我们运营的核心是影响原则。我们的举措超出了经济增长;他们专注于改变学习者的生活,更广泛的教育部门以及我们运营的环境以及整个社会的生活。我们与协会建立的伙伴关系,例如支持弱势且脆弱的年轻人的伙伴关系,这是双重的好处:他们通过向特定的低收入和处于风险群体的学校开放我们的学校来增强我们的社会承诺,这是由于为青少年提供特殊财务支持的免费计划。此外,这种伙伴关系有助于向可能不认识他们的其他年轻人介绍我们的学校和培训计划。因此,我们认为可持续性和经济绩效可以相互蓬勃发展。通过将可持续性纳入我们的核心活动并为更广泛的公共利益纳入核心活动,我们证明,实现社会影响和经济价值而没有妥协。
地下合成最近已成为形成碳基纳米结构的基本方法,否则通过标准溶液化学无法实现。特殊重点是考虑了π共轭聚合物的合成,这些聚合物考虑了它们在有机电子,光电子和纺纱剂中的相关性和潜力。在这里,我们报告了在超高真空条件下通过Au(111)表面在AU(111)表面上通过乙烯烯样键双连接的共轭梯子聚合物的地面合成。通过低温扫描隧道显微镜和非接触原子力显微镜显然表征了所获得的聚合物的原子精确结构。此外,扫描隧道光谱辅以密度功能理论的计算均显示了聚合物的狭窄带隙。我们的结果提供了偶有π共轭聚合物与功能性碳基纳米材料的前景的观点。
氮化硅(Si 3 N 4)是非线性光学的不断成熟的集成平台,但主要考虑三阶[χ(3)]非线性相互作用。最近,二阶[χ(2)]非线性通过光钙效应引入Si 3 N 4中,从而导致准时铭文 - 匹配χ(2)光栅。然而,光藻素效应在微孔子中的全部潜力在很大程度上尚未探索级联效应。在这里,我们报告了正常分散体Si 3 N 4微孔子中的χ(2)和χ(3)非线性效应。我们认为,光诱导的χ(2)光栅还为总频率生成过程提供了相匹配,从而实现了主梳的启动和连续切换。此外,双重谐振泵和第二谐波场允许有效的第三谐波生成,其中鉴定出二次光学写入χ(2)光栅。最后,我们到达从总和 - 耦合初级梳子中演变的宽带微重尸状态。这些结果扩大了微孔子中级联效应的范围。
中风是继心脏病和癌症之后,全球第三大死亡原因。它也是导致轻度和重度残疾的疾病中的第一大疾病。最常见的中风类型是脑梗塞,在印度尼西亚,脑梗塞的发病率每年都在增加。这种疾病不仅发生在老年人身上,也发生在年轻和有生产力的人群中,因此早期发现非常重要。虽然有各种各样的医学方法用于对脑梗塞进行分类,但本研究使用了具有信息增益特征选择的多重支持向量机 (MSVM-IG)。MSVM-IG 是 IG 特征选择和 SVM 之间的一种修改,其中 SVM 在分类过程中进行了双重处理,利用支持向量作为新数据集。数据来自雅加达的 Cipto Mangunkusumo 医院。根据结果,所提出的方法能够达到 81% 的准确率,因此,可以考虑使用该方法来获得更好的分类结果。
几十年来,人们一直在积极研究在极端压力下由碳基聚合物、化合物或其他碳同质异形体(即石墨)形成钻石的过程。1–12 钻石可以通过极端加热和压缩某些塑料、1 甲烷、2,3 和爆炸物形成。10,12 例如,在直线加速器相干光源 (LCLS) 实验中使用原位 X 射线衍射在 139 至 159 GPa 的双冲击聚苯乙烯 (CH) 中检测到立方钻石,这表明碳和氢键的断裂以及碳重组为钻石仅在纳秒时间尺度上即可发生。1 这里给出的结果表明,立方钻石也在 Stycast 1266 环氧树脂(C:H:Cl:N:O.27:38:1:1:5) (参考文献 13) 中形成,该混合物受到 80 和 148 GPa 的双重冲击。这些结果表明,冰巨行星内部的化学和热力学条件适合钻石的形成,其内冰层主要由 CH 4 、 NH 3 和 H 2 O 组成。
实现:在“ CC-213数据结构和算法”中研究的概念,性能分析/测量,稀疏矩阵,n维数组。堆栈:表达式评估。递归:回溯。队列:双端队列,自我引用类和动态内存分配。链接列表:单链接列表,循环列表,链接堆栈和队列(双端列表),双重链接列表。树:二进制树,二进制搜索树,高度平衡和AVL树的简介,作为优先队列的堆和堆,双端优先级队列。搜索:线性搜索,二进制搜索和索引类型。哈希:哈希函数,碰撞解决:开放的哈希,链接。排序:选择,气泡,插入,外壳,radix,合并,快速,堆排序的逻辑和算法实现。图形:图形术语,邻接列表和邻接矩阵以及图形的邻接列表表示。基本图形操作:广度首次搜索和深度第一次搜索,跨越树(BFSST,DFSST)。
一年多前,食品行业终于意识到 Ozempic、Wegovy 和 Zepbound 等新型抗肥胖药物 (AOM) 带来的威胁和机遇。1 天哪,自那时以来发生了这么多事情。首先,这些药物的需求和供应都超出了所有人的预期,推动市场的势头表明它们很有可能成为食品领域的永久特征。更糟糕的是,科学家们不断发现服用这些药物的更多好处——这些药物的减肥效果最终可能被证明是它们最不显着的特点。但就目前而言,这些药物对食品行业的影响是真实的。服用这些药物的人不仅吃得更少,从而减轻体重(约占体重的 15%-20%,消耗的热量减少约 20%-30%),而且关键的是,他们选择吃不同的食物,通常是更健康的食物。食品行业面临的挑战是弄清楚如何应对这一问题并释放这些药物创造的一些机会。有三点需要考虑:
1,2电气工程系,IET Bhaddal技术校园,旁遮普邦,印度摘要这项工作在从风能和太阳能混合能源的隔离位置中对微网格进行了控制。 用于风能转换的机器是双喂养发电机(DFIG),并且电池库连接到它们的普通直流总线。 太阳能光伏(PV)阵列用于转换太阳能,该太阳能使用DC-DC Boost Converter以具有成本效益的方式在DFIG的普通DC总线上撤离。 电压和频率通过线侧转换器的间接矢量控制来控制,该侧面转换器与落下特性合并。 它根据电池的能量水平来改变频率设定点,该电池的能量水平放慢了电池的充电或排放。 当风能源不可用时,系统也能够工作。 风能和太阳能块在其控制算法中具有最大功率点跟踪(MPPT)。1,2电气工程系,IET Bhaddal技术校园,旁遮普邦,印度摘要这项工作在从风能和太阳能混合能源的隔离位置中对微网格进行了控制。用于风能转换的机器是双喂养发电机(DFIG),并且电池库连接到它们的普通直流总线。太阳能光伏(PV)阵列用于转换太阳能,该太阳能使用DC-DC Boost Converter以具有成本效益的方式在DFIG的普通DC总线上撤离。电压和频率通过线侧转换器的间接矢量控制来控制,该侧面转换器与落下特性合并。它根据电池的能量水平来改变频率设定点,该电池的能量水平放慢了电池的充电或排放。当风能源不可用时,系统也能够工作。风能和太阳能块在其控制算法中具有最大功率点跟踪(MPPT)。
社会科学家使用自动注释方法,例如有监督的机器学习以及最近的大型语言模型(LLM),可以预测标签和基于文本的变量。虽然经常对这种预测的基于文本的变量进行分析,就像没有错误观察到它们,但我们表明,即使自动化注释的准确性高于90%,忽略自动注释步骤中的预测错误也会导致下游分析中的实质性偏见和无效的置信区间。我们提出了一个基于设计的监督学习框架(DSL),该框架即使预测的变量包含非随机词语前字典错误,也可以提供有效的统计估计。DSL采用双重强大的程序来组合预测的标签和少量的专家注释。DSL允许学者在保持统计有效性的同时,将LLM中的进步应用于社会科学研究。我们使用两个应用程序和自变量基于文本的应用程序说明了其一般适用性。
在八面体配合物中,金属离子位于中心,配体位于六个角。图中,方向 x、y 和 z 指向八面体的三个相邻角。eg 轨道(dx 2 -y 2 和 dz 2 )的叶瓣指向 x、y 和 z 轴,而 t 2g 轨道(dxy、dzx 和 dyz)的叶瓣指向轴之间。因此,六个配体沿 x、yz、-x、-y 和 –z 方向的接近将使 dx 2 -y 2 和 dz 2 轨道(指向配体)的能量增加,远大于使 dxy、dzx 和 dyz 轨道(指向金属-配体键轴之间)的能量增加。因此,在八面体场的影响下,d轨道分裂为能量较低的三重简并轨道和能量较高的双重简并轨道。这两组轨道之间的主能级取为零,称为重心。这两个轨道之间的分裂称为晶体场分裂。稳定度为0.4 Δ o ,不稳定度为0.6 Δ o 。