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放牧的质地断层扫描和有机半导体设备阵列的弥散反射层摄影
有机半导体（OSC）的薄膜已通过放牧的宽角X射线散射（GIWAXS）进行了广泛的研究，这是一种有效且高度敏感的方法，此外，它避免了过度的辐射损害。[1,2]放牧 - 赋形散射通过将X射线束的穿透力限制在命令角度低于基板临界角度时，通过将X射线束的穿透限制在底物中，从而降低了底物的背景信号。然而，放牧的含量地理 - 试验对空间分辨的测量构成了挑战，因为梁足迹沿着样品沿平行于光束的方向沿样品延伸。即使使用20μm的X射线微束宽度限制扫描μ吉瓦克斯来探测20μmx6000μm的散射面积，也就是说，与
探索气动驱动的可食用机器人的饮食体验：感知，口味和质地
这项研究调查了动画食品消费对人类心理学的影响。我们开发了一个可移动的，可食用的机器人，并通过可视化机器人的动作和进食来评估了参与者的印象。尽管已经开发了几种类型的Edible机器人，但据我们所知，与饮食相关的心理影响尚未得到研究。我们使用明胶和糖开发了一种肺炎驱动的可食用机器人。我们检查了它的外观和参与者的印象。在饮食实验中，我们评估了两个条件：一个机器人移动的条件，一个是一个驻扎。我们的结果表明，参与者对移动机器人的看法与施工机器人不同，在食用时会导致不同的看法。此外，当机器人被咬伤并在两个条件下咀嚼时，我们观察到了感知的纹理差异。这些发现为在各种情况（例如医疗领域和烹饪娱乐）中的可食用机器人的实际应用提供了宝贵的见解。
激光能量密度对由激光粉床融合制造的hastelloy-X合金的微结构和质地演变的影响
摘要：重要的是研究形成的hastelloy-X合金的激光粉末床融合（LPBF）的微观结构和质地演变，以通过调节Hastelloy-X形成过程参数的调节来建立过程，微结构和性能之间的紧密关系。在本文中，hastelloy-X合金的成分是用不同的激光能密度（也称为体积能密度VED）形成的。研究了Hastelloy-X的致密机理，并分析了缺陷的原因，例如毛孔和裂缝。使用电子反向散射技术研究了不同能量密度对晶粒尺寸，质地和方向的影响。结果表明，随着能量密度的增加，平均晶粒尺寸，原发性树突臂间距和低角度晶界的数量增加。同时，VED可以增强质地。随着能量密度的增加，质地强度会增加。在96 J·mm -3的VED处获得了最佳的机械性能。
基于口腔质地的人类眶额皮质中高脂肪食物偏好的神经机制
尽管过量食用高脂肪食物是导致体重增加的主要原因，但是将膳食脂肪的口腔感觉特性与奖赏评价和饮食行为联系起来的神经机制仍不清楚。在这里，我们将新颖的食品工程方法与功能性神经影像学相结合，以表明人类眶额皮质 (OFC) 将高脂肪食物引起的口腔感觉转化为指导饮食行为的主观经济评价。男性和女性志愿者品尝并评估了脂肪和糖含量不同的营养控制液体食物（“奶昔”）。在口服食物加工过程中，OFC 活动编码了一个特定的口腔感觉参数，该参数介导食物脂肪含量对奖赏值的影响：滑动摩擦系数。具体而言，OFC 对口腔中食物的反应反映了脂肪液体在口腔表面产生的光滑、油腻质地（即口感）。OFC 中不同的活动模式编码了与特定食物相关的经济价值，这反映了滑动摩擦与其他食物特性（糖、脂肪、粘度）的主观整合。至关重要的是，OFC 对口腔质地的神经敏感性可以预测个体在自然饮食测试中的脂肪偏好：OFC 对与脂肪相关的口腔质地更敏感的个体在随意进食期间会消耗更多脂肪。我们的研究结果表明，人类大脑的奖励系统会通过口腔滑动摩擦感知膳食脂肪，这是一种机械食物参数，可能通过调节食物和口腔表面之间的相互作用来控制我们的日常饮食体验。这些发现确定了人类 OFC 在评估口腔食物质地以调节对高脂肪食物的偏好方面发挥的特殊作用。
ru-slam：稳健的深度学习视觉同时定位和映射（SLAM）系统，用于弱质地的水下环境
摘要：准确且健壮的同时定位和映射（SLAM）系统对于自动水下车辆（AUV）至关重要，可以在未知环境中执行任务。然而，直接将基于深度学习的SLAM方法应用于水下环境会带来挑战，这是由于纹理较弱，图像退化以及无法准确注释关键点的挑战。在本文中，提出了强大的深入学习视觉大满贯系统。首先，一个名为UWNET的功能生成器旨在解决弱纹理和图像降解问题，并提取更准确的关键点功能及其描述符。此外，基于改进的水下成像物理模型以自我监督的方式训练网络的知识蒸馏概念。最后，将UWNET集成到ORB-SLAM3中以替换传统的特征提取器。提取的本地和全局特征分别用于特征跟踪和闭环检测模块。公共数据集和自收集的池数据集的实验结果验证了所提出的系统在复杂方案中保持高精度和鲁棒性。
使用相关成分回归 (CCR) 从土地覆盖变化区域的 VIS-NIR-SWIR 光谱中估计土壤有机质和质地
本文已获准发表并经过全面同行评审，但尚未经过文字编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi：10.1002/ldr.3250 本文受版权保护。保留所有权利。
使用相关成分回归 (CCR) 从土地覆盖变化区域的 VIS‐NIR‐SWIR 光谱中估计土壤有机质和质地
本文已接受出版并经过完整的同行评审，但尚未经过编辑、排版、分页和校对过程，这可能会导致此版本与记录版本之间存在差异。请引用本文 doi: 10.1002/ldr.3250 本文受版权保护。保留所有权利。
162.4。美容。 - 纽约州国务院
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