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用于液体的 NASA HR-1 材料的增材制造...
摘要 NASA HR-1 是一种高强度 Fe-Ni 高温合金，旨在抵抗高压、氢环境脆化、氧化和腐蚀。NASA HR-1 最初由 NASA 于 1990 年代开发，源自 JBK-75，旨在提高高压氢环境中的强度和延展性。NASA HR-1 的化学配方旨在满足液体火箭发动机应用的要求，特别是在高压氢环境中使用的部件。最近使用增材制造 (AM) 的发展使这种材料成为快速分析和制造推进技术 (RAMPT) 计划下的通道冷却喷嘴和其他液体火箭发动机部件应用的有吸引力的选择。RAMPT 计划已确定基准，以全面发展和表征 NASA HR-1 材料。NASA HR-1 满足液体火箭发动机部件的材料要求，包括良好的抗氢性、高导电性、良好的低周疲劳性能以及高热通量环境中通道冷却喷嘴的高伸长率和强度。初步开发和特性描述已完成，使用吹粉定向能量沉积 (DED) 和激光粉末床熔合 (L-PBF) 增材制造技术开发材料测试样品和喷嘴硬件。NASA HR-1 粉末已从多家粉末供应商处采购并进行了特性描述，一系列开发和硬件样品已使用 DED 和 L-PBF 完成制造。材料特性描述包括热处理开发、金相学、化学评估、机械测试、热物理性能测量以及相关喷嘴硬件的制造以证明可行性。本文介绍了该工艺和早期材料开发的结果，并提供了包括硬件制造在内的未来开发工作。
Hedis产前和产后护理编码公告电子临床数据系统2025
•ECDS报告是全国质量保证（NCQA）更大策略的一部分，以实现数字质量系统，并与该行业转向数字措施保持一致。•ECDS报告标准提供了一种收集和报告结构化电子临床数据的方法，以进行HEDIS质量测量和改进。•根据NCQA，HEDIS混合数据收集（医疗记录收集）将在未来几年进行分阶段。•健康计划和医疗保健提供者将需要利用电子数据流，以确保准确地报告需要索赔中通常不发现数据的措施。•CPT®类别II代码可用于性能测量。CPT II的使用减少了对记录抽象和图表审查的需求。•CVX代码（疫苗管理的代码集）表示免疫中使用的产品类型。每种使用给定类型产品的免疫都将具有相同的CVX，无论谁收到了它。•逻辑观察标识符的名称和代码（LIENC）代码和索环代码（支持电子健康记录中全面的高质量临床内容的发展）并不出现在索赔上，并且很快对Hedis报告变得至关重要，对于ECD的措施至关重要，尤其是对eCD的措施：尤其是对实验室数据相关联的范围，同时又是与实验室健康相关联的，该措施是确定性的，可以进行确定性的范围，而确定性的范围是行为范围的范围。 HEDIS报告的目的，可以从电子病历（EMR）系统中提取。- snomed代码既代表诊断和过程，也代表临床发现。SNOMED代码是对EMR系统中临床数据进行分类的行业标准，可以从EMR系统中提取。- 由于只能通过补充数据提要获得LICINC代码和SNOMED代码，因此重要的是，健康计划和提供商社区必须采用这些EMR数据的共享，以确保我们的成员获得的护理质量。
基于无环的分布式分类帐和区块链平台的性能比较
摘要：自从第一个加密货币引入比特币以来，2008年，分布式分类帐技术（DLTS）的受欢迎程度已导致需求不断增长，因此，一般来说，一般来说，更多的网络参与者。缩放基于区块链的解决方案以应对每秒几千笔交易，或者以越来越多的节点的方式来应对大多数开发人员的理想目标。使这些性能指标可以进一步接受DLT，甚至更快的系统。通过引入定向的无环图（DAG）作为存储在分布式分类帐中的交易的基础数据结构，已经实现了重大的性能增长。在本文中，我们回顾了最突出的定向无环形平台，并根据交易吞吐量和网络延迟评估其关键性能指标。评估旨在展示理论上提高的DAG的可伸缩性是否也适用于实践中。为此，我们为每个DAG和区块链框架设置了多个测试网络，并进行了广泛的性能测量，以在不同的解决方案之间进行比较。使用每种技术每秒的交易，我们创建了一个并排评估，该评估允许对系统进行直接可伸缩性估算。我们的发现支持以下事实：与基于区块链的平台相比，基于DAG的内部，更相似的数据结构，基于DAG的解决方案提供了更高的交易吞吐量。尽管由于其相对较早的成熟状态，完全基于DAG的平台需要进一步发展其功能设置，以达到相同水平的可编程性和与现代区块链平台的传播。通过目前的发现，现代数字存储系统的开发人员能够合理地确定是否在其生产环境中使用基于DAG的分布式分类帐技术解决方案，即用DAG平台替换数据库系统。此外，我们提供了两个现实世界的应用程序方案，一个是智能电网通信，另一个来自受信任的供应链管理，这是从基于DAG的技术引入的。
脑力劳动：对...的批判性分析
脑力负荷（CTM）是精神紧张程度的反映，取决于所执行的任务、环境和具体操作条件，以及工人对这些要求做出反应的能力。CTM 分析取决于特定工具或方法的应用，这些工具或方法可能会因应用的具体环境、分析的工人类别、应用国家/地区、资源的可用性和/或工效学家而异。本研究的目的是对用于评估脑力负荷的工具进行批判性分析。为此，我们对电子数据库 ScienceDirect、Scopus 和 Web Of Science 中 2000 年至 2017 年间发表的文章进行了系统的文献综述，其中涉及文献计量分析和所选组合的内容。结果汇编了 85 篇符合研究目标和标准的文章，其中突出显示了作者、期刊、关键词、使用的工具、分析的工作人员以及研究的应用国家。最著名的期刊是“Ergonomics”，发现的主要关键词是“mental load”、“workload”和“NASA-TLX”。在发现的 22 种方法中，最常用的方法是生理测量分析和 NASA-TLX。研究的主要工作人员是卫生部门的工作人员、飞行员和空中交通管制员，其中 35% 的工作是在美国进行的。这22个工具被分为生理测量、表现测量和主观测量，并进一步标记为多维和单维主观测量。生理、表现和一些一维主观测量可以连续、实时测量，跟踪脑力负荷的变化，并且不依赖于参与者的记忆。多维主观测量提供了 CTM 各个维度的诊断，是最常用的工具，在手术后应用，并且不具有侵入性。生理测量的程序更加昂贵和复杂，性能测量可能具有侵入性，单维主观测量仅提供工作量的总体分数，而多维主观测量则具有更长的程序并且依赖于客户的记忆工作者。关键词：精神负荷。Carga cognitiva.绝大多数工具并不局限于国家或适用于工人和工作环境。因此，选择方法的标准取决于工作情况、分析目标和可用资源，建议使用至少两种不同分类的方法，以提高结果的有效性，使分析理想化与三类方法。工作负载。人体工程学。系统审查。
太阳能模块的输出通常夸大了
弗劳恩霍夫太阳能系统研究所的研究团队ISE评估了该研究所校准实验室Callab PV模块的70,000多个电动汽车模块的功率测量，自2012年以来。在此过程中，研究人员发现，自2017年以来，PV模块制造商的性能数据与研究所的测量结果之间的负差异一直在增加。直到2016年，在实验室中平均测量的功率比制造商承诺的要多。从那时起，在2020年至2023年的情况下出现了负趋势，导致平均功率降低约1.3％。2024年的最新数据显示出轻微的周转。Fraunhofer ISE的Callab PV模块自2012年以来一直在测试超过70,000个太阳能模块。为了全面审查性能一致性，该研究所的研究学家介绍了这一广泛的数据集，并分析了1034个在标准化条件下从单晶硅PV模块中进行的1034个收集的性能测量。对PV模块的功率测量值的分析表明，从2012年到2016年，在通常的部分中存在测量偏差；差异的平均水平不到百分之一。尤其是正常测量的正偏差。在2016年，制造商的功率特异性与研究所实验室中测得的功率之间的差异平均为0.6％。“从那以后，数据显示出负面趋势，”弗劳恩霍夫ISE的分离模块表征和可靠性的负责人丹尼尔·菲利普（Daniel Phillip）说。” 2023年，这在制造商的规范和我们对约1.3％的审查之间的负面偏差达到顶点。几乎没有观察到积极的偏差。”去年，研究科学家发表了有关经纪人指定的权力和实验室中的权力的统计数据在本周在Bad Staffelstein举行的第40届PV研讨会上，他们正在提供有关功率符合性的最新数据，该数据现在还包括2024年收集的数据。“在2024年，我们遇到了轻微的趋势逆转，但平均强的负偏差为1.2％，”丹尼尔·菲利普（Daniel Philipp）解释说。这可能表明制造公司已经意识到“乐观”功率等级的趋势是一个问题。“如果我们假设我们的数据代表了德国安装市场，则表现不佳1.2％，额外的16.2吉瓦在2024年
1表面积和石墨粒径的影响和...
表面积和石墨纳米片的表面积以及粒径对沥青粘合剂Dineshkumar sengottuvelu的修饰，* hashem khalem khaled almashaqbeh，* Mohammed，* Mohammed，Avijit Pramanik，Avijit Pramanik，Grace rushan，Sase ryy，SASE RASEN，SASE RASEN，SASER CHAREN，SASER， G. ucak- Astarlioglu，艾哈迈德·阿斯塔兹（Ahmed al-Ostaz）*摘要：氧化石墨烯（GO）对其独特的物理和化学特性引起了极大的关注。go在包括生物医学，电子，能源和环境在内的广泛领域中找到了应用。它在土木工程中的基础设施材料（例如沥青和水泥）的修饰中也起着重要作用。在这项研究中，我们使用改进的鹰嘴豆菌的方法报告了GOS（GR）粉末和石墨烯纳米片（GNP）的GOS合成。我们广泛研究了GR和GNP前体的粒径和特定表面积对其氧化的影响，这些作用尚未在文献中解决。来自傅立叶转换红外（FTIR）和X射线光电子光谱（XPS）分析的结果表明，由较大的表面积和小尺寸的GR粉制成的GO具有较高的氧化程度，约为9.8％的羧基官能团。这为与不同分子（包括沥青成分）的相互作用提供了更多机会。在这方面，我们通过旋转粘度，流变学，多重应力蠕变和恢复（MSCR）以及抗老龄化性能测量结果研究了富含羧基的GO（较高氧化百分比）对沥青粘合剂高温性能的影响。我们的实验结果表明，从GR粉末前体（指定的OX-GR）获得的GO可以显着改善沥青粘合剂的高温性能。例如，在高温下，仅引入2 wt。％的％进入性能等级沥青粘合剂（PG 67-22）可以大大增加其复杂的剪切模量（G*），并减少相角（δ）。MSCR测试表明，加入沥青粘合剂的添加有效地减轻了其永久性变形并改善了其弹性反应，这证明了蠕变合规性（𝐽𝐽𝑛𝑛𝑛𝑛）的降低约39％，而Go-Modiedified Binder的恢复百分比（𝜀𝜀𝜀𝜀）的恢复百分比（𝜀𝜀𝜀𝜀）增加了297％。此外，测得的粘度衰老指数和G*的G*比率证实了GO在粘合剂抗衰老特性改善的显着影响。关键字：石墨，石墨烯纳米片，石墨烯氧化物，悍马方法，沥青粘合剂，流变
随处部署人工智能
12 Habana Gaudi2 深度学习加速器：所有测量均使用 Habana SynapseAI 版本 1.10 和 optimum-habana 版本 1.6 在 HLS2 Gaudi2 服务器上进行，该服务器具有八个 Habana Gaudi2 HL-225H 夹层卡和两个 Intel Xeon Platinum 8380 CPU @ 2.30GHz 和 1TB 系统内存。性能测量于 2023 年 7 月进行。第四代英特尔至强 8480：英特尔第四代至强铂金 8480+ 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x32GB DDR5 4800MT/s，存储：953.9GB）；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.15.0-spr.bkc.pc.16.4.24.x86_64；批次大小：1；在 1 个插槽上测量：1；PyTorch 每日构建 0711；英特尔® PyTorch 扩展标签 v2.1.0.dev+cpu.llm；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B；数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔至强 Max 9480：英特尔至强 Max 9480 2 插槽系统，112 核/224 线程，Turbo Boost 开启，超线程开启，内存：16x64GB DDR5 4800MT/s；8x16GB HBM2 3200 MT/s，存储：1.8TB；操作系统：CentOS Stream 8；内核：5.19.0-0812.intel_next.1.x86_64+server；批次大小：1；在 1 个插槽上测量；PyTorch nightly build0711；英特尔® PyTorch 扩展 llm_feature_branch；模型：Llama 2 7B 和 Llama 2 13B，数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；波束宽度 4；精度：BF16 和 INT8；英特尔于 2023 年 7 月 12 日进行测试。英特尔数据中心 GPU Max 系列：1 个节点、2 个英特尔至强铂金 8480+、56 个内核、超线程开启、睿频开启、NUMA 2、总内存 1024GB（16x64GB DDR5 4800 MT/s [4800 MT/s]）、BIOS SE5C7411.86B.9525.D19.2303151347、微码 0x2b0001b0、1 个以太网控制器 X710（用于 10GBASE-T）、1 个 1.8T WDC WDS200T2B0B、1 个 931.5G 英特尔 SSDPELKX010T8、Ubuntu 22.04.2 LTS、5.15.0-76-generic、4 个英特尔数据中心 GPU Max 1550（仅使用单个 OAM 的单个 Tile 进行测量） GPU 卡）、IFWI PVC 2_1.23166、agama 驱动程序：agama-ci-devel-627.7、英特尔 oneAPI 基础工具包 2023.1、PyTorch 2.0.1 + 英特尔 PyTorch 扩展 v2.0.110+xpu（dev/LLM 分支）、AMC 固件版本：6.5.0.0、型号：Meta AI Llama 2 7B 和 Llama 2 13B、数据集 LAMBADA；令牌长度：32/128/1024/2016（输入）、32（输出）；贪婪搜索；精度 FP16；由英特尔于 2023 年 7 月 7 日测试。
纳米材料在半导体制造中的创新应用：提高下一代技术的效率和性能
随着纳米材料的出现，半导体系统的创建在哲学、架构和物理上的构想发生了彻底的改变。这些材料的尺寸在 1 到 100 纳米之间，为开发改进的半导体特性和性能带来了许多革命性的机会。微电子和纳米电子在引入晶体管技术的新方法、芯片布局和制造方法、速度的提高、功耗的提高以及电子设备的小型化方面发挥了关键作用。这一点变得尤为重要，尤其是当传统的硅基半导体技术正面临微加工的物理障碍时，人们正在寻求新的方法来满足未来一代计算、通信和电子应用日益增长的需求。这项研究采用了全面的文献综述，综述了有关纳米材料在半导体生产中的应用的科学、学术、技术和工业文章。该主题结合了来自大量实验研究、工业应用和理论实施分析的数据，这些分析涉及纳米材料的不同形式、其特性和合成方法。此次审查涉及对半导体应用中的碳纳米管以及石墨烯、量子点和金属纳米粒子的研究结果的审查。评估包括制造工艺、相对性能测量、各种纳米材料应用的比较及其对半导体器件效率和功能的影响。研究结果证实，纳米材料集成可大幅提高半导体性能。科学研究表明，新获得的纳米材料可将加工速度提高 40%，并将电力消耗降低 35%。与硅半导体参考相比，石墨烯等二维材料的应用已证明电子迁移率提高了 60%。一些量子点应用现在已在器件中实现了至少 45% 的光电效率。纳米制造生产的新方法已使制造成本降低了 30%，从而提高了所制造器件的准确性和可靠性。研究结果展示了纳米材料如何彻底改变半导体制造的当前趋势。这些在器件性能、能耗和制造方面的改进证明了纳米材料应用于未来一代半导体器件的可行性。所提到的主要问题，如可扩展性集成和工艺控制，必须进一步讨论和详细研究。这项研究的意义在于，纳米材料有进一步改进的前景，可以根据未来应用的突破为半导体技术提供先进的边际改进，可能重塑电子设备的功能和生产方法。本综述提供了全面的综述，为纳米材料如何促进半导体制造技术的改进奠定了基础。在改进小型设备性能、降低功耗和改进制造方法方面的经验教训支持了纳米材料在半导体生产中的必要性。这一观点表明，尽管存在许多规模和实施障碍，但与机遇相关的风险要高得多。本研究
使用机器学习的物联网中资源分配的审查
I.简介物联网（IoT）网络中的资源分配就像管理一个大型聚会，在那里您为许多客人提供了有限的零食和饮料。您想确保每个人都能得到足够的时间而不会太快耗尽或浪费任何东西。在物联网网络中，这涉及在不同设备（聚会上的“访客”）之间分发数据处理能力，内存和网络带宽之类的内容。目标是有效地使用这些资源，以便所有设备都可以很好地运行，而无需超载系统或导致延迟n。该策略旨在通过使用机器学习算法来实时和实时管理资源。工业互联网或物联网，通过促进自动化流程，数据交互和无缝沟通的工业设备和系统的运作方式彻底改变了。众多网络设备，传感器和设备在物联网的背景下共同收集，处理和传输数据，提高盈利能力，有效性和决策能力。，但是随着物联网部署的越来越大，越来越优雅，有效地分配资源已成为一个至关重要的问题。在物联网系统中动态分发和控制资源的过程，包括作为处理器，存储，带宽和能量，被称为动态资源分配。动态资源分配可以实时调整整个系统的要求和情况，通常是根据预设配置分配资源。这种灵活性对于物联网至关重要，因为工作负载波动，网络情况和系统需求可能会导致资源可用性和需求的快速变化。物联网中可变资源分布的主要目的是最大化资源消耗并提高系统的效率。反应性资源分配可确保资源有效地利用资源，通过根据实时需求智能分发资源来减少废物并提高整体系统效率。物联网系统变得更加可靠，适应性，并且可以快速响应。此外，物联网的动态分配有助于改善对变化条件和工作量趋势的反应。由于物联网系统经常在数据量，处理需求和网络环境中遇到变化，因此动态分配资源的能力使系统能够根据需求调整资源水平，保证峰值性能并始终有效利用资源。现在可以在机器学习算法的帮助下有效地解决IoT中不断分配资源的困难。物联网系统可能会预期对资源的需求，确定数据趋势，并通过利用机器学习算法来评估历史数据和当前数据，从而明智地分配资源。考虑到工作负载模式，能源使用和系统性能测量等变量，机器学习模型能够适应不断变化的环境并优化资源策略的分布。本文是四个部分，其中第一部分在物联网网络中引入资源分配是有效操作的关键方面。第二部分根据机器学习算法提供了在物联网中完成的工作。第三部分描述了有效资源分配的挑战和要求，并讨论了动态资源分配的机器学习技术。使用协作学习的第四部分任务卸载，最后一部分总结了评论中的关键发现，并强调了有效资源分配对IoT网络性能的重要性。
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估
摘要：降雨流量对于有效的水文学和水资源管理至关重要。因此，这项研究的目的是评估尼日利亚Akwa Ibom州恩扬溪（Enyong Creek）的降雨流趋势，利用每日降雨，河流排放和从2018年至2023年收集的温度数据的每日水电学数据，并通过矢量自动访问（VAR）模型对数据进行建模。结果表明，VAR模型成功捕获了排水（WD），降雨（RF）和平均温度（AVE.TEMP）之间的动态关系。方程式揭示了过去值对每个变量当前状态的影响。相关矩阵和图形表示已确认的模型充分性。验证结果证明了模型的准确性，模型R平方值为0.8781表明相关性很强。开发模型的评估的性能测量表明平均平均误差（MAE），均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）值分别为5.5066、6.7831和7.4203，揭示了令人满意的精度和精度。从这项研究中得出的信息为政府官员，政策制定者和计划者提供了宝贵的见解，以准确的洪水预测，紧急管理，土地使用计划和基础设施开发doi：https：//dx.doi.org/10.4314/jasem.v28i1.4开放式策略，由jasem propplectials出版： Ajol。这些文章在出版后立即在全球范围内发布。版权策略：©2024作者。（2023）。J. Appl。不需要特别的许可才能重用Jasem发表的全部或部分文章，包括板，数字和表。本文是根据Creative Commons Attribution 4.0 International（CC-By-4.0）许可证的条款和条件分发的开放式文章。，只要引用了原始文章，就可以在未经许可的情况下重复使用本文的任何部分。将本文引用为：Augustine，C。U； Ahaneku，I。E； AWU，J.I。尼日利亚Akwa Ibom State的Enyong Creek的降雨流动趋势。SCI。 环境。 管理。 28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。 随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。 这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。 The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,SCI。环境。管理。28（1）27-35日期：收到：2023年12月10日；修订：2024年1月11日；接受：2024年1月21日发表：2024年1月30日关键字：降雨流趋势，矢量自回旋，河流排放，洪水预测的降雨流向流的随机建模在水文和水资源管理中起着关键作用。随机降雨流动的流动建模涉及使用概率和统计方法来模拟降雨和河流流动模式的可变性和不确定性（Ahaneku和Otache，2014年）。这种方法利用概率和统计方法来模拟降雨流量模式中固有的可变性和不确定性。The significance of stochastic rainfall-riverflow modeling is underscored by its contributions to various aspects, including comprehending hydrological processes, managing floods and droughts, optimizing reservoir operations and water allocation, designing infrastructure, adapting to climate change, conducting risk assessments, facilitating hydropower generation,