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UFGS 21 13 13湿管洒水系统，防火保护
2.2.3 Gate Valve[ and Indicator Posts] 2.2.4 Valve Boxes 2.2.5 Buried Utility Warning and Identification Tape 2.3 ABOVEGROUND PIPING COMPONENTS 2.3.1 Steel Piping Components 2.3.1.1 Steel Pipe 2.3.1.2 Fittings 2.3.1.3 Grooved Mechanical Joints and Fittings 2.3.1.4 Flanges 2.3.2 Copper Tube Components 2.3.2.1 Copper Tube 2.3.2.2 Copper配件和接头2.3.3塑料管道组件2.3.3.1塑料管2.3.3.2塑料配件2.3.4柔性洒水软管2.3.5管吊管和支撑2.3.6阀2.3.6.1控制阀2.3.6.2止回阀2.3.6.2止回阀2.3.6.6.6.6.6.6.6.3 Supervisory (Tamper) Switch 2.5 BACKFLOW PREVENTION ASSEMBLY 2.5.1 Backflow Preventer Test Connection 2.6 FIRE DEPARTMENT CONNECTION 2.7 SPRINKLERS 2.7.1 Pendent Sprinkler 2.7.2 Upright Sprinkler 2.7.3 Sidewall Sprinkler 2.7.4 Concealed Sprinkler 2.7.5 Residential Sprinkler 2.7.6 Corrosion-Resistant Sprinkler 2.7.7 Dry Sprinkler Assembly 2.7.8 Control Mode Specific Application洒水器2.7.9 ESFR Sprinkler 2.7.10中级机架洒水器2.8配件2.8.1洒水柜2.8.2吊坠洒水罩架2.8.3管道罩2.8.4洒水装置2.8.5浮雕2.8.5浮雕2.8.6 Air Vent 2.8.6 Air Vent 2.8.7标识标志
环形振荡器PUF的在线可靠性评估
物理不可克隆函数 (PUF) 是一种加密原语，可作为低成本、防篡改的唯一签名和密钥生成以及设备识别机制。环形振荡器 (RO) PUF 是研究最多的 PUF 架构之一，这主要是因为它的简单性。在现代电路中广泛采用 PUF 时，可靠性起着重要作用。由于当今 PUF 的可靠性问题，其实施成本使其不适合工业应用，如 [1] 所示。这项工作的目标是定义一种基于测量的振荡频率差异来评估 RO-PUF 响应可靠性的方法。除了对挑战的响应之外，该方法还将在运行时提供响应是否可靠的信息。Maes 在 [2] 中是最早展示 PUF 可靠性和其熵之间的权衡的人之一。Schaub 等人在 [3] 中提供了一种用于延迟 PUF 的通用概率方法，其中可靠性和熵之间的权衡基于信噪比 (SNR) 建模，并通过实际测量进行验证。Martin 等人的另一项工作 [4] 提供了一种基于 FPGA 提取数据的 PO-PUF 可靠性评估指标。这里，可靠性和熵之间的权衡是根据实验数据估算的。还需要提到的是，可靠性受老化的影响很大 [5]，但其影响很难研究。相比之下，我们提出了一种可以改进最先进技术的方法，因为它提供了一种基于不同环境条件下的离线研究来动态估计可靠响应的方法。
暂定议程 - UF/IFAS会议和学院办公室
展望未来，科学家正在使用创新的方法 - 想想分子生物学，生态系统建模，人工智能，先进的遥感 - 为恢复计划和决策提供更多数据。随着我们的进展，我们寻找机会将这些创新数据与地面的测量进行了整合，例如将卫星来源的LiDAR地面高度数据和水位表面与伊甸园相结合。这个示例只是一个表明协作如何利用创新导致集成并最终综合的一个示例。对于Geer 2025，已要求演讲者考虑我们现在的位置，以及通过共享数据，协作和综合以建立共识并为未来提供愿景来实现什么可能。
NVIDIA UFM Cyber-AI 文档 v2.11.0
NVIDIA® Unified Fabric Manager (UFM®) Cyber-AI 平台可确定数据中心独特的生命体征，并使用它们来识别性能下降、组件故障和异常使用模式。
制造：通过数据驱动的材料科学提高耐用性，轻巧和生命周期优化
汽车行业正在朝向可持续和高性能材料的范式转变，这是由于需要提高燃油效率，降低碳排放和增强的车辆耐用性而驱动的。先进的材料创新，包括轻型合金，高强度复合材料和基于生物的聚合物，正在改变汽车设计和制造。由人工智能（AI）和机器学习（ML）提供支持的数据驱动材料科学的整合正在加速材料发现，性能优化和生命周期评估。本研究探讨了可持续材料在汽车制造中的作用，重点是它们对轻巧，结构完整性和可回收性的影响。关键重点是用于材料选择的AI增强预测分析，从而实现了机械性能，耐腐蚀性和热稳定性的实时优化。此外，数字双胞胎模型在各种操作条件下促进了对物质行为的深入模拟，从而确保了长期的性能和安全性。采用智能制造技术，例如增材制造和高级涂料，进一步提高了材料效率和可持续性。此外，这项研究强调了循环经济原则在材料生命周期管理中的重要性，解决了可回收性，再制造和减少废物的策略。创新材料的案例研究，包括碳纤维增强的聚合物，铝 - 含量合金和石墨烯增强复合材料，在减轻体重和耐用性方面表现出显着的进步。通过利用数据驱动的见解，AI驱动的材料信息学和生命周期优化策略，汽车行业可以实现更大的可持续性而不会损害绩效。本研究对不断发展的材料格局进行了全面分析，为未来趋势，挑战以及计算建模在下一代汽车制造中的作用提供了见解。
Diana Taft -UF/IFAS-佛罗里达大学
抗生素耐药性是一项重大的公共卫生挑战。特别关注的是埃斯卡普病原体，这是6种可以“逃脱”抗生素的生物，一旦抗菌耐药性发展，就缺乏有效的治疗方法。婴儿比成年人可以携带更高水平的抗菌素抗性基因，这使得在婴儿肠道微生物组中鉴定出存在Eskape病原体的存在。新的计算工具（例如MGS2AMR）已使使用元基因组测序方法研究抗性生物的能力。这些计算工具已使婴儿进食实践与肠道微生物组中抗性Eskape病原体的运输之间的关联识别。
![[科学办公室] Chimie UFR的通讯](/simg/4/4471cd26e8101647d409ff248f65a1188cfc80c4.webp)
[科学办公室] Chimie UFR的通讯
亲爱的全部，亲爱的，我们将开始新的一年，我们必须承认，我们的时间工作也很密集且苛刻，几乎没有立即阅读的内容的空间。但是，在坚信这很宝贵的情况下，我邀请您花点时间探索索邦大学化学新闻通讯的第十三期。我还鼓励您查看本通讯的旧数字，可在UFR网站新闻节上获得。发现一种意外的实验技术，加深未知的主题，启动合作，甚至访问创新平台：这些新闻通讯的许多资产和社区的财富，这些新闻通讯强调，我们可以更好地共同发展。在本期中，您会发现我们通常有略有变化的通常部分，这是人力资源部分，专门定向博士生。我还借此机会宣布开幕式招聘活动，鼓励在论文结束时为该活动申请。一个新的“要记住的日期”为这项运动和我们社区的其他重要事件的截止日期。我很高兴在2025年1月31日（星期五）下午4:30见到UFR薄煎饼，我们可以最后一次祝福自己，这是新的一年。阅读非常好！Souir Boujday，化学主管UFR
MUFG投资者节2024
*1寿命时间价值 *2 2简单的MUFG合并子公司的个人客户数量属于R＆D业务组 *3 3在每个业务组细化ROE后，在过去1个月 *4中使用Mitsubishi UFJ直接使用的客户数量（参考：P.54）
极度自给自足
最多20天或更长时间的能量自给自足？- 这些是Xtura蓬勃发展的挑战。“板载电站”，由330 AH锂电池和车顶架上的2x 135 WP高音太阳能电池板，以及折叠移动太阳能电池板上的额外电源，构成了非常长的自给自足的基础。取决于条件，您可以在更长的时间内保持独立于电网，因为Xtura在旅途中通过加强交流发电机以60 a充电能力充电。带有3 kW的逆变器 /岸功率充电器，船上有很多用于电池充电和烹饪的储量，以及空调系统和其他个人电力消费者。功率共享控制系统可确保最佳利用岸电源资源。由控制面板或智能手机通过控制面板或智能手机的所有关键性能参数和板载电源储备提供了方便的所有关键性能参数和板上电源储备的概述。