苯并噁嗪/胺缩合反应机理及其热固性树脂性能的研究，是关于一类新型酚醛树脂——苯并噁嗪树脂的重要研究。苯并噁嗪树脂作为一种新型材料，近年来发展迅速，它在没有引发剂或催化剂的情况下，通过热加速的开环聚合机理实现聚合。这种聚合方式在许多应用中很有潜力，因为它们具有许多独特的性能，如优秀的尺寸稳定性、几乎零体积收缩率、聚合过程无副产物释放、低吸水性、低介电性能、良好的化学耐受性、低可燃性、低表面能以及优异的分子设计灵活性。 苯并噁嗪树脂的主要缺点在于其脆性、高固化温度和长固化时间。然而，通过利用其分子设计的灵活性，研究人员已经开展了多种研究，以获得高性能的聚苯并噁嗪。例如，Tarek Agag发明了一类新的光引发环开阳离子的胺功能化苯并噁嗪树脂。 本研究着重探讨了苯并噁嗪与胺固化体系的反应机理以及由这些体系得到的热固性树脂的性能。研究中选择了如间苯二胺、间二甲苯二胺、大豆胺、三甲基己二胺和4,4'-二氨基二苯砜等多种胺类化合物来固化苯并噁嗪，并分析了这些体系的凝胶时间、Eaps（尚未在原文中给出具体含义，可能是聚合物特性的一个参数）、反应焓、断裂强度和热解产物产率等。研究结果显示，这些固化体系显著降低了固化温度，极大地缩短了凝胶时间，并提升了机械性能。 机理方面，通过傅里叶变换红外光谱(FTIR)、核磁共振(1H-NMR)光谱和高效液相色谱(HPLC)研究，提出了苯并噁嗪/胺固化体系的机理。这些分析手段为理解苯并噁嗪与胺的固化反应提供了重要信息，证实了热固性树脂形成的化学过程。 苯并噁嗪树脂因为其独特的性能，在许多领域都有潜在应用，例如电子封装、高性能复合材料和先进涂层。研究苯并噁嗪与胺固化体系的反应性能，可以为开发具有更好加工性和性能的热固性树脂提供理论基础和技术路线。 从化学反应的角度看，苯并噁嗪开环后与胺化合物发生缩合反应，生成热固性聚合物。这一反应通常在加热条件下发生，而缩合反应的温度和时间通常由所选用的胺类固化剂的反应活性决定。固化反应的效率对最终材料的结构和性能至关重要，因此研究中对固化条件的优化成为了解决苯并噁嗪树脂应用限制的一个关键因素。 该研究还指出了苯并噁嗪树脂在结构设计上的灵活性，这为制备具有特定功能的复合材料或功能性涂层提供了可能。通过改变苯并噁嗪或胺的种类、配比，以及添加其他功能性化合物或填料，可以设计出满足特定应用要求的热固性树脂体系。 在固化过程中，除了固化剂的选择和配比外，固化温度、时间和压力等固化工艺参数对树脂的性能也有显著影响。这些参数需要在研究过程中仔细控制，并且可能需要根据具体的树脂体系进行调整优化。 苯并噁嗪/胺固化体系的研究不仅涉及了基础化学反应的研究，还涉及到材料科学中热固性树脂的高性能设计，以及对固化过程的工艺优化。这为后续开发和应用新型热固性树脂提供了宝贵的信息和理论依据，具有重要的科学意义和实际应用价值。

利用Caco-2细胞吸收模型研究人参皂苷Compound K及脂肪酸酯衍生物的跨膜转运机制，朱雪梅，张兵，人参皂苷Compound K（CK）具有显著生理活性，然而其分子结构具有较强的亲水性导致其生物利用率低。通过合成CK脂肪酸酯如CK丁酸脂（CK-B�

水热制备Tb2(MoO4)3:Eu3+荧光粉：可调发光性能及其能量传递机理，杨骏，周磊，稀土钼酸盐是一类重要的发光基质材料，同时具备优良的光电磁等性能且传统的制备这类材料的方法都是高温固相法，这种方法能耗较高

伊顿试剂催化合成4-喹啉酮苯胺衍生物的机理，刘天瑜，乔园园，因为4-喹啉酮衍生物具有有效的抗菌活性，人们广泛使用伊顿试剂催化合成4-喹啉酮衍生物，但该反应的机理目前仍有争议。本文使用密�

钯催化的芳香族氯化物氢化脱氯及其反应机理，张晨，李晓燕，本文在dppf和二甲基甲酰胺存在下，以钯为催化剂成功地实现了氯代芳烃的氢化脱氯。以一系列氯代芳烃的取代物为底物，研究了电子效�

混凝土高温爆裂机理及纤维改善混凝土高温爆裂的措施研究，杨娟，朋改非，本文概括总结了混凝土高温下的爆裂机理（蒸汽压机理及热应力机理）和纤维改善混凝土高温爆裂性能的措施。蒸汽压机理认为混凝土致

三自由度matlab代码三角洲机制 在这个研究项目中，我们的目标是构建一个带有 Delta 平台的移动机械手，它在 XYZ 方向上有 3 个自由度。 该演示机制。 该存储库包括 Delta 平台的运动学和控制实现。 详细的理论分析包含在 . Delta MATLAB 代码 有一个自包含的 Delta 平台的 MATLAB 库。 该代码用于计算运动学并绘制给定机构参数的工作空间。 Delta C 代码 是 MATLAB 库的 C 版本。 C 库用于微控制器的实时控制。 编码器 有 C 函数来读取项目中应用的编码器。 系统中使用了两种旋转编码器。 三个12位编码器用于测量云台角度，六个23位编码器用于测量扭簧角度。 系统演示 由于我们还没有电机控制器，所以用三个直流有刷电机和四个NU32微控制器对该平台的整个控制系统进行了演示，以对该系统进行仿真。

学习丰富的功能以进行真实图像还原和增强（ECCV 2020） ， ， ， ， ， 和 论文： : 补充文件： 视频演示： : 摘要：为了从降级版本中恢复高质量图像内容，图像恢复在监视，计算摄影，医学成像和遥感等领域拥有众多应用。 最近，卷积神经网络（CNN）与传统的图像恢复任务方法相比取得了巨大的进步。 现有的基于CNN的方法通常以全分辨率或渐进式低分辨率表示形式运行。 在前一种情况下，获得了空间精确但上下文上不那么健壮的结果，而在后一种情况下，生成了语义上可靠但空间上不太准确的输出。 在本文中，我们提出了一种新颖的体系结构，其总体目标是通过整个网络维护空间精确的高分辨率表示，并从低分辨率表示接收强大的上下文信息。 我们方法的核心是包含几个关键元素的多尺度残差块：（a）并行多分辨率卷积流，用于提取多尺度特征；（b）跨多分辨率流的信息交换；（c）空间和渠道关注机

pytorch图注意网络 这是Veličković等人提出的图注意力网络（GAT）模型的火炬实施。 （2017， ）。 回购协议最初是从分叉的。 有关GAT（Tensorflow）的官方存储库，请访问 。 因此，如果您在研究中利用pyGAT模型，请引用以下内容： @article{ velickovic2018graph, title="{Graph Attention Networks}", author={Veli{\v{c}}kovi{\'{c}}, Petar and Cucurull, Guillem and Casanova, Arantxa and Romero, Adriana and Li{\`{o}}, Pietro and Bengio, Yoshua}, journal={International Conference on Learning

CA-Net：用于可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络 该存储库提供“ CA-Net：可解释医学图像分割的综合注意力卷积神经网络”的代码。 现在可以在上我们的工作。 接受了我们的工作。 图1. CA-Net的结构。 图2.皮肤病变分割。 图3.胎盘和胎脑分割。 要求条件 一些重要的必需软件包包括： 版本> = 0.4.1。 智慧 Python == 3.7 一些基本的python软件包，例如Numpy。 按照官方的指导安装 。 用法 用于皮肤病变分割 首先，您可以在下载数据集。 我们仅使用了ISIC 2018 task1训练数据集，要对数据集进行预处理并另存为“ .npy”，请运行： python isic_preprocess.py 为了进行5倍交叉验证，请将预处理数据分成5倍并保存其文件名。 跑步： python create_folder.py 要在ISI