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使用先进的多孔和坚硬的水泥材料
于2021年3月13日收到，接受了2021年3月13日接受：10.3151/jact.19.240抽象的高强度和轻量级是施工领域中复合材料的两个最重要的参数。在这里，我们通过使用原位聚合聚合酰胺和超稳定泡沫开发了一种具有三明治多孔结构的新型泡沫混凝土结构，与正常多孔混凝土相比，它可以获得更高的机械强度。刚度与重量的比率最大化，以达到最佳的三明治多孔结构大小。SEM图像表明，泡沫混凝土和聚合物改性水泥糊之间的界面键紧密而坚固。新颖结构的弯曲强度比相同密度的泡沫混凝土高65.6％。建立了串联模型，以计算新型泡沫混凝土结构的复合导热率，表明与正常泡沫混凝土相比，热绝缘材料略有改进。此外，通过构建此三明治多孔结构，防水性显示出略有增加。希望，与三明治多孔结构相结合可以为设计轻巧和高强度隔热的热结构提供新的方法。
文章开发用于脑电图信号采集的低接触阻抗干电极
摘要：干脑电图（EEG）系统的设置时间很短，需要有限的皮肤准备。但是，它们倾向于需要强的电极到皮肤接触。在这项研究中，通过将聚酰亚胺柔性印刷电路板（FPCB）部分嵌入聚二甲基硅氧烷中，然后将它们施放在具有六个对称的腿或肿块的传感器模具中，从而制造具有低接触阻抗（<150kΩ）的干脑电图电极（<150kΩ）。银 - 氯化物糊用在必须触摸皮肤的每条腿或凹凸的尖端上。使用FPCB使制造的电极能够保持稳定的阻抗。制造了两种类型的干电极：皮肤的平盘电极，头发有限，多型电极用于常用和浓密的头发区域。阻抗测试。实验结果表明，制造的电极表现出65至120kΩ之间的阻抗值。用这些电极获得的脑波模式与使用常规湿电极获取的电极相当。基于ISO 10993-10：2010原始Col和基于ISO 10993-5：2009协议的细胞毒性测试，基于ISO 10993-10：2010原始Col的原发性皮肤刺激测试通过了主要的皮肤刺激测试。
有问题的社交网络使用中的隐式认知
摘要：研究了焊接联合制造对焊接到玻璃环氧基板（FR4）的IGBT的热性能的影响。使用厚度为1.50 mm的玻璃 - 环氧基底，覆盖有35 µm厚的Cu层。从热空气平整（HAL）SN99CU0.7AG0.3层厚度为1÷40 µm。 IGBT晶体管ngb8207亿固定在sacx0307（sn99ag0.3cu0.7）糊中。样品被焊接在不同的焊接和不同的温度下框架中。测量了样品的热阻抗z t（t）和热电阻。进行了微观结构和空隙分析。发现不同样本的差异分别达到z th（t）和rth的15％和20％。尽管焊接接头中气体的比率在3％至30％之间变化，但发现空隙比与r TH的增加之间没有相关性。在不同的焊接技术的情况下，焊接接头的微观结构在金属间化合物（IMC）层的厚度上显示出显着差异。这些差异与焊接过程中Lilesus上面的时间息息相关。与焊料的热导率相比，IGBT的热参数可以更改，因为IMC层的导热率增加。我们的研究强调了使用IGBT组件组件的焊接技术的重要性和热量文件的重要性。
儿童脑电图测试
脑电测试儿童的脑电图是什么？脑电图或脑电图是大脑天然发生的电活动的记录。也记录在数字视频中。测试需要60到90分钟。我们应该在来之前做什么？您的孩子的头发应新鲜清洗，干燥，并没有所有头发产品，例如凝胶，油或发胶。如果愿意，带上梳子。除非您被明确告知这样做，否则请不要停止任何处方药。应照常吃饭；请确保您的孩子不会饿。避免提供刺激性饮料，例如可乐。如果您愿意，您的孩子可以戴上帽子戴在家中。测试期间会发生什么？您的孩子的头是测量的，可能用小蜡笔十字标记。使用水溶性糊剂将大约22条电线应用于头皮；只有一点温和的摩擦。可以使用脖子或手臂上的铅记录心跳。然后，一台计算机记录了大约20分钟的脑电波活动。没有什么可感受的。我们可能会要求您的孩子睁开并闭上眼睛。，在您的同意下，我们可能会要求您的孩子深呼吸几分钟，我们可能会显示出闪烁的灯光。之后，我们卸下电线，擦去任何糊剂，您可以整理孩子的头发。头部可能有点粘，但是任何糊状残留物都容易洗净。有些孩子之后喜欢戴帽子。您如何使用婴儿和幼儿管理？您为什么录制视频？该测试适合适合孩子的年龄，因此可以在母亲的腿上拥抱婴儿，并可以喂食。幼儿可以坐在成人的腿上并安静地玩耍。大孩子躺在沙发上。孩子越放松，录音就越清晰。我们有适合年幼孩子的玩具，故事书籍，故事录像带和DVD播放器；如果愿意，请带上自己的DVD。通常欢迎额外的成年人；为了帮助逗乐和分散小孩的注意，但其他孩子不应被带到诊所室。数字视频的记录是出于技术原因来帮助解释。只保留了援助解释的部分。您将要求您同意我们录制视频。为什么使用深呼吸和闪光灯？呼吸运动和闪光灯可能会为某些儿童增加额外的诊断信息。为什么需要同意？书面同意书确认您对深呼吸和闪光灯的同意，因为在某些人中触发癫痫发作的风险很小。尽管风险很低，但它可能对可能将来可能申请驾驶执照的年龄较大的儿童产生影响。请注意，这种风险也适用于房间中暴露于闪光灯的其他人。只有父母或法定监护人才能给予法律同意。如果其他人带您的孩子参加考试，则必须在约会之前与部门联系，以便我们可以做出其他安排书面同意。有任何副作用吗？我们什么时候可以得到结果？记录脑电图没有任何副作用。如果您在测试后有任何疑问，则应向医生寻求建议。结果将发送给将您的孩子转介测试的医生。这通常需要一到三周。如果您还有其他问题，请致电：01305 255255作者：Monica Freeman评论：2015年9月版权：多塞特郡县医院NHS基金会信托
Microfeed与益生菌合并用于水产养殖：评论
确保足够数量的高质量幼虫的可用性仍然是水产养殖阶段的重要瓶颈。在过去的一个世纪中，已经探索了各种幼虫阶段的替代饮食解决方案，包括细菌，微藻糊，酵母和各种惰性微粒，尽管结果不一致。本综述旨在讨论益生菌在微循环中的创新整合，突出显示封装，涂料和发酵技术以推动水产养殖生产率。微法经常富含营养且易于以粉状或液体形式吸收，在幼虫鱼营养中起着至关重要的作用。可以将这些分类为微封装，干燥，液体和活饲料。微鳍的选择是关键，可确保针对每个幼虫阶段量身定制的吸引力，消化率和水稳定性。由于益生菌在水产养殖中的潜力增强，增强疾病耐药性和提高水质的潜力，其给药方法已经多样化。益生菌可以通过直接浸入和浴处理对生物氟氟氯洛克系统和饲料添加剂进行管理。结果表明，与益生菌合并的微局面对水产养殖业有积极的影响。
两个可再生能源项目中固定电池装置的温室气体排放
摘要：减少温室气体 (GHG) 排放的目标激发了人们对来自时变来源（例如光伏、风能）的可再生能源系统的兴趣，这些系统可能需要电池来帮助平衡负载。然而，电池本身在其生命周期的所有阶段都会给电力系统增加额外的温室气体排放。本文首先调查了两种固定式锂离子电池制造的温室气体排放，比较了欧洲、美国和中国的生产情况。接下来，我们分析了这些电池的安装和运行如何改变两个试点站点的电力供应的温室气体排放。生命周期评估用于计算温室气体排放量。电池制造温室气体排放的区域比较表明，原铝、阴极糊和电池单元生产是电池制造温室气体排放的主要组成部分。区域差异主要与高电网电力需求和电力结构的区域变化有关，导致基准值为 77 kg CO 2 -eq/kWh 至 153 kg CO 2 -eq/kWh 电池容量。对两个试点的评估表明，如果电池的运行能够增加电力系统中的可再生能源，那么使用电池可以节省高达 77% 的温室气体排放。
开发用于脑电图信号采集
摘要：干脑电图（EEG）系统的设置时间很短，需要有限的皮肤准备。但是，它们倾向于需要强的电极到皮肤接触。在这项研究中，通过将聚二酰亚胺的印刷电路板（FPCB）嵌入聚二甲基硅氧烷中，然后将它们施放在传感器模具中，用六个对称的腿或碰撞来制造具有低接触阻抗（<150kΩ）的干脑电图电极（<150kΩ）。银 - 氯化物糊用在必须触摸皮肤的每条腿或凹凸的裸露尖端上使用。使用FPCB使制造的电极能够保持稳定的阻抗。制造了两种类型的干电极：皮肤有限的皮肤电极和多条电极，用于常用和浓密的头发区域。阻抗测试。实验结果表明，制造的电极表现出65至120kΩ之间的阻抗值。用这些电极获得的脑波模式与使用常规湿电极获取的电极相当。基于ISO 10993-10：2010协议和基于ISO 10993-5：2009协议的细胞毒性测试，制造的EEG电极通过ISO 10993-10：2010协议通过了主要的皮肤刺激测试。
患者对使用移动应用程序来支持心力衰竭管理的观点：定性描述性研究
使用微生物诱导的碳酸钙沉淀（MICP）技术可以改善粉质粘土的机械性能，而粘性米粉可以增强微型活性，提高CACO 3降水的转化率，并有助于提高土壤强度。通过添加不同的老化米米浆液和胶结液体，以及无限制的抗压强度测试和扫描电子显微镜分析固体样品，进行了MICP固化测试。研究了粘性稻糊的强度生长机制，结果表明，粘性的米浆可以改善微生物的酶促活性，即，微生物可以产生更多的尿素，可以使尿素分解尿素，并且随着尿布的量增加，促尿液的浓度会增加ic的浓度，并增加了ic的浓度。当添加的煮熟的大米浆液的浓度为5％时，土壤的不受限制抗压强度最大。此外，扫描电子显微镜分析表明，冷却的粘性米浆可以用作产生大量无效的含碳酸的桥梁。钙原子被连接在一起形成有效的碳酸钙，碳酸钙填充了整个土壤的孔，增加了土壤的紧凑性并大大提高了其宏观机械强度。
Theia：混合现实耳机的视线驱动和感知感知的体积内容
在保持满意度的视觉质量的同时最大程度地减少带宽消耗，成为体积内容交付的圣杯。但是，由于要流的3D数据，严格的延迟需求以及高计算工作量，实现这一雄心勃勃的目标对于移动混合现实现实耳机可能充满挑战，这可以自然地使观众的动作具有六个自由度，但计算能力有限。以我们对50多名参与者的眼动作的批判性观察的激励，在本文中，我们提出了Theia，这是一种首要的视线驱动的和感知感知的感知式含量内容交付系统，有效地将以下创新纳入了整体系统中：（1）（1）实时创建FolumeTed网络数据的网络数据，以减少网络数据的真实创建; （2）效率增强动脉糊化内容以促进用户体验； （3）基于眼动的自适应省略外围含量以进一步节省带宽。我们使用Microsoft Hololens 2个耳机实现了Theia的原型，并广泛评估其性能。我们的结果表明，与最新技术相比，Theia可以将带宽的消耗量大幅减少高达67.0％，并将视觉质量提高高达92.5％。
通过机器预测模板打印的转移效率
摘要：进行实验，以获取有关模板打印转移效率的数据，并培训了基于机器学习的技术（人工神经网络）来预测该参数。实验中的输入参数空间包括五个不同级别的打印速度（在20至1120 mm/s之间）以及从0.34到1.69的模板孔的面积比。还研究了三种类型的无铅焊料糊，如下：3型（粒径范围为20-45 µm），4型4（20–38 µm），型5（10-25 µm）。输出参数空间包括打印沉积物的高度和面积以及相应的转移效率，这是沉积物粘贴体积与光圈体积的比率。最后，使用Levenberg -Marquardt培训算法对人工神经网络进行了经验数据。发现网络大小微调的最佳调整因子约为9，导致隐藏的神经元数为160。训练有素的网络能够以平均平均百分比误差（MAPE）低于3％的平均百分比误差（MAPE）来预测输出参数。但是，预测错误取决于输入参数的值，该值在本文中详细列出了。研究证明了机器学习技术在模具印刷过程的产量预测中的适用性。