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World File Search System雾层
含有液化石油气 (LPG) 的气雾罐的安全性......
1.1 目前市面上有些气雾剂产品（例如空气清新剂、缓蚀剂、除臭剂、杀虫剂、润滑剂、泡沫定型剂及雪雾剂等）含有石油气与其他化学品的混合物。石油气经加压后变成液态，然后储存于气雾罐内作为喷射剂使用。市民在保管及使用这些气雾剂产品时，应注意气体安全。 1.2 本指引为在本港出售的载有石油气的气雾罐（下称“气雾罐”）的安全标准提供指引。本指引不适用于以非石油气气体作为喷射剂的气雾罐，例如压缩二氧化碳、二甲醚等。 1.3 本指引并不包括有关气雾罐内除石油气以外的其他内容物的安全规定。供应商必须确保遵守所有其他相关安全标准及其他本地法定要求。1.4 本指引亦可在 www.emsd.gov.hk 查阅。
雾的虚拟化控制：可靠性和延迟之间的相互作用
摘要 —本文介绍了一个分析框架，用于研究在云到物连续体中虚拟控制器放置的最佳设计选择。主要应用场景包括低延迟信息物理系统，其中需要实时控制操作来响应物联网 (IoT) 节点状态的变化。在这种情况下，由于从网络边缘到云的延迟，在云服务器上部署控制器软件通常是无法容忍的。因此，最好通过将控制器逻辑移近网络边缘来牺牲可靠性和延迟。将物联网节点建模为随时间线性发展的动态系统，对状态偏差采用二次惩罚，通过考虑虚拟雾控制器的可靠性和响应时间延迟，获得最佳控制策略的递归表达式和由此产生的最小成本值。我们的结果表明，在雾端点上配置虚拟化控制服务时，延迟比可靠性更为关键，因为它决定了雾控制系统的敏捷性以及状态测量的及时性。基于无人机轨迹跟踪模型，还进行了广泛的模拟研究，以说明可靠性和延迟对雾中自动驾驶汽车控制的影响。
最新实用英汉电信词典
A a A = availability 可用性 Å = angstrom 埃 @ = at 1.单价 2.电子邮件地址账号和域名之间的分 隔符 A-A = analog-analog 模拟 - 模拟 A&B bit signaling A 和 B 位信令 A-B cut mixer 一级图像混合器 , A-B 图像混合器 A&B leads A 线和 B 线 A band A 波段 A Block 1.( 复式人工交换局 ) 甲交换台 , A 交换台 2.甲 盘 , A 盘 A carrier = alternate carrier 甲类电话公司 , 另一种电 话公司 A condition ( 起止式传输中的 )A 状态 , 起状态 , 启动空 号状态 A-D = analog-digital 模 ( 拟 ) —数 ( 字 ) A/D = analog-digital 模数转换 A/D coder 模数转换器 A/D conversion 模数转换 A/D converter 模 ( 拟 )/ 数 ( 字 ) 转换器 A interface A- 接口 A-law coding A 律编码 A/M = automatic/manual 自动 / 人工 A operator ( 复式人工交换局 ) 甲台话务员 A party 主叫方 , 主叫用户 A register A 寄存器 , 运算寄存器 A/Z 起 / 止脉冲 , 起 / 止脉冲比 , 空号 / 传号脉冲 , 空号 / 传 号脉冲比 AAA = authentication, authorization and accounting ( 移动通信 ) 鉴权 , 授权与计费 AAB = automatic alternative billing 自动更换记账 / automatic answerback 自动应答 AAL = ATM adaptation layer 异步转移传递模式适配层 , ATM 适配层 AAL1 ATM 适配层 1 AAL2 ATM 适配层 2 AAL3/4 ATM 适配层 3/4 AAL5 ATM 适配层 5 AARP Apple Talk 地址解析协议 abac 计算图表 , 列线图 , 诺模图 abac-parameter 四端网络参数 , 四端网络参量 abandon call 中途放弃呼叫 abandon pause 呼叫中途挂机 , 未接通暂停 abandoned call 放弃的呼叫 abandoned call attempt 放弃的试呼 abandoned traffic 损失业务 , 放弃的业务 abatement 1.抑制 , 消除 2.废料 Abbe condenser 阿贝聚光镜 Abbe number 阿贝数 , 色散系数 abbreviated address 缩位地址 , 缩写地址 abbreviated addressing 短缩寻址 abbreviated call 缩位呼叫 , 缩位拨号 , 简呼 abbreviated character 简化字符 abbreviated dialing 缩位拨号 abbreviated signal code 缩写信号码 abbreviative notation 缩写标记 ABD = abbreviated dialing 缩位拨号 abd technique 诱导技术 abduction 诱导 , 推断 , 推测 abductive reasoning 反绎推理 abductive technique 诱导技术 abecedarian 按顺序排列的 Abel transform 阿贝尔变换 Abelian group 阿贝尔群 abend 异常终止 , 异常结束 aberration 1.越轨 , 偏差 2.像差 , 色差 3.失常 , 畸变 4.光行差 aberration curve 像差曲线 aberration function 误差函数
地理空间图像和高级产品
oneatlas basemap是一个高度准确，精心策划的全球卫星图像参考层，可在现成。由空中客车专家策划的新鲜，高级质量图像确保一致，完整且几乎无云的覆盖范围，并在连续图像之间模仿雾度和季节性差异。Oneatlas BaseMap为任务/项目计划，更改检测，映射/路线更新和功能提取提供了灵活且具有成本效益的解决方案。它在基于位置的应用程序中也可以作为背景层运行良好。购买完整的全球层或仅感兴趣的领域，并通过流媒体，下载或API访问它。
钥匙孔模式多层激光的同步加速器成像
摘要 - 构成物联网（IoT）的数十亿个对象，预计将生成量的数据量。各种自动化服务（例如监视）将在很大程度上取决于使用不同的机器学习（ML）算法。传统上，ML模型由集中式云数据中心处理，在该中心，IoT读数通过访问，地铁和核心层中的多个网络啤酒花将云卸载到云中。这种方法不可避免地会导致过度的网络功耗以及服务质量（QoS）降解，例如增加延迟。相反，在本文中，我们提出了一种分布式的ML方法，除了云外，还可以在IoT节点和雾式服务器等中介设备中进行处理。我们将ML模型抽象成虚拟服务请求（VSR），以表示深神经网络（DNN）的多个互连层。使用混合整数线性编程（MILP），我们设计了一个优化模型，该模型以能源有效的方式在云/雾网络（CFN）中分配DNN的层。我们评估了DNN输入分布对CFN性能的影响，并将这种方法的能效与基线的能源效率进行比较，在该基线中，在集中式云数据中心（CDC）中处理了所有DNN的所有层。
人工智能与公司层面的生产力
人工智能 (AI) 通常被视为下一代通用技术，可在众多工业领域快速、深入和深远地应用。新型通用技术的主要特征是能够实现可能提高生产率的新生产方式。然而，到目前为止，只有极少数研究调查了人工智能在企业层面对生产力的可能影响；大概是因为缺乏数据。我们利用企业采用人工智能技术的独特调查数据，并使用德国企业样本估计其生产力效应。我们同时使用横截面数据集和面板数据库。为了解决人工智能采用的潜在内生性，我们还实施了 IV 方法。我们发现人工智能的使用对企业生产力产生了积极而显著的影响。这一发现适用于人工智能使用的不同衡量标准，即人工智能采用的指标变量，以及公司在其业务流程中使用人工智能方法的强度。
花费的锂离子电池的射层回收
锂离子电池（LIBS）在我们的现代世界中已经变得无处不在，自1991年通过Sony Inc.发现以来，从智能手机到电动汽车，更多的一切都提供了更多的动力。市场对Libs的需求迅速增加，原材料价格的不可预测的上升为将来的大规模生产带来了不可避免的障碍。根据报道，在过去的十年中，Lith IUM价格几乎增加了两倍。未来的制造汇总可能会遇到挑战，这也是由于基本要素的全球稀缺（Li，Co和Ni）[1-4]。尽管这些电池提供了令人印象深刻的能量密度，低自减电率，轻巧和效率，但它们的广泛使用引起了人们对环境心理影响和资源耗竭的担忧[5,6]。在这次迷你审查中，我们探讨了回收锂电池以减轻问题和促进可持续未来的重要性。Hydorementallurgy和Py Rometallurgy是用于回收花费的两种主要方法。我们在更多的尾巴中介绍了提到的回收用过的锂电池的方法之一。
芯片的选择性原子层沉积
实现 AS-ALD 的一种常见方法是使用自组装单分子层 (SAM) 作为抑制剂，以优先阻止一种表面材料上的 ALD 而不是另一种。 [7–14] SAM 是一种有机分子，由头部基团（也称为锚定基团）、主链（通过范德华相互作用参与自组装过程）和尾部官能团组成，其中尾部官能团会影响 SAM 形成后的最终表面特性。通过选择仅与特定表面反应的 SAM 分子头部基团，可以实现选择性 SAM 形成。例如，已证实烷硫醇和烷基膦酸可在金属基材上形成 SAM 结构，但不会在 SiO 2 上形成。 [15–21] 通过使用这两种 SAM 分子作为金属表面 ALD 抑制剂，已有多次成功演示在金属/电介质图案的电介质区域上选择性沉积电介质膜（电介质-电介质，或 DoD）和金属膜（金属-电介质，或 MoD）。[7–12,22,23]
量子态测量的储层计算方法
高效的量子态测量对于最大限度地从量子系统中提取信息非常重要。对于多量子比特量子处理器而言，开发可扩展的架构以实现快速和高保真读出仍然是一个尚未解决的关键问题。在此，我们提出使用储层计算作为超导多量子比特系统量子测量的资源高效解决方案。我们考虑一个小型的约瑟夫森参数振荡器网络，它可以以最小的设备开销实现，并且与被测量子系统位于同一平台上。我们从理论上分析了这种设备作为储层计算机的运行，以根据量子统计特征对随机时间相关信号进行分类。我们将该储层计算机应用于联合多量子比特读出的测量轨迹的多项分类任务。对于现实条件下的 2 量子比特色散测量，我们证明了分类保真度可靠地超过最佳线性滤波器，仅使用 2 – 5 个储层节点，同时需要的校准数据少得多 — 每个状态只需几次拍摄。我们通过分析网络动态来了解这一卓越性能，并直观地了解储层处理。最后，我们演示了如何操作该设备以同等效率和轻松校准的方式执行 2 量子比特状态断层扫描和连续奇偶校验监控。该储层处理器避免了其他机器学习框架常见的计算密集型训练，并且可以作为集成低温超导设备实现，用于在计算边缘低延迟处理量子信号。