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World File Search System水分
基于机器学习的高分辨率土壤水分映射和时空分析：MLHRSM包装
摘要：土壤水分是关键的环境变量。缺乏软件来促进非专家在估算和分析领域的土壤水分时。本研究提出了一个新的开源R包MHRSM，可用于生成基于机器学习的高分辨率（每天30至500 m，每天到每月）土壤水分图和在0-5 cm和0-1 m的连续美国所选地点的不确定性估计。该模型基于分位数随机森林算法，集成了原位土壤传感器，卫星来源的土地表面参数（植被，地形和土壤），以及基于卫星的表面和根Zone土壤水分的卫星模型。它还提供了用于生成土壤水分图的空间和时间分析的功能。提供了一个案例研究，以证明每天在70 ha农作物领域每天生成30 m至每周土壤水分图的功能，然后进行空间 - 周期分析。
阐明用于钠电池的普鲁士白阴极的气体演化：电解质和水分的影响
已经提出了几种用于SIBS的阴极活性材料（CAM）家族，包括分层氧化物，聚苯二元组合和普鲁士蓝色类似物（PBA）。[9–11]后者由于其低成本合成方法而被认为是特别有希望的，消除了对高温处理的需求，通过使用可持续和丰富的金属（例如铁和锰）（例如铁和锰）所实现的可调氧化还原行为，以及其令人满意的能力和功能能力，并在其开放式框架结构中与大型互联型相互融合，使其综合构成了3D的开放式结构。[9,12,13]此外，它们可以在水性电解质（有限的电池电压）和类似于LIB的有机电解质中进行操作，从而实现了较高的细胞电压。[14–18]因此，对这些材料进行了强大的研究和商业化工作，包括CATL，Natron Energy和Altris等制造商。[19,20]
探索使用机器学习来改善温度和水分的垂直纤维
摘要：温度和脱离点的垂直释放物可用于预测导致恶劣天气的深对流，从而威胁性质和生命。当前，预报员依赖于辐射发射和Numerical天气预测（NWP）模型的观察结果。辐射观测在时间和空间上是稀疏的，NWP模型包含固有的误差，这些误差影响了高影响事件的短期预测。这项工作使用机器学习（ML）来探索后处理NWP模型的预测，将它们与卫星数据结合起来，以改善温度和脱离点的垂直预算。我们专注于不同的ML体系结构，损耗功能和输入功能，以优化预测。因为我们正在预测大气中256个级别的垂直释放物，因此这项工作为使用ML用于一维任务提供了独特的观点。与快速刷新（RAP）的基线纤维相比，ML预测为露点提供了最大的改进，尤其是在中层和上层大气中。温度改善是模范的，但斗篷值最多提高了40％。特征重要性分析表明，ML模型主要改善了传入的RAP偏见。虽然其他模型和卫星数据对预测有所改进，但体系结构的选择比在调整结果中的特征选择更为重要。我们提出的深层U-NET通过利用输入RAP PROFER的空间上下文来表现最好；但是，在模型架构中，结果非常强大。此外，每个级别的不确定性估计值都经过良好的校准，可以为预测者提供有用的信息。
氢生产的直接辐射水分方法的最新更新
摘要绿色能源是由于气候变化和生态学而导致的一个苛刻的问题。绿色能源氢在替代能源领域变得重要。为此探索了许多方法，但大多数方法都利用其他能源来产生氢。因此，这些方法在工业层面不可接受，也不是可以接受的。阳光和核辐射作为氢分裂水的游离或低成本能源。这些方法在近期很重要。因此，试图探索氢生产的直接辐射水分方法中的最新更新。本文讨论了使用可见辐射和紫外辐射在太阳光谱中免费获得的，通过使用可见辐射和紫外线辐射在绿色氢生产中取得的进步。此外，还审查了通过伽马辐射（低成本能源）分裂的水。还努力描述光和伽马介导的水分裂中的水分机制。除了这些外，还讨论了挑战和未来的观点，以使本文对进一步的高级研究有用。
导电钝化器和偶极层混合物，具有高性能稳定的基于光电子的钙钛矿基础太阳能水分裂
最近，铅卤化物钙钛矿吸引了显着的注意力，作为光电化学（PEC）太阳能分裂的有前途的吸收材料。然而，界面处的电荷积累诱导的离子迁移导致钙钛矿降解和效率损失。为了抑制电荷积累并改善了钙钛矿光阳极的PEC性能，提出了一种简单的界面工程，通过用聚乙基乙酰基（PEIE）（PEIE）和氯贝苯甲酸（CBSA）的混合物来装饰SNO 2 /Perovskite界面。混合的CBSA + PEIE处理有效地钝化了SNO 2中的氧空位，并调整了SNO 2和钙钛矿之间的带对齐。混合物处理的协同作用促进了在SNO 2 /Perovskite界面上有效的载体提取，增强了PEC性能并提高设备的稳定性。Perovskite Photoanode表现出令人印象深刻的偏置光子至电流效率为12.9％，出色的耐用性为225 h。此外，使用所有Perovskite光电子界实现了公正的太阳能分裂，从而导致显着的无辅助太阳能到氢气的效率为10.9％，并且连续22 h稳定的操作。
Chang等。 1尾层水分子的定量...
摘要：静电相互作用对涉及一个或多种带电氨基酸的肽自组装的动力学途径和热力学结果造成了严重贡献。在蛋白质折叠方面有充分的理解，即将酸性/碱性侧链链条置于疏水微环境中时可能会改变其PKA，但尚不清楚单体肽单元的聚集在多大程度上从散装解决方案中汇总的程度在多大程度上可以改变其充电状态，并且在PKA值中如何改变他们的总成量会影响他们的总体影响力极大地淘汰。在这里，我们设计和分析了具有不同长度的碳纤维链的肽两亲物的两个溶液系统，以确定组装上质子化的因子。我们的结果表明，具有均匀分布，充满电的氨基酸的超分子纳米纤维模型过于简单。我们证明，通过分子动力学模拟，并通过实验结果验证，肽的不对称，不同的质子化状态会导致自组装后不同的纳米结构。结果给出了对它们自组装和阐明含有带电氨基酸的分子组装系统所需的肽两亲物质中静电相互作用的估计。
Chang等。 1尾层水分子的定量... 聚合引起的氨基的不对称电荷状态... 介导的环呼定分解聚合：合成... 增强学习的预计钟声方程 边缘平衡：快速服务或无服务 碳点的特性与来自'... 的小分子的特性 金属中的框架控制单线裂变... 工程IPMC传感器：建模，表征和应用可穿戴的姿势锻炼 植物根渗出液和根际细菌群落随邻居上下文转移 带有物理信息的神经网络的时间依赖性狄拉克方程：计算和属性 通过比较反馈为个性化的多目标决策引起用户偏好 侧翼序列共转换在调节扭曲... 与Heteroskedastic的事件的机器学习... “使用门fisher创建，分析和可视化系统基因组数据集”。在：当前协议 谐振光增强了Fermionic超流体QED模拟器中的相干性 聚（乙二醇） - 丙烯（丙二醇）三嵌段共聚物对水泥糊的自源收缩和特性的影响 单词识别中整体处理的发展出现
Chang等。 8读数为14.5±2。 为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。Chang等。8读数为14.5±2。为简单起见，我们将这些解决方案称为“ pH 14解决方案”。
使用基于蓝牙的数据进行土壤水分测试...
摘要： - 土壤测试是农业，环境监测和土木工程的重要过程。但是，传统的土壤测试方法是耗时且劳动力密集的。在本文中，我们提出了一个可以自动化土壤测试过程的蓝牙控制的土壤测试机器人。机器人配备了土壤传感器和蓝牙模块，这使其可以与智能手机应用程序进行通信。该应用程序可以控制机器人的运动并从传感器接收实时数据。我们还介绍了机器人的设计和实现，包括硬件和软件组件。最后，我们评估了机器人在不同土壤类型中的性能，并将其与传统的土壤测试方法进行比较。关键字： - 土壤测试，自动化，机器人，蓝牙，传感器。
高级水分配材料的财团
数据集线器团队2022-2023年审查•准备升级释放•开始开发工作以供将来的搜索功能•创建了将H2New纳入氢数据集线器中的布局。定义了H2New项目并开发了培训内容。•继续支持用户帐户，用户界面，项目创建和结构以及数据集上传和出版物的授权和管理