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M41H 48G视频分析仪/发电机用户指南
•升级以添加视频分析（“实时”）功能•升级以添加视频生成器功能•增强源功能测试（包括深度捕获分析，DSC功能测试有线ID，HDR10+ CT，CEC，CEC，CEC，UHDA和游戏合规性测试） eARC functional testing for Tx • eARC functional testing for Rx • eARC compliance testing for Tx • eARC compliance testing for Rx • TMDS source compliance testing • TMDS sink compliance testing • FRL, FEC, DSC source compliance testing • FRL, FEC, DSC sink compliance testing • HDR function for sink display testing (includes HDR10+ compliance testing for displays).
buvolt® -nmo -bug -tec
排放能力和库仑效率超过50个周期（左）和电压容量曲线（右）半细胞，26°C，0.1C，0.1C，钠阳极，1M NACLO 4/PC/FEC电解质
基于双流体储能的改进型液压动力输出装置，用于减少波浪能转换系统中的功率波动问题
摘要：动力输出装置 (PTO) 的稳定性是波浪能转换器 (WEC) 最重要的考虑因素之一。PTO 装置将波浪吸收器 (WA) 装置产生的机械能转换为有用的电能。由于实际波浪运动的输入能量变化剧烈，PTO 装置产生的电能波动很大，对电气和电子设备有潜在危害。本文提出了一种用于波浪能转换器的改进型液压 PTO (HPTO)。改进型 HPTO 装置包括双高压蓄能器 (HPA) 模块和流体能量控制 (FEC) 模块，可显著提高发电机在不规则波浪情况下产生的电能。使用 Simscape Fluids 工具箱在 MATLAB/Simulink 中构建了带有传统和改进型 HPTO 装置的波浪吸收器装置的完整模型。使用遗传算法优化了 FEC 控制策略的参数。使用五个不规则波输入对改进型 HPTO 装置模型进行了仿真，以评估其在不规则条件下的性能。还研究了 HPA 压力约束对改进的 HPTO 装置性能的影响。总体而言，模拟结果表明，改进的 HPTO 装置能够在不规则海况下产生高达 87.3% WEC 的稳定功率。
HER2阳性乳腺癌：过去，现在和未来
• *没有残留浸润性癌的证据，乳房或腋窝中没有证据表明乳房组织中残留疾病的证据•‡乳腺癌和腋窝淋巴结中没有侵入性癌；乳房和腋窝淋巴结中缺乏DCI/侵入性癌； •DCI允许/允许乳房和DCIS中侵入性癌；无论淋巴结受累如何•DCIS，原位导管癌； FEC，5-氟尿嘧啶+表胆素+环磷酰胺； EC，表蛋白+环磷酰胺； X，卡皮滨。
使用恒电位保持法评估电解质氟化对混合硅-石墨锂离子电池日历老化的影响
硅基锂离子电池已开始满足循环寿命指标，但其日历寿命较差。本文使用 EC:EMC:FEC 电解质中的 LiPF 6 与 EC:EMC 电解质中的 LiBOB 探究了电解质氟化对混合硅石墨阳极日历衰减的影响。我们利用组合实验建模方法，应用恒电位电压保持 (V-hold) 来评估电解质在缩短的测试时间范围内（约 2 个月）的日历寿命的适用性。我们的理论框架从 V-hold 电化学数据中解卷积了不可逆寄生容量损失（锂损失到固体电解质中间相）。与氟化电解质（主要为 FEC 还原）相比，非氟化电解质（主要为 LiBOB 还原）表现出更高的电池电阻。两种系统在电压保持期间均具有相似的不可逆容量，但 LiBOB 系统的寄生容量损失速度较慢。将寄生损耗外推至 20% 的寿命终止容量衰减表明，LiBOB 电解质在日历寿命方面优于 LiPF 6 电解质。结果证明了 V-hold 协议可用作快速材料筛选工具，提供半定量日历寿命估算。© 2023 作者。由 IOP Publishing Limited 代表电化学学会出版。这是一篇开放获取的文章，根据知识共享署名 4.0 许可条款分发（CC BY，http://creativecommons.org/licenses/ by/4.0/ ），允许在任何媒体中不受限制地重复使用作品，前提是对原始作品进行适当引用。[DOI：10.1149/ 1945-7111/ace65d]
使用机器学习算法来预测地中海地区的森林射击概率
通过分析主要火灾因素来确定森林火灾概率水平，可以为森林经理提供对诸如防火策略，燃油管理，消防安全措施，紧急计划以及消防团队安置等问题做出关键决策的基础。主要影响火灾因素，包括植被因素，地形因素，气候因素以及与某些特征（如道路和住宅区）的邻近性，被认为是产生森林火灾概率图。机器学习（ML）算法已成为预测森林射击概率的有效工具。这项研究旨在通过使用与地理信息系统（GIS）Tech Niques集成的两个常用ML模型（LR）和支持向量机（SVM）来生成森林火灾概率图。这项研究是在位于Türkiye的地中海城市安塔利亚市的Elale Forest Enterprise Enterprise（FEC）实施的。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。 在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。 使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。 由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。 根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。在研究中，影响火灾的因素是树种，冠状，树阶段，坡度，方面以及通往道路的距离。在模型的训练阶段考虑了从2001年至2021年在FEC中发生的森林大火。使用曲线（AUC）值的区域（AUC）值验证了火灾概率图的精度。由于执行ML模型，在地图上进行了47 086点的估计，该估计分为五个火灾概率水平（非常高，高，中，中，低和非常低）。根据概率图，超过一半的森林在研究区域具有很高/高的火灾概率水平。结果表明，LR模型生成的火概率图的准确性更好（AUC = 0.845），比SVM模型生成的MAP的准确性（AUC = 0.748）。
第 29 届国际原子能机构聚变能会议
因此，FEC 2023 的范围旨在反映新时代在聚变能源研究、技术开发和工业部署准备方面的优先事项。会议旨在作为一个平台，分享受这些新优先事项影响的国家和国际聚变计划的研究和开发成果，从而帮助确定全球在聚变理论、实验、技术、工程、材料、先进概念、安全、社会经济和工业部署准备方面的进展。此外，会议还将根据净能量产生聚变装置和聚变发电厂的总体要求来设定这些结果，从而帮助确定前进的方向。