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1. Dušan JOVANIĆ、1. Valentina MLADENOVIĆ、1. Ljubica LAZIĆ VULIĆEVIĆ ABS 塑料 3D 打印样品的硬度测试 1. 奥里萨技术学院
1. Dušan JOVANIĆ、1. Valentina MLADENOVIĆ、1. Ljubica LAZIĆ VULIĆEVIĆ ABS 塑料 3D 打印试样的硬度测试 1. 应用技术学院，兹雷尼亚宁，塞尔维亚 摘要：本文介绍了采用材料挤出工艺以丙烯腈丁二烯苯乙烯 (ABS) 长丝为原料通过 3D 打印制成的试样的硬度测试，采用肖氏 D 标尺法。ABS 是 3D 打印中最常用的材料。3D 打印的缺点之一是部件的机械特性要弱得多，需要进行测试才能确定工作部件的功能。根据 ISO 17296-3：增材技术 - 一般原则 - 第 3 部分：主要特性和相应的测试方法，为所有组塑料部件提供了硬度测试。塑料材料的硬度测试由标准 EN ISO 868: 2015 – 塑料和硬胶 – 使用硬度计通过压痕测定硬度（肖氏硬度）定义，并采用数字硬度计 – 硬度计进行。 关键词：硬度测试、增材生产、熔融长丝制造、丙烯腈丁二烯苯乙烯 (ABS) 简介由于通过 3D 打印获得的丙烯腈丁二烯苯乙烯 (ABS) 部件加工表面质量较低且机械特性较弱，因此需要确定机械特性：硬度、拉伸强度、冲击强度、压缩强度、弯曲强度、疲劳强度、蠕变、老化、摩擦系数、抗剪切和裂纹扩展，根据 SRPS ISO 17296-3：增材技术 - 一般原则 - 第 3 部分：主要特性和相应的测试方法。该标准还定义了金属部件、塑料部件和陶瓷部件的测试类别，并将它们分为三组：H 组（高度安全关键的功能部件测试）、M 组（非安全关键的功能部件测试）和 L 组：测试正在建造的部件或原型部件。所有这些塑料件组都需要进行硬度测试。这项研究的目标是根据外壳和填充物中的应用层高度确定丙烯腈丁二烯苯乙烯 (ABS) 塑料制成样品的硬度。研究的假设是，丙烯腈丁二烯苯乙烯 (ABS) 塑料制成样品的最高硬度是在外壳和填充物中 0.2 mm 的层高度时实现的，并且 ABS 的最佳配置设置层高度为 0.1mm 至 0.2 mm。增材制造 根据 ISO 17296-2:2017：增材技术 – 一般原则 – 第 2 部分：工艺类别和填充概述，增材制造可分为以下几类：槽式光聚合 – 激光
随机森林用于缩小和间隙填充
摘要。干旱是一场毁灭性的自然灾害，在此期间，水短缺通常体现在植被的健康中。不幸的是，在空间和时间上获得高分辨率的植被影响信息很难。虽然远程感知的产品可以提供此信息的一部分，但它们通常会根据其空间或时间分辨率的数据差距和限制。远程感应产品之间的一个持续特征是空间分辨和重访时间之间的权衡：高时空分辨率与粗空分辨率达到了高度分辨率，反之亦然。机器学习方法已成功应用于广泛的遥感和水文研究。然而，仍然需要提供解决对植被的干旱影响的全球应用程序，因为这种产品有显着的潜力可以帮助改善干旱影响监测。为此，这项研究预测了基于增强的植被内部（EVI）和流行的随机森林（RF）回归体的全球植被动态。我们评估了RF作为间隙填充和缩减工具的适用性，以生成在空间和时间上一致的全局EVI估计值。为此，我们使用了许多特征，指示了植被经验丰富的水和能量平衡，并评估了该新产品的性能。结果表明，RF可以以0.1°分辨率（RMSE：0.02-0.4）和0.01°分辨率（RMSE：0.04-0.6）捕获全局EVI动力学。接下来，为了测试RF在空间分辨率方面是否稳健，我们降低了全局EVI：在0.1°数据上训练的模型用于以0.01°的重置预测EVI。总体误差更高。尽管如此，相对增加仍然是
参考：Tran Trang Thu，Lee Yongjun，Roy Shrawan，Tran Thi Uyen，Kim Youngbum，Taniguchi Takashi，Watanabe Kenji，MiloševićMilorad，Lim Seong Chu，
Reference: Tran Trang Thu, Lee Yongjun, Roy Shrawan, Tran Thi Uyen, Kim Youngbum, Taniguchi Takashi, Watanabe Kenji, Milošević Milorad, Lim Seong Chu, Chaves Andrey, ....- Synergetic enhancement of quantum yield and exciton lifetime of monolayer WS ₂ by proximal metal plate and negative electric偏见ACS Nano -ISSN 1936-086X -18：1（2023），第1页。 220-228全文（出版商的doi）：https：//doi.org/10.1021/acsnano.3c05667引用此参考：
监测父母和转基因细胞中EGFR（受体酪氨酸激酶）激活
Fabian Paul，Largent，Evi Costens，University，Bonn Martin Ziller，Sonja Steelzle-Feix，Nanion在技术上
CDP-PL-2024-6-6-Nepal.pdf
gni gni gni人均evi 2020 1,031 72.3 28.2 2021 1,135 73.7 28.2 2022 2022 1,197 75.0 28.5 2023 1,241 75.8 29.5 2024 2024 1,300 1,300 1,300 76.3 29.6 source source source ofct socure corce socive ofcip socure ofcts sorpers估计（ld atc） https://bit.ly/ldc-data注1：对于人均GNI，年份是指（实际或假设）评论的年份。数据反映了可用于审查的最新三年平均值，即2024年的值是指2020-2022的平均值。由于数据修订，数据与以前的官方三年期审查数据不同。注2：对于Evi和Hai，年份是指（实际或假设）审查的年份。源数据的及时性随指标而变化；通常，标准在审查前最多捕获数据长达两年。请参阅来源中的“阅读我”。注释3：由于数据修订，数据源的变化，方法论变化以及最值得注意的是复合指数HAI和EVI的组成变化，因此数据与以前的官方三年期审查数据不同。由于四舍五入，也可能发生较小的差异。
DNA损伤响应的进化和多样性
Massimo Lopes Zurich Fr Massimo Lopes University，Ch Susan Lovett Brandeis大学，US Niels Mailand蛋白质研究中心，DK Ganesh Nagaraju印度科学研究所，安德烈·努斯尼兹（Andre Nussenzweig）卫生研究院Kaustuv Sanyal Jawaharlal Nehru预先科学研究中心的Atomic Research Center，在英国苏塞克斯郡美国Evi Soutoglou大学的Agnel Sfeir Memorial Sloan Kettering癌症中心Massimo Lopes Zurich Fr Massimo Lopes University，Ch Susan Lovett Brandeis大学，US Niels Mailand蛋白质研究中心，DK Ganesh Nagaraju印度科学研究所，安德烈·努斯尼兹（Andre Nussenzweig）卫生研究院Kaustuv Sanyal Jawaharlal Nehru预先科学研究中心的Atomic Research Center，在英国苏塞克斯郡美国Evi Soutoglou大学的Agnel Sfeir Memorial Sloan Kettering癌症中心Massimo Lopes Zurich Fr Massimo Lopes University，Ch Susan Lovett Brandeis大学，US Niels Mailand蛋白质研究中心，DK Ganesh Nagaraju印度科学研究所，安德烈·努斯尼兹（Andre Nussenzweig）卫生研究院Kaustuv Sanyal Jawaharlal Nehru预先科学研究中心的Atomic Research Center，在英国苏塞克斯郡美国Evi Soutoglou大学的Agnel Sfeir Memorial Sloan Kettering癌症中心Massimo Lopes Zurich Fr Massimo Lopes University，Ch Susan Lovett Brandeis大学，US Niels Mailand蛋白质研究中心，DK Ganesh Nagaraju印度科学研究所，安德烈·努斯尼兹（Andre Nussenzweig）卫生研究院Kaustuv Sanyal Jawaharlal Nehru预先科学研究中心的Atomic Research Center，在英国苏塞克斯郡美国Evi Soutoglou大学的Agnel Sfeir Memorial Sloan Kettering癌症中心
在估计...
土地退化直接影响地上碳池，影响碳排放，这对于管理城市的生物质和碳存储至关重要。尽管传统的现场技术是准确的，但它们需要大量的时间和劳动。这项研究探索了一种可靠且负担得起的选择，用于测量地上生物量和碳量（AGBC），并具有遥感。五个不同的植被指数（VIS） - 简单比率（SR），差异植被指数（DVI），归一化差异植被指数（NDVI），土壤调节植被指数（SAVI）和增强的植被指数（EVI） - 用于使用Landsat 8 Oli Imiifection评估了生物质预测。模型是通过使用来自菲律宾纳迦市各种土地覆盖类型的数据来估计AGBC的。通过将来自不同土地覆盖类型（草原，大米，玉米农田和林地）的地上生物量数据结合在一起，开发了模型以估算AGBC。根据其统计性能，特别是最高的确定系数（R²）和最低的均方根误差（RMSE），选择了每种土地覆盖类型的最佳模型。结果增强了我们对碳库存的理解，为开发旨在解决土地退化的计划和方法提供关键信息。主要发现是：[1]野外测量的AGBC和五个VIS之间存在显着相关性，SR对草原，DVI的表现最好，用于稻田的DVI，而EVI则是玉米耕地和森林陆地的EVI； [2]该市的AGB总数约为270万兆克拉姆（MG），估计有120万兆克（C mg）； [3]林地存储最高的AGB，其次是草原，玉米农田和水稻农田。
伊拉斯mus+混合密集程序结果...
•2023年8月14日Tömer和Ankara House的历史和重要性•2023年8月18日，古代DNA研讨会•联合国教科文组织的文化遗产戈尔迪奥·古尔迪翁古城，萨卡里亚mart难，duatepe和萨卡里亚村旅行•2023年8月21日çanakkale-Gelibolu Gelibolu Trip Trip Archaeological研究与应用程序中心（Ankusam）培训旅行。•2023年8月24日Efes和圣母玛利亚之家Sirince Trip•2023年8月25日DIDIM古城旅行
1考虑气候变化和植被管理影响的分配网络的风险评估
摘要 - 本文提出了一个全面的风险评估模型，以关注气候条件和植被管理对中断风险的影响。使用包含停电记录，流星指标和植被指标的数据集，本文开发了一个逻辑回归模型，该模型优于几个替代方案，有效地确定了高度不平衡的数据中的风险因素。关键特征影响中断包括风速，植被密度，量化为增强的植被指数（EVI）和雪型，潮湿的雪和秋天条件表现出最大的积极作用。分析还显示了复杂的相互作用，例如风速和EVI的综合作用，表明植被密度可以缓解大风对停电的影响。基于618个样本的测试数据集的仿真案例研究表明，该模型在误差公差±0的误差范围内达到了80％的匹配率。05，展示了提出模型的有效性和鲁棒性，同时强调了其潜力，以告知预防策略，以减轻高风险环境条件下电力分配网络中的中断风险。未来的工作将整合LiDar的植被高度数据，并探索替代模型方法以捕获潜在的非线性关系。