摘要 激光直接金属沉积 (DMD) 已发展成为一种在现有材料上沉积涂层的制造工艺,并在复杂精密部件的增材制造 (AM) 中被证明具有优势。然而,必须仔细确定适当的工艺参数组合,以使这种方法在工业上经济可行。本研究旨在提高不锈钢 EN X3CrNiMo13-4 的激光 DMD 的生产率。据此,讨论了激光功率 P、扫描速度 v、粉末流速 ̇ m 和光斑直径 s 等主要激光工艺参数对轨道几何形状和堆积率的影响。进行回归分析以推导主要参数组合与沉积速率之间的相关性。结果显示,对于长宽比、稀释度和沉积速率的几何特性,线性回归相关性良好,R 2 >0.9。使用线性回归方程构建的加工图展示了与沉积速率、长宽比和稀释度相关的适当工艺参数选择。
零知识的培训证明(ZKPOT)允许一方证明在未揭示有关模型或数据集的任何其他信息的情况下,在授权的数据集上正确训练了模型。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识;也就是说,他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子(并在其他其他参数上)开始的迭代方式获得的,并在每次迭代中应用正确的算法。 此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。 在本文中,我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。 我们的方法是出于效率的动机,但也更加迫切地观察到,供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。 换句话说,如果对训练算法的输入有偏见,那么即使卖者正确运行了训练算法,则最终的模型也会偏差。 我们没有证明训练过程的正确性,因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性,该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离,这些模型可以将其视为解决方案,以作为解决方案优化问题的解决方案。 我们在理论上和实验上都表明,这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似,并且表明对于现有方法而言是不正确的。iSTAINT ZKPOT协议证明了整个培训过程中的零知识;也就是说,他们证明了最终模型是从训练数据和随机种子(并在其他其他参数上)开始的迭代方式获得的,并在每次迭代中应用正确的算法。此方法本质上要求供者对迭代次数进行线性执行线性。在本文中,我们采取了不同的方法来证明模型培训的正确性。我们的方法是出于效率的动机,但也更加迫切地观察到,供者选择训练的随机种子的能力引发了其偏向模型的潜力。换句话说,如果对训练算法的输入有偏见,那么即使卖者正确运行了训练算法,则最终的模型也会偏差。我们没有证明训练过程的正确性,因此我们直接使用我们称为“最佳附近的概念”的训练模型的正确性,该概念界定了训练有素的模型与模型的数学上最佳模型之间的距离,这些模型可以将其视为解决方案,以作为解决方案优化问题的解决方案。我们在理论上和实验上都表明,这确保了训练的模型与最佳模型的行为相似,并且表明对于现有方法而言是不正确的。与现有的ZKPOT范式相比,我们还显示出显着的性能提高:在我们的协议中在ZK中证明的声明的大小与训练迭代的数量无关,而我们的布尔(分别算术)电路大小高达246×(分别为5×),比基线ZKPOT协议小的训练过程小于基线ZKPOT协议的小规模。
A.拆分Expicho-S™种子细胞,达到4 x 10^6活细胞/mL的最终密度。B.在37°C下将细胞与8%Co₂一起孵育过夜,在平台振荡器上,将2英寸轨道设置为100 rpm。应将1英寸轨道的振动器设置为140 rpm。转染后的速度调整将使2英寸轨道振荡器上的速度降低至80rpm,或者在1英寸轨道振荡器上将速度降低至100rpm。(请参阅表2)C。对于最佳的实验条件,保持湿度水平在50-55%之间至关重要。如果没有湿度控制,则另一种方法是使用装有水的汤姆森1.6升烧瓶,使帽子掉落以帮助维持所需的水分水平。第0天|转染
专为量子计算机设计的算法已经开发出来。在量子电路中,使用 Feynman、Toffoli 和 Fredkin 门代替组合逻辑门中的传统输入,例如 AND、OR、NAND、NOR、XOR 和 XNOR。将量子电路转换为组合逻辑电路或反之亦然的能力至关重要。本论文研究(或论文)旨在展示从可逆量子电路派生组合逻辑电路的过程。为此,利用 Quine-McCluskey 技术以及从量子电路生成的状态表来获得最佳逻辑表达式,作为构建组合逻辑电路的基础。在 MATLAB Simulink 环境中实现了由此得到的组合逻辑电路,并获得了状态表。对从量子电路和组合电路派生的状态表进行了比较,获得了成功的结果。
最佳驾驶集团现代奴隶制政策本声明已符合《 2015年现代奴隶制法》的要求,并列出了公司在截至2025年12月的一年中预防现代奴隶制和人口贩运方面的立场。最佳驾驶小组非常重视现代奴隶制问题,并通过对该主题进行零容忍的方法以及我们的运营团队的持续审查。我们与客户和注册的工作人员合作,作为我们试图暴露现代奴隶制事件的一部分。我们的努力在整个2024年一直在继续,我们很高兴地报告说,没有发现任何事件,而且我们的业务生活中从未发生过任何事件。我们支持该法案,不会有意与被发现参与现代奴隶制的任何企业合作。我们的业务最佳驾驶小组既是英国的就业机构又是业务,在25年以上,向物流部门提供了有意义和永久的招聘劳动力解决方案。虽然我们的目的仍然持续不变,但在招聘技术的世界中,我们的目的降低了传统价值。我们努力维持与客户和工人的人际关系。我们帮助英国和欧洲的组织发展和维持其劳动力,以支持其业务需求和增长以及劳动力波动的数量。能够在工人中上下弯曲是物流中的优先事项,我们可以访问合规并准备工作的候选人。我们投资我们的员工。限制我们的供应链并降低风险。我们的敏捷方法,行业见解,专业知识和经验帮助我们创建了一名劳动力,为客户和候选人提供了正确的比赛。通过培训和我们的发展计划,以对工作至关重要的技能发展我们的员工。我们临时劳动力的规模全年都在波动。我们提供的所有公司/组织以及我们提供给他们的所有寻求工作的人都会遇到和确定员工。我们与之合作的招聘组织位于英国和欧洲。我们提供的寻求工作/工人有权在英国生活和工作。其他机构在我们的招聘服务的供应中使用最少。与我们的商品供应商签订合同,使他们有义务遵守《现代奴隶制法》,并在适当的情况下还包括审计权,以帮助我们确定不道德的做法。我们的政策最佳驾驶组政策是由我们的合规团队制定的,并根据半岛人力资源专业人员,行业最佳实践和法律建议的建议。我们定期审查我们的政策,并根据需要适应更改。作为一家公司,我们制定了以下相关政策:现代奴隶制和人口贩运政策阐明了我们对现代奴隶制的零容忍方法,以及我们对在道德上以及在所有业务往来,关系以及实施和执行有效的系统中实施和实施现代奴隶制的业务和实施和实施现代奴隶的承诺,以确保在我们的业务中均无供应我们的任何供应,或者在我们的任何供应中都无法实现任何供应。
$ 0.57471 /股票记录日期2024年12月23日应付日期,2024年12月27日,该基金通过其在衍生工具的子公司和其他经济链接的工具进行投资的策略,其业绩有望与商品市场相对应,可能会导致基金承认更多的普通收入。投资者应咨询其税务顾问,并在确定是否投资时审查所有潜在的税收注意事项。关于风险,投资ETF的风险,包括可能的资金损失。主动管理的ETF不一定寻求复制指定索引的性能。主动管理的ETF受到类似股票的风险,包括与短卖和保证金维护有关的风险。适用普通经纪委员会。基金的退货可能与索引的返回不符。该基金受某些其他风险的约束。请参阅当前的招股说明书,以获取有关与基金投资相关的风险的更多信息。该基金受到管理风险的约束,因为它是一个积极管理的投资组合。投资组合经理使用的投资技术和风险分析可能不会产生预期的结果。
摘要 能源消耗已成为我们日常生活中的一个重要方面,家庭能源使用占总能源消耗及其相关排放的很大一部分。本文探讨了混合可再生能源系统 (HRES) 高效生产清洁能源的潜力,从而解决传统能源枯竭和各行业能源需求不断增长造成的全球电力短缺问题。这项研究强调了对可再生资源进行最佳利用的必要性,并研究了这种优化与废物库存管理之间的关系。研究还讨论了在促进回收方面有效使用经济手段的限制,特别是在政府预算平衡的情况下。分析侧重于建立可再生能源支持性监管框架所需的机制,最终目标是帮助政策制定者相互学习经验,为实现可再生能源目标做出共同努力。 关键词:不再生资源、最佳利用、能源、可再生资源 简介 煤炭、天然气、石油和核能等不可再生能源是有限的,一旦耗尽就无法替代。这对人类生活构成了重大挑战,因为我们严重依赖这些资源,无论是直接还是间接。与取之不尽的可再生资源不同,不可再生资源易腐烂,必须谨慎使用才能确保可持续性。不可再生能源主要有四种类型:煤炭、石油、天然气和核能。这些资源统称为化石燃料,是由数百万年前腐烂的动植物残骸形成的,埋在沉积物和岩石层之下。随着时间的推移,这些有机物质在热量和压力的作用下转化为煤炭、天然气和石油。印度政府正在积极开展各种项目和计划,以改善和维持该国的发电。绿色和可再生能源,如地热能、燃料电池技术和生物质能,在解决能源短缺方面具有巨大潜力。通过利用这些资源,可以减轻污染和全球变暖等环境问题。与可再生能源相比,不可再生资源的可用性要低得多。政府花费大量资金进口石油和煤炭,这凸显了减少这种依赖的必要性。由于不可再生资源有到期日,因此必须实施替代绿色能源以实现可持续发展。驾驶混合动力汽车、安装太阳能电池板和使用节能电器等行动是减少对不可再生资源依赖的小而重要的步骤。
3尼日利亚乌约大学机械和航空工程系摘要:电动苏格兰人已经成为具有各种体育,运输和休闲用途的移动设备。电动汽车被证明是由于化石燃料从化石气体排放温室气体引起的全球环境问题的有前途解决方案之一,因此需要生产新的设计以满足即时需求。这项研究工作集中在电动踏板车的计算机辅助设计上,以增强“ Scot-Man”的更长的操作时间,并获得了成功的测试和令人满意的性能。关键字:电动,踏板车,运营时间,运输。1.0简介带有滑板轮的木制踢脚车的历史可以追溯到19世纪后期的某个时候,大约在同一时间,机动的自行车也到达现场[1]。回答“谁发明了电动踏板车”的问题并不像人们想象的那样直接。在线快速搜索谁发明了它,有时会回答Arthur Hugo Cecil Gibson的名字,他是1913年开发自动驾驶的发明家,并于1916年授予了专利。它类似于具有塌陷茎的电子示威者,以及用于更好存储的车把。确切的日期,地点和发明家的名称尚不清楚。事实是,1895年12月1日,奥格登·博尔顿(Ogden Bolton Jr)获得了电池供电自行车的第一个专利。它被视为对现有电动自行车的修改。图1显示了一辆木制踏板车。
摘要要改善人为气候变化的未来预测,对CO 2(P CO 2)的全球温度与大气浓度之间的关系有更好的理解,或者需要气候敏感性。对过去的气候变化发作中的代理数据进行分析对于实现这一目标是必要的,例如某些地质时期,例如中新世气候最佳(MCO),这是一个瞬时的全球变暖时期,全球温度高达〜7°C,高达〜7°C,比今天越来越高,越来越高,越来越多地将其视为对未来的良好的对未来的气候良好的态度。然而,问题仍然是气候模型不能以低于800 ppm pc co 2的速度再现MCO温度,而大多数先前发表的代理记录P CO 2 <450 ppm。在这里,我们使用p CO 2重建的四种当前方法,使用了井的过时的McoLagerStätte沉积物,并使用了井的过时的McoLagerStätte沉积物,并使用了PO CO 2重建的四种方法,将MCO P CO 2重建了MCO P CO 2。这些方法主要基于气孔密度,碳同位素或两者的组合,从而提供独立的结果。总共六次重建大多数记录了〜450 - 550 ppm的P CO 2。尽管略高于先前重建的P CO 2,但仍保留气候模型所需的约800 ppm的差异。我们得出结论,在MCO期间,气候灵敏度升高,表明在相对中度的P CO 2处可能发生高度升高的温度。在气候变化的未来预测中应非常重视气候敏感性,温度升高。