XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemHaque
2022年4月28日，纳兹穆尔·哈克（Nazmul Haque），博士，PE环境...
2022年4月28日， ，哥伦比亚特区哥伦比亚特区第1街1200号哥伦比亚特区的能源与环境部（DOEE）的PE环境工程师分支机构分支机构部门（DOEE）政府，华盛顿特区5楼，亲爱的Haque博士，由Doee指导的DOEE在2020年12月10日的北部公司（WMATA）指令（WMATA的Conternive and PSI）（台球）（台球）的汇报（台下），如工作计划中概述的西北街4615号。 该信包含该报告。 报告中的例外记录在报告中。 您审查了报告后，我建议与DOEE代表会面。 psi确定了以下问题：•石油土壤污染和石油地下水污染（请参阅报告的图6和7），包括一级高于I级别水平的一些检测。 过去的调查表明，在布坎南以南的土壤和地下水中的石油污染（见工作计划的图1和2），尽管尚不清楚这些检测起源于北部巴士车库地点。 石油污染似乎没有在当前采样中穿越阿肯色大街。 •氯化溶剂地下水污染（请参见图7）。 过去的调查已经确定了布坎南街以南的土壤和地下水中的氯化溶剂污染（请参阅工作计划的图1和2），尽管尚不清楚这些发现源自北部巴士车库地点。 氯化溶剂污染似乎并未在当前采样中穿越阿肯色大街。 项目团队尚未确定与北部巴士车库网站的任何联系。，哥伦比亚特区哥伦比亚特区第1街1200号哥伦比亚特区的能源与环境部（DOEE）的PE环境工程师分支机构分支机构部门（DOEE）政府，华盛顿特区5楼，亲爱的Haque博士，由Doee指导的DOEE在2020年12月10日的北部公司（WMATA）指令（WMATA的Conternive and PSI）（台球）（台球）的汇报（台下），如工作计划中概述的西北街4615号。 该信包含该报告。 报告中的例外记录在报告中。 您审查了报告后，我建议与DOEE代表会面。 psi确定了以下问题：•石油土壤污染和石油地下水污染（请参阅报告的图6和7），包括一级高于I级别水平的一些检测。 过去的调查表明，在布坎南以南的土壤和地下水中的石油污染（见工作计划的图1和2），尽管尚不清楚这些检测起源于北部巴士车库地点。 石油污染似乎没有在当前采样中穿越阿肯色大街。 •氯化溶剂地下水污染（请参见图7）。 过去的调查已经确定了布坎南街以南的土壤和地下水中的氯化溶剂污染（请参阅工作计划的图1和2），尽管尚不清楚这些发现源自北部巴士车库地点。 氯化溶剂污染似乎并未在当前采样中穿越阿肯色大街。 项目团队尚未确定与北部巴士车库网站的任何联系。，哥伦比亚特区哥伦比亚特区第1街1200号哥伦比亚特区的能源与环境部（DOEE）的PE环境工程师分支机构分支机构部门（DOEE）政府，华盛顿特区5楼，亲爱的Haque博士，由Doee指导的DOEE在2020年12月10日的北部公司（WMATA）指令（WMATA的Conternive and PSI）（台球）（台球）的汇报（台下），如工作计划中概述的西北街4615号。该信包含该报告。报告中的例外记录在报告中。您审查了报告后，我建议与DOEE代表会面。psi确定了以下问题：•石油土壤污染和石油地下水污染（请参阅报告的图6和7），包括一级高于I级别水平的一些检测。过去的调查表明，在布坎南以南的土壤和地下水中的石油污染（见工作计划的图1和2），尽管尚不清楚这些检测起源于北部巴士车库地点。石油污染似乎没有在当前采样中穿越阿肯色大街。•氯化溶剂地下水污染（请参见图7）。过去的调查已经确定了布坎南街以南的土壤和地下水中的氯化溶剂污染（请参阅工作计划的图1和2），尽管尚不清楚这些发现源自北部巴士车库地点。氯化溶剂污染似乎并未在当前采样中穿越阿肯色大街。项目团队尚未确定与北部巴士车库网站的任何联系。•在阿肯色大街以东收集的土壤样品中发现了较高的铅检测（来自公共空间中的样本）。•在前观察到的石油污染附近的最新研究中观察到了光非水相（LNAPL）。•未观察到没有致密的非水相（DNAPL）。基于现场观察，实验室分析结果和过去的报告，WMATA提出了以下响应活动：
博士简历工作 Mohammad Anamoul Haque
2. 通过化学方法合成纳米聚集镍粒子。Mohammad Sakhawat Hussain 和 Kazi Mohammad Anamoul Haque ；《先进性能材料》杂志 25(5)，2010，289-291(3)（出版商 Maney Publishing，英国）。3. 通过自下而上的方法合成纳米结构镍粒子。M Sakhawat Hussain 和 KM Anamoul Haque ，《科学研究杂志》，2(2)，2010，313-321（出版商 JSR 出版物，孟加拉国）。4. 在表面活性剂 (SDS) 和聚合物 (PVP) 存在下通过湿化学还原法合成纳米镍，KMA Haque、MS Hussain、SS Alam 和 SMS Islam，《非洲纯粹与应用化学杂志》，4(5)，2010，第 58-63 页（出版商 - 学术期刊，尼日利亚）。 5. 通过相变法合成纳米级团聚 Ni 粒子 Mohammad Sakhawat Hussain、Kazi Mohammad Anamoul Haque 和 Abdul Rahman Ghihab。Int. J. Nanoparticles，第 4 卷，第 1 期，2011 年（出版商 - Inderscience 出版社，新加坡）。
已发布版本的引用 (APA)：Kurukuru, VSB、Haque, A.、Khan, MA、Sahoo, S.、Malik, A. 和 Blaabjerg, F. (2021)。电网连接太阳能光伏系统的人工智能应用综述。能源，14 (15)，文章 4690。https://doi.org/10.3390/en14154690
摘要：由于计算能力、工具和数据生成的不断增加，人工智能 (AI) 在光伏 (PV) 系统各个领域的应用日益广泛。目前，太阳能光伏行业与设计、预测、控制和维护相关的各种功能所采用的方法被发现提供的结果相对不准确。此外，使用人工智能执行这些任务实现了更高的准确度和精确度，现在是一个非常有趣的话题。在此背景下，本文旨在研究人工智能技术如何影响光伏价值链。调查包括绘制当前可用的人工智能技术，确定人工智能未来可能的用途，以及量化它们相对于传统机制的优缺点。
Haydn Green Institute
摘要：在高应变速率（HSR）加载下的单向和平原编织S2玻璃/乙烯基酯复合材料的压缩特性和失败分析已使用Split Hopkinson压力棒（SHPB）技术研究。在这项工作中采用了一种系统的实验方法，以确定各种应力水平下的损伤进展以及对复合材料的应变率影响。经典的SHPB设备已通过波浪捕获机制纳入，以应用预定的冲击负荷水平并限制重复的负载。这有助于识别加载期间微结构损伤进展。研究了所有三个主要方向的应力 - 应变响应，并通过微观检查确定相关的故障模式。将准静态抗压强度，失效应变和弹性模量与SHPB测试结果进行比较，以确定失败机理的变化。观察到单向和普通编织复合材料的抗压强度和失效应变均取决于速率。分析了这种压缩响应的速率依赖性，并建立了对复合材料的速率影响之间的相关性。最后，在高应变率负载下，还针对单向复合材料进行了三维瞬态有限元分析（FEA），以便对失败机理有透彻的了解。载荷以厚度，纤维和横向施加，并模拟相应的应力轮廓。加载的所有三个主要方向的应力 - 应变行为的FEA预测与高应变率实验结果良好相关。
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期
人工智能在土木/建筑/建筑工程教育中的应用 Mohammed E. Haque 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 Vikram Karandikar 建筑科学系 德克萨斯 A&M 大学 摘要 对于某些科学和工程教育领域来说，超越传统的院系课程界限变得越来越重要。人工智能 (AI) 就是这样一个领域；它的应用非常广泛且跨学科。应特别鼓励研究生学习当代计算技术的各种应用，包括人工神经网络 (ANN)、遗传算法 (GA) 等。土木/建筑/建筑工程对神经启发计算技术的应用兴趣日益浓厚。这种兴趣的动机是某些信息处理特性与人脑相似。软计算 (SC) 是一种新兴的计算方法，它与人类思维在确定性和精确性的环境中推理和学习的非凡能力相似。本文重点介绍了人工智能在土木/建筑/建筑工程尤其是 SC 领域的各种应用。作为毕业项目的一个例子，本文展示了一个基于 ANN 和 GA 的知识模型，其中研究了客户对大型多层公寓住宅方案的舒适性和安全性问题的偏好。建筑/工程是一门应用科学，可以从现有结构及其成功和失败中吸取许多教训，并将它们结合起来以找出更好的结构的新技术。这意味着设计师应该能够从每个以前的设计中得出一些定性值，特别是用户对建筑安全性和舒适度质量的认可，以确保设计成功。建筑师/设计工程师经常面临软数据的挑战，这些数据本质上是语言定性的，需要解释并融入他们的设计决策过程。他们应该非常了解客户的愿望和要求，尤其是客户在具体设计问题上的偏好。因此，后期