发电厂 (CaL-CSP) 中的热化学储能系统所需的不同运行条件下保持。在这里，我们研究了蒸汽在与 CaL-CSP 方案兼容的条件下的影响，并评估了仅在一个阶段注入蒸汽（煅烧或碳化）时的影响，以及蒸汽在整个循环中存在时的影响。这里介绍的结果表明，蒸汽可提高 CO 2 闭环中 CaO 多循环的性能，以达到与惰性气体下中等温度下相似的残余转化值。此外，还发现颗粒越大，多循环活性的增强越明显。
内容适应、个性化和细粒度检索：应用人工智能支持大规模参与和重用档案内容
摘要：视听内容分发方面的最新技术进步为媒体档案馆实现其面向外部的抱负并轻松通过其内容吸引大量受众提供了许多机会。本文报告了 ReTV 研究项目的初步成果，该项目旨在开发视听收藏品再利用的新方法。它从三个角度解决了档案收藏品的再利用问题：想要改编视听内容以在社交媒体上分发的内容持有者（广播公司和媒体档案馆）、从线性电视转向在线平台消费视听内容的最终用户以及寻求可用于新作品的视听内容的媒体行业创意人员。本文介绍了三个用例，展示了基于 AI 的视频分析技术如何通过视频内容改编、个性化和细粒度检索来促进这些再利用场景。
塑料/聚合物的粒度测量
许多类型的工艺设备用于制造塑料，包括注射模具，压缩模具，挤出机和旋转模具。所有这些过程的共同特征是将颗粒或粉末用作起始材料。饲料材料的特征必须符合某些标准，例如熔点。此外，化学成分，弯曲强度，抗压强度，抗冲击力，密度，耐药性和拉伸强度赋予了由此产生的工件。颗粒的粒径对聚合物的加工性有显着贡献。加热时料斗和熔化速率的流动性，对过程速度有直接影响。颗粒（颗粒）通常在200至2,000微米的范围内用于运输和应用。
旨在实现连接和自动驾驶汽车中数据的细粒度访问控制
摘要 - 经常使用大量的板载传感器和应用程序，以支持自主驾驶功能。基于当前的研究，几乎没有对应用程序访问车辆内数据的工作。此外，大多数现有的自动驾驶操作系统都缺乏身份验证和加密单位。因此，申请可以过多地获取一致的信息，例如车辆位置和所有者偏好，甚至将其上传到云中，威胁到车辆的安全性和所有者的隐私。在这项研究中，我们提出了一种细粒度的访问控制方案，以限制应用程序对CAVS（FGAC-INCAVS）中数据的访问。首先，我们提出了一个由以下要素组成的系统模型：受信任的第三方（TTP），这是完全值得信赖的权威；感知组件（例如传感器），可以捕获道路信息（图片，视频等）。）;和多个应用程序。然后，提出了一个基于快速属性的加密（ABE），安全分析还表明，它可以防止选择性和选择性攻击。此外，我们提出了一个基于中文剩余定理（CRT）的关键更新方案。最后，理论分析和仿真实验证明了其可行性和效率。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
搬迁沙田污水处理厂往岩洞的实时大数据人工智能环境影响评估 (AIEIA) 执行摘要 搬迁沙田污水处理厂往岩洞（本项目）的环境影响评估中，位于沙田马场和周边河道的彭福公园鹭鸟林被列为环境指标之一。目前，香港对鸟类生态栖息地的监测主要以人为观察为主，而人为观察的时间间隔有限。由于繁殖季节环境变化微妙，人为不易分辨鸟类行为的细微变化。渠务署藉此机会与香港科技大学合作，通过在项目下对彭福公园鹭鸟林进行先导观察，探索将最先进的绿色人工智能 (AI) 技术融入环境监测。观察是明智行动的第一步。完整的阵列数据收集系统 (ADCS) 和实时数据提取管道架构经过全面设计，可实现模块化，并可成功部署在各种结构中，确保在所有环境中可靠运行。ADCS 具有多种优势，可满足户外环境长期监测的需求：(i) 自动连续录制；(ii) 高分辨率视频；(iii) 高帧率视频；(iv) 巨大的本地数据存储；(v) 保护恶劣环境（例如极端天气条件）。采用一种新的视频压缩标准高效视频编码 (H.265) 来处理、存储和传输高分辨率视频，同时保持视频质量。在户外环境中实现数据采集自动化之后，实施了 AI 算法，以从长达数月的数据中检测鸟类。本研究重点是检测大白鹭和小白鹭，即研究地点的主要鸟类。AI 算法开发的主要挑战是缺乏香港鸟类的标记数据集。为了解决这个问题，我们利用 3D 建模制作了大白鹭和小白鹭的合成鸟类数据集。在虚拟图像的开发过程中，我们应用了姿势和身体大小等显著特征的大量变化，这反过来又迫使模型专注于专家用来区分鸟类物种的细粒度鸟类特征，例如颈部和头部。经过训练的 AI 模型能够在不同背景下以高预测分数区分和定位鸟类物种，平均准确率达到 87.65%。我们的人工智能 ADCS 解决方案比传统的人工观察具有多种潜在优势，能够在不同的天气条件下为不同物种的鸟类计数、行为研究、空间偏好以及种间和种内相互作用提供密集的表面。这项研究的结果和发现有利于未来规划环境监测工作以及项目下的工作阶段，以尽量减少对彭福公园鹭鸟林的潜在环境影响。
粒度及预烧温度对氧化锆块性能的影响
摘要：本研究旨在评估粒度和预烧结温度对预烧结整体式氧化锆块力学性能的影响。氧化锆块采用两种氧化锆 3YSZ 粉末制成：一种粒度为 20 纳米（20 nmZ），另一种粒度为 60 纳米（60 nmZ）。块体通过胶体加工制备；通过注浆成型和冷等静压成型；并在 850、900 和 950 °C 下部分烧结 2 小时。20 nmZ 和 60 nmZ 块的直径为 40 毫米，厚度分别为 5 毫米和 20 毫米。随后检查了块体的收缩性、硬度和密度特性。20 nmZ 块比 60 nmZ 块表现出更高的收缩性、预烧结密度和维氏硬度。 20 nmZ 块的维氏硬度值范围为 0.9 GPa 至 1.27 GPa。这些值与商业产品的硬度值相当。在最高烧结温度下烧结时，20 nmZ 和 60 nmZ 块分别达到理论密度的 96.5% 和 95.9%。结果表明，通过控制母体氧化锆粉末的初始粒度并在适当的温度下对块进行预烧结可以改善预烧结单片氧化锆块的机械性能。