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问题21至24参考以下信息，基于以下信息有四个问题，其中之一与之一起询问。Manjeet，Rahim，Ram和Divya是住在一个村庄的四个朋友。已知：I。每个朋友都住在一个不同的房子里 - 橙色，黄色，绿色和蓝色。II。 每个朋友都有另一个宠物 - 蜜蜂，迪，Cee和Tee。 iii。 宠物每个都以不同的东西为食 - 叶子，鱼类，蔬菜和昆虫。 iv。 Manjeet不住在蓝房子里。 V. T恤吃叶子，但不与Rahim或Divya生活在一起。 vi。 Dee不吃昆虫。 vii。 Ram住在橙色的房子里，但不拥有Cee或Tee。 VIII。 以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。 ix。 rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。 21。 哪个宠物吃鱼？II。每个朋友都有另一个宠物 - 蜜蜂，迪，Cee和Tee。iii。宠物每个都以不同的东西为食 - 叶子，鱼类，蔬菜和昆虫。iv。Manjeet不住在蓝房子里。V. T恤吃叶子，但不与Rahim或Divya生活在一起。vi。Dee不吃昆虫。 vii。 Ram住在橙色的房子里，但不拥有Cee或Tee。 VIII。 以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。 ix。 rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。 21。 哪个宠物吃鱼？Dee不吃昆虫。vii。Ram住在橙色的房子里，但不拥有Cee或Tee。VIII。 以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。 ix。 rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。 21。 哪个宠物吃鱼？VIII。以昆虫为食的宠物不住在绿色或蓝色的房屋中。ix。rahim不为他的宠物喂蔬菜或昆虫，这既不是Dee也不是Cee。21。哪个宠物吃鱼？
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EG4电子产品很高兴介绍我们的旗舰LifePower4系列的下一个演变-LifePower4 48V电池版本2（V2）。我们采用了原始LifePower4（V1）的可靠架构，并通过尖端升级进行了增强。结果是一个简单，耐用且适应能力的电池，可满足当今不断发展的能源需求的需求。LifePower4 V2铁磷酸铁电池由（16）UL识别的3.2V棱镜细胞组成，这些细胞已在6,000个深度放电周期中测试至80％的排放深度（DOD）。细胞组成，UL识别和DOD与原始LifePower4 V1保持一致。每个电池模块在51.2V，100AH上运行，并提供5.12kWh的储能容量。此外，每个LifePower4 V2都具有10年的有限保修以及集成的BMS通信和监控。与V1相比，V2的一些重大更改包括以下内容：
偶尔纸
作为美国总统唐纳德·特朗普（Donald Trump）在一月份上任第二任期，对乔·拜登（Joe Biden）政府的遗产进行了批判性评估可能有助于告知印度 - 美国双边关系。在拜登总统的领导下，印度与美国之间的双边纽带稳步发展，通过大型销售获得了动力，并受到结构连续性的加强。双边防御关系得到了加强，并建立了一个技术主导的框架，系统选择了在印度太平洋中以技术为导向的合作意图的系统。关于关键和新兴技术的计划还将注意力与双边伙伴关系中的技术和创新重定向。在特朗普的第二个任期中，印度 - 美国关系有望连续性和进一步合并。特朗普2.0可能会保持战略联系的势头，尤其是在国防合作，能源合作和技术共享等领域，同时重新校准了有关地质经济事务的方法，例如贸易，关税和印度对共享安全性的贡献。
回顾纸纸实时道路车道检测
Sevagram，Wardha指导者：H.S.Belsare摘要：在这项研究中，一种新型的自动驾驶汽车导航算法，避免了与行人和临时障碍的碰撞。提出的算法通过使用RGB-D深度传感器来预测临时障碍和徘徊的行人的位置。考虑到这些环境不确定性，介绍了唯一的临时视觉流动性规则。提出了一种深入的增强学习（DRL）算法作为决策技术（以引导自动驾驶工具无事发生）。比较了深层Q-NETWORK（DQN），双重Q-Network（DDQN）和Dueling Double Deep Q-Network（D3DQN）算法，并且D3DQN的负率最少。我们使用CARLA模拟环境测试了算法，以检查RGB-D和RGB-LIDAR的输入值。构成综合神经网络D3DQN的一系列算法被选为最佳DRL算法。在减慢城市流量的建模中，RGB-D和RGB-LIDAR产生的结果基本相同。修改了更新的儿童驾驶汽车的自动驾驶版本，以证明拟议算法的实时效率。索引术语：自动驾驶工具，深度加固学习，临时凸进，避免障碍物，车道检测，对象检测。1。引言临时或临时障碍，例如路障，坑洼，速度颠簸和漫游行人，可能会为印度和类似国家的自动驾驶车辆提供挑战。另外，自动驾驶车辆可以使用Vanet（车辆临时网络）与路边单元或另一个移动车辆进行通信，以收集有关事故，道路障碍，交通拥堵和天气状况的最新信息。这种类型的信息对于允许自动驾驶车辆安全行驶并防止道路事故也很重要。研究人员已将传感器安装在车辆上，以识别临时障碍，例如，一些研究人员使用这些传感器来指导自动驾驶车辆，例如，一些研究人员开发了一种基于智能手机的Ad Hoc-Obstacle检测算法。同时，在中央服务器上记录了有关已确定障碍物（类似位置）的信息，并用于提醒其他驾驶员在同一道路上行驶的驾驶员。
低成本旋涂机与无线物联网的开发......
一种低成本旋涂机，带有无线遥控系统，可以以比传统方法低得多的成本沉积厚度和质量均匀的薄膜。该系统由三个主要部分组成，一个电动主轴、一个旋涂头和一个连接到网络的控制系统。机械部分的机械设计、使用 ESP32 的旋涂机系统设计以及通过 Visual Basic 实现无线控制。支持网络的控制系统允许实时监控和调整沉积过程，从而提高效率和可重复性。对于寻求以传统系统一小部分成本获得薄膜沉积技术的组织来说，这种低成本旋涂系统是一种有前途的解决方案。通过将无线物联网控制集成到低成本旋涂机中，该技术对涂层均匀性的影响将为该领域的未来发展提供宝贵的见解。
腌制及涂膜对Cilembu红薯贮藏品质的影响
摘要：Cilembu红薯是需求量大、出口量大的优良红薯品种，但出口过程需要较长的工序和时间。例如海运出口到新加坡需要12-13天。因此，需要适当的收获后处理以在出口过程中保持红薯的质量。因此，本研究的目的是确定最佳固化环境条件和蜂蜡涂膜乳液浓度，以保持Cilembu红薯在贮藏期间的品质。这项研究进行了7天，主要进行固化和涂层处理。固化在 3 种不同的环境条件下进行，即温度为 30 o C、相对湿度为 90%、温度为 23 o C、相对湿度为 50% 以及室温。同时，将其浸入3种不同浓度的蜂蜡乳液（即12%浓度、8%浓度、3%浓度）中进行涂覆，然后在室温下存放7天。试验结果表明，在贮藏过程中，抑制Cilembu红薯物理损伤>25%和发芽的最佳固化条件和蜂蜡涂膜乳液为温度30 o C、相对湿度90%和蜂蜡涂膜浓度8%。关键词：固化、涂层、品质、储存、Cilembu 红薯 摘要：红薯品种 (cv.) Cilembu 是品质优良的红薯，需求量大且出口，但出口需要较长的加工过程和时间。例如，通过海运出口到新加坡需要12-13天。因此，需要适当的收获后处理以在出口过程中保持红薯的质量。因此，本研究的目的是确定红薯的最佳固化条件和蜂蜡乳液的最佳浓度。储存期间的 Cilembu。这项研究进行了七天。固化在三种不同的环境条件下进行，分别为温度和RH，即30 o C，RH 90％; 23 ℃，相对湿度 50%；和室温。涂覆是通过浸入三种不同浓度的蜂蜡乳液进行的，浓度分别为 12%、8% 和 3%。然后将样品在室温下保存7天。结果表明，蜂蜡固化包衣乳液效果最佳，可降低红薯物理损伤程度>25%，并抑制红薯品种的发芽。 Cilembu 在储存期间在 30 o C 和 90% RH 下进行固化，并涂上 8% 的蜂蜡乳液。关键词：固化、涂层、品质、储存、cilembu 红薯
纸的类型（文章
摘要：这项研究表征了与牛牛饲养场，环境因素以及气候对空气传播细菌指标和病原体发生的距离的影响。从五个饲养场中收集了6个月内的三个洪水样品，每个空气样品包含6000升空气。空气样品被加工到富含TSB的空气过滤器上，QPCR筛选，然后QPCR固定，以确认可疑的大肠杆菌O157，非O157-硫酸 - 茶毒素产生的大肠杆菌（STEC），STEC），SALMONELLA，SALMONELLA和E. COLI。还收集了大肠杆菌的直接枚举。尽管未针对300个样品确认细菌病原体，但在16.7％（50/300）样品中检测到大肠杆菌，总平均浓度为0.17 cfu/6000 l空气。逻辑回归分析显示，与来自饲料的> 610 m（2000 ft）距离相比，近距离样品的大肠杆菌几率更高，以及与气象学因素，一天中的抽样小时以及存在粉尘生成的活动，例如耕种或附近的车辆或附近的车辆交通。缺乏细菌病原体检测表明，附近饲养场的空气降低可能不是叶状绿色细菌病原体污染的重要机制。我们的研究结果提供了数据，以告知未来的产品安全指导。