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博世传感器技术有限公司
光束质量，并可以使用光电二极管捕获和分析反射。几个空间分布的微型激光器扫描周围空气中的颗粒，光电二极管测量返回光束的干涉，系统计算发现的空气颗粒的大小和数量。测量过程称为 SMI（自混合干涉）。由于测量是纯光学的，因此无需直接接触空气 - VCSEL 受到小窗格的保护。也不需要用于测量的吸入空气的风扇 - 因此传感器完全无噪音工作，并且无需清洁或维修。通过这种新的测量方法，传感器的体积可以缩小到只有几毫米，使其比所有以前的细尘传感器小 450 倍。博世 Sensortec 的 Peter Ostertag 很高兴：“别在意火柴盒了，新传感器只有火柴头那么大。”该技术使抽油烟机能够在烹饪过程中产生过多细尘时自动调节功率。或者当建筑物中的细尘传感器发出警报时启动通风系统。
基于单精度浮点非迭代粗到精配准...
摘要。可变形图像配准是医学图像分析中的关键步骤，用于找到一对固定图像和运动图像之间的非线性空间变换。基于卷积神经网络 (CNN) 的深度配准方法已被广泛使用，因为它们可以快速、端到端地执行图像配准。然而，这些方法通常对具有较大变形的图像对性能有限。最近，迭代深度配准方法已被用来缓解这一限制，其中变换以由粗到细的方式迭代学习。然而，迭代方法不可避免地延长了配准运行时间，并且倾向于在每次迭代中学习单独的图像特征，这阻碍了利用这些特征来促进以后的迭代配准。在本研究中，我们提出了一种用于可变形图像配准的非迭代由粗到细配准网络 (NICE-Net)。在 NICE-Net 中，我们提出了：(i) 单次深度累积学习 (SDCL) 解码器，可以在网络的单次（迭代）中累积学习从粗到细的转换；(ii) 选择性传播特征学习 (SFL) 编码器，可以学习整个从粗到细配准过程的常见图像特征并根据需要选择性传播这些特征。在 3D 脑磁共振成像 (MRI) 的六个公共数据集上进行的大量实验表明，我们提出的 NICE-Net 可以胜过最先进的迭代深度配准方法，而只需要与非迭代方法类似的运行时间。
使材料有所不同-Cumi Aerospace＆Defense
cumi生产具有高化学纯度，受控特异性表面积，高度化学惰性的超细碳化物亚微米粉末，适用于工程陶瓷化合物。这种超细碳化硅粉末是Cumi高度可靠的弹道溶液的重要组成部分。我们的当代解决方案与传统的笨重和重金属装甲形成了鲜明的对比。由氧化铝和碳化硅制造而成，Cumi的轻质陶瓷弹道解决方案具有符合人体工程学，易于穿着，可定制为各种尺寸和形状。
研究人员找到了确保细胞分裂中正确DNA分离的机制
我们的DNA被组织成23对染色体，每个染色体都被复制成两个姐妹染色单体。在有丝分裂期间，这些姐妹染色质被分为两个相同的子细胞。它们通常通过DNA关节分子连接，当两个姐妹染色单体在拉力下分离时，它们可以形成长细DNA螺纹被称为超细DNA桥。如果这些DNA桥无法正确解析或去除，它们最终会破裂，从而导致子细胞损坏。在最坏的情况下，这种DNA损伤可能会导致癌症的发展。
在存在不同保护剂的情况下制备抗坏血酸的制备抗坏血酸降低了超细铜粉末和基于蛋氨酸保护的铜粉的特性
还原剂和保护剂对于湿化学合成至关重要。作为氧化还原过程的基础，还原剂将二价铜盐离子降低到零价状态，并进一步诱导其成核和生长。保护剂用于使超铜粉的湿化学合成功能化，并吸附在铜颗粒表面上，以减少表面能量以控制生长，防止聚集和阻碍氧化。13在大多数情况下，抗坏血酸是合成超铜粉末颗粒中最常用的还原剂，而中等降低速率可确保强大的可控性。14吡咯烷（PVP），15杆基三甲基氨基铵（CTAB），16个烷基胺（Cetyl，octadecyl），17个和其他大分子分子长碳链表面表面表面表面以改善分散和避免聚集的生长，以避免进行聚集和
Monarch Eaton GAF Progaf 过滤袋
nn 过滤袋的结构由多达 12 层的介质组成，每层介质的细度越来越高 nn 100% 聚丙烯设计代表“无硅”材料 1，结合在经济且易于处理的过滤袋中 nn PROGAF 过滤袋由最细的疏水性聚丙烯纤维制成，需要用水溶液润湿（每盒 PROGAF 过滤袋都附有详细的使用说明） nn 伊顿强烈建议使用插入工具，以便于将过滤袋插入袋式过滤器外壳，并确保过滤袋在抑制篮内的正确对齐
基于事件的图像去模糊粗到精融合网络
事件驱动的图像去模糊是一种创新方法，涉及输入从事件相机获取的事件以及模糊帧以促进去模糊过程。与传统相机不同，事件驱动成像中的事件相机表现出低延迟特性并且不受运动模糊的影响，从而显著提高了图像去模糊的效果。在本文中，我们提出了一种开创性的基于事件的由粗到细的图像去模糊网络CFFNet。与现有的去模糊方法相比，我们的方法结合了事件数据，从单个帧生成多个粗帧，然后进一步将它们细化为清晰的图像。我们引入了一个事件图像融合块（EIFB）来粗融合事件和图像，在不同的时间点生成粗帧。此外，我们提出了一个双向帧融合块（BFFB）来对粗帧进行精细融合。CFFNet 通过从粗到细的全面融合过程有效地利用了事件数据的时空信息。在 GoPro 和 REBlur 数据集上的实验结果表明，我们的方法在图像去模糊任务中达到了最先进的性能。