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World File Search System温戈
温友汽车行业2025
Winmate Inc.成立于1996年，是坚固的计算技术的先驱。Winmate为全世界的业务领导者提供了可靠，强大的解决方案，以解决二十年来最具挑战性的工业条件。从研发到制造业到内部测试，Winmate Inc.通过可快速部署的现成产品管理整个产品开发过程。今天，Winmate的创新方法通过设备自动化和无缝工业互联网（IIOT）集成帮助了无数企业。
：迭戈铺设，迭戈评估香蕉衍生的腐蚀控制抑制剂
摘要本研究研究了香蕉皮提取物作为A36钢的腐蚀抑制剂的有效性，以满足基础设施维持中可持续解决方案的需求。受控的腐蚀暴露测试是在用香蕉皮提取物处理的钢板上进行的，以不同的浓度（0％，5％，10％和15％）进行。表面特征。在整个测试中监测pH和电导率。使用重量表表征确定腐蚀速率。使用通用测试机进行了机械测试，包括应力 - 应变行为分析。结果表明，香蕉皮提取物可显着增强A36钢的耐腐蚀性。较高的抑制剂浓度，尤其是在15％的情况下，导致了机械性能的改善，例如最终应力，屈服应力，弹性，弹性和韧性的模量。SEM分析揭示了保护性化学吸附层的形成，而比色法表明随着抑制剂浓度的增加，可以更好地保存钢的表面特征。香蕉皮提取物是对民用基础设施腐蚀保护的有前途且可持续的替代方法。抑制剂的有效性随较高的浓度增加，从而防止腐蚀并增强钢的机械完整性。农业废物作为功能腐蚀抑制剂的利用促进了循环经济原则。通过重新利用香蕉皮，该研究有助于可持续的工程实践，
AI和VR融合：在新兴的元评估罗伯特·戈德温·琼斯（Robert Godwin-Jones），弗吉尼亚州英联邦大学摘要
Metaverse的想法对语言学习具有巨大的希望。在3D沉浸式环境中访问的综合数字和现实世界的现象，通过非正式的聊天，模拟和游戏为偶然的语言学习提供了强大的机会，以及通过个性化的，适应性的，适应性的，适应性的语言获取。为了实现该愿景，将需要多模式AI，超越了纯文本语言模型，在任何媒体组合中发出输入和输出。将多模式AI整合到虚拟现实（VR）将允许身临其境的体验是广泛的和免费的形式，取代了提供有限的学习者代理的脚本互动。同时，AI系统内置的内存功能将使根据学习者的目标/兴趣和能力水平来创建用于个性化互动的学习者资料。同伴学习者的共同点，以及AI系统模仿人类交流实践的增长能力，将使Metaverse的版本与人类和人工智能代理人共同成为社会学习的协作空间。尽管这样的系统将提供一个吸引人的学习空间，但需要解决隐私和道德的关注。对于学习者而言，将基于AI的虚拟相互作用与真实的人类到人类通信进行补充，例如通过参与虚拟交流，这将非常重要。引言元代码的概念起源于尼尔·斯蒂芬森（Neal Stephenson）的雪崩溃（1992年），自从Facebook于2021年将自己重新命名为“ meta”以来，它吸引了人们流行的兴趣。同时，我们需要成为要了解人类与人工智能之间复杂的，相互交织的相互作用，使用诸如社会材料和复杂性理论等框架，以及从非威胁性的洞察力，从整体的，生态的角度来看，超越工具功能并考虑AI（和VR）。主要是通过虚拟现实（VR）可访问的合并真实和虚拟世界的概念似乎在人类活动的许多领域都有希望，包括语言学习。虚拟现实有望通过生成AI的新兴集成来转移到新的，更高的功能。对于语言学习，有望将VR应用程序从脚本上移动到自由形式的互动，并拥有高度个性化的自适应语言学习的希望。AI有望成为启用类似于Metaverse的事物的重要合作伙伴，尤其是随着其多模式功能的增强。在此过程中，人类可能以多种方式更严重地依赖AI，尤其是将其成为创作和学习伙伴（Godwin-Jones，2024b）。要了解AI浓度的程度，我们将需要将AI视为一种技术工具，并考虑其在社会中的转变效果。在此过程中，查看生态框架 - 社会材料和复杂性理论等生态框架将是有帮助的，这些作品分析了人类，非人类（包括AI）和使用背景之间的交织在一起的动态。通过将AI集成到混合现实的舞会中，可以重新定义计算机辅助语言学习（Call）的领域。此外，与土著文化相关的包容性和关系本体也提供了一种拒绝二元论和还原主义，邀请人们接受不确定性和歧义的观点，有助于应对破坏AI代表人类社会。AI增强VR可能会为语言学习带来深刻的变化，为学习者和领导教师提供了兴奋的机会，以重新思考传统的语言学习和评估方法，并可能质疑指导语言学习的基本使命和目标。
威斯康星州阿尔戈玛港
港口特点 位于密歇根湖畔，位于威斯康星州基瓦尼县阿尔戈玛市，距离格林贝东部约 32 英里。 授权：1871 年 3 月 3 日的《河流与港口法案》 浅吃水休闲港口，拥有 2,000 英尺的航道 授权项目深度为 14 英尺 2,632 线性英尺的木质码头和防波堤 主要利益相关者：LaFond Fisheries、各种休闲划船和包船钓鱼业务
环境监测样品的单温分析
结果和检测时间虽然通过单一温度简化培养方案可以为制药商带来显著优势，但最终可以通过缩短结果时间 (TTR) 和检测时间 (TTD) 来进一步实现。如本研究 11 所示，所选温度确实会影响菌株的生长演变。对于细菌，在 22.5°C 时观察到生长检测下降，其中 54% 的细菌出现 24 小时延迟。25°C 的温度可以限制这种影响。在 27.5°C 至 30°C 的范围内，检测时间与 32.5°C 没有差异。在测试的 20 种霉菌中，38% 在 32.5°C 时生长更快，而 37% 根本没有生长。在 25°C 时，它们都恢复了，92% 的霉菌的 TTR 有所改善。图 3。
内容 - 温迪·诺里斯
可以同时实现自适应学习和可靠性能。关注这些过程代表了对先前关于组织事故起源和背景的讨论（例如，Perrow，1984）的理论丰富，这些讨论在很大程度上是在宏观层面、技术驱动的结构视角下构建的。丰富性源于这样一个事实：通过阐明一组不断重新实现可靠性的认知过程，我们提供了一种制定可靠结构的机制。这种机制在非 HRO 中往往不够发达，因为人们往往关注成功而不是失败，关注效率而不是可靠性。我们怀疑，围绕可靠性构建的流程改进计划（例如，全面质量管理）失败的原因往往是认知基础设施不够发达。
温带在本地工程师的分解和垃圾...
叶子分解在温带森林中的变化差异很大，其质量，气候，土壤特性和分解剂等因素，但是森林异质性可能会掩盖局部树对分解和与垃圾相关的微生物组的影响。我们使用了24岁的普通花园森林来量化局部土壤条件对分解和垃圾微生物学的影响。我们将叶子袋袋引入了10种树种（5种杂菌菌根； 5个外生菌根）的土壤图，这些土壤是由所有10种全文设计中的所有10种。6个月后，我们评估了垃圾质量损失，C/N含量以及细菌和真菌组成。我们假设（1）分解和与垃圾相关的微生物组组成将主要由菌根类型的产生垃圾的树木形成，但是（2）通过基于菌根类型的条件树的菌根类型，通过基础土壤进行了重大修改。分解，在较小程度上，与垃圾相关的微生物组组成受到菌根类型的产生垃圾的树木的影响。有趣的是，潜在的土壤具有重要的次要影响，主要由树种而不是菌根类型驱动。这种次要的影响在皮纳纳科的树下最强。温带树可能会在土壤上局部影响土壤，以改变分解和与垃圾相关的微生物学。了解这种效果的强度将有助于预测对森林组成变化的生物地球化学反应。