微通道类型材料加工方式
微型微通道换热器材料加工方式：镍材料：可能采用特定的金属加工工艺，如精密铸造或电镀，以满足其高效传热性能的需求。烧结网式多孔结构：主要通过粉末冶金技术制作，即将金属粉末通过压制、烧结等步骤形成多孔结构。
其结构形式包括平行流管式和三维错流式散热器。其特点在于尺寸较大，微通道水力学直径在0.6至1毫米以下，如采用铜材料，可精密加工成光滑的微通道，传热系数高达45 MW/（m·K），是传统紧凑式换热器的20倍。硅和Si3N4等材料则可用于制造复杂多层结构，通过蚀刻和夹层技术可实现各种定制化设计。
微型微通道换热器可选用的材料有：聚甲基丙烯酸甲酯、镍、铜、不锈钢、陶瓷、硅、Si3N4和铝等。采用镍材料的微通道换热器，单位体积的传热性能比相应聚合体材料的换热器高5倍多，单位质量的传热性能也提高了50%。
材料：一般采用以刻蚀有凸突的微通道硅片来制作微流控芯片。模塑法：原理：是目前加工聚合物芯片的主要方法。通过光刻胶得到模具，并在模具上固化液态高聚物，从而得到微芯片。材料：一般采用光刻胶（如SU8胶）为模具材料，聚合物（如PDMS）为芯片材料，阳模则通常是硅片或玻璃。
十分钟解读DeePLAbV3
DeeplabV3在PASCAL VOC数据集上进行了一系列消融实验，以验证其方法的有效性。实验结果如下：不同backbone的效果：实验采用了不同的网络结构作为backbone，如Resnet-50、ResNet-101等，结果显示DeeplabV3在不同backbone上都能取得较好的性能。
实验结果显示，DeeplabV3在PASCAL VOC数据集上的表现与其他最先进的模型相当。训练设置包括学习率策略、数据增强技术等，并保持了groundtrue的原有大小。消融实验进一步验证了模型的有效性。
DeepLabv3+ 是一种用于语义图像分割的深度学习模型，它在 DeepLab 系列模型中有着显著的改进和性能提升。
DeepLabV3+是一种先进的图像分割技术，旨在解决语义分割中的两个主要问题：物体的多尺度问题和多次下采样导致的特征图分辨率降低、预测精度下降及边界信息丢失。为了应对这些挑战，DeepLabV3+提出了两个主要的创新点：encode-decode结构和更改主干网络。
DeepLabV3论文解读：主要动机与贡献 动机：DeepLabv3旨在解决多尺度下的目标分割问题，即提高模型在不同尺度目标上的分割精度。 贡献：通过重新考虑空洞卷积的使用、改进aspP模块、分享训练细节和经验，提升了语义分割的性能。
DeepLabv3论文解读 前言 DeepLabv3是在DeepLabv1，DeepLabv2的基础上发展而来，关于v1，v2的介绍可以看我之前的博文。DeepLabv1， DeepLabv2，DeepLab系列主要围绕空洞卷积、全连接条件随机场（Fully-connected Conditional Random Field （CRF）以及ASPP展开讨论。
什么是gnn
1、GNN（Graph Neural Network，图神经网络）是一种基于深度学习的算法框架，专门用于处理由节点和边组成的图结构数据。其核心原理与典型应用如下：核心原理特征提取与规范化表示GNN通过提取节点、边及图整体的特征，将非欧式结构的图数据（如社交网络、分子结构）转化为规范化表示。
2、GNN（图神经网络）是一种专门处理图结构数据的深度学习模型，通过模拟图中节点间的信息传递来学习特征。核心原理 图结构处理：GNN将数据表示为节点（实体）和边（关系）组成的图，适用于社交网络、分子结构等非欧几里得数据。
3、GNN（Graph Neural Network，图神经网络）是一种基于深度学习处理图结构数据的算法框架，专注于处理由节点和边组成的图结构数据。以下从定义、核心原理、重要部分及应用范围展开介绍：定义与数据表示：在图结构数据中，节点通常表示实体，如人、物品等；边则表示实体之间的关系。
4、图神经网络（GNN）是以图结构数据为核心，高效地捕捉节点和边的复杂关系的神经网络模型。了解GNN的基本概念是学习的第一步。主要模型：图卷积神经网络（GCN）是GNN的一个重要部分，为很多后来的模型打下了基础。学习GCN等主要模型，有助于深入理解GNN的架构和特性。
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