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系统 3R - 车间经理 5
GF Machining Solutions GF Machining Solutions 是世界领先的先进制造系统供应商之一，专门生产高精度组件和工具。成千上万的客户依赖我们的尖端技术，包括电火花加工 (EDM)、高速铣削、五轴激光微加工和增材制造。我们的产品组合还包括主轴、自动化、高精度工具、数字解决方案和无与伦比的客户服务。根据我们的目标和愿景，GF Machining Solutions 的重点是为全球客户提供创新、节能、可持续、端到端的生产技术，以满足最苛刻的应用要求。
MICOM-3F/3T/3R HF-SSB 收发器
打开和关闭电台................................................................................................16 发射和接收....................................................................................................17 使用信道模式....................................................................................................18 使用频率模式....................................................................................................22 使用扫描模式....................................................................................................30 使用 BIT 模式.......................................................................................................31 锁定电台.......................................................................................................32 更改密码.......................................................................................................33
MICOM-3F/3T/3R HF-SSB 收发器
打开和关闭电台................................................................................................16 发射和接收....................................................................................................17 使用信道模式....................................................................................................18 使用频率模式....................................................................................................22 使用扫描模式....................................................................................................30 使用 BIT 模式.......................................................................................................31 锁定电台.......................................................................................................32 更改密码.......................................................................................................33
预测3R的电池返回量：再制造...
摘要：牵引力电池的生命周期策略，例如退休的汽车锂离子电池（LIBS）的再制造，再利用和回收利用，由于不久的将来会退休，并且对LIB的需求继续增长，因此人们越来越关注。同时，随着欧盟电池调节等因素提供更高的市场和产品透明度，电池系统在整个生命周期中的可持续性的相关性正在增加。因此，研究和行业需要预测，以评估未来的市场状况并做出充分的决策。因此，本文提供了从BEV和PHEV到2035的电池系统的返回量的预测。此外，自2013年以来，每年对PHEV和BEVS的代表性欧洲电池组进行评估，该电池基于每年至2021年市场份额最大的十辆车。此外，基于专家访谈，将电池返回流分为三种不同的3R策略，以评估即将到来的这些领域的工作量。“ 3R”一词是指围绕重用，再制造和回收的当前现有途径的总和。在2030年，大约38.8 GWH将每年返回并输入回收过程。为了重复使用电池，大约13 GWH将从2030年开始返回，准备用于固定存储进行能量过渡。与此相比，电池再制造预计每年将提供约11 gwh的体积。
可控3R诱导症及其...
分层的过渡金属二分法（TMDS），不仅由多种化合物的组合，而且还具有丰富的晶体结构而爆发了许多可能性。探索新材料，确定其结构和特性一直是材料科学中的原始动机。在这里，我们报告了具有三层堆叠序列（3R）的稀有Tase 2的合成和附魔超导性。环境压力化学蒸气沉积（CVD）策略已用于实现纯3R-Tase 2。低温传输数据显示，在3R-Tase 2中，高超导过渡温度（T C）为1.6 K，这显着高于两层堆叠序列（2H，H：HEXAGONAL）相。结果表明，T C对层堆叠顺序相当敏感，并确认3R在Tase 2中的2H上强烈优选超导性。这项工作证明了一个独特的3R相平台研究超导性能的综合，并提供了有关操纵晶体结构的新见解，以访问超高t c。
第十二高级区域3R和循环经济论坛...
亚洲和太平洋地区的区域3R和循环经济论坛于2009年成立，旨在促进该地区的可持续废物管理，资源效率和循环经济原则。认识到经济快速增长，资源耗竭和废物产生越来越多的环境挑战，该论坛已成为政策对话和能力建设的关键平台。一个主要的里程碑是采用了《河内3R宣言》（2013-2023），该声明概述了33个自愿目标，以转移到更高的资源效率和循环经济中。多年来，该论坛在将区域努力与全球可持续性承诺保持一致，包括联合国可持续发展目标（SDG），巴黎协定和联合国生态系统恢复十年（2021-2030）。
3R和2H MOS2中的堆叠依赖性层中音子
摘要：我们通过使用依赖偏振的超频率拉曼光谱的纯3R和2H堆叠顺序研究了MOS 2中的层间剪切和呼吸声子模式。我们在MOS 2中最多观察到三层剪切分支和四个呼吸分支，厚度为2至13层。呼吸模式显示出两种多型型的拉曼活性行为，但是2H呼吸频率始终比3R呼吸频率高几个波数，这表明2H MOS 2的层间层间层间lattice晶格偶尔略高于3R MOS 2。相比之下，剪切模式拉曼光谱在2H和3R MOS 2中截然不同。虽然最强的剪切模式对应于2H结构中的最高频率分支，但它对应于3R结构中的最低频率分支。3R和2H多型的如此独特和互补的拉曼光谱使我们能够从最高到最低分支中调查MOS 2中的广泛剪切模式。通过结合线性链模型，群体理论，有效的键极化模型和第一原理计算，我们可以考虑实验中的所有主要观察结果。
太平洋 - 亚洲区域3R和循环经济12级别
在过去的50年中，资源消耗和物质使用的增长大大增加导致地球自然资源的耗尽。自1970年以来，资源提取的飙升近400％，预计在2024年达到10066亿吨。研究表明，浪费了超过90％的所有提取和使用的材料，只有8.6％的人在2020年重新融入全球经济2。在业务 - 通常情况下，预计到2060年，材料提取的预计将增加60％，这可能会破坏全球为满足气候，生物多样性和污染目标的努力，并威胁着经济繁荣和人类的福祉3。例如，所有温室气体排放中的一半，以及超过90％的生物多样性损失和水应力，源自资源提取和加工4。超过60％的行星温暖排放量占与空气污染相关的健康影响的40％。自然资源和生物多样性的下降，再加上废物产生和多元化的增长，对有效的环境管理和生态资产的可持续性提出了前所未有的挑战。
学生在 3R 中的人工智能依赖性：问卷构建和验证
教育学院，教职员工，新怡诗夏科技大学-加巴尔登校区，菲律宾加巴尔登 电子邮件：andiecapinding103087@gmail.com (A.T.C.)稿件收到于 2024 年 6 月 6 日；修订于 2024 年 7 月 15 日；接受于 2024 年 8 月 21 日；发表于 2024 年 11 月 12 日 摘要 — 人工智能 (AI) 融入教育既带来了突破性的机遇，也带来了担忧。这些问题之一是学生在阅读、写作和计算/算术 (3R) 领域对人工智能的依赖程度。虽然现有工具深入研究了人工智能的更广泛影响，但它们表现出一定的局限性。因此，本研究致力于开发和验证专门的问卷，以评估学生在 3R 方面对人工智能的依赖程度。该过程包括对学生群体的采访、与教育界专业人士的咨询、表面验证、内容验证、探索性因子分析、验证性因子分析、Rasch 分析和可靠性测试，以指导工具的构建和验证。初始项目识别涉及一份分布在三个结构中的 45 个项目问卷，这些问卷来自对学生和专家的定性访谈。调查共收到 727 份回复。在 EFA 之后，九个项目由于未能达到 0.5 的负载因子而被淘汰，并且某些项目表现出交叉负载。随后的 Rasch 分析肯定了这些工具的结构有效性，促使删除另外三个项目。最终的问卷包含 33 项内容，分为三个部分——阅读（10 项）、写作（11 项）和计算/算术（12 项），是衡量学生在 3R 方面的依赖性的一种经过验证的可靠工具。作者确认了问卷的有效性和可靠性。未来的研究应侧重于纵向研究，以评估 AI 依赖性如何随时间演变并影响教育成果。关键词 — 人工智能 (AI) 依赖性、探索性因子分析、Rasch 分析、可靠性测试、有效性测试