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医学大学的第一阶段Vila Velha -ES 1
当我们看过去时，当预测由简单的魔术灯笼支配时，我们意识到我们走了多远，即投影的艺术和科学。随着技术发展的每个步骤，我们都会寻找使图像更清晰，更明亮和更具影响力的方法。，在这一进步的中心，主角出现了：多媒体投影仪。今天，在一个以视觉演示为主导的时代，从教室到会议室，从自制剧院到大型会议，多媒体投影仪扮演着必不可少的角色。它不仅是一种工具，而且是将我们与遥远世界，复杂思想和迷人叙事联系起来的窗口。但是，什么才是“多媒体”投影仪？这种技术奇迹如何起作用，阐明我们的空间和思想？让我们在光线，颜色和像素的旅程中一起研究，揭开多媒体投影仪的奥秘和奇观。以其最基本的形式，投影仪是一种捕获图像的设备，可以从计算机，视频育种器或其他设备中捕获图像，并项目扩展到表面，例如屏幕或墙壁。但是，当我们将术语“多媒体”添加到方程式中时，我们会进入一个更广阔和动态的领域。根据定义，多媒体投影仪是一种多功能工具，可以投射各种类型的媒体，包括视频，图像，演示文稿，甚至是实时广播。此多功能性是将简单投影仪与多媒体投影仪区分开来的。就像将通用收音机与现代音响系统进行比较，该系统可以从CD到蓝牙广播的各种来源播放音乐。
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LCM 2019 - 波尔图大学开放知识库
当使用欧洲平均电力结构为电池充电时，这两种情景相对于基线的表现相似。轻量化仍然是生产阶段和整个生命周期性能的重要方法。转向更环保的电力结构、高比例的水电对钢铁非常有利；在这种情况下，金属生产变得比使用阶段更重要，因为钢铁生产所需的能量比铝少得多。使用水电组合可能会将使用阶段的贡献降低到 8%；AHSS 车辆的总体影响相对于基线为负，而对铝为正。电池生产影响的份额大于 AHSS 金属生产，而对于铝而言，金属生产比电池更重要。进一步改善电池生产影响对 AHSS 车辆没有显著影响，对于铝车辆而言，总排放量相对于基线车辆有所增加。
Maringá州立大学院长扩展...
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作者：Gessica Hollweg。顾问：Paulo Cezar Bastianello Campagnol研究教授研究项目，到2050年，世界人口可以达到90亿人口。在这种情况下，全球粮食产量得到加强至关重要。粮食生产需要增加30％才能为不断增长的人口服务。这一增加是由饮食偏爱减少或防止动物起源产物的偏爱，这是由环境，道德和健康原因所激发的。用蔬菜成分组合制成的蔬菜汉堡包试图再现肉类产品的味道和质地，重点关注营养和感官体验以吸引消费者。这项研究旨在开发植物汉堡包，部分替代大豆纹理蛋白（PTS），其比例为5％，10％，15％和20％的Aguicus Bisporus蘑菇。替代对其对汉堡包的化学成分，纹理，颜色，烹饪性能和感觉特性的影响进行了评估。化学分析显示，水分含量从10％的替代水平显着增加，导致了更好的多汁性。蛋白质含量仍然与对照到15％的替代水平相似，而脂肪含量在治疗之间没有显着差异。纹理曲线表明汉堡浓缩剂（尤其是5％和10％）的硬度降低，导致产品较软。颜色分析表明，在每种蘑菇中5％PTs代替的处理中，亮度（L*）和红色（A*）的强度降低。感官分析表明，汉堡包最多可替换15％的汉堡与对照相当，具有“柔软”，“宜人的色彩”和“良好外观”等属性与消费者的偏好呈正相关。的发现表明，蘑菇agricus bisporus可以有效地用作基于植物的汉堡包中PTS的部分替代品，从而改善了不损害质量的感觉特性。此替代品提供了一种有希望的方法，可以在基于植物的产品上多样化成分，从而为消费者提供了理想的特征。关键字：基于植物的替代方案；感官评估；纹理分析；水分含量；烹饪产量；消费者接受；
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在FX/Disney+的SShōgun的处女作中，有一个令人振奋的时刻，它确立了肯定会紧随其后的残酷行为的标准。飞行员约翰·布莱克索恩（John Blackthorne）和他幸存的船员忍受了饥饿，恶性疾病和船长的自杀，被杀死的荷兰贸易船上，被安吉罗（Anjiro）的海岸沉船，只能被剑绑住绑架者扔进一个坑中，等待命运。尽管Blackthorne避免了自己的处决，但他的随行人员的成员很幸运 - 他被束缚并放入大锅中，在那里他慢慢煮沸。这是1600年的日本 - 经过两个世纪的内战之后，这是一个巨大的动荡。在这里，布莱克索恩（Blackthorne） - 基于现实生活中的导航者威廉·亚当斯（William Adams），是第一个到达日本的英国人 - 必须同化一个残酷的外国现实，作为一个脆弱的五次登记的政府，威胁要在Taikō（退休的帝国摄政王）通过后将其破裂成交战派系。与天主教传教士为新教徒布莱克索恩（Blackthorne）提供了进一步的对抗存在，他的生存可能取决于与Yoshii Toranaga勋爵的联盟，他们似乎已经被政治竞争对手终止了。
米尼奥大学物理中心研讨会
摘要：深度学习是一种强大的算法，适用于计算机视觉和自然语言处理等机器学习应用。然而，这些神经网络的训练受到我们当前 CPU 和 GPU 的传统冯·诺依曼架构的限制，这会导致大量能耗。在本次演讲中，我将分享我们在离子电化学突触方面的工作，我们可以通过在有源设备层上电化学插入/提取掺杂离子来确定性地控制其电导率。质子的能量消耗非常低，与大脑中的生物突触相当，而镁离子则具有更好的稳定性，无需封装。建模结果表明，为了实现这些设备的快速 (ns)、低能量 (< fJ) 和低电压 (1V) 性能，我们必须实现理想的材料特性，例如离子电导率和界面电荷转移动力学。我们的研究结果为开发具有高产量和一致性的大脑启发式硬件提供了途径，与当前的计算架构相比，该硬件的能耗要低得多。