沥青路面是全球道路建设的一种常见类型。,它在舒适性,耐用性和防水性方面提供了出色的性能。沥青路面道路容易受到不同类型的路面疾病的影响,这会影响其使用寿命。此外,过度使用不可再生的材料和大规模的建筑废物会产生负面影响。但是,沥青路面的自我修复技术减少了频繁维护和维修裂缝的需求,从而使它们随着时间的推移更加可持续。因此,本文旨在生产可持续的沥青路面混合物,降低维护成本,减少使用天然材料进行道路维护以及处置工业废物。为了实现上述目标,最多20%的电弧炉炉渣(EAFS)作为替代天然粗骨料,使用三个不同百分比的钢羊毛纤维(SWF)来制备沥青混合物。的机械性能,例如马歇尔稳定性,裂纹阻力,间接拉伸强度和耐水性。此外,还分析了热分布,并使用三点弯曲测试(TPB)来评估自我修复效率。根据结果,EAFS具有良好的波吸收能力,因为它包含许多金属氧化物。在沥青混合物中同时使用EAFS和SWF可带来明显的时间和节能。另外,用EAF代替20%的天然粗骨料,并通过沥青混合物的重量增加0.2%的SWF是一种有希望的方法。EAFS不仅提供了最佳的治愈结果,而且还提高了混合物的机械性能。在沥青混合物中使用EAFS是支持可持续发展的著名解决方案。
类脑计算是借鉴脑科学基本原理,打破 “ 冯诺依曼 ” 架构束缚的新型计算技术。本研究组将从理论和器件两个方向对类脑计算展开协同 研究。 理论方面:研究类脑计算架构、模型和算法,探索基于类脑计算的类脑智能的基础理论;借鉴神经元模型、神经环路传导、神经编码 及认知、学习、记忆、决策等神经机制,逐步建立和完善类脑处理信息处理的数学 / 计算原理和模型;构建类脑计算和智能的统一理论 框架。为类脑计算器件及系统的发展提供理论基础。 器件方面:基于新材料和新技术,研究新型高性能类脑神经器件,解决一致性差、可靠性差、规模化难等痛点;研究基于类脑神经器 件的网络架构,构建大规模阵列,开展外围电路的研发与设计;研究基于新型类脑器件的感知和计算架构,发展感存、存算、感存算 一体系统。
关于科幻小说与未来设计交集的讨论已成为人机交互 (HCI) 不可或缺的一部分。然而,多感官研究很少成为这一讨论的一部分,尽管食物和味道经常作为科幻小说中的叙事元素出现,例如在电影《绿色食品》中。因此,我们调查了参加科幻小说研讨会的 HCI 硕士生 (n=48),以调查他们认为 1) 食物和 2) 感官在未来会如何变化。这项小型研究试图探索 HCI 学生对感官未来的期望。我们对回答进行了聚类和编码,发现他们对感官未来的期望比对食物未来的期望更模糊。例如,12 个人不认为感官的未来会发生变化。我们得出了对 HCI 计划和研究的启示。我们认为,教授味觉界面、多感官研究和科幻小说相关研究应该更多地融入到 HCI 计划中。
支出计划可以帮助几乎任何年龄的孩子澄清他们的想法和目标。该计划是指导他们做出决策和选择的工具。制定支出计划时,请记住需求和需求之间的区别。需求是生命所必需的,例如基本的衣服,食物和住房。欲望是您认为的生活会使生活更加幸福或更轻松,但这不是生活中的必要条件。换句话说,您可以没有它。
2024 年 9 月 17 日 - 本规范和图纸中所述的尺寸和标准仅为标准尺寸。因此,实际工作必须到现场进行测量和勘察。 还,。
MyNavy Assignment (MNA) 版本 4.9a2 中引入的更改将包括 OBLISERV Tracker 的首次亮相。OBLISERV Tracker 将向已收到命令且在 30 天内执行所需 OBLISERV 的水手发送通知电子邮件。水手的 CCC 和 Detailer 将收到相同的电子邮件。这将影响所有使用该系统提交 OBLISERV 请求的水手,以及他们的 Detailer 和指挥职业顾问 (CCC)。
如果出现以下情况,请停止使用并咨询医生或牙医:■ 咳嗽持续 7 天以上、复发或伴有发烧、皮疹或持续性头痛。这些可能是严重疾病的征兆。■ 口腔疼痛症状在 7 天内没有改善■ 刺激、疼痛或发红持续或恶化如果怀孕或哺乳,请在使用前咨询健康专家。请将本品放在儿童接触不到的地方。如果服用过量,请立即寻求医疗帮助或联系毒物控制中心。使用方法■ 成人和 12 岁及以上的儿童:根据需要每 4 小时服用 2 片(一片接一片)。让每片含片在口中缓慢溶解。 ■ 24 小时内不要服用超过 12 粒,或遵医嘱服用 ■ 12 岁以下儿童:请勿使用 其他信息 ■ 储存温度为 20°-25°C (68°-77°F) 非活性成分 阿拉伯胶、抗坏血酸棕榈酸酯、β-胡萝卜素、焦糖色、玉米糖浆、dl-α生育酚、甘油、麦芽糊精、中链甘油三酯、天然香料、天然 A 级蜂蜜、丙二醇、纯净水、大豆卵磷脂、三氯蔗糖、蔗糖、葵花籽油 有疑问或意见?请于工作日上午 8 点至下午 6 点(美国东部标准时间)拨打 1-800-245-1040
1234学生,计算机工程系,RMCET,AMBAV,马哈拉施特拉邦,印度5号计算机工程系助理教授,RMCET,AMBAV,MAHARASHTRA,印度印度马哈拉施特拉邦摘要:分类算法是计算机科学的基本组成部分,对于组织和检验数据有效的重要组成部分。了解他们的行为和绩效可能具有挑战性,尤其是对于新手学习者而言。在本文中,我们介绍了分类算法可视化器的全面研究和实施。可视化器旨在通过提供其操作的实时可视化来促进对各种分类算法的理解。我们讨论了可视化器的设计,实现细节和评估,并展示了其在协助分类算法的学习和理解方面的有效性。索引项 - 排序,算法,可视化器,数据结构