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World File Search System高流动性
薄壁高强度压铸合金
问题 – 高流动性铝合金和镁合金无法通过减小截面实现轻量化 – 高强度合金（A201、A206）无法压铸 目标 – 开发用于薄壁应用的高流动性合金、加工参数和模具设计方法 – 开发用于高强度合金（如 A201 和 A206）的 SSM 和挤压铸造工艺参数 优势 – 通过减轻重量、提高强度和提高生产可靠性实现更高质量/性能的部件 – 通过缩短周期时间、减少金属用量和增加模具寿命实现成本节约 – 通过增加模具寿命实现供应链可靠性 – 环境改善（降低能耗） 里程碑/可交付成果 – 薄壁合金成分和工艺参数 – 高强度铝合金加工参数 – 属性数据 – 模具和工艺设计的计算机建模方法
使用Bellman-Ford算法
摘要 - 本文提出了一种旨在检测套利机会的模型，重点是三角形和跨市场套利。利用Bellman-Ford算法和图形理论，该模型有效地确定了负循环，指示了高流动性环境中潜在套利的负循环，并结合了虚拟和实时数据。虽然证明它对于三角套利特别有效，但该模型需要进一步的完善才能提高其在跨市场场景中的有效性。在实际交易方案中，该模型面临着重大挑战，例如需要快速执行，交易费用的影响以及波动金融市场的需求。该研究讨论了必要的模型增强功能，以提高现实世界的适用性和执行效率。
为什么住房对于向上的移动性很重要
在过去两年中，Urban与Enterprise合作审查了住房和向上流动性的证据。首先，Urban进行了访谈和文献综述，重点介绍了负担得起住房中的居民服务如何促进出版经济流动服务的经济流动服务：探索居民服务作为经济成功的工具（Burnstein，Gallagher，Gallagher和Oliver 2019）。城市研究人员还为企业与TriveTogether网络的参与提供了技术支持，包括出版物“从贫困中提高流动性：住房和教育合作伙伴的工具包”（企业社区合作伙伴2020）和“统一住房和教育：有希望的实践和结构挑战的证据”（Gallaghagher等人”（Gallagher等。2020）。这些研究产品受益于企业在住房领域的专业知识和经验。反过来，Urban的研究向企业的本地和国家经济流动策略提供了信息。
标题为基于空中视力的遥感图像数据集，来自大型农场使用自主无人机监视牲畜类型的文章url https：/ div>
牲畜具有很高的经济价值，并且经常在大型农场中对其进行监测是一项劳动密集的任务，而且昂贵。关于单个动物及其周围环境的智能数据的出现为早期发现和预防疾病，更好的动物护理和可追溯性，更好的可持续性和农场经济学开辟了新的机会。精确的牲畜农业（PLF）依靠牲畜数据的恒定和自动收集来支持农民，兽医和当局做出的专业知识和管理决定。无人机的高流动性与高水平的自主权，传感器驱动的技术和AI决策能力相结合可以为农民提供许多优势，从而利用大型农场的每个角落利用即时信息。这项研究的主要目标是i）探索各种基于无人机的基于视觉的遥感模式，尤其是视觉带感应和热成像仪，ii）ii）ii）ii）ii）ii）ii）ii）收集具有各种参数的数据，ii）ii）与研究人员建立良好的高级式富有融合式融合式融合式融合式融合的方法，以建立各种参数方式。收集的数据表明，可以利用从多种传感器模式获得的牲畜的独特特征的融合，以帮助农民通过PLF在大型农场中体验更好的牲畜管理。
先进多孔材料作为隔离放射性核素高锝酸盐的设计平台
摘要：锝-99（ 99 Tc）主要以高锝酸盐（ 99 TcO 4 − ）形式存在，是人工核裂变产生的核废料中一种难以处理的污染物。从核废料和受污染地下水中选择性去除 99 TcO 4 − 非常复杂，因为（i）高放射性废液的酸性和复杂性；（ii）低活度储罐废物（例如汉福德的储罐废物）和萨凡纳河等地的高放射性废物的碱性环境；和（iii） 99 TcO 4 − 可能会泄漏到地下水中，由于其高流动性，有造成严重水污染的风险。本综述重点介绍先进多孔材料的最新发展，包括金属有机骨架（MOF）、共价有机骨架（COF）及其无定形对应物多孔有机聚合物（POP）。这些材料在吸附 99 TcO 4 − 和类似的氧阴离子方面表现出卓越的效果。我们全面回顾了这些阴离子与吸附剂的吸附机理，采用了宏观批量/柱实验、微观光谱分析和理论计算。最后，我们提出了对未来潜在研究方向的看法，旨在克服当前的挑战并探索该领域的新机遇。我们的目标是鼓励进一步研究开发先进的多孔材料，以有效地管理 99 TcO 4 −。关键词：核废料处理、99 TcO 4 − 去除、金属 − 有机骨架、共价有机骨架、有机聚合物■ 介绍
一步合成耐用且防液体的聚（二甲基硅氧烷）涂层
一种液体排斥表面，即光滑液体注入多孔表面（SLIPS），通过动态液体/液体/蒸汽接触线运动来排斥液体。[6] 所需的光滑液体必须与接触的液体介质不混溶且不会被其浸出，以避免润滑剂损失和污染。确保此类涂层的长期坚固性及其润湿性能仍然具有挑战性。[7] 因此，需要其他方法来创建具有良好液体排斥性的表面。提出了一种替代策略，即将柔性大分子刷（如 PDMS 和全氟聚醚）共价连接到光滑表面上以排斥液体。[8] 这个想法是，柔性大分子的高流动性使它们能够作为具有广泛表面张力的液体的液体状润滑层。[8c] 由于与表面的共价连接，这些分子结构不会被接触液体溶解或取代。具体而言，涂覆有PDMS刷的表面表现出优异的耐高温处理、光降解甚至刮擦性能。[8a,9] 此外，由于涂层只有几纳米厚，它们是透明的，不影响涂层表面的外观，对导热性影响也很小。PDMS刷的制备可以追溯到1970年，当时Vermeulen等人通过气相反应16小时在玻璃表面沉积了低液体粘附性的PDMS刷层。[10] 然而，从表面接枝聚合物通常基于复杂且耗时的制备程序，限制了它们在实际应用中的使用。McCarthy等人系统地研究了在表面制造PDMS刷的新策略。[11] 他们提出使用二甲基二甲氧基硅烷（DMDMS）作为单体，在硫酸作为催化剂的情况下聚合PDMS刷。 [8a] 用大量溶剂冲洗表面以去除残留的低聚物和酸，将反应溶液（包括 DMDMS、硫酸和异丙醇）干燥一段时间后，在硅（或玻璃）表面形成具有低液体粘附性的 PDMS 刷。与 McCarthy 的方法相比，我们开发了一种更简单的方法，无需催化剂即可将 PDMS 刷接枝到表面上。此外，我们还表征了 PDMS 刷在胶带剥离、超声处理、滴落滑动腐蚀、加热、紫外线降解、酸腐蚀等条件下的稳定性。McCarthy 等人仅研究了在 100°C 下加热的影响。
AI增强投资组合管理
这项研究的预期结果是一个多功能的AI驱动框架，可容纳不同金融市场的独特方面。通过优化资产分配，风险管理和预测分析，该框架将为投资组合经理提供基于证据的建议，以增强其投资的稳定性和绩效。The study aims to demonstrate how AI can mitigate risks associated with market volatility, liquidity issues, and regulatory constraints, leading to a more resilient and data-driven approach to portfolio management on a global scale KEYWORDS : AI integration in finance, Portfolio performance metrics, Compounded Annual Growth Rate (CAGR), Volatility reduction, Risk management with AI, BlackRock Aladdin platform, Goldman Sachs AI trading, J.P. Morgan AI asset management, Morgan Stanley AI wealth management, Emerging market fintech, Zerodha AI trading Paytm Money personalized investments, Groww AI recommendations, Betterment robo-advisory, Wealthfront tax-loss harvesting, Machine learning in finance, Investment stability, Predictive analytics in financial growth, Developed markets vs. emerging markets, AI-driven user engagement简介AI驱动的投资组合优化：增强全球金融市场的投资策略，人工智能（AI）工具纳入投资组合优化已改变了全球金融市场，创造了创新的方式来最大程度地提高回报，管理风险，管理风险并适应快速市场的变化。近年来，全球金融行业越来越利用AI驱动的策略来提高投资组合管理的精确性，效率和绩效。从数据显示，到2025年，全球在金融上的全球AI支出预计将达到470亿美元，反映了2020年至2025年的复合年增长率（CAGR）约为23％。这种增长主要是由增强的预测分析，自动交易系统以及针对各种市场类型（例如开发，新兴和边境市场）量身定制的投资策略的需求。AI驱动的投资组合管理已被证明在发达市场中特别有效，在发达市场中，高流动性和实质性数据可用性可实现复杂的建模技术。例如，算法交易，很大程度上驱动
控制季节性水流预测质量的主要驱动力是什么？
在数值气候模型中代表过程的摘要技术进步导致了熟练的预测，因此，这可以提高水文预测的信心和水力气候服务的可用性。鉴于许多与水相关的利益相关者都受到季节性水文变化的影响，因此有必要通过更好地理解影响水文可预测性的驱动因素来管理其优势。在这里，我们分析了欧洲大约35,400个盆地的流流量的季节性预测，这些预测在气候，规模和水文制度方面是强大的梯度。然后，我们将季节性体积误差与各种生理学 - 氢化气候描述符和气象偏见联系起来，以确定控制可预测性的关键驱动因素。欧洲的流流量已经很好地预测，但具有一些地理和季节性变异性；但是，可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。尽管如此，我们表明预测质量与一组描述符相关，这些描述符因初始化月份而异。季节性流量体积的预测质量在很大程度上取决于盆地的水文状态，相对较高的盆地的可预测性有限。相反，降雪和/或基本流量以较长的衰退为主的区域显示出高流动性可预测性。最后，气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关，强调了开发稳健偏见调整方法的重要性。总体而言，这项调查表明，可以根据局部氢化气候条件的先验了解，可以将季节流的可预测性聚类，因此可以进行区域化。普通语言摘要的水文信息对现有的决策 - 特别是对受气候变化片段影响的人的巨大价值，他们将从更好地理解和管理与气候相关的风险中受益。目前，对控制季节流预测质量的因素的了解有限。我们分析了对欧洲的预测，并将其可预测性与流域描述源和气象偏见联系起来。这允许沿强氢气候梯度识别主要驱动器。季节性流的可预测性在地理和季节性上有所不同，在第一个领先月份中可接受的值。可预测性随着提前时间的增加而恶化，尤其是在冬季。水文状态与预测质量密切相关，迅速反应盆地显示出低值。盆地气候学和降水预测偏差也与流流的可预测性有关。