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本發(fā)明公開了一種可在寬光譜范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)濾色波長動態(tài)可調(diào)的濾色裝置，圓柱形腔體；以及在該腔體內(nèi)的油相流體、水相流體、以及均勻分布于油水兩相流體界面的金屬納米顆粒。其中圓柱形腔體側(cè)壁以及底部分別設(shè)置有兩個(gè)獨(dú)立電極，可通過電潤濕原理調(diào)整水相流體在側(cè)壁表面的浸潤特性，從而實(shí)現(xiàn)對油水兩相界面曲率的快速、可回復(fù)調(diào)整。此外，金屬納米顆粒分布呈現(xiàn)周期排列，通過利用表面等離子體選擇性透射特定波長的光來輸出所希望的顏色。由于透射波長受到金屬納米顆粒陣列排布密度的影響，因此可以通過電潤濕原理，對金屬納米顆粒陣列排布密度進(jìn)行

產(chǎn)品詳細(xì)介紹串口USB線纜。

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硅溶膠是一種由納米級的二氧化硅（SiO2?）顆粒均勻分散在水或有機(jī)溶劑中形成的膠體溶液。 硅溶膠因其獨(dú)特的性能，在多個(gè)領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用： 耐火材料：硅溶膠具有強(qiáng)大的粘結(jié)力和耐高溫特性（可達(dá)1500°C至1600°C），是制作耐火材料的理想選擇。它可以用作硅酸鹽耐火纖維、耐火保溫磚和耐酸堿水泥的粘結(jié)劑。 涂料工業(yè)：在涂料中添加硅溶膠，可以增強(qiáng)涂料的牢固性、抗污性、防塵性、耐老化和防火性能。硅溶膠涂料適用于內(nèi)外墻、防火涂料以及鋼鐵工業(yè)中的絕緣填充涂料。 薄殼精密鑄造：硅溶膠在薄殼精密鑄造中作為造型材料，能夠顯著提高殼型的強(qiáng)度和鑄造光潔度，改善操作條件并降低成本。 催化劑制造：硅溶膠具有較高的比表面積和優(yōu)良的吸附性能，適合用作石油化工催化劑的載體。 造紙工業(yè)：硅溶膠可用作玻璃紙防粘劑、照相用紙前處理劑和水泥袋防滑劑。 紡織工業(yè)：硅溶膠可以用作上漿劑，與油劑并用處理羊毛、兔毛等纖維，提高可紡性，減少斷頭，防止飛花。 其他應(yīng)用：硅溶膠還用于電子工業(yè)中的化學(xué)機(jī)械拋光技術(shù)、彩色顯像管制造中的分散劑和粘結(jié)劑、矽鋼片處理、地板蠟抗滑劑等領(lǐng)域。此外，硅溶膠還具有良好的吸附性能，可用作米酒、醬油、果汁等的澄清劑。 性能優(yōu)勢 高分散性和穩(wěn)定性：硅溶膠中的二氧化硅顆粒非常小，具有良好的分散性和穩(wěn)定性，不易聚沉。 優(yōu)良的粘結(jié)性：硅溶膠能夠牢固地附著在固體表面，形成堅(jiān)固的膜層，無需額外固化劑。 耐高溫性：硅溶膠具有很高的耐高溫性能，適合在高溫環(huán)境下使用。 環(huán)保性：硅溶膠無毒、無味、無污染，符合現(xiàn)代工業(yè)對環(huán)保材料的要求。

2020年3月8日，中山大學(xué)第五醫(yī)院在bioRxiv上上傳了一篇題為Crystal structure of SARS-CoV-2 nucleocapsid protein RNA binding domain reveal spotential unique drug targeting sites的研究，確定了SARS-CoV-2核糖蛋白N-端RNA結(jié)合域的晶體結(jié)構(gòu)。雖然整體結(jié)構(gòu)與其他冠狀病毒核N端RNA結(jié)合域相似，但它們之間的表面靜電電位特征卻不同。與輕度病毒類型HCoV-OC43 等效域的進(jìn)一步比較顯示，β-螺旋核心旁邊具有獨(dú)特的潛在RNA 結(jié)合槽。結(jié)合體外數(shù)據(jù)，結(jié)果提供了SARS-CoV-2N端RNA結(jié)合域的幾種原子分辨率特征，指導(dǎo)了針對SARS-CoV-2的新型抗病毒劑的設(shè)計(jì)。

相比OFCDM系統(tǒng)，本發(fā)明的接收端鏈路簡單，不需要知道發(fā)送端選用的擴(kuò)頻碼塊，也不需要進(jìn)行信道估計(jì)和頻域均衡，只要在時(shí)頻相干的信道內(nèi)進(jìn)行相關(guān)調(diào)制解調(diào)即可達(dá)到較好的BER性能，降低了系統(tǒng)復(fù)雜度。

本檢索方法包括以下步驟：1.確定主顏色模糊隸屬度函數(shù)和紋理模糊 隸屬度函數(shù)；2.選取擬檢索圖像的主顏色特征塊；3.根據(jù)主顏色模糊隸屬 度函數(shù)和主顏色特征塊，提取主顏色模糊直方圖特征，得到主顏色特征向 量K；4.選取紋理特征塊；5.根據(jù)紋理模糊隸屬度函數(shù)和紋理特征塊，提取 紋理模糊直方圖特征，得到紋理特征向量TK；6.綜合主顏色特征向量和紋 理特征向量，得到表達(dá)圖像檢索特征的綜合向量Key＝[K,TK]；7.以擬檢索 圖像的圖像檢索特征為索引，與圖像庫中的圖像進(jìn)行匹配檢索。

本發(fā)明公開了一種多物理域特征信息融合方法，包括：（1）通過測量工具獲取工程事件中所需要的先驗(yàn)信息，去除其中的冗余信息，獲得優(yōu)化的特征信息集；（2）將優(yōu)化的特征信息集中的每個(gè)特征信息值 Xi 轉(zhuǎn)換成區(qū)間形式；（3）求取廣義隱馬爾科夫初始模型；（4）根據(jù)獲得的廣義隱馬爾科夫初始模型λ，獲取最優(yōu)模型；（5）求得每個(gè)單物理域的最優(yōu)的廣義隱馬爾科夫模型，再各單物理域最優(yōu)模型參數(shù)間的耦合關(guān)系，合成聯(lián)合的廣義區(qū)間后驗(yàn)概率分布，完成獲得多物理域特征信息融合。本發(fā)明的方法通過廣義貝葉斯法則