Material Identification(재료 식별)란 무엇입니까?
Material Identification 재료 식별 - Spontaneous parametric down-conversion is an essential tool for a quantum light source in the infrared region ranging 2–5 µm for the purpose of material identification, chemical analysis, and gas sensing. [1] Processing approaches used included an expert system/spectral feature fitting programme, MICA (Material Identification and Classification Algorithm), that matches absorption features in image spectra to those in user-defined library spectra. [2] In order to prevent counterfeiting of down fiber from consumers, rare earth fluorescent materials are developed in the field of material identification and anticounterfeiting. [3] Material identification has many applications in non-destructive testing, chemistry, infrastructure maintenance, etc. [4] Dual-energy computed tomography (DECT) is of great clinical significance because of its material identification and quantification capacity. [5] Hyperspectral imaging provides rich information across many wavelengths of the captured scene, which is useful for many potential applications such as food quality inspection, medical diagnosis, material identification, artwork authentication, and crime scene analysis. [6] Terahertz (THz) waves characterized by low energy, instantaneity and proficiency in spectral analysis, have promising future in material identification. [7] To improve the accuracy of material identification in millimeter- and terahertz-wave nondestructive imaging during security and other inspections, it is important to perform both amplitude and phase imaging. [8] Compared to traditional FOD methods, the proposed method could utilize the resistance variation of detection coil reasonably and preliminary realize the material identification of metal foreign object. [9] In this paper, we present results from our simulation-based study of reflection-loss-based material identification from eight common building materials. [10] The material identification was satisfied by the nearest neighbor algorithm of effective points in the material range to the R_value calibration surface. [11] Since there is no generally accepted damping model for piezoelectric ceramics, several mechanical damping models are examined for the material identification. [12] Therefore, the accurate identification ability for similar materials with small differences among their Raman peaks plays a key role in Raman spectrometers for material identification. [13] Impedance spectroscopy characterizes the electrical properties of individual particles directly in the flow of water, allowing for simultaneous sizing and material identification. [14] Fiber Optics Reflectance Spectroscopy (FORS) has been widely used in the field of cultural heritage for material identification. [15] Material identification in processed and unprocessed food and feed is crucial for ensuring the safety and hygiene of food and feed products. [16] Material identification based on thermal properties is a commonly used approach of classifying materials into different categories. [17] METHODS The component parts of two representative soft CL modalities were catalogued, separated, weighed and inspected for material identification: somofilcon A soft CLs (clariti elite, CooperVision Inc. [18] To its end, this work addresses the transfer from material identification and optimization towards an industrial realization of the all-oxide technology. [19] This information can be used for diagnostics by monitoring changes, degradation or damages to paintings, for supporting in artwork restoration, for artist's material identification and pigment mapping, as well as for discovering the history of a piece of art by e. [20] The terahertz wave absorption has inspired researchers for the further research in this area, due to its many applications in various sciences such as material identification, medicine, and security. [21] The highest ten-fold cross-validation accuracy of material identification in ROI reached 80. [22] In this paper, we propose using low cost commercial Ultra-Wide Band (UWB) modules for material identification that are, basically, designed for localization in wireless sensor networks. [23] Spectral computed tomography (CT) has a great potential in material identification and decomposition. [24] This paper presents a novel unsupervised segmentation algorithm named as evolutionary component analysis for remotely sensed hyperspectral image data for material identification in the spatial and spectral information. [25] Here, we present a simplified and operational strategy relying on the volume specific surface area (VSSA) for nanomaterial identification, based on the recommendation stemming from the European Commission and previous work on this topic from the European Project Nanodefine. [26] Currently, energy resolving photon counting detectors (ERPCD) are the focus of attention as a promising technique for material identification based on the analysis of X-ray energies. [27] In fields such as national security, industry, and medicine, H-CT has various applications in the non-destructive analysis of objects such as material identification, anomaly detection, and quality assurance. [28] Portable and mobile Raman spectroscopy systems are increasingly being adopted in in situ non-invasive examination of artworks given their high specificity in material identification. [29] Photon counting detectors have been developed recently for purposes such as material identification and correction of beam hardening[2]-[3]. [30] Furthermore, adjustable field of view with magnification, fast, no-contact make it to be a promising tool in optical element measurement, material identification, biology and medicine. [31] Next, we explore the effectiveness of deep features extracted by Convolutional Neural Networks (CNNs) in the Discrete Cosine Transform (DCT) domain for various image classification tasks such as pedestrian and face detection, material identification and object recognition. [32] Surface-enhanced Raman scattering (SERS) spectroscopy aims to augment the relatively weak molecular vibrations based on electromagnetic enhancement (EE) and chemical enhancement (CE) mechanisms, and offers a potential way for material identification, even up to the single-molecule level, under atmospheric conditions. [33] The NanoDefine project tackled these obstacles by providing the NanoDefiner e-tool: A decision support expert system for nanomaterial identification in a regulatory context. [34] The terahertz wave absorption has inspired researchers for the further research in this area, due to its many applications in various sciences such as material identification, medicine, and security. [35] Material identification was completed using tension and compression specimens oriented along the principal directions of the processed material, E, L, and F, as well as off-axes specimens that bisected the principal planes E–F, L–F, and L–E. [36] Systematic studies on several ancient codices were performed for the material identification on Glagolitic, Greek, and Latin manuscripts. [37] Nanomaterial identification is a growing concern for several areas encountering these substances. [38] The designed system provides a new idea for research in the field of material identification. [39] These challenges include how to address: material identification and separation; ensuring purity; distribution and transportation; and establishing a viable market for recovered goods/materials. [40] Most manuscript scholars are well aware that ‘hard’ sciences have much to offer to manuscript studies, and are more reliable for material identification than visual analysis, traditionally their primary identification method. [41]자발적인 매개변수 하향 변환은 물질 식별, 화학 분석 및 가스 감지를 위해 2~5μm 범위의 적외선 영역에서 양자 광원에 대한 필수 도구입니다. [1] 사용된 처리 접근 방식에는 이미지 스펙트럼의 흡수 기능을 사용자 정의 라이브러리 스펙트럼의 흡수 기능과 일치시키는 전문가 시스템/스펙트럼 기능 피팅 프로그램인 MICA(Material Identification and Classification Algorithm)가 포함되었습니다. [2] 소비자로부터 다운 섬유의 위조를 방지하기 위해 희토류 형광 물질은 재료 식별 및 위조 방지 분야에서 개발됩니다. [3] 재료 식별은 비파괴 검사, 화학, 인프라 유지 관리 등에 많은 응용 분야를 가지고 있습니다. [4] 이중 에너지 컴퓨터 단층 촬영(DECT)은 물질 식별 및 정량화 능력으로 인해 임상적으로 매우 중요합니다. [5] 초분광 이미징은 캡처된 장면의 다양한 파장에 걸쳐 풍부한 정보를 제공하므로 식품 품질 검사, 의료 진단, 재료 식별, 예술 작품 인증 및 범죄 현장 분석과 같은 많은 잠재적 응용 프로그램에 유용합니다. [6] 테라헤르츠(THz) 파동은 저에너지, 순간성 및 스펙트럼 분석의 숙련도를 특징으로 하며 물질 식별 분야에서 유망한 미래를 가지고 있습니다. [7] 보안 및 기타 검사 중에 밀리미터 및 테라헤르츠파 비파괴 이미징에서 재료 식별의 정확도를 향상시키려면 진폭 및 위상 이미징을 모두 수행하는 것이 중요합니다. [8] 제안된 방법은 기존의 FOD 방법과 비교하여 감지 코일의 저항 변화를 합리적으로 활용하고 금속 이물질의 재료 식별을 사전에 실현할 수 있습니다. [9] 이 논문에서는 8가지 일반적인 건축 자재에서 반사 손실 기반 재료 식별에 대한 시뮬레이션 기반 연구 결과를 제시합니다. [10] 재료 식별은 재료 범위에서 R_value 보정 표면에 대한 유효 포인트의 가장 가까운 이웃 알고리즘에 의해 충족되었습니다. [11] 압전 세라믹에 대해 일반적으로 인정되는 감쇠 모델이 없기 때문에 재료 식별을 위해 여러 기계적 감쇠 모델이 조사됩니다. [12] 따라서 라만 피크 간에 작은 차이가 있는 유사한 물질에 대한 정확한 식별 능력은 물질 식별을 위한 라만 분광계에서 핵심적인 역할을 합니다. [13] 임피던스 분광법은 물의 흐름에서 직접 개별 입자의 전기적 특성을 특성화하여 크기 조정과 재료 식별을 동시에 수행할 수 있습니다. [14] Fiber Optics Reflectance Spectroscopy(FORS)는 물질 식별을 위한 문화 유산 분야에서 널리 사용되었습니다. [15] 가공 및 미가공 식품 및 사료의 재료 식별은 식품 및 사료 제품의 안전과 위생을 보장하는 데 중요합니다. [16] 열 속성에 기반한 재료 식별은 재료를 다양한 범주로 분류하는 데 일반적으로 사용되는 접근 방식입니다. [17] 행동 양식 두 가지 대표적인 소프트 CL 양식의 구성 요소 부품을 분류하고, 분리하고, 무게를 측정하고, 재료 식별을 위해 검사했습니다. somofilcon A soft CL(clariti elite, CooperVision Inc. [18] 결국 이 작업은 재료 식별 및 최적화에서 모든 산화물 기술의 산업적 실현으로의 전환을 다룹니다. [19] 이 정보는 그림의 변경, 열화 또는 손상을 모니터링하여 진단하고, 예술 작품 복원 지원, 예술가의 재료 식별 및 안료 매핑을 지원하고, e. [20] 테라헤르츠파 흡수는 재료 식별, 의학 및 보안과 같은 다양한 과학 분야에서 많은 응용 분야로 인해 이 분야의 추가 연구를 위해 연구원들에게 영감을 주었습니다. [21] ROI에서 재료 식별의 최고 10배 교차 검증 정확도는 80에 도달했습니다. [22] 이 논문에서는 기본적으로 무선 센서 네트워크에서 로컬라이제이션을 위해 설계된 저비용 상용 UWB(Ultra-Wide Band) 모듈을 재료 식별에 사용할 것을 제안합니다. [23] 스펙트럼 컴퓨터 단층촬영(CT)은 물질 식별 및 분해에 큰 잠재력을 가지고 있습니다. [24] 이 논문은 공간 및 스펙트럼 정보에서 물질 식별을 위해 원격으로 감지된 초분광 이미지 데이터에 대한 진화적 구성 요소 분석이라는 새로운 감독되지 않은 분할 알고리즘을 제시합니다. [25] 여기에서 우리는 유럽 위원회(European Commission)의 권장 사항과 유럽 프로젝트 Nanodefine의 이 주제에 대한 이전 작업을 기반으로 나노 물질 식별을 위한 VSSA(체적 비표면적)에 의존하는 단순화된 운영 전략을 제시합니다. [26] 현재 에너지 분해 광자 계수 검출기(ERPCD)는 X선 에너지 분석을 기반으로 하는 물질 식별을 위한 유망한 기술로 주목받고 있습니다. [27] H-CT는 국가 안보, 산업, 의료 등의 분야에서 물질 식별, 이상 감지, 품질 보증과 같은 물체의 비파괴 분석에 다양한 응용 분야를 가지고 있습니다. [28] 휴대용 및 모바일 라만 분광기 시스템은 재료 식별의 높은 특이성을 감안할 때 예술 작품의 현장 비침습적 검사를 점점 더 많이 채택하고 있습니다. [29] 광자 계수 검출기는 재료 식별 및 빔 경화 보정과 같은 목적으로 최근에 개발되었습니다[2]-[3]. [30] 또한, 배율, 빠르고, 비접촉으로 조정 가능한 시야는 광학 요소 측정, 재료 식별, 생물학 및 의학에서 유망한 도구가 됩니다. [31] 다음으로, 보행자 및 얼굴 감지, 재료 식별 및 객체 인식과 같은 다양한 이미지 분류 작업을 위해 DCT(Discrete Cosine Transform) 도메인에서 CNN(Convolutional Neural Networks)에서 추출한 심층 특징의 효율성을 살펴봅니다. [32] 표면 강화 라만 산란(SERS) 분광법은 전자기 강화(EE) 및 화학 강화(CE) 메커니즘을 기반으로 상대적으로 약한 분자 진동을 증가시키는 것을 목표로 하며 단일 분자 수준까지 물질 식별을 위한 잠재적인 방법을 제공합니다. 대기 조건에서. [33] NanoDefine 프로젝트는 규제 맥락에서 나노물질 식별을 위한 의사결정 지원 전문가 시스템인 NanoDefiner e-tool을 제공하여 이러한 장애물을 해결했습니다. [34] 테라헤르츠파 흡수는 재료 식별, 의학 및 보안과 같은 다양한 과학 분야에서 많은 응용 분야로 인해 이 분야의 추가 연구를 위해 연구원들에게 영감을 주었습니다. [35] 재료 식별은 가공 재료 E, L 및 F의 주 방향을 따라 배향된 인장 및 압축 시편과 주 평면 E–F, L–F 및 L–E를 이등분한 축외 시편을 사용하여 완료되었습니다. . [36] Glagolitic, 그리스어 및 라틴어 사본의 자료 식별을 위해 여러 고대 사본에 대한 체계적인 연구가 수행되었습니다. [37] 나노물질 식별은 이러한 물질을 접하는 여러 영역에 대한 관심이 증가하고 있습니다. [38] 설계된 시스템은 재료 식별 분야의 연구에 새로운 아이디어를 제공합니다. [39] 이러한 과제에는 다음을 해결하는 방법이 포함됩니다. 순도 보장; 유통 및 운송; 회수된 상품/재료에 대한 실행 가능한 시장을 구축합니다. [40] 대부분의 원고 학자들은 '단단한' 과학이 원고 연구에 많은 것을 제공하고 전통적으로 주요 식별 방법인 시각적 분석보다 자료 식별에 더 신뢰할 수 있다는 것을 잘 알고 있습니다. [41]
Positive Material Identification 긍정적인 물질 식별
A real case is presented, focused on positive material identification for process equipment and piping. [1] Positive material identification (PMI) and energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS) were used to analyze the chemical composition. [2] While examining, some UNS S15500 (15 – 5 pH) grade Arandela Muelle (Spring Washer) are reported as UNS S17400 (17 – 4 pH) grade steel, in the Positive Material Identification Test (PMI). [3] Positive Material Identification (PMI) testing was done to analyse the amount of different metals (percentage by mass) present in the dental implants. [4] Handheld analyzers that utilize X-ray fluorescence (XRF) and spectroscopy (LIBS) technology may offer technological assistance that is helpful for achieving this level of analysis, often referred to as Positive Material Identification (PMI). [5] Adequate pre- and post-weld heat treatment for SMW joints, and weld design modifications and positive material identification (PMI) inspection for DMW joints, were recommended. [6]공정 장비 및 배관에 대한 확실한 재료 식별에 중점을 둔 실제 사례가 제시됩니다. [1] PMI(Positive Material Identification) 및 EDS(Energy-Dispersive X-ray spectroscopy)를 사용하여 화학 성분을 분석했습니다. [2] 검사하는 동안 일부 UNS S15500(15 – 5 pH) 등급 Arandela Muelle(스프링 와셔)은 PMI(Positive Material Identification Test)에서 UNS S17400(17 – 4 pH) 등급 강철로 보고되었습니다. [3] PMI(Positive Material Identification) 테스트는 치과용 임플란트에 존재하는 다양한 금속의 양(질량 백분율)을 분석하기 위해 수행되었습니다. [4] X선 형광(XRF) 및 분광기(LIBS) 기술을 사용하는 휴대용 분석기는 종종 양성 물질 식별(PMI)이라고 하는 이러한 수준의 분석을 달성하는 데 도움이 되는 기술 지원을 제공할 수 있습니다. [5] SMW 조인트에 대한 적절한 용접 전후 열처리와 DMW 조인트에 대한 용접 설계 수정 및 PMI(Positive Material Identification) 검사가 권장되었습니다. [6]
Plant Material Identification
The purpose of this study is to increase knowledge of the aspects related to the variability and to characterize the pollen morphology of some members of family fabaceae and to evaluate the utility of pollen features in order to develop an additional alternative plant material identification tool. [1] ) shoots of Ukrainian flora for the plant material identification. [2] for the plant material identification. [3]이 연구의 목적은 변이성과 관련된 측면에 대한 지식을 높이고 fabaceae과의 일부 구성원의 꽃가루 형태를 특성화하고 추가 대체 식물 재료 식별 도구를 개발하기 위해 꽃가루 특징의 유용성을 평가하는 것입니다. [1] ) 식물 재료 식별을 위한 우크라이나 식물상의 싹. [2] 식물 재료 식별을 위해 [3]
Raw Material Identification
Highlights: This work will provide support guidance for manufacturers and regulatory policy makers to implement equivalent validated and compliant DNA-based testing in quality control processes to improve botanical raw material identification and authentication. [1] A fast, reproducible, non-destructive method to confirm raw material identification in real-time upon material receipt within a warehouse environment is desired. [2]하이라이트: 이 작업은 제조업체와 규제 정책 입안자가 식물 원료 식별 및 인증을 개선하기 위해 품질 관리 프로세스에서 동등하게 검증되고 규정을 준수하는 DNA 기반 테스트를 구현하는 데 지원 지침을 제공할 것입니다. [1] 창고 환경 내에서 자재 수령 시 실시간으로 원자재 식별을 확인하는 빠르고 재현 가능하며 비파괴적인 방법이 필요합니다. [2]
Complex Material Identification
Finally, we experimentally verify a complex material identification task and obtain promising results. [1] In the long- wave infrared, temperature variations resulting from illumination changes produce widely varying at-aperture signals and create a complex material identification problem. [2]마지막으로 복잡한 재료 식별 작업을 실험적으로 검증하고 유망한 결과를 얻습니다. [1] 장파 적외선에서 조명 변화로 인한 온도 변화는 조리개에서 신호를 광범위하게 변화시키고 복잡한 재료 식별 문제를 발생시킵니다. [2]
Object Material Identification
Space object material identification method based on Tucker decomposition is proposed and demonstrated experimentally. [1] In this paper, a new non-contact object material identification method based on Convolutional neural networks (CNNs) and polarization imaging is proposed. [2]터커 분해에 기반한 우주 물체 물질 식별 방법을 제안하고 실험적으로 시연한다. [1] 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 및 편광 이미징을 기반으로 하는 새로운 비접촉 물체 물질 식별 방법을 제안합니다. [2]
Inverse Material Identification
Advanced inverse material identification procedures rely on the richness of strain fields generated in a complex specimen. [1] Vibration responses being sensitive to material properties, an inverse material identification methodology using experimental modal testing and finite element model updating can be a reasonable option. [2]고급 역 재료 식별 절차는 복잡한 시편에서 생성된 변형장의 풍부함에 의존합니다. [1] nan [2]
Hazardou Material Identification 위험 물질 식별
These include compositional screening of natural and manufactured materials, quality control of manufacturing processes, identification of environmental contaminants, biomedical diagnostics, forensic analysis, and hazardous material identification in the industrial, environmental, geological, cultural heritage, agricultural, biological, nuclear and security sectors. [1] At a dangerous search and rescue scene, an unmanned ground vehicle can perform the tasks instead of a rescue worker such as incident localization, hazardous material identification, toxic gas collection, and security surveillance. [2]여기에는 천연 및 제조 재료의 구성 스크리닝, 제조 공정의 품질 관리, 환경 오염 물질 식별, 생물 의학 진단, 법의학 분석 및 산업, 환경, 지질학, 문화 유산, 농업, 생물학, 원자력 및 보안 분야의 위험 물질 식별이 포함됩니다. . [1] 위험한 수색 및 구조 현장에서 무인 지상 차량은 사고 위치 파악, 위험 물질 식별, 유독 가스 수집, 보안 감시 등 구조 작업자 대신 작업을 수행할 수 있습니다. [2]
Nuclear Material Identification 핵물질 식별
This paper presents new results on nuclear material identification and relative count contribution (also known as mixing ratio) estimation for mixtures of materials in which there are multiple isotopes present. [1] We describe the principle of APT for non-nuclear material identification, and for nuclear material detection, then we provide illustrations of the performances for 10 min inspections with significant quantities (kilograms) of explosives, illicit drugs, or SNM, in different cargo cover loads (e. [2]이 논문은 여러 동위 원소가 존재하는 물질의 혼합물에 대한 핵 물질 식별 및 상대 개수 기여도(혼합비라고도 함) 추정에 대한 새로운 결과를 제시합니다. [1] 우리는 비핵 물질 식별 및 핵 물질 탐지를 위한 APT의 원리를 설명한 다음 다양한 화물 덮개 하중에서 상당한 양(킬로그램)의 폭발물, 불법 약물 또는 SNM에 대한 10분 검사 성능의 그림을 제공합니다. (이자형. [2]
material identification technique 재료 식별 기법
Raman spectroscopy is an outstanding material identification technique. [1] The research starts with a literature study into the state of the art of LIBS as a material identification technique. [2] Material identification technique is crucial to the development of structure chemistry and materials genome project. [3]라만 분광법은 뛰어난 물질 식별 기술입니다. [1] 연구는 재료 식별 기술로서 LIBS의 최신 상태에 대한 문헌 연구로 시작됩니다. [2] 재료 식별 기술은 구조 화학 및 재료 게놈 프로젝트의 개발에 중요합니다. [3]
material identification system 재료 식별 시스템
Thus, to enable material-specific parameter adaption for smart manufacturing systems, a material identification system is necessary. [1] It includes an image-based VC technology for supporting textile waste reuse and resale, and a material identification system for sorting textile materials by using near infrared (NIR)/hyperspectral spectroscopy technology to support efficiently recycling to reuse the textile fibre will be evaluated. [2] This work presents a material identification system based on a portable 3D imaging radar-based system, the Walabot sensor by Vayyar Technologies; the acquired three-dimensional radiance map of the analyzed object is processed by a Convolutional Neural Network in order to identify which material the object is made of. [3]따라서 스마트 제조 시스템을 위한 재료별 매개변수 적응을 가능하게 하려면 재료 식별 시스템이 필요합니다. [1] 여기에는 섬유 폐기물 재사용 및 재판매를 지원하는 이미지 기반 VC 기술이 포함되며, 섬유 섬유 재사용을 위한 효율적인 재활용을 지원하기 위해 근적외선(NIR)/초분광 분광 기술을 사용하여 섬유 재료를 분류하는 재료 식별 시스템이 평가됩니다. [2] nan [3]
material identification problem
In recent years, new approaches were proposed to integrate the optical flow and the material identification problems to render a compatible characterization of the displacement field in the sense that they correspond to a mechanical model whose material properties also undergo an identification process. [1] In the long- wave infrared, temperature variations resulting from illumination changes produce widely varying at-aperture signals and create a complex material identification problem. [2]최근 몇 년 동안 광학 흐름과 재료 식별 문제를 통합하여 재료 특성도 식별 프로세스를 거치는 기계적 모델에 해당한다는 의미에서 변위 필드의 호환 가능한 특성화를 렌더링하는 새로운 접근 방식이 제안되었습니다. [1] 장파 적외선에서 조명 변화로 인한 온도 변화는 조리개에서 신호를 광범위하게 변화시키고 복잡한 재료 식별 문제를 발생시킵니다. [2]
material identification method
Space object material identification method based on Tucker decomposition is proposed and demonstrated experimentally. [1] In this paper, a new non-contact object material identification method based on Convolutional neural networks (CNNs) and polarization imaging is proposed. [2]터커 분해에 기반한 우주 물체 물질 식별 방법을 제안하고 실험적으로 시연한다. [1] 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Networks) 및 편광 이미징을 기반으로 하는 새로운 비접촉 물체 물질 식별 방법을 제안합니다. [2]
material identification accuracy 재료 식별 정확도
9% material identification accuracy, which outperforms state-of-the-art approaches. [1] We compared the performances of these strategies in terms of their quantification, detection limit, size measurement, and material identification accuracy and analysis speed by analyzing the same standard and environmental samples. [2]최첨단 접근 방식을 능가하는 9%의 재료 식별 정확도. [1] 우리는 동일한 표준 및 환경 샘플을 분석하여 정량화, 검출 한계, 크기 측정, 물질 식별 정확도 및 분석 속도 측면에서 이러한 전략의 성능을 비교했습니다. [2]
material identification task 재료 식별 작업
A human male subject with sensorimotor dysfunction in his left hand after a stroke was asked to perform peg manipulation practice, a building block stacking task, and a material identification task for 10 min each for six weeks. [1] Finally, we experimentally verify a complex material identification task and obtain promising results. [2]뇌졸중 후 왼손에 감각 운동 장애가 있는 인간 남성 대상에게 6주 동안 각각 10분 동안 못 조작 연습, 빌딩 블록 쌓기 작업 및 재료 식별 작업을 수행하도록 요청했습니다. [1] 마지막으로 복잡한 재료 식별 작업을 실험적으로 검증하고 유망한 결과를 얻습니다. [2]