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软木块/玻璃纤维-聚酯复合夹层板的分层分析：实验研究
本研究的主要目的是研究夹层复合材料的分层损伤。夹层结构的这种损伤模式对结构行为尤其有害。芯部开裂和表面/芯部分离是软木团芯夹层结构中常见的失效模式。这些测试的夹层样品由软木团芯制成，夹在玻璃纤维聚酯（04 层层压板）之间作为表皮。实验研究包括精心制作不同类型的夹层样品，以确定它们在模式 I 中的断裂。双悬臂梁 (DCB) 样品通过初始裂纹的大小来区分。后者是通过在精心制作过程中在芯部和上层表皮之间放置具有不同初始裂纹长度（a= 30、40、50、60 和 70 毫米）的铝膜来获得的。裂纹的萌生
国际大陆科学钻探计划
前期调查 自1997年青岛CCSD钻井选址研讨会以来，在江苏省东海县茅北CCSD目标区开展了野外地质和地球物理调查，目的是建立钻井区三维地质和地球物理模型，准确确定CCSD先导孔和主孔的钻孔位置。开展的工作包括1：5000和1：10000比例尺地质填图、反射地震勘探、重磁法勘探等。此外，还利用电缆取芯技术钻探了1028m深的连续取芯钻孔（PP2）。在该孔中，测量了不同深度的温度和来自孔的岩心的热导率，计算了1000m深度的地层热梯度并外推到5000m深度。在该孔内还进行了地球物理测井和VSP。根据综合研究和调查的结果，确定了CCSD导向孔和主孔的精确坐标。进一步的地质和地球物理研究，包括对岩心的研究
铝青铜
4 铝青铜铸件的制造和设计 53 A 铸件的制造 S3 铸件的制造 53 氧化物夹杂 - 收缩缺陷 - 凝固范围 - 气孔 缺陷预防 56 避免氧化物夹杂 - 定向凝固 - 静态方法定向凝固 - 避免气孔 - 吹气 - 差别收缩和变形 质量控制、测试和检查 66 质量控制的重要性 - 方法记录 - 预铸质量控制 - 铸件质量检查 图案设计 68 B 铸件的设计 71 简介 71 设计以避免收缩缺陷 72 形状的简单性 - 锥度 - 薄壁与厚壁的关系 - 壁面连接和/或圆角半径 - 孤立块 - 腹板和肋条 - 芯孔 - 加工余量的影响 其他设计考虑 76 流动性和最小壁厚 - 减轻重量 - 厚度对强度的影响 - 热裂 - 复合材料铸件 除砂型铸造之外的其他工艺的铸件设计 79
华沙生命科学大学的年鉴-SGGW林业和木材技术编号117，2022：63-73（Ann。Wuls -sggw，for。和Wood Technol。117，20华沙生命科学大学的年鉴-SGGW林业和木材技术编号117，2022：63-73（Ann。Wuls -sggw，for。和Wood Technol。117，20
摘要：该研究的目的是分析从Hornbeam（Carpinus Betulus L.）和Yakal（Shorea astylosa foxw）中提取的定量和定性提取成分。木头。在微观结构和物理特性方面，彼此相似的两种木材，角质的木材（Carpinus betulus L.）和Yakal Wood（Shorea astylosa foxw。）菲律宾地方性的仍然很少了解到菲律宾。 木材是一种由称为木质纤维素的聚合物组成的材料，其中包括：（纤维素，木质素和半纤维素），但还包含许多提取和矿物质物质。 。 温带气候中木材的提取含量约为木材重量的5％。 由于存在多种化合物的多样性和多样性，因此很难识别。 然而，提取化合物对于树木和木材对生物学剂的抗性至关重要，例如真菌侵染或昆虫侵扰。 通常，死木（心材或芯木）的区域的特征是提取物的含量更高。 理解木材中提取物的化学成分可以有助于开发木材防腐剂和环保产品，并将成为绿色化学政策的一部分。 关键词：木材提取物，GC-MS，Yakal，Hornbeam简介仍然很少了解到菲律宾。木材是一种由称为木质纤维素的聚合物组成的材料，其中包括：（纤维素，木质素和半纤维素），但还包含许多提取和矿物质物质。。温带气候中木材的提取含量约为木材重量的5％。由于存在多种化合物的多样性和多样性，因此很难识别。然而，提取化合物对于树木和木材对生物学剂的抗性至关重要，例如真菌侵染或昆虫侵扰。通常，死木（心材或芯木）的区域的特征是提取物的含量更高。理解木材中提取物的化学成分可以有助于开发木材防腐剂和环保产品，并将成为绿色化学政策的一部分。关键词：木材提取物，GC-MS，Yakal，Hornbeam简介
海底洞穴：历史、革命和……
封面：国际大洋发现计划 (IODP) 船只（从左到右）：地球号，一艘在西太平洋进行取芯的立管平台；JOIDES Resolution，在整个海洋中回收岩心；以及一艘任务专用平台 (MSP) 钻井船。虚线 — 代表深度。左图：地球号在 2012 年远征 377 号、地点 C0020 回收的产甲烷微生物群落，位于日本下北半岛 80 公里（50 英里）外的中新世煤层，海底 2 公里（1.25 英里）以下。中间：JOIDES Resolution 回收的古新世 - 始新世极热岩心。左侧岩芯取自太平洋沙茨基海隆 1209 号地点，取自 2387 米深的水下 (mbsl)。右侧岩芯取自南大西洋鲸湾海脊 1262 号地点，取自 4755 mbsl。颜色变化表明碳酸盐溶解。右图：MSP Expedition 364，M0077 号地点，从 Chicxulub 撞击坑边缘取芯。图中显示的是包含碎屑和熔岩的熔覆岩。照片来源：左图：JAMSTEC/IODP；中图和右图：IODP。参见相关文章，第 4-11 页。
多名操作员：Multi-Weld 350 - 林肯电气
药芯焊丝 .035 (0.9) 300 ipm WFS，130A，24V 3.4 气体保护焊丝 .035 (0.9) 600 ipm WFS，195A，30V 6.4 .045 (1.2) 300 ipm WFS，185A，28V 5.7 500 ipm WFS，255A，29V 8.1 .052 (1.3) 250 ipm WFS，210A，26V 6.0 450 ipm WFS，315A，29V 10.4 1/16 (1.6) 200 ipm WFS，255A，26V 7.3 350 ipm WFS，350A (2) , 29V 11.2 药芯焊丝 5/64 (2.0) 200 ipm WFS，280A，30V 10.1 自保护 300 ipm WFS，350A (2) ，32V 13.7 MIG 焊丝 .035 (0.9) 150 ipm WFS，120A，19V 2.5 250 ipm WFS，175A，22V 4.2 .045 (1.2) 125 ipm WFS，145A，19V 3.0 200 ipm WFS，200A，21V 4.6 焊条 (7018) 1/8 (3.2) 130A，27V 3.9 3/16 (4.8) 225A， 28V 6.9 焊条 (7024) 3/16 (4.8) 260A, 27V 7.7 焊条 (6010) 1/8 (3.2) 120A, 36V 4.7 注意：E6010 焊条需要更高的电压才能正确“搅动”。建议使用更高电压的电源。空气碳 1/4 (6.4) 350A (2), , 34V 13.1 电弧刨削 3/8 (9.5) 700A (2), , 34V 需要并联两个 Multi-Weld 350。26.2
局部抗性测量，用于用内在的薄层（命中）太阳模块降解C-SI异质结构：预印度
摘要 - 固有的薄层（或命中）模块的硅异质结通常在太阳能场中每年低于1％的降解，而在开路电压中显性降解，并且在串联电阻中有些降解。但是，详细的机制因模块而异。在这里，我们研究了在长期田间部署中发生的局部系列抗性的增加，这是由细胞区域指示的，在这些细胞区域中，光致发光强度不会降解，而是电致发光显着降解。为了直接测量局部串联电阻，我们已经凝固了局部电致发光降解区域，并使用扫描扩散抗性显微镜（SSRM）测量了4点探针和局部NM-尺度电阻的板电阻。通过4点探针的结果显示出散射的板电阻，例如，通过透明的导电氧化物层，A-SI：H Emitter或近结式C-SI反转层引起的不均匀电流路径。相比之下，SSRM结果表明在较小的纳米空间尺度上具有相对均匀且非降解的电阻率。SSRM是一种基于原子力显微镜的两末端电阻映射技术，可测量探针下方的NM-体积的局部电阻。在对照和降解样品上测得的一致电阻可以排除透明导电氧化物电阻的降解。
使用社交媒体数据
I. i ntroduction 1。由于近年来神经网络和计算能力的显着进步，生成人工智能（此后的“ Genai”）基于输入数据和适当的提示产生响应，在各种自然语言处理任务中取得了尖端的绩效，包括信息摘要和答案。与依赖于预定词典的传统情感分析方法不同（Tetlock（2007）以及Loughran和McDonald（2011）），最近的研究表明，Genai可以在特定上下文中准确评估单词的情感价值2，尽管在不同的环境中，单词传达的情感可能会差异很大（Ruan等。（2020））。3除准确性外，Genai的评估比基于手动标记的文献中使用的人类评估和传统的机器学习方法更有效（Liu（2010））。实际上，这些较旧的做法是耗时的，容易出错的，并且在大规模上不切实际。相反，Genai提供了一种新方法，可以帮助解决以前棘手的问题（BIS（2024a））。2。利用专门从事中国任务的内部genai（s i cored a I refore a a i reearch a ssistant，“ sara”），根据社交媒体文字和视频，在中国大陆的住房市场中开发了每日情绪指数，以追踪中国大陆的住房市场，以增强对全面和及时的方式的监视。接下来，我们证明该指数是房地产销售的领先指标，并表现出色的方法。4特别是，我们首先构建了从2013年开始的Genai驱动的住房市场情绪指数，此前几个必要的步骤，包括消除已识别的社会机器人和网络巨魔。此外，我们将我们的分析扩展到了国家情绪指数之外，并以更精细的水平发展住房市场情感指数，利用Genai的强大理解和推理能力来识别地区。
验证机器学习模型以跨机构检测淀粉样蛋白病理
像建立阿尔茨海默病登记处的联盟 (CERAD) 这样的半定量评分方案是阿尔茨海默病 (AD) 神经病理学实践中最常用的方法。基于机器学习的计算方法最近为全幻灯片图像 (WSI) 生成了定量分数，这些分数与人类衍生的阿尔茨海默病病理半定量分数（例如 CERAD 的分数）高度相关。然而，此类模型的稳健性尚未在不同的队列中进行测试。为了验证以前发布的使用卷积神经网络 (CNN) 的机器学习算法并确定病理异质性是否会改变算法得出的测量值，对来自 Goizueta Emory 阿尔茨海默病中心脑库的 40 个病例进行了评估，这些病例显示了一系列病理诊断（包括有和没有路易体疾病 (LBD) 的 AD，和/或 TDP-43 阳性内含体）和 A β 病理水平。此外，为了提供更深入的表型分析，我们比较了灰质和整个组织中的淀粉样蛋白负担，两者的定量 CNN 评分与 CERAD 样评分显着相关。定量评分还显示出基于 AD 病理的清晰分层，包括有或没有其他诊断（包括 LBD 和 TDP-43 内含物）与没有显着神经变性的病例（对照病例）以及 NIA Reagan 评分标准。具体而言，AD + TDP-43 的伴随诊断组显示核心斑块的 CNN 评分明显高于 AD 组。最后，我们报告说，与关注病理最密集的视野中的计算评分相比，整个组织计算评分与 CERAD 样类别的相关性更好，这是根据 CERAD 指南进行神经病理学评估的实践标准。这些发现共同验证并扩展了 CNN 模型，使其对队列变化具有稳健性，并为未来将机器学习算法纳入神经病理学实践的研究提供了额外的概念验证。
初始建模和建立数字双胞胎
抽象将荷兰几乎一半的天然气消耗分配给加热，直接使用的地热加热是可用的低碳能溶液之一。设计和商业热供应的两个主要目的设计的地热井双线正在安装在代尔夫特技术大学的校园中。该项目是一项重要的国家研究基础设施，正在纳入欧洲可持续性和分布式基础设施中（EPOS：欧洲板块观测系统，https：//www.epos-eu.org/），因此可访问性和数据可用性将尽可能广泛。所有观察结果都将包含在数字双线框架中，这将使我们能够在未来的地热项目中做出更好的决策。该项目包括一个全面的研究计划，涉及安装各种乐器，以及广泛的伐木和训练计划以及监视网络。双子座已被核心，来自异质储层的大量连续样品，以及在储层和上覆盖地质单位的大量井木中。这种调查很少在地热项目中进行。一条光纤电缆将在较低的白垩纪DELFT砂岩中以大约2300m的深度向下监视生产商，直至储层部分，在西荷兰盆地的一系列现有和计划中的双子座中用作地热储层。在周围区域安装了局部地震监测网络，目的是监测非常低的自然或诱导地震性。将在喷油器和生产者之间在不久的将来进行带有电磁传感器的垂直观察井，以监测冷循环的传播。本文介绍了该项目的初始建模，并介绍了生产数字双胞胎的步骤。本文中的两个建模示例将强调与项目相关的当前运营挑战。