近年来,天然纤维增强复合材料由于其质量轻、耐磨、可燃、无毒、成本低和可生物降解等特性而受到广泛关注。在各种天然纤维中,亚麻、竹、剑麻、大麻、苎麻、黄麻和木纤维尤其受到关注。世界各地对利用天然纤维作为增强材料来制备各种类型复合材料进行了大量研究。然而,缺乏良好的界面黏附力、熔点低和耐湿性差使得天然纤维增强复合材料的使用不那么有吸引力。天然纤维的预处理可以清洁纤维表面、对表面进行化学改性、停止吸湿过程并增加表面粗糙度。在各种预处理技术中,接枝共聚和等离子处理是天然纤维表面改性的最佳方法。天然纤维与乙烯基单体的接枝共聚物可在基质和纤维之间提供更好的粘合性。本文回顾了预处理天然纤维在聚合物基质复合材料中的应用。还讨论了天然纤维表面改性对纤维和纤维增强聚合物复合材料性能的影响。POLYM. ENG. SCI.,49:1253–1272,2009 年。ª 2009 年塑料工程师协会
作为一项 PIC 倡议,可持续聚合物技术中心建议使用 EDA 技术中心资金来:(1) 加强可持续治理模式,重点关注合作伙伴关系发展、开放式创新、评估和风险缓解;(2) 重振聚合物初创企业生态系统并增加资本化;(3) 增加可持续性和生命周期评估方面的新劳动力能力;(4) 投资于提高聚合物性能的技术,同时减少对环境的影响。该申请利用了大量现有资产和超过 50,000,000 美元的一致承诺;联邦总申请为 7000 万美元,匹配 1130 万美元。该范围将在五年内实施;10 年内的潜在影响包括创造或保留 6,351 个就业岗位、催化 18 亿美元的直接私人投资以及每年减少 390 万吨二氧化碳(相当于减少近 100 万辆汽车上路)。该应用程序与 EDA 的 KTFA #10(先进材料)一致,并支持 KTFA #9(先进能源)。
成功地开发了一条与非海洋可生物降解钓鱼线相同程度的淋巴结伸长率,并展示了海洋生物降解性。钓鱼线在遗弃后沉入海底时会加速。实际上在实际海洋区域的现场测试中确认了钓鱼线的降解性。
聚乙烯(PE)是一种热塑性材料。商品名是fortiflex。单体是乙烯。它是一种商品塑料。它具有不同的晶体结构,例如HDPE,LDPE和LLDPE。它是通过添加或自由基聚合产生的。它用于制造塑料容器,瓶子,袋子,塑料玩具等。
目前的工作旨在根据基于锆石矿物质在各种钙化温度下制造Na1ÞX Zr 2 Si X P 3-X O 12化合物。在250、500和1000 C中钙化了制造的化合物。钙化温度对制造化合物的结构,晶相和辐射屏蔽特性的影响。X射线衍射衍射仪表明,单斜晶相出现在250 c的钙化温度下,500°C完全转化为高度对称性六边形晶体相。 122Kev。在本研究中对钙化温度对G射线屏蔽行为的影响进行了清晰的影响,当钙化温度从250 C的250 C升高到1000 C时,线性衰减系数在122KeV时的影响增加了218%。©2023韩国核协会,由Elsevier Korea LLC出版。这是CC BY-NC-ND许可证(http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/)下的开放访问文章。
Q. 在DUMAS的估计方法中,有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。 计算化合物中氮的百分比组成。 (300 k = 15 mm的水张力)Q.在DUMAS的估计方法中,有机化合物的0.3g在300 K温度和715 mM压力下收集了50毫升的氮。计算化合物中氮的百分比组成。(300 k = 15 mm的水张力)
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请勿以超过其最大安全电压(例如 4.2V)的电压对电池进行充电 - 通常由任何电池内置保护电路负责 请勿将其放电至低于其最小安全电压(例如 3.0V)- 通常由任何电池内置保护电路负责 请勿吸收超过电池所能提供的电流(例如约 1-2 C )- 通常由任何电池内置保护电路负责 请勿使用超过电池可承受的电流(例如约 1 C )对电池进行充电 - 通常由任何电池内置保护电路负责,但也可通过调整充电率使用充电器进行设置 请勿在高于或低于特定温度(通常约 0-50 摄氏度)的温度下对电池进行充电 - 有时由充电器处理,但只要充电率合理,通常就不是问题。
这项迷你审查将重点放在过去3年中乙烯基聚合物的光催化升级和解聚的发展。首先简要讨论聚苯乙烯的升级,以及有关其他不可生物降解聚合物的升级的最新报道。有关聚苯乙烯升级的全面摘要,鼓励读者参考最近的出色评论。[6,7b,c,8]相反,这项迷你综述旨在对乙烯基聚合物的光催化降解进行严格讨论,包括聚甲基丙烯酸酯,聚丙烯酸酯,聚丙烯酸酯和其他材料,例如聚乙烯基醚。尽管当前的聚合物晶体降解策略不会像聚苯乙烯那样产生高增值的小分子,但它们可以通过高效的光催化过程将其完全解散回成单体。最后但并非最不重要的一点是,在讨论我们对令人兴奋的新方向的愿景中提供了关键的未来前景。
事件相机具有高时间分辨率、高动态范围、低功耗和高像素带宽等特点,为特殊环境中的物体检测提供了独特的功能。尽管有这些优势,事件数据固有的稀疏性和异步性对现有的物体检测算法提出了挑战。脉冲神经网络 (SNN) 受到人脑编码和处理信息方式的启发,为这些困难提供了潜在的解决方案。然而,在当前的实现中,它们在使用事件相机进行物体检测方面的性能受到限制。在本文中,我们提出了脉冲融合物体检测器 (SFOD),一种基于 SNN 的简单有效的物体检测方法。具体而言,我们设计了一个脉冲融合模块,首次实现了应用于事件相机的 SNN 中不同尺度特征图的融合。此外,通过整合我们在 NCAR 数据集上对主干网络进行预训练期间进行的分析和实验,我们深入研究了脉冲解码策略和损失函数对模型性能的影响。从而,我们建立了基于 SNN 的当前最佳分类结果,在 NCAR 数据集上实现了 93.7% 的准确率。在 GEN1 检测数据集上的实验结果表明,SFOD 实现了 32.1% 的当前最佳 mAP,优于现有的基于 SNN 的方法。我们的研究不仅强调了 SNN 在事件摄像机物体检测中的潜力,而且推动了 SNN 的发展。代码可在 https://github.com/yimeng-fan/SFOD 获得。