固化:– 浇铸 24 小时后,浇铸部件从模具中脱模并运输到固化罐。某些需要高强度的特殊部件(如铁路枕木)需要蒸汽固化。固化将至少进行 3 天,并在现场安装这些部件后进行进一步固化。运输和安装:– 完全固化后,使用重型卡车将部件运输到现场,并使用起重机和熟练劳动力进行安装。预制建筑部件:- 柱子:-
随着人工智能 (AI) 和物联网 (IoT) 的融合重新定义了行业、商业和经济的运作方式,对边缘节能和高性能计算的需求呈指数级增长。神经形态计算是一种新兴的计算范式,受到生物大脑的低功耗和并行处理能力的启发,克服了传统计算机架构的许多限制。最重要的是,通过在内存中执行计算,神经形态计算克服了冯·诺依曼瓶颈,从而提高了计算能力,同时节省了更多的面积和功耗。虽然已经开发出几种具有出色能效的独立神经形态芯片来运行特定的人工智能算法,但这种数字系统在与边缘传感器连接时仍然会受到影响。这是因为传感输入是非结构化的、非规范化的和碎片化的,这会给具有分离的传感和处理单元的数字系统带来巨大的能源、时间和布线开销。这就需要融合传感、内存和处理功能的内存传感技术,以充分发挥生物电子学和机器人学中使用的高度复杂的传感器和执行器系统的潜力。尽管内存传感和计算的概念还处于起步阶段,但它已经在电子皮肤和仿生眼等专业领域取得了重大进展。然而,这些主要是软件实现,与之相辅相成的硬件挑战尚未得到解决。要充分利用仿生边缘处理能力,仍存在硬件层面(材料和设备)的基本挑战需要解决。因此,“内存传感和计算:新材料和设备迎接新挑战”于去年启动,引发了对最新发展和观点的讨论。来自微电子、材料和计算机科学等多学科背景和不同地区的研究人员已经发表了与此相关的意见和/或原创作品
半导体材料为量子技术 (QT) 提供了一个引人注目的平台。然而,在众多候选材料中识别出有前途的材料主体是一项重大挑战。因此,我们开发了一个框架,使用材料信息学和机器学习方法自动发现用于 QT 的半导体平台。我们实施了不同的方法来标记数据,以训练监督机器学习 (ML) 算法逻辑回归、决策树、随机森林和梯度提升。我们发现,完全依赖文献研究结果的经验方法会明显区分预测的合适和不合适的候选材料。与文献中将带隙和离子特性作为 QT 兼容性的重要特性的预期相反,ML 方法强调了与对称性和晶体结构相关的特征,包括键长、方向和径向分布,因为这些特征在预测材料是否适合 QT 时很重要。
这项研究的目的是通过作者设计的基于开源软件的便携式、低成本、完全可配置、灵活的呼吸计,在封闭系统中实验性地确定经过最低限度处理的琉璃苣茎的呼吸活动。该设备是模块化的,因此传感器位于产品呼吸室外,通过闭合电路连接,可以连续测量 O2 和 CO2 浓度以及压差。通过这些测量,确定了琉璃苣茎在 4 ºC 空气中(20 mL CO 2 kg -1 h -1 和 22 mL O 2 kg -1 h -1 )的呼吸速率及其随 O 2 浓度变化的情况。结果表明,将容器中的O2浓度降低到14%以下,足以使琉璃苣茎在空气中的代谢活性减缓至初始值的35-38%。呼吸系数和压差之间的一致性提供了将该测量值用作代谢变化指标的可能性。
菲律宾政府的数据显示,该国每天产生约 43,684 吨垃圾,其中仅塑料垃圾就达 4,609 吨。世界野生动物基金会 2020 年的一份报告提供了令人震惊的统计数据,表明菲律宾产生的塑料垃圾总量中,只有 33% 得到妥善收集并在卫生垃圾填埋场处理,而 35% 则泄漏到环境中。此外,只有 9% 得到回收利用 [3]。菲律宾实施了“零废物管理”法,即《固体废物管理法》,作为一项解决废物处理不当问题的国家计划 [4]。然而,其有效性有限。为了缓解这一问题,一些地方政府部门实施了处罚措施,并发起了清理活动和在公共区域放置垃圾箱等活动。
本课程面向土木工程专业结构材料专业的高年级本科生或研究生。材料科学工程或机械工程专业的学生也可以选修本课程。本课程介绍建筑中的新兴结构材料,包括高性能混凝土、纤维增强聚合物、硫铝酸钙水泥和高性能钢材。
