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该产品包含两个AAA碱性电池。•请勿加热电池。•不要变形电池。•请勿充电电池。•请勿将电池置于火中。•使电池远离阳光直射和热源，请勿在高温和湿度环境中存储。•请勿摄取电池，化学燃烧危险。•将新电池和二手电池远离儿童。•如果电池舱未安全地关闭，请停止使用该产品并将其远离儿童。•如果您认为电池可能已经被吞咽或放置在身体的任何部位内，请立即进行医疗护理。
营养溶液pH的影响对静态水培系统中生长的乳酸乳酸盐的生长和质量
生菜是一种易于生长且营养丰富的多叶蔬菜。它使用静态水培系统生长良好，可节省空间并且易于维护。但是，了解pH对静态水培系统中生菜生长的影响是有限的。因此，进行了这项研究，以确定pH养分溶液对静态水培系统中生长的生长性能和饮食质量的影响。生菜在pH 5.2、6.2和7.2营养溶液中生长。每周收集其生长性能，包括植物高度，根长，叶子数，叶子面积，叶叶绿素含量，总干重和总水分含量。在移植后的第四周之前，分析了收获的生菜，以分析结实，可溶性固体浓度，可滴定酸度，pH和抗坏血酸含量。植物高度，根长，叶子数，叶子面积和生菜的总干重受到养分溶液pH和移植后几周之间相互作用的影响。移植后的第三周，在pH 6.2中生长的生菜比在pH 7.2和5.2营养溶液中分别高出11.12和18.67％。在移植后的第四周之前，pH 6.2中生长的生菜的牢固性明显高于pH 5.2和7.2营养溶液中生长的生菜的牢固性。
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扩展了分子集合的Tavis – Cummings模型 - 探索偶极子自我能量和静态偶极矩的效果
有机分子与纳米级腔的真空场的强耦合可用于修饰其化学和物理性质。我们扩展了分子集合的Tavis – Cummings模型，并表明，静态偶极矩和偶极子自我能量产生的经常被忽视的相互作用术语对于正确描述了极化化学中的光 - 肌肉交互作用至关重要。在完整的量子描述的基础上，我们模拟了MGH +分子的激发态动力学和光谱，并共偶联与光腔。我们表明，对于获得一致的模型来说，必须包含静态偶极矩和偶极子自我能量。我们构建了一种有效的两级系统方法，该方法重现了真实分子系统的主要特征，可用于模拟较大的分子集合。
静态图像编码
尽管过去几十年来信息技术、微电子、人工传感和信息处理领域取得了令人瞩目的进步，但实际系统在处理现实任务时仍然远不如生物系统有效。这种分析导致了神经形态工程领域的出现，特别是基于事件的传感，旨在构建基于硅的传感和计算设备，模仿生物系统获取和处理信息的方式。与传统图像传感器不同，EB 传感器不对所有像素使用通用采样率（称为帧速率），而是每个像素连续跟踪入射光量并在变化时异步采样信号。这种获取稀疏数据的高效方式、高时间分辨率以及对不受控制的照明条件的鲁棒性（具有高动态范围）是 EB 传感过程的特点，使 EB 成像对众多应用具有吸引力，例如工业自动化、过程监控、监控、物联网、AR/VR、汽车和移动环境。
石墨烯加固对风力涡轮刀片的静态弯曲，游离振动和扭转的影响
摘要：可再生能源市场，尤其是风能，经历了显着的增长，主要是面对加速全球变暖的迫切需要脱碳的驱动。随着风能部门的扩展，涡轮机的尺寸增加，对高度强度和低密度的高级复合材料的需求不断增长。在这些材料中，石墨烯具有出色的机械性能和低密度。将石墨烯加固纳入风力涡轮机叶片有可能提高发电效率并降低基础结构的建设成本。作为对风力涡轮机叶片上石墨烯加固的试点研究，该研究旨在研究传统的基于玻璃纤维的叶片与用石墨烯血小板（GPLS）增强的机械特性和权重的变化。通过将分析结果与现有文献中介绍的结果进行比较，使用并验证了SNL 61.5 M水平风力涡轮刀片的有限元模型。案例研究是为了探索石墨烯加固对机械特性（例如自由振动，弯曲和扭转变形）的影响。此外，在玻璃纤维，CNTRC和基于GPLRC的风力涡轮机叶片中比较了质量和制造成本。最后，从这项研究中获得的结果证明了石墨烯加固对风力涡轮机叶片的有效性，从其机械性能和重量减轻方面。
在真实静态和动态的人类机器人互动场景
基于语音的解决方案的使用是在人类机器人互动（HRI）中进行交流的一种吸引人的替代方法。在这一领域的一个重要挑战是处理遥远的语音，这通常是嘈杂的，并且受回响和随时间变化的声通道的影响。重要的是研究有效的语音解决方案，尤其是在机器人和用户移动的动态环境中，改变说话者和麦克风之间的距离和方向。本文在语音情感识别（SER）的背景下解决了这个问题，这是了解消息的意图和用户的潜在心理状态的重要任务。我们提出了一个带有PR2机器人的新颖设置，该设置同时记录了目标语音和环境噪声。我们的研究不仅在这种动态的机器人用户设置中分析了距离语音的有害效果，以识别语音情绪识别，而且还提供了减轻其效果的措施。我们评估使用两个波束形成方案的使用在空间上使用延迟和-AM（D＆S）或最小差异无失真响应（MVDR）过滤语音信号。我们考虑在受控情况下记录的原始培训演讲，并考虑处理训练语言以模拟目标声学环境的情况。我们考虑机器人正在移动的情况（动态情况）而不是移动（静态情况）。为了进行语音情感识别，我们使用梯形网络策略实现的手工制作的功能探索两个最先进的分类器，并通过WAV2VEC 2.0功能表示实现的学习功能。MVDR导致高于基本D＆S方法高的信噪比。然而，两种方法都使用使用原始MSP播客训练语言训练的梯子网络提供了非常相似的平均一致性相关系数（CCC）的改进，而HRI子集则相当于116％。对于基于WAV2VEC 2.0的模型，只有D＆S才能改善。令人惊讶的是，静态和动态HRI测试子集导致了相似的平均一致性相关系数。最后，模拟训练数据集中的声学环境提供了最高的平均一致性相关系数得分，其HRI子集的分别比原始训练/测试说法与梯子网络和WAV2VEC 2.0相比仅低29％和22％。
包裹神经训练 - 侵蚀性 - 静态st-24.pdf
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