本研究使用有限元分析 (FEA) 对涡轮叶片进行全面的热分析和静态分析,以评估两种先进材料的性能:钛合金 (Ti-6Al-4V) 和 Inconel 625。涡轮叶片使用 SolidWorks 建模,并在典型操作条件下使用 ANSYS 进行分析,以评估应力分布、变形、温度梯度和热通量等参数。钛合金 (Ti-6Al-4V) 以其重量轻和出色的强度重量比而闻名,使其成为需要减轻质量的应用的理想选择。相比之下,镍基超级合金 Inconel 625 具有出色的热稳定性、抗氧化性和高温下出色的机械性能。结果强调了这些材料之间的权衡:钛合金在中等温度下表现出更轻的重量和良好的机械性能,而 Inconel 625 在高温环境中表现出色,具有更好的抗热应力和变形能力。这项比较研究为涡轮叶片的材料选择提供了宝贵的见解,从而优化了其在高应力、高温应用中的性能和耐用性。
PLA代码是由美国医学协会建立的,以响应实验室和制造商,这些实验室和制造商正在寻求一种更明确地识别其测试的方法。创建这些代码也是对《保护2014年Medicare Act》(PAMA)的实施的答案。在PAMA实施的最终规则中,Medicare和Medicaid服务中心(CMS)确立了先进的诊断实验室测试(ADLTS)的定义,作为由单个实验室创建和提供的测试,该测试使用单个实验室使用独特的算法来分析多个DNA,RNA,RNA或蛋白质标志物,并提供新的临床诊断信息,并提供其他任何其他测试。分配给PLA代码的测试必须符合两个特定标准:必须对人类标本进行测试;而且,必须由提供测试的制造商或临床实验室要求PLA代码。2 PLA代码描述了专有的临床实验室分析,可以由“ One,唯一来源”实验室提供,或者可能已许可或销售给多个实验室
本研究使用地理信息系统 (GIS) 确定多个大都市区域的犯罪行为趋势,探索奥韦里首都特区的开放空间与犯罪发生率之间的空间关系。奥韦里首都特区的开放空间是休闲、社交活动和植被的重要场所,但存在一些特殊问题,可能成为犯罪活动的潜在中心。本研究使用空间分析来研究这些开放区域及其周围的土地使用、人口密度和基础设施如何影响不同的犯罪水平。数据研究通过确定犯罪率较高的特定区域(这些区域与照明不足、能见度低和交通不便等环境特征有关),强调了城市建筑的物理方面如何影响安全。
必须注意,过程开发是一个持续的过程。应咨询DNA技术负责人,以重大更改以下任何程序或制定其他程序。这些更改应在将本手册纳入本手册之前在功能区域会议(或通过电子邮件或电话电话会议)上进行讨论。可以进行适应程序(例如音量,管尺寸/类型,自旋时间,孵化时间),以适应异常的情况样本和情况。适应标准程序的津贴是案例工作的公认部分,因为这对于满足某些案件或样本的要求可能是必要的。这些偏差必须在科学上是合理的,应记录在案例笔记中。
2024 年 12 月 16 日 Russell Leeds 助理县经理 塞奇威克县 100 N. Broadway,Ste 610 威奇托,堪萨斯州 67202 Donte Martin 助理市长 威奇托市 455 N. Main,13 楼 堪萨斯州威奇托 67202 亲爱的 Leeds 先生和 Martin 先生: 附件是最终报告,详细说明了我们对 2023 年 10 月 13 日发生在堪萨斯州威奇托市 8650 W. Central 的 Brookhollow 火灾的独立事后分析。 该报告详细分析了四个关键领域:1) 事件审查,2) 审查涉及事件的机构及其 SOP/SOG,3) 影响事件结果的机构,4) 改善系统结果并帮助恢复公众信任和信心的策略和计划。 根据我们的审查和分析,报告随后针对每个领域提供了一系列调查结果和建议。如果您对本报告或分析有任何疑问(部分或全部),请告知我。我们非常重视您在这件事上给予我们的信任,并期待在未来支持您的要求。诚挚的,John H. Mammoser PE,CFEI Vernon Champlin MPA,EFO,FM
本研究分析了人工智能 (AI) 在教育中的应用效果,特别是在提高学习和管理过程的质量和效率方面。人工智能提供个性化学习、优化学生数据管理和快速反馈,以及根据个人需求提供自适应方法。该技术支持开发与未来需求相关的基于数据的课程。然而,实施人工智能面临着挑战,例如潜在的学习者对技术的依赖、抄袭风险和数据隐私问题。本研究采用基于文献分析的定性方法,探讨了人工智能对可持续教育的好处、挑战和影响。研究结果有望成为负责任地使用人工智能的基础,同时保持教育者的重要作用。
LDAC 帮助台 - 呼叫中心:商业:256-955-7716 免费电话:1-866-211-3367 CONUS DSN:645-7716 OCONUS DSN:312-645-7716 电子邮件:usarmy.redstone.ldac.mbx.service-desk@army.mil
基于人工智能的结构健康监测的专利计量分析 Pradnya DESAI 1,*、Sayali SANDBHOR 2,*、Amit Kant KAUSHIK 3、Ajit PATIL 4、Vaishnavi DABIR 5 1 研究学者,土木工程系,共生技术学院,共生国际(同等大学),印度浦那。 2 副教授兼土木工程系主任,共生技术学院,共生国际(同等大学),印度浦那。 3 助理教授,建筑与建筑环境系,诺森比亚大学纽卡斯尔,英国 4 助理教授兼土木工程系主任,DYPU,印度浦那。 5 美国佐治亚州 Green Cube Consulting LLC 首席顾问 * 通讯作者:sayali.sandbhor@sitpune.edu.in , pradnya.desai.phd2022@sitpune.edu.in
摘要在这项研究中,系统在接收DDOS HTTP洪水攻击方面的可用性是一个问题。拒绝服务(DOS)和分布式拒绝服务(DDOS)攻击是对当前IT和计算机网络行业的主要威胁。这种攻击旨在使用户无法获得网络或系统资源,以便没有人可以访问它。基础架构系统的建立需要自动可伸缩能力才能接收DDOS攻击。可用于支持应用程序高可用性的平台是容器编排(Kubernets)。本研究的重点是云计算的设计,因此它可以接收5,000、10,000、15,000、30,000 HTTP洪水攻击,每次进行10次。这项研究的结果表明,尽管节点/工人的数量从2增加到3,以及CPU和内存的显着增加,但构建的系统还是成功地处理了数以万计的攻击。因此,可以说,构建的系统始终可用,并且可以依靠在工作世界中生产。关键字ddos,编排者。可用性