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Stat-Rite®E1140
技术数据表类型：Stat-Rite®E1140是一种静态耗散热塑性聚氨酯（TPU）合金。Stat-Rite®E1140使用了专利的Stat-Rite®固有耗散聚合物（IDP）合金系统来提供清洁，永久的ESD保护。stat-rite®合金即使在模压或挤出处进行注射时，也会保留均匀的静态耗散特性。特征：永久静态耗散性，不需要湿度，超清洁；低脱水；低离子学，透明清晰，没有颗粒物应用：洁净室软墙，窗户和门，真空管，工作表面垫不适
生物饰物的三层支架，具有子宫组织再生的雌二醇释放
抽象基于支架的组织工程提供了一种有效的方法来修复子宫组织缺陷和恢复生育能力。在当前的研究中，通过4D打印，静电纺丝和3D生物打印的子宫再生设计和制造了与子宫组织相似的新型三层组织工程支架。高度可拉伸的聚（l-甲状腺素 - 三甲基碳酸盐）（plla-co -TMC，“ PTMC”简称）/热塑性聚氨酯（TPU）聚合物混合架架首先是通过4D打印制成的。为了改善生物相容性，在PTMC/TPU骨架上通过电启用产生了与聚多巴胺（PDA）颗粒掺入的多孔聚（PLGA）/明胶甲基丙烯酰基（GELMA）纤维。重要的是，将雌二醇（E2）封装在PDA颗粒中。因此产生的双层支架可以提供E2的受控和持续释放。随后，将基于3D生物启动的Bilayer Bioprine intrialsine rementers-uilare trirale trialer trialer trialeder trialder trialder infiral infiral inforials 与明胶甲基丙烯酰基（GELMA）墨水（BMSC）混合，并使用配方式的生物介入来形成含细胞的水凝胶层，该水凝胶层通过Bilayer caffolds上的3D生物涂片上的Bilayer caffolds上的3D生物涂片进行了形式。 这样形成的三层组织工程支架表现出形状的变形能力，当浸入37°C的培养基中时，从植物形状转变为管状结构。与明胶甲基丙烯酰基（GELMA）墨水（BMSC）混合，并使用配方式的生物介入来形成含细胞的水凝胶层，该水凝胶层通过Bilayer caffolds上的3D生物涂片上的Bilayer caffolds上的3D生物涂片进行了形式。这样形成的三层组织工程支架表现出形状的变形能力，当浸入37°C的培养基中时，从植物形状转变为管状结构。
DRDO行业学术界卓越中心，IIT Delhi（...DRDO行业学术界卓越中心，IIT Delhi（...
Aerostat Hull织物：该产品是一种多层涂层和层压织物，由各种层组成，例如强度层，涂料层，气势屏障层和天气保护层。强度层由高强度或高性能织物组成，例如尼龙，聚酯或vectran。气势屏障层是带有纳米颗粒填充剂的聚合物纳米复合材料的涂层，或者是在涂层织物上层压的纳米颗粒膜或气势屏障膜。此外，天气保护层是带有纳米颗粒填充剂的TPU纳米复合材料，或者可以将其作为最终层覆盖在织物上的保护膜。
黄麻废物用于可持续生态电影制备
摘要：黄麻卡迪斯是黄麻织物（解雇和黑森）生产产生的废物木质纤维素生物量。黄麻纤维纤维素（JCC）是一种可持续的来源，并且具有很高的潜力，可用于制备可生物降解膜。在这项研究中，用从JCC中提取的纤维素开发了柔性，半透明，可生物降解和高耐水的生态膜。通过碱性水解从JCC中分离出宏观纤维素。通过真空过滤产生不同量的JCC的柔性和半透明的纤维素膜。可生物降解的热塑性聚氨酯（TPU）是自组装并热压到制造半透明膜的。使用现代技术的机械性能，结构变化，热稳定性和耐水性研究了制备的生态膜。具有完全的灵活性（折叠耐受性> 100），JCC膜的拉伸强度高于低密度聚乙烯（LDPE）膜的拉伸强度。TPU涂层的JCC胶片的拉伸强度比原始的未涂层膜高约4倍。膜表现出极好的防水性，表明水接触角高于100°，即使在20分钟后，水滴也稳定。对JCC膜的燃烧测试表明，它们产生了灰烬，例如燃烧，表明易于清洁的生物降解。制造的JCC Eco-Films可能是一种可持续的方法，用于替换化石燃料的石油塑料材料用于包装应用。关键字：黄麻卡迪斯纤维素，热塑性聚氨酯，接触角，生物降解性，生态膜，功能涂料■简介
Eco-Retina：用于型号构建的绿色灵活算法
在过去几年中，发展，培训和预测深度学习模型的能源成本已大大增加。随着神经网络模型变得更大，更复杂，可以执行越来越复杂的任务，对计算资源的需求，尤其是图形处理单元（GPU）和张量处理单元（TPU）的需求迅速增加。对计算资源需求的这种增加导致能源消耗的相应增加，这导致了人们对AI的可持续性和环境影响的关注。因此，对于研究和行业社区而言，探索新算法和技术的开发至关重要，用于培训更有效的神经网络模型。与原始算法相比，这些修改中的几种需要更少的性能。
Google Cloud如何帮助组织通过生成AI
通过我们的现代基础设施云，我们通过针对AI工作负载进行了优化的下一代基础架构来帮助企业和政府快速，安全地建立和成本有效。我们的基础架构旨在提供YouTube，Gmail，Google Maps，Google Play和Android等Google产品所需的全球规模和性能，可为数十亿个用户提供服务。我们的基础架构还旨在满足培训和服务大型语言模型所需的大量工作量。以及与我们的行业硬件合作伙伴一起，我们为客户提供了TPU，GPU和CPU中最广泛的AI优化计算选项，用于培训和服务数据密集型模型。
渠道主要联盟：树脂。可靠性。结果。
Mechanical/Advanced recycling, PCR/PIR, bio-based TPO PCR PS Elastollan® TPU PCR HDPE, PP, rPET flake I'm Green™ PE, WENEW PP & PE Celanex®, Celcon®, Celstran®, Crastin®, Frianyl®, GUR®, Hostaform®, Hytrel®, Rynite®, Santoprene®, Tecnoprene® , Zytel® Delrin® Renewable Attributed POM Bio-Based TPEs, PCR & bio-based PAs PCR ABS, PC & PC/ABS Sustainable ABS, PC & PC/ABS Ingeo™ PLA ECHO®, EnViramid®, Hylon Ocean RAVAPURA®, RAVATUF® EMERGE™ ECO Advanced Resins, MAGNUM™ BIO ABS, PULSE™ ECO PC/ABS, Tyril™Bio sanDimex®回收柔性PVC，TPV和TPO
Gemma：基于 Gemini 研究和技术的开放模型
Gemma 有两种规模：一种是用于在 GPU 和 TPU 上高效部署和开发的 70 亿参数模型，另一种是用于 CPU 和设备上应用程序的 20 亿参数模型。每种规模都旨在解决不同的计算约束、应用程序和开发人员要求。在每种规模下，我们都会发布原始的、预先训练的检查点，以及针对对话、指令遵循、帮助性和安全性进行微调的检查点。我们会根据一系列定量和定性基准彻底评估我们模型的缺点。我们相信，发布预训练和微调的检查点将有助于彻底研究和调查当前指令调整机制的影响，以及开发越来越安全和负责任的模型开发方法。
超越大数据分析和机器学习。
认知计算是一种计算环境，它由以下部分组成：(1) 由多核 CPU、GPU、TPU 和神经形态芯片等特殊处理器驱动的高性能计算基础设施；(2) 由底层计算基础设施驱动的、对并行和分布式计算具有内在支持的软件开发环境；(3) 用于从非结构化数据源中提取信息和知识的软件库和机器学习算法；(4) 其流程和算法模仿人类认知过程的数据分析环境；(5) 用于访问认知计算环境服务的查询语言和 API。我们从功能的角度对认知计算进行了定义，因为很难用其他方法准确、完整地定义它。认知分析借鉴了认知计算