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基于数据的工具磨损监测方法,该方法通过退化流形结构约束,并结合先验知识进行指导
摘要工具磨损预测是智能制造和状态监测中的一个关键问题,其中的主要挑战在于准确描述切削工具的时间退化过程。现有的深度学习方法主要依赖于端到端的特征学习和回归,从而在预测准确性上取得了一定的改进。然而,这些方法往往忽略了特征空间中深度特征在退化过程中的内在结构组织,这使得模型对噪声干
来源:JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING
时间:2026-05-29
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ICPE-FAS:实例与类别提示工程方法,用于实现通用化的面部防伪技术
摘要基于领域泛化(Domain Generalization, DG)的面部防欺骗(Face Anti-Spoofing, FAS)技术旨在提升模型在未见过的领域中的性能。现有方法要么依赖领域标签来对齐领域不变的特征空间,要么从整个样本中分离出可泛化的特征,但这不可避免地会导致语
来源:INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER VISION
时间:2026-05-29
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DeMamba:在百万规模GenVideo基准测试中利用AI生成的视频检测技术
摘要近期,视频生成技术发展迅速。鉴于视频内容在社交媒体平台上的流行,这些技术加剧了人们对虚假信息传播的担忧。因此,对于能够区分人工智能(AI)生成的视频并减轻虚假信息潜在危害的检测器的需求日益增长。然而,由于缺乏来自最先进视频生成器的大规模数据集,这类检测器的开发受到了阻碍。为了
来源:Science China-Information Sciences
时间:2026-05-29
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通过芳基重氮化学方法将超低k值薄膜直接嫁接在Si(111)表面上
Manqi Dong|Liang Cao|Yaohui Rong|Ming Li|Mikhail R Baklanov摘要在不形成杂质层的情况下直接对硅进行功能化处理,对于需要超低介电常数(k)材料的先进互连技术至关重要。传统的电化学接枝方法(使用重氮盐,例如4-硝基苯重氮盐)会
来源:Surfaces and Interfaces
时间:2026-05-29
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利用氯化作用实现氧气控制,并结合双硫源辅助的捕获钝化技术,成功开发出效率高达8.24%的Sb2S3光伏器件
摘要
本文介绍了一种高质量Sb2S3吸收层的制备方法,该方法利用基于硫代乙酰胺(TA)的双硫源与电子传输层(ETL)氯化工艺相结合实现。氯化处理(即CdCl2热处理,CHT)应用于沉积在工业上常用的S
来源:Advanced Functional Materials
时间:2026-05-29
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振动辅助直接粉末书写(DPW)方法的发展
吉列尔梅·贝尔托拉(Guilherme Bertola)|史蒂文·特里卡里科(Steven Tricarico)|克里斯托弗·马约拉纳(Christopher Maiorana)|阿比谢克·谢蒂(Abhishek Shetty)|安森·W.K. 马(Anson W.K. Ma)•
来源:Powder Technology
时间:2026-05-29
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分层渐进融合:一种用于点云深度神经网络的新型可解释性方法
Bo Ding|Yang Zhao|Guangzhen Li|Jun Zhou|Yongjun He摘要深度神经网络在3D点云理解方面取得了显著的性能提升,但其决策过程仍然难以解释。现有的可解释性方法主要针对图像设计,不适用于不规则、稀疏的点云数据。在点云网络中,最远点采样(Fa
来源:Pattern Recognition Letters
时间:2026-05-29
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通过硫醇-烯化学方法制备可定制的共价交联生物聚酯有机凝胶
Watunyu Thanongsak|Suwabun Chirachanchai泰国曼谷朱拉隆功大学石油与石化学院生物资源到先进材料卓越中心(B2A-CE)摘要基于生物的聚合物有机凝胶主要依靠疏水相互作用形成物理网络,而传统的共价交联聚合物系统则尚未得到充分研究。将聚丁烯酸(PB
来源:Polymer Degradation and Stability
时间:2026-05-29
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通过添加剂工程技术制备高稳定性的无铅CsSnI3钙钛矿薄膜光电探测器
作者:张海婷、谢东琪、张瑞环、李朝阳、季天晨、钟宣祺、宋晓娴、陈宁、张静静、戴子杰、姚建全中国江苏省镇江市,江苏大学机械工程学院摘要基于锡的钙钛矿作为铅基钙钛矿在光检测领域的替代品已显示出巨大潜力,其优势在于环境安全性和较低的成本。然而,它们有限的稳定性和效率仍然对实际应用构成重
来源:Optical Materials
时间:2026-05-29
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利用激光烧蚀技术制备的石墨烯-二氧化硅杂化纳米复合材料,具有光电性能和抗菌活性
作者列表:Khansaa Haleem Mohsin、Ehssan Al-Bermany、Siti Azrah Mohamad Samsuri、Ahmed M. Amshawee、Naser M. Ahmed
马来西亚槟城Gelugor的马来西亚科学大学物理学院,邮编11800
来源:Nano-Structures & Nano-Objects
时间:2026-05-29