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剑麻生产工艺改进
龙舌兰，俗称剑麻或龙舌兰，属于龙舌兰科，是一种旱生多年生叶纤维作物。在印度，剑麻主要分布在奥里萨邦、马哈拉施特拉邦和南部各州。印度可用的剑麻种类有龙舌兰、坎塔拉龙舌兰、克鲁斯龙舌兰、阿曼尼恩西斯龙舌兰和四冷龙舌兰。在这些类型中，A. sisalana 是商业类型，用于纤维生产。剑麻可以在干旱条件下生存，但适合分布均匀、中等降雨的地区。它可以种植在各种土壤上。然而，排水良好的轻质石灰质和砾石土壤是合适的。剑麻主要通过鳞茎和根进行无性繁殖。对于剑麻种植，建议使用 1 立方英尺的坑。坑里填满土壤和有机物混合物。种植方法有两种。接下来是单行种植和双行种植。双行种植的利润总是更高。种植密度取决于土壤的性质和肥力状况、耕作类型、种植者的投资和管理能力。一些合适的间距是 4 m + 1 m X 1 m（4000 株/公顷）和 3 m + 1 m X 1 m（5000 株/公顷）。种植在季风雨开始时进行，以便植物生长良好。在最初几年，不建议收割叶子，行间有足够的空间用于间作马豆、小米和其他小谷子、黑豆等。至少在最初三年，锄草和除草是必不可少的。每次除草后，建议施用 60:30:60 公斤 N、P 2 O 5 和 K 2 O/公顷肥料。叶子的收割从作物生长 3 年零 6 个月时开始。第一次切割 16 片叶子，每次切割时在植物上留 12 片叶子。然后将收获的叶子运送到提取棚，并在同一天或最好第二天尽早部署 raspador 剥皮机提取纤维。将纤维反复在水中冲洗，然后铺在绳子或电线上，直到它足够干燥。一般来说，印度剑麻的平均产量不超过 600 公斤/公顷。然而，改进技术并对剑麻种植园进行适当的管理可以生产 1.5 吨/公顷。一公顷剑麻种植园通常可实现 20,000 卢比的净利润。简介
通过升级提高了能源效率
新的转弯板会导致纸浆的流向转向转子，这也可以优化溶解结果，并最大程度地减少尽管激烈的搅动，但仍会溅起溅出的风险。纸浆已经适应能够溶解薄板和闪光干燥的捆，并且与植物升级有关，还重新设计了一致的cy循环。现在，使用单独的泵在单独的再循环环中测量一致性CY，从而导致更稳定的测量值。通过使用Grubbens Pulper技术，通过减少能量输入而溶解非常有效，这意味着可以使用现有电动机，而容量已大约增加。17％，从以前的2,400 TPD到今天的2,800 TPD。这证明已经满足了节能要求。
基于改进SPEA2和改进NSGA2的智能电网经济调度方法
当前环境危机的严重性促使可再生能源发电与智能电网的融合发展。可再生能源的接入使得智能电网的经济调度变得复杂。因此，智能电网的经济调度模型非常必要。本文提出了一种同时考虑经济性和污染排放的智能电网经济调度模型。用于仿真的智能电网模型由风能、太阳能、燃料电池和火电构成，燃料电池的使用使智能电网实现多能源互补。针对传统集中式通信方式容易发生通信拥塞的缺陷，本文采用多智能体信息交换方法提高稳定性和效率。在该模型的解决方法方面，本文提出了改进强度帕累托进化算法2（ISPEA2）和改进非支配排序遗传算法2（INSGA2）来解决智能电网的经济调度问题。将强度帕累托进化算法2(SPEA2)、非支配排序遗传算法2(NSGA2)及其改进算法同时应用于所提出的智能电网经济调度仿真模型，仿真结果表明ISPEA2和INSGA2是有效的，ISPEA2和INSGA2在精度或运行时间上均比SPEA2和NSGA2有所提高。
改进的量子数据分析
统计数据中最基本的问题，无监督的学习和属性测试涉及以下方案：可以观察到被认为是从未知概率分布p中明确绘制的数据；说P是离散的，并且在[D] = {1，2，。。。，D}。任务是学习，测试或估计p的某些属性。完全估算p到误差ǫ（例如，总变化距离）需要θ（d/ǫ2）样本，因此，当d很大时，可能只想学习或测试p的部分方面。进行检查，一个人可能只想估计一些已知的，固定的随机变量A 1，。。。，a m：[d]→[0，1]（有时在学习/隐私文献中称为“统计查询”）。或者，一个人可能想在某些两个或多个假设分布q 1中执行假设选择。。。，[d]上的q m。通常很简单地确定这些任务所需的最佳样本复杂性。例如，很容易证明一个人可以同时估计所有期望e p [a 1]，。。。，e p [a m]使用n = o（（（log m） /ǫ2）样品（独立于d）的批次的精度±ǫ：一个人简单地计算每个a i的经验平均值，重用每个计算中的样本。
改进反潜性能的评估...
对改进性能的防下沉安全带系统的评估 Tom Gibson Amy Clarke 澳大利亚人体冲击工程 Lui Pisaniello Marcel Stephan Lino Fusco 澳大利亚救生带 Robert Judd 澳大利亚奥托立夫公司 论文编号 11-0246 摘要 本研究的目的是评估传统安全带的发展，以便更好地控制防下沉和胸部负荷，尤其是对较小的乘员。安全带仍然是汽车的主要安全系统。碰撞伤害数据表明，安全带的性能需要不断改进，特别是在后座和对于较小的乘员，在防下沉、适应较小乘员（例如从使用儿童安全座椅过渡到使用儿童安全座椅的儿童）和胸部负荷方面。全世界都对发展中国家使用的简单低成本轻型车辆感兴趣，这强调了这种需求。新型安全带系统 Lifebelt 保留了与当前安全带系统类似的安全带几何形状，但安全带织带延伸成一个连续的环状，环绕大腿上部。它利用了许多可用的安全带系统组件，并有可能实现具有可接受性能的简单轻便安全带系统，而无需现在使用的一些复杂附加系统。评估从静态适配试验开始，然后在类似于监管碰撞测试（50 公里/小时和 30g 脉冲）的正面碰撞测试条件下使用动态滑车测试。新
强劲的销售和提高的收入
在2023年，中国以外的建筑设备市场与前一年的水平或多或少相同。 上半年的发展良好，北美和欧洲的下半场较弱。 在中国，病房的压力仍在继续。 由于利率较高和经济增长较低而导致的近期发展存在不确定性，但是从长远来看，许多国家不仅必须续签衰老的基础设施，而且随着人口和经济体的增长，它也将其扩大。 沃尔沃建筑设备（Volvo CE）货币调整后的净销售额增长了1％，达到10050亿瑞典克朗，尽管交付了沃尔沃品牌的机器在中国的SDLG品牌下降了3％，而中国的SDLG品牌则下降了48％。 调整后的工作保证金提高到16.2％（13.2）。在2023年，中国以外的建筑设备市场与前一年的水平或多或少相同。上半年的发展良好，北美和欧洲的下半场较弱。在中国，病房的压力仍在继续。由于利率较高和经济增长较低而导致的近期发展存在不确定性，但是从长远来看，许多国家不仅必须续签衰老的基础设施，而且随着人口和经济体的增长，它也将其扩大。沃尔沃建筑设备（Volvo CE）货币调整后的净销售额增长了1％，达到10050亿瑞典克朗，尽管交付了沃尔沃品牌的机器在中国的SDLG品牌下降了3％，而中国的SDLG品牌则下降了48％。调整后的工作保证金提高到16.2％（13.2）。
提高了稳定季度的盈利能力
在本季度，能源领域的需求很大，对无化石的电力生产，存储解决方案，传输和分配的持续投资。在基础设施中，公共运输基础设施的投资稳定，而房地产领域的需求仍然很弱。在工业领域，纸浆和纸张的需求仍处于低水平。汽车和生命科学行业的需求是健康的，而IT顾问的市场却很弱。
改善发育创伤的治疗
区分诊断 首次 DTD 实地试验的一个关键发现是，这种疾病不同于 PTSD，这表明它会产生不同的影响，需要采用独特的治疗方法。Van der Kolk、Spinazzola 和 Ford 的研究表明，与患有 PTSD 的儿童相比，符合 DTD 标准的儿童更容易患上恐慌症、分离焦虑症、注意力缺陷多动障碍和破坏性行为障碍，如 ODD（《欧洲心理创伤学杂志》，第 10 卷，第 1 期，2019 年）。他们还发现，遭受人际创伤，如家庭和社区暴力，或依恋逆境，如来自能力受损的照顾者或情感虐待，与 DTD 症状的关系比与 PTSD 症状的关系更密切（《创伤应激杂志》，第 31 卷，第 5 期，2018 年）。福特表示，这表明 DTD 可能是由一种或多种形式的创伤性受害（对儿童安全感或个人和身体完整性的挑战）以及与主要照顾者的依恋关系中断造成的。
设计和实施改进的功率...
摘要本文提出了改进的升级升级DC-DC系统，以及用于智能家庭应用程序的三输入和四输出。在这种配置中，已经将两个单重新电源端口识别为输入电源和一个用于省电元件的双向功率端口，可以用作双向转换器，以使混合车辆在相关结构中排放。该系统可用于结合可再生能源，例如光伏（PV），燃料电池，电池和混合动力汽车（HV），以准备远程智能房屋的电源。通过使用此系统，可以使用不同电压范围从高压到超低电压的不同载荷，还可以实现电池电荷和电池电量和电池充电和储能方法的排放。在此系统中，已经假定所有可能的低压负载和高压负载条件的状况。在这种结构中，已经使用了九个电源开关，其中所有这些开关都可以控制独立和依赖的占空比。通过使用这些循环，也可以从PV来源，公交电压调节和电池电源控制中获得最大功率。在此拓扑中，根据环境条件，已经确定了五种情况。要在构建之前证明系统的功能，需要一些有效的模拟。在这项研究中，建议的系统已使用电源系统辅助设计/电磁瞬变（包括DC（PSCAD/EMTDC））模拟。
改进了...
基于能量的模型（EBM）最近收到了感兴趣的插入量，并已应用于现实的图像产生（Han等，2019; Du＆Mordatch，2019年），3D形状形状的合成（Xie等，2018b），脱离分布和对抗性的鲁棒性（Lee等人，2018年； du＆Morth。 （Hinton，1999; Du等，2020a），记忆建模（Bartunov等，2019），文本生成（Deng等，2020），视频生成（Xie等，2017），增强学习（Haarnoja等人（Haarnoja et al。，2017; Du等，2019; Du等，protein; et et and of Focein; eft al。，protein Dive and Flive and Div）; Du等人，2020b）和生物学上的培训（Scellier＆Bengio，2017年）。对比性差异是（Hinton，2002）提出的训练EBM的流行而优雅的程序，可降低训练数据的能量并提高模型产生的采样综合的能量。模型进行了模型是通过MCMC过程（通常是Gibbs采样或Langevin Dynamics）生成的，从而利用了对采样和随机优化的广泛研究。对比差异的吸引力是其简单性和可扩展性。它不需要培训额外的辅助网络（Kim＆Bengio，2016; Dai等，2019）（引入其他调整和平衡需求），可以用来构成零射模型。