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外部环境因素在编队中的作用
对这项工作的研究基于分析在海洋环境中混合纤维增强复合材料（HFRC）的生存能力，并针对机械，热和环境方面的靶向。HFRC的纤维，碳，碳，芳香和天然纤维作为聚合物基质中的增强型，希望克服传统材料中见证的恶化，包括腐蚀，重量和短期耐用性。该研究比较了混合纤维系统的“最佳性能”及其在实验和案例研究中的干扰模式，以评估纤维对增加材料特性的组合作用。这些发现表明玻璃/碳杂种是主要海洋结构（例如船体和甲板）的首选复合材料，这是由于拉伸强度，撞击韧性和耐盐水耐药性的出色组合。碳/芳香族混合动力车被证明可以提供出色的疲劳耐力，以及可靠技术（如螺旋桨或近海结构使用）的影响耐用性。然而，结合生物纤维的水分吸收较高，较低的紫外线稳定性促成天然纤维杂种，因此要求将表面处理应用以表现出更好的性能。案例研究确认，HFRC的实施保证了直截了当的重量减轻10-25％，燃油效率提高，约占廉价维护的30％。
Niskayuna保护咨询委员会和2025年1月8日下午7:00混合机构（城镇董事会室）和虚拟（Google Meets）I。
Niskayuna保护咨询委员会和2025年1月8日下午7:00混合机构（城镇董事会室）和虚拟（Google Meets）I。致电订单II。滚动电话III。批准分钟1。2024年11月6日2。2024年12月4日iv。地板V的特权。环境评估表转介1。EAF 2025-01 Niskayuna Harbour Pud Application VI。 讨论项目1。 规划项目报告•2339 Troy Schenectady Road（EAF 2024-04）•1356 Balltown Road初步分区批准了VII。 气候智能社区工作队授予合同1。 温室气体排放清单和政府气候行动计划2。 自然资源库存正在进行的计划3。 土地保存工具4。 农药外展5。 低MOW /生物多样性计划6。< / div> 安静的niskayuna 7。 堆肥计划8。 野生动物走廊9。 可持续性清单VIII。 休会下次会议：2025年2月5日晚上7点，镇议会室，混合格式EAF 2025-01 Niskayuna Harbour Pud Application VI。讨论项目1。规划项目报告•2339 Troy Schenectady Road（EAF 2024-04）•1356 Balltown Road初步分区批准了VII。气候智能社区工作队授予合同1。温室气体排放清单和政府气候行动计划2。自然资源库存正在进行的计划3。土地保存工具4。农药外展5。低MOW /生物多样性计划6。< / div>安静的niskayuna 7。堆肥计划8。野生动物走廊9。可持续性清单VIII。休会下次会议：2025年2月5日晚上7点，镇议会室，混合格式
混合云的生成式人工智能
其中一个例子是 DMC3 的 GenAI 优势，该优势为一家民政组织带来了好处，该组织多年来一直与 Deloitte 合作，依靠 DMC3 来构建其 IT 基础设施。随着此类组织的预期增长，数据和运营需求将进一步增加，从而导致对新云部署和额外存储配置的需求增加。在这些情况下，实施 GenAI 可以证明是有益的。该技术可以使 DMC3 开发人员以更快的速度工作，高效管理该机构的多云环境并减少所需的时间
磁流体动力学和生物对流对不同基液倒置旋转锥体上混合纳米流体动力学的影响 1
本研究探讨了磁流体力学 (MHD) 和生物对流对混合纳米流体在具有不同基液的倒置旋转锥体上的流动动力学的综合影响。混合纳米流体由悬浮在不同基液中的纳米颗粒组成，由于磁场和生物对流现象之间的相互作用而表现出独特的热和流动特性。控制方程结合了 MHD 和生物对流的原理，采用数值方法推导和求解。分析考虑了磁场强度、锥体旋转速度、纳米颗粒体积分数和基液类型等关键参数对流动行为、传热和系统稳定性的影响。结果表明，MHD 显著影响混合纳米流体的速度和温度分布，而生物对流有助于增强混合和传热速率。此外，基液的选择在确定混合纳米流体系统的整体性能方面起着关键作用。这项研究为优化在 MHD 和生物对流效应突出的应用中利用混合纳米流体的系统的设计和操作提供了宝贵的见解。关键词：磁流体动力学 (MHD)；生物对流；混合纳米流体；倒置旋转锥；基液；纳米粒子；流动动力学 PACS：47.65.-d、47.63.-b、47.35. Pq、83.50.-v
混合车辆：反向的恩赐...
随着本世纪的进步，电动汽车似乎是汽车行业唯一的未来！但是，当前运行的汽油车如何，混合动力汽车是一个广泛的概念。本文始于有关混合技术的简短历史，也从中进行了一些介绍。纸还将讨论用于制造混合汽车的技术，例如“混合太阳能汽车”，“混合动力汽车”和“插入混合动力汽车。混合动力汽车的概念增加了当前仅IC发动机车辆的效率。本文由各种类型的混合动力汽车组成，包括再生制动的概念。它包括对相关主题的解释，此概念的效率，示例，包括有关当前混合动力汽车的研究，例如沃尔沃XC90，Toyota Innova hyova hy hy by cross，bmw xm。论文结束了混合动力汽车的优势和缺点，以及如何成为汽油和柴油汽车的替代品，而不是直接转移到电动汽车上。
适用于旧款摩托车的智能混合动力技术
混合动力滑板车是一种结合了两种动力的滑板车：电动机和汽油发动机。电动机由电池供电，电池可以通过将滑板车插入电源插座进行充电；而汽油发动机则在电池电量低或滑板车行驶速度更快时提供额外动力。混合动力滑板车的设计比汽油动力滑板车更环保、更省油。由于使用电动机和电池，它们的输出功率比单一汽油发动机更低，从而为乘客节省了开支。随着人们寻求更好、更环保的交通方式，混合动力滑板车越来越受欢迎。对于交通拥堵和空气污染严重的城市地区来说，它也是一种理想之选。总而言之，混合动力滑板车是一种前景光明的新型交通工具，兼具便捷性、耐用性和成本节约，是许多骑行者的理想选择。我们将一辆汽油发动机驱动的本田Active滑板车改装成了混合动力车。车辆轮胎中安装了直流无刷轮毂电机，并使用锂离子电池为电机供电。 Bijlee Bike 的混合动力改装套件可用于将车辆改装为混合动力车。这不仅对环境有害，还会影响个人健康。尽管电动滑板车是减少排放的一步，但它们仍存在诸多局限性，而且充电时间较长。因此，我们需要一种更好、更高效的交通工具，能够兼具电动滑板车和燃气滑板车的优势。混合动力滑板车可以通过提供更多更快的续航时间来解决这些问题，同时减少排放并促进环境可持续发展。
计算基因组学：理论与应用
关于FDP：有关人工智能（AI）的教师发展计划（FDP），用于计算机视觉，医学成像应用将帮助教育者和研究人员了解AI基础知识及其如何应用于具有多个安全应用的医学成像技术。参与者将探索机器学习和深度学习概念，专注于使用AI进行医学成像，从而有助于诊断，医疗保健，农业，零售和监视系统。EAI通过启用了基于面部识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，IRIS识别，声音认识和语音认识和语音认识和高效的身份验证方法在计算机视觉中起关键作用。通过动手活动和现实世界的例子，与会者将获得实用技能，以有效地使用AI在教学和研究中使用不同的算法。在计划结束时，参与者将准备将AI工具集成到他们的工作中，提高他们通过现代技术教授和解决安全挑战的能力。这将通过增强他们在这些关键领域的专业知识和教学能力来使参与者受益。主要课程内容：针对计算机视觉应用程序的最新实施介绍。机器学习基础知识，使用数据预处理和数据可视化。监督和无监督的学习方法，SVM分类，神经网络和应用程序。深度学习方法的简介和基于DL的其他架构及其应用程序。用于计算机视觉，生物特征和医学成像实现的深度学习体系结构。医学图像数据处理和分析。用于生物医学成像，基于CT扫描/MRI的图像分析，眼底和医学图像分类的AI/ML。对象检测/跟踪算法（例如Yolo等），诸如UNET等分段算法等使用张量流/Pytorch识别人类活动/动作/生物识别。张量流/keras/pytorch/jupyter和colab的基础知识。使用Python/Matlab使用数据预处理和数据可视化。使用Python/Matlab的动手会话。CV和AI算法在硬件平台上实现，例如Jetson Nano，TX2和Pynq等。主持此计划的教师：该计划将由Nit Warangal的教职员工进行；邀请来自IIT/NIT/IIIT的有关领域的院士在该计划中发表讲座。也有望作为课程的一部分提供行业的演讲者。
eg4®12 K PV杂交
峰值剃须峰剃须用于避免通过使用设置的组合来限制从网格中抽出的功率来避免峰值需求电荷。AC充电模式该系统将在预设的优先系统中运行。在此模式下，用户将体验来自太阳能数组的逆变器绘制功率来为负载供电。当/如果太阳能不足时，逆变器将切换到AC输入的电源负载，并将利用电网功率为电池充电。当没有其他选项时，逆变器只能用电池供电。PV充电优先级此模式允许用户特别是PV的电池充电优先级。如果电池充电后有多余的光伏电源，则逆变器将利用多余的功率发送到负载。
QIAseq® xHYB 病毒和细菌文库试剂盒手册
套件内容................................................................................................................ 4
糖尿病的新型混合深度学习模型...
被称为糖尿病性视网膜病的进行性眼科疾病仍然是全球失明的主要原因。有效的治疗和预防视力丧失需要迅速而准确的DR检测。深刻的学习程序在临床图片检查中表现出了非凡的承诺，在本文中，我们提出了一个混合模型，该模型加入了卷积大脑组织（CNNS）和重复性脑组织（RNN）的质量，以进一步发展Dr Discovery精确性。拟议的跨界深度学习模型涉及三个主要阶段。首先要采取的前进性，以这种方式以这种方式来升级眼底图片的质量和差异化，以取决于该模型消除基本亮点的能力。之后，使用残留的CNN来从已经处理的图像中提取特征。残留的CNN在捕获各种级别的亮点方面是备用的，并且此阶段使模型能够成功从信息图片中获得歧视性元素。随后的阶段包括将RNN纳入模型。rnns非常适合分析医学图像中的顺序模式，因为它们非常适合处理顺序数据和捕获时间依赖性。由于RNN的包含，该模型从底底图像序列中提取时间信息的能力提高了其识别早期DR进展符号的能力。混合模型的体系结构促进了空间和时间信息的融合，从而实现了更全面，更准确的DR诊断。1。第三阶段和最后阶段围绕着表征任务，在该任务中，完全关联的大脑网络被用来破译过去阶段分开的亮点，并将图片订购为各种DR的严重程度。关键词：糖尿病性视网膜病，深度学习，混合模型，检测，视网膜图像。引言糖尿病性视网膜病（DR）是一种退化性眼部感染，是糖尿病的结果。对视网膜中血管的损害，眼睛背面的光敏组织是其独特的特征之一。每当未经处理的情况下，DR都会导致严重的视力不幸甚至视觉缺陷[1] [2]。非增殖性糖尿病性视网膜病（NPDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是糖尿病性视网膜病的两种基本类型[3] [4]。在NPDR的开始阶段，视网膜中的静脉虚弱，并开始溢出液体或血液。但是，PDR是一个更高级的阶段，其中视网膜的表面开始发芽新，