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利用铋铁氧体和MXene功能层增强表面等离子体共振传感技术 Rajeev Kumar, Lalit Garia, Chang-Won Yoon, Mangal Sain
摘要:本研究采用铋铁氧体(BiFeO3)和MXene(Ti3C2Tx)设计了一种表面等离子体共振(SPR)生物传感器,旨在提高633纳米波长下的灵敏度。其中,MXene作为生物识别元件(BRE)层,确保了生物分子的稳定可靠吸附。MXene是一类具有类金属导电性的二维(2D)材料,
来源:Physchem
时间:2026-05-02
通过不同实验方法评估尾矿的阻尼比:以Riotinto矿山为例 Hernán Patiño、 Fausto Molina-Gómez 和 Rubén Ángel Galindo-Aires
摘要
来源:Geosciences
使用多步比较R方法优化二维电阻率测量线的数组 姚 曲(Yao Qu) 林 凯德(Lin Caide) 刘 海(Liu Hai) 刘 向泰(Liu Xiangtai) 孟 徐(Xu Meng) 张 上阳(Zhang Shangyang) 尹 心欣(Yin Zixin) 胡 和松(Hu Hesong)
摘要 电阻率层析成像(ERT)的成像质量在很大程度上取决于电极阵列的配置。尽管对称优化的“Compare R”(CR)方法提高了计算效率,但将搜索范围限制在对称数据集内本质上会限制成像精度。为了解决这一限制,本文提出了一种多步骤优化的CR方法,该方法逐步探
基于多模型融合与改进的灰狼优化算法的短期风力发电预测方法 于在江、 江赫、 赵燕
摘要 在当前的能源背景下,提高风力发电预测的精度是实现电网稳定发展的关键。现有的风力发电预测模型常常存在模态混叠和噪声残留的问题,导致预测精度不高。为了解决短期风力发电预测的问题,本文提出了一种基于改进的完全集合经验模态
来源:Algorithms
综述:姜黄素递送系统:从重要性与微胶囊技术到分子对接与动力学研究,以优化合理制剂设计
摘要 姜黄素是一种来自姜黄(Curcuma longa)的多酚化合物,具有多种生物活性,包括抗氧化、抗炎、抗癌和神经保护作用。然而,由于其水溶性差、化学稳定性低、代谢速度快以及口服生物利用度极低,其在食品、制药和生物医学系统中的应用受到限制。为了解决这些问题,人们开发了多种配方策
来源:Topics in Current Chemistry
一种基于双RRT(Bidirectional RRT)和APF(Advanced Path Finding)集成技术的核电站检测与维护机器人路径优化仿真方法 吴彤、 朱美豪、 刘展生、 张晓峰、 陈凤娟、 朱晓青、 孙浩文、 张川、 吴家豪
摘要 在核电站中,用于检测和维护机器人的路径规划经常面临适应性有限、计算成本高以及在障碍物密集的受限环境中收敛不稳定等问题。为了解决这些问题,本文提出了一种改进的双RRT-APF路径优化框架,适用于复杂的工业场景。该方法结合了(1)混合采样策略,包括随机采
基于频率引导的多尺度去雾网络,结合跨域空间-光谱门控技术 金芳远(Fangyuan Jin)、 林辉(Hui Lin)、 张璐(Lu Zhang)和 陈一伟(Yiwei Chen)
摘要 单图像去雾仍然是一个具有挑战性的问题,因为雾主要破坏了低频结构,如全局对比度和颜色一致性,而细节纹理和物体边界则以不同的方式被降解。在本文中,我们提出了一种基于频率引导的多尺度去雾网络(FGDNet),该网络在紧凑的U-Net类似架构中明确耦合了空间
机器学习与基于排名的评估方法:用于在LNP介导的RNA递送中优先选择高活性可电离脂质 作者:Mostafa Zahed, Maryam Skafyan, Morteza Rasoulianboroujeni
摘要 机器学习(ML)模型在加速高转染效率离子化脂质的发现方面的应用,对推进脂质纳米颗粒(LNP)介导的RNA递送技术的发展起到了重要作用。在本研究中,我们采用了一种基于早期识别排名指标的筛选评估框架,该框架专为高通量发
综述:反病毒系统:检测方法与架构 保罗·A·加尼乌克(Paul A. Gagniuc)
摘要 防病毒系统已经从静态模式匹配器演变为复杂的算法生态系统,这些系统封装了现代网络安全的更广泛逻辑。本综述剖析了它们的内部架构,追溯了从确定性字符串匹配自动机到概率性、行为性和云辅助范式的转变过程。基础模块如扫描器、启发式分析器、行为监控器和沙箱环境作为
具有成本意识的多模态多保真度高斯过程融合技术在锂离子电池组碰撞损伤预测中的应用 江胜(Sheng Jiang)、 卢军(Jun Lu)、 白芳华(Fanghua Bai)、 杨欣(Xin Yang)、 周亮(Liang Zhou) 胡伟(Wei Hu)
摘要 随着新能源汽车的快速发展,快速且可靠地预测动力电池的碰撞损伤变得越来越重要。传统的有限元分析在计算上代价高昂,难以在变化条件下进行快速预测。尽管基于学习的方法速度更快,但它们通常依赖于单一精度的数据:高精度数据虽然
来源:Mathematics
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