2007 年,在佛罗里达州环境保护部 (FDEP) 州土地司的资助下,佛罗里达州自然区清单 (FNAI) 开始更新《佛罗里达州自然群落指南》(指南),自 1990 年 FNAI 和佛罗里达州自然资源部(现为 FDEP)首次发布以来,该指南仅进行了轻微修改。当前更新仅包括 45 个陆地群落(23 个陆地群落和 20 个沼泽群落,以及海洋和河口类别中的潮汐沼泽和潮汐沼泽),其余群落将在以后更新,但物种名称除外。更新的目的是通过列出特征物种和区分类似群落的特征来澄清群落之间的区别,并为每个群落添加有关其范围内的变异(特别指出常见变异)、范围、自然过程、管理、示范地点和参考资料的信息。最终的 2010 年指南包含原始的海洋、河口、湖泊、河流和地下群落,以及更新的 46 个陆地群落,其中添加了 9 个新群落名称 - 冲积森林、林间空地沼泽、凯斯仙人掌荒地、凯斯潮汐岩石荒地、石灰岩露头、灌木沼泽、泥沼、高地混合林地和高地松树,并删除了 8 个原始群落名称(其名称被更改或其概念被纳入其他群落) - 沼泽、沿海岩石荒地、洪泛区森林、淡水潮汐沼泽、草原吊床、洼地、高地混合森林和高地松树林。这里提供了 1990 年指南和 2010 年指南之间的完整对照表,反之亦然,并进一步解释了所做的更改(附录 1)。
S-480 是用于测试直径最大为 4 英寸、长度最大为 6 英寸的试样的标准型号。它配备 1.4 英寸和 2.8 英寸的盖和底座,由 303 系列不锈钢 (SS) 制成。此外,阀门为不锈钢,管道为特氟隆。这些适用于可能正在测试渗透物具有腐蚀性或需要测试 1.4 英寸和 2.8 英寸试样的客户。最后,客户可能会选择标准型号,因为 SS 阀门不会随着时间而失去光泽。注意:如果渗透物具有腐蚀性,客户将需要 S-470 渗透物接口设备来保护控制面板。
13。报告类型和期间涵盖的最终报告(2019年7月 - 4月2021)14。赞助代理代码15。补充注释16。摘要在美国中西部州的中西部州略微固结的冰川耕种和风化的页岩通常在施工后表现出很大的强度退化。这种降低的强度通常会导致路边依赖时间的斜率故障。这项研究研究了应用基于生物聚合物的土壤修饰技术来减轻这些土壤的强度降低现象的可能性。在这项研究中,通过实验室测试评估了几种不同的生物聚合物,选择了两种生物聚合物进行广泛的风化测试,然后将较高表现的生物聚合物Xanthan应用于内布拉斯加州Verdigre的测试坡度,并用重型仪器进行。以下是结果的摘要。分别混合0.5%,1.5%和2.5%的黄原胶,从绿色的天空它们的不受欢迎的实验室剪切强度提高了20%,30%和40%。另一方面,在8个湿冻冻干干燥的周期中,风化的天鹅绒的风化剪切强度仍保留了未经治疗的未知无关的牙龈的83%。对于冰川耕种也获得了类似的结果,表明基于黄金的聚合方法可以用作一种新的生态友好方法,以增强中西部州风化的页岩和冰川耕种的强度。但是,需要进一步监视以充分验证发现。迄今为止,基于压力表和叶片剪切测试结果,施用的黄曼处理的土壤与实验室测试结果相似。
在超导转变温度T C上,上临界场的疾病依赖性斜率的最新理论,定义为S = | DH C 2 /DT | T→T C扩展到针对铁基超导体的多播超导通器,考虑了两个恒定幅度的两个恒定间隙,并可能是不同的符号。我们表明,斜率S在S±配对状态下随着非磁性散射率P的增加而降低,并且对于可追溯的参数范围而言,S ++超导体的增加。实验表明,在典型的基于铁的超导体Ba 1-x k x Fe 2 As 2(Bak122)中,电子辐照引起的非磁性疾病会导致跨超导“圆顶”的s(p)在不同的x处导致s(p)。这意味着Ba 1 -x K x Fe 2 AS 2可能是S ++超导体,具有两个不同幅度的有效间隙。这项工作重新开放了十年的讨论,讨论了铁pnictides中超导顺序参数的性质。
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1995 年至 2003 年间,边坡破坏事故造成了美国约 12% 的露天矿死亡事故。矿井边坡上的小幅表面移动可能是破坏的前兆,如果检测到,可以提供足够的警告,使工人和机器撤离到安全的地方。雷达干涉测量法提供了检测这些移动所需的精度。与其他方法相比,雷达具有一些优势,它能够覆盖大面积表面,在几乎任何天气条件下进行昼夜真正的二维监测。雷达的主动发射/接收操作模式比依赖太阳照射的被动光学方法提供了更直接的采样。微处理器速度和容量的改进导致了许多小型、便携式、地面系统的开发;这些系统现在正在全球多个地方部署。作为一项持续监测技术研究的一部分,美国国家职业安全与健康研究所和犹他州普罗沃市杨百翰大学的研究人员合作评估了使用干涉雷达监测矿山边坡稳定性的可行性。结合原型设备的设备现场测试成功,检测到了岩石斜坡上厘米级的小位移。
BP神经网络隐层节点确定方法. 计算机技术与发展 2018; 28(4): 31-35. doi: 10.3969/j.issn.1673-629X.2018.04.007。 2. 温疆, 廖建忠. 岩质边坡稳定性分析方法综述. 西部探矿工程 2012; 24(6): 153-155. doi: 10.3969/j.issn.1004-5716.2012.06.053。 3. 毛江, 赵洪达, 姚建军. 人工神经网络的应用及展望. 电子设计工程 2011; 19(24): 62-65。 4. 李红莲, 柴庆元. 人工神经网络与神经网络控制(NNC)的发展与展望。河北科技图文信息技术有限公司. 2009; 26(5): 44-46. doi: 10.3969/j.issn.1008-6129.2009.05.012。 5. 姚建国. 人工神经网络在岩土力学与工程中的局限性及对策. 中国岩石力学与工程学会. 第八届全国岩石力学与工程学术会议论文集. 2004;385-388。 6. 张建平, 陈倩. BP网络在边坡稳定性分析中的应用. 西南交通大学学报. 2001; 36(6): 648-650。 7. 杨晓峰, 陈天洪. 人工神经网络的优缺点. 计算机科学. 1994; 21(2): 23-26。 8. 冯晓霞, 周林伟, 曾绍琪, 李伟昌. 边坡岩体稳定性分析. 工程与建设 2017; 31(2): 244-247. doi: 10.3969/j.issn.1673-5781.2017.02.032.