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h) XTB - It must be understood as XTB S.A. headquartered in Prosta 67 in Warsaw, 00-838 Warsaw, registered in the registration of registration of the National Court of the District Court of Warsaw in Warsaw, XII Economic Department of the National Court registration with the number KRS 0000217580, operating on a license granted by a license.财务监督局（KNF）。h) XTB - It must be understood as XTB S.A. headquartered in Prosta 67 in Warsaw, 00-838 Warsaw, registered in the registration of registration of the National Court of the District Court of Warsaw in Warsaw, XII Economic Department of the National Court registration with the number KRS 0000217580, operating on a license granted by a license.财务监督局（KNF）。
韩国自然农法
韩国自然农法 (KNF) 是由 Hankyu Cho 创立的一种环保型农耕方式。它利用被称为本土微生物和营养循环的良好天然助手帮助植物和动物茁壮成长。KNF 采用了日本和韩国的古老农耕技术，并使其安全使用，而不是使用可能危害人类和环境的有害化学物质。KNF 希望帮助农民找到一种更好的种植粮食的方法，而不会伤害自然。Cho 先生之所以开始使用这种方法，是因为他想停止在韩国农业中使用刺激性化学物质。他相信大自然可以为种植健康的动植物提供所有答案。KNF 的核心基于营养循环理论，该理论有助于在植物生长的不同阶段选择正确的事物。这样，农民就可以在不花费太多金钱或精力的情况下从小面积获得良好的结果。他们还保护甚至改善了周围的环境。土壤管理在 KNF 中非常重要。农民应该给土壤施肥，土壤会照顾植物。KNF 教导如何利用堆肥、草皮覆盖物和微生物使土壤健康。草皮覆盖物可保护土壤免受侵蚀，保持水分，并为蚯蚓、有益昆虫和微生物提供良好的栖息地。这些微生物助手（本土微生物）可分解有机物质、抵抗疾病并为植物提供营养。然而，如果它们的平衡被破坏，土壤健康就会下降，植物就会变得虚弱，疾病就会发生。KNF 试图通过收集、培养和将不同的微生物引入土壤来保持这种平衡。这些微生物是 KNF 系统的基础。它们帮助农民利用当地原料进行农业投入。一些例子包括发酵植物汁 (FPJ)，它由发酵植物材料制成，其中富含微生物、酶和有益于植物生长的营养物质。FPJ 使用健康的植物样本来确保发酵物具有所有必要的特性。促进植物健康。KNF 的 FPJ 可帮助幼苗适应温度变化，同时促进植被生长。它还可以作为害虫引诱剂，单独使用或与其他解决方案结合使用。发酵植物汁在室温下可保持有效长达 30 天，冷藏下可保持有效长达一年。东方草本营养素 (OHN) 是一种天然发酵植物刺激剂，源自草本和香料，经证实可促进植物生长并改善其健康。OHN 结合了肉桂、大蒜和生姜等成分，具有抗菌、杀真菌和抗生素特性，这些特性可通过发酵保留下来。它与其他天然农业投入品（如 IMO-3 和 IMO-4）混合，可处理土壤和种子。作为植物滋补品，OHN 可有效解决植物的根腐病和全身虚弱问题。OHN 需要一些时间来发酵，但可以在 45 天内过滤并使用。为了更快地提取和长期储存，它需要酒精。乳酸菌（Lactobacillus）简称 LAB 是一种厌氧微生物，可将糖转化为乳酸，在卷心菜等植物表面繁衍生息。LAB 与 FPJ 混合可帮助牲畜消化或加速堆肥。在 KNF 中，LAB 通常使用洗米淀粉作为食物来源在牛奶中培养。与 IMO 结合，它可以软化土壤并松动压实，为蓬松、通气良好的土壤创造小通道。LAB 溶液应远离阳光直射，最好冷藏，但与红糖混合后可在室温下保存更长时间。水溶性钙 (WS-Ca) 是一种由蛋壳与醋反应而获得的钙溶液。钙在环境中很常见，有些植物可能难以正确使用它，导致过度生长、生长虚弱或果实脆弱。WS-Ca 为植物提供了一种易于吸收的钙，帮助它们利用其他营养物质并发育出强壮的细胞。它可在 3-10 天内使用，并可无限期地存放在阴凉黑暗的地方。KNF 依靠观察害虫的行为来防止侵扰。理想情况下，多样化的健康植物会阻止或完全混淆害虫。然而，大多数害虫更喜欢特定的植物，因此 KNF 使用芳香昆虫引诱剂 (AIA) 将有害昆虫引诱出耕地。AIA 是 FPJ、FFJ 和白兰地等酒精的混合物，旨在将昆虫吸引到溶液中，防止它们在田间产卵。韩国自然农业强调人道的家禽生产，专注于饲养快乐、健康的鸟类的最佳环境，非常重视鼓励自然通风、加热和卫生的家禽舍的设计。这让鸡能够表现出它们的自然倾向，同时最大限度地减少农民的劳动需求。KNF 的一个核心原则是让鸡直接接触土壤，正如 Cho 先生所倡导的那样，他认为这有助于保持鸟类的健康。但是，在需要混凝土地板的地方也做出了安排。鸡粪的发酵、分解和消毒由土著微生物 (IMO) 协助，因此除非需要用作堆肥，否则鸡粪会留在鸡舍中。Cho 先生设计的系统可以满足鸡的需求，而无需人工加热、使用刺激性化学物质或可疑药物。自推出以来，韩国自然农法一直是有机农业方法的巅峰，激发了 JADAM 有机农业等其他系统的发展。虽然 Jadam 和 KNF 方法有着相似的理想，但它们之间也存在差异，最初 KNF 更复杂，但随着反复实践会变得更容易。营养循环理论旨在通过了解动物和植物在不同生长阶段需要不同的营养，为获得最佳效果提供充足的营养。本土微生物肥料是指在微生物存在下通过分解有机物质而产生的农业投入，与 JADAM 液体肥料的关系比 KNF 更密切。赵大师的工作重点是从自己的废弃物中创造农业投入。这包括使用杂草、野生植物、蛋壳等来制造堆肥、肥料和其他必要的营养物质。他的方法旨在利用发酵植物汁 (FPJ) 和水溶性钙 (WCA) 等技术将农场废弃物回收利用为可用的生物。这些过程产生了用于植物生长的强大工具，例如益生菌溶液和水溶性钙。其他投入包括来自鱼类副产品的鱼氨基酸 (FAA) 和 JADAM 润湿剂 (JWA)，赵大师的著作《橙皮书》和《绿皮书》中对此进行了讨论。KNF 通过给予和接受的原则强调农业中的共生关系，促进土壤、植物、昆虫、动物和人类之间的互惠关系。通过关注循环能量流并尽量减少外部投入，KNF 减少了对昂贵投入的外部依赖，从而促进了可持续发展。
用于纺织对称电容器的 PEDOTS:PSS@KNF 线状电极
代表着一种更可靠、更安全、生命周期更长的替代方案。通过湿纺技术成功获得了许多由石墨烯、碳纳米管、导电聚合物以及最近的 MXenes 制成的纤维，并研究将其作为可穿戴超级电容器的一维电极。[17–29] 然而，这些材料通常涉及复杂的合成程序、有害的分散剂溶剂或后处理步骤，以生产出具有足够机械阻力和电化学性能的纤维。芳族聚酰胺纳米纤维 (ANF) 最近被提议作为一种新的纳米级构建块来设计新的复合材料。[30] 与基于单体聚合的标准路线相反，ANF 可以通过自上而下的方法轻松快速地获得，通过溶解芳族聚酰胺聚合物链，然后通过溶液加工重新组装成宏观纤维或薄膜。[30,31] 芳族聚酰胺聚合物以其机械强度而闻名，但它不导电，必须负载导电填料才能实现电子传输。到目前为止，ANF 主要被研究用作聚合物增强体的填料[32,33]、多功能膜的基质[34–37]、隔热罩[38,39]，甚至用作隔膜的添加剂和锂离子电池的固态电解质。[40,41] 然而，尽管 KNF 分散体具有良好的湿纺性，但人们对使用 ANF 来制造 FSC 却关注甚少。在之前的工作中，Cao 等人通过共湿纺核碳纳米管分散体和鞘 ANF 分散体制备了具有核壳结构的纤维。[42] 通过用 H3PO4/PVA 凝胶电解质渗透获得的对称 FSC 显示出高达 0.75 mF cm −1 的显著线性容量。Wang 等人将石墨烯纳米片 (GNPs) 加载到 ANF 分散体中，通过在水/乙酸溶液中凝固获得 ANFs/GNPs 复合线状电极。[43] 然而，他们的结果表明，GNPs 通过恢复对苯二甲酰胺单元之间的氢键干扰了 ANFs 的凝固，导致在 ANFs 基质中 GNPs 高含量时拉伸强度持续下降。在这项工作中，PEDOT:PSS@KNFs 复合纤维通过一个简单的两步工艺生产出来，包括将 Kevlar 纳米纤维化为 Kevlar 纳米纤维 (KNF)、KNF 纤维的湿纺以及随后浸泡在 PEDOT:PSS 水分散体中。以这种方式，由于导电的 PEDOT:PSS 链渗透而几乎保持 KNF 基质的机械阻力不变，因此获得了导电纤维。 PEDOT:PSS@KNF 纤维具有柔韧性、可编织、可缝纫等特点，通过耦合相邻的两根纤维，可以形成对称的 FSC。
membranPumpen NMP 05，NMP 09，NMP 015
您选择了高质量的KNF产品；以下技巧将帮助您在很长一段时间内安全可靠地操作它。在使用泵之前，请仔细研究操作和安装说明，并始终观察相关说明以避免危险情况。该手册是为上面所述的串行泵制作的。使用客户指定的项目（以“ PJM”或“ PMM”开头的泵类型）可能存在详细信息。对于客户指定的程序，请考虑任何商定的技术规格以及这些指导。
深度学习在湍流中的应用
摘要 本论文研究了深度学习和深度强化学习在湍流模拟中的应用。深度学习模型经过训练可以进行时间和空间预测，而深度强化学习则应用于流量控制问题，即减少明渠流中的阻力。长短期记忆 (LSTM, Hochreiter & Schmidhuber 1997) 网络和 Koopman 非线性强迫 (KNF) 模型经过优化，可以在两种降阶湍流模型中执行时间预测，即 Moehlis 等人 (2004) 提出的九方程模型和最小通道流的截断适当正交分解 (POD) (Jim´enez & Moin 1991)。在第一个应用中，这两个模型都能够产生准确的短期预测。此外，预测的系统轨迹在统计上是正确的。KNF 模型在短期预测方面优于 LSTM 网络，并且训练计算成本低得多。在第二个任务中，只有 LSTM 可以成功训练，预测出统计上准确的轨迹。空间预测是在两种湍流中进行的：明渠流和边界层流。全卷积网络 (FCN) 用于使用壁面测量值预测给定壁面法线位置的二维速度波动场（反之亦然）。由于这些模型的非线性特性，它们提供了比扩展 POD（Bor'ee 2003）等最佳线性方法更好的重建性能。最后，我们展示了深度强化学习在发现湍流新控制策略方面的潜力。通过将流体动力学问题构建为多智能体强化学习环境，并使用位置不变的深度确定性策略梯度 (DDPG) 算法训练智能体，我们能够学习一种控制策略，该策略可显著减少 30% 的阻力，比现有策略提高约 10 个百分点。