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改善3D Zn（II） - 协调聚合物的电导率的策略，由Mesaconato和基于吡啶基 - 偶然甲基甲酰基氢氮化物的Schottky二极管装置桥接
在不同领域的关系和应用。1–3由两个或更多供体中心组成的多齿配体可以连续延伸以特殊的模式延伸以产生一种聚合物形式，称为辅助聚合物（CPS）； 4-12该术语是由J. C. Bailer在1967年引入的。13主要是，二羧酸盐和双吡啶基有机化合物用于设计CPS。CP的尺寸在很大程度上取决于有机连接器，金属节点和反应条件的性质，并且可以从1d延伸至2D和3D。在2D或3D CP中存在适当的孔隙度已定义了一种创新的材料，称为金属有机框架（MOF）。13–15 CPS/MOF，一类带有引人入胜的结构结构和拓扑结构的杂交多功能晶体材料已被广泛用于气体存储和分离，催化，感应，磁性，药物，药物递送，生物技术，生物技术，电导率，蛋白电导率，智能设备的制造等目前，全球主要的挑战是停止C级排放，探索绿色能源资源并保持零能源损失。 具有智能电导率和可持续性的材料高度优势。 有了这个期望，许多研究小组致力于将许多此类材料设计为目前，全球主要的挑战是停止C级排放，探索绿色能源资源并保持零能源损失。具有智能电导率和可持续性的材料高度优势。有了这个期望，许多研究小组致力于将许多此类材料设计为
糖尿病对肌腱病理学的影响绿豆种子的快速准确分类...
mung豆种子在农业生产和食品加工中非常重要，但是由于它们的多样性和相似的外观，传统的分类方法都具有挑战性，以解决这一问题，这项研究提出了一种基于学习的方法。在这项研究中，基于深度学习模型MobilenetV2，提出了DMS块，并通过引入ECA块和Mish激活函数，即提出了高度优势网络模型，即HPMobileNet，提出，该模型被提出，该模型是在eLBIND中探索的，可用于分类和精确的图像识别。在这项研究中，收集了八种不同的绿豆种子，并通过阈值分割和图像增强技术获得了总共34,890张图像。hpmobilenet被用作主要网络模型，并通过在大规模的绿豆种子图像数据集上进行训练和精细调整，实现了有效的特征提取分类和识别能力。实验结果表明，HPMobileNet在Mung Bean Seed Grain Grain分类任务中表现出色，其准确性从87.40％提高到测试集的94.01％，并且与其他经典网络模型相比，结果表明，HPMobileNet可以达到最佳结果。此外，本研究还分析了学习率动态调整策略对模型的影响，并探讨了将来进一步优化和应用的潜力。因此，这项研究为开发绿豆种子分类和智能农业技术提供了有用的参考和经验基础。