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湿拌碎石中各种材料的实验室研究
路面分为刚性路面和柔性路面两种。柔性路面由四个部分组成，即路基、底基层、基层和面层。柔性路面基层的道路建设中使用水结碎石和湿拌碎石。与传统的水结碎石相比，用 WMM 建造的柔性路面施工速度更快，更耐用。本研究的目的是比较 WMM 中使用的各种细材料的工程参数。用于比较的材料是土、石粉、沙子、粘土和粉煤灰。这样做是为了找出哪种细材料最适合 WMM 建设。对各种 WMM 混合物进行了重型压实试验、CBR 试验和渗透性试验。重型压实试验表明，与其他 WMM 组合相比，含石粉的 WMM 具有最高的最大干密度，而含粉煤灰的 WMM 具有最高的最佳含水量。 CBR试验表明，在研究中使用的所有细粒材料中，添加石粉的WMM具有最高的CBR值。渗透性试验表明，添加沙子的WMM具有最大的渗透系数值，而添加粘土的WMM具有最小的渗透系数值。
计算机框图并解释其各个组件
计算机的下一个组件是控制单元，它的作用就像主管一样，确保事情以正确的方式完成。控制单元负责使用时间信号协调各种操作。控制单元确定计算机程序和指令的执行顺序。诸如处理存储在主存储器中的程序、解释指令以及发出信号让计算机的其他单元执行这些指令。当多个用户同时访问计算机时，它还充当接线员。因此，它在执行输入和输出时协调计算机外围设备的活动。
各种情况的21世纪温度升高
对人类至关重要的问题是：对于全球温室气体排放的任何未来情况，应该期望多少全球变暖？尽管有几次尝试做出这样的预测[1-4]，但国际气候变化小组（IPCC）对此问题进行了最全面的调查。IPCC发表了有关他们对2023年和2024年未来气候变化的预测的冗长报告[5,6]。值得注意的是，美国政府关于气候的报告利用了IPCC报告的结果[1]。这些报告假设了从2015年到本世纪末（2100）的温室气体排放的潜在情况，并估算了2100年的每种情况的全球平均温度从1800年代中期的全球平均温度上升。这些报告中的计算方法晦涩难懂。结果仅说明。
腔体诱导的经典速率理论分叉
为此取得成功的是优化库的可用性，例如Abinit [8]，Quantum Espresso [9]，VASP [10]，Berkleygw [11]，Yambo [12]，Triqs [13]和更多[14]，并利用了一遍又一遍地开发复杂的代码。如果没有这样的公共代码，每个研究人员都必须自己实施该方法，从而与最有可能的次级最佳结果创造了许多冗余工作。因此，方法的广泛适用性是拥有可用的公共代码的广泛适用性，以及有关实施中最佳实践的有记录的知识。在相关材料的研究中，上面提到的基于AB-Initio的治疗方法包含许多重要特征。但是，来自电子相互作用的超导顺序以及在多体schrödinger方程的近似So中产生的远程相互作用的其他效果仅包括部分或根本不包括。这创造了对我们可以连接到这些开发的方法和代码的需求，并通过添加缺失的作品来表达现状。在计算凝结物理学中，从有效的低能描述开始，仅保留少数相关的频带，它已被证明有效。如何到达这样的折叠模型的过程构成了第一个障碍。随后，我们仍然必须求解一个模型，其中包括一些频段，并具有相互作用的相互作用。要解决此类问题，我们通常需要引入近似值，这应该得到很好的控制。库基于通用模型接口（参见对于一类宽类材料，我们可以使用缠扰性方法，例如随机相位近似（RPA），Parquet近似[15]和FRG [16，17]。前者仅包含特定的图形通道，而二线却是图形的，因此是扩展Ab-Initio机械的主要候选者；问题是，整个方程式，结合其所有依赖项的实施超出了我们目前的影响力。在本文中，我们提出了分歧1 - 开源，高性能（多节点CPU＆Multi-gpu）C / C ++ / Python库（在[18]上可用），该库实现了FRG的不同口味[16，17]。第3节）和三个不同的计算后端：（i）网格frg [19，20]，（ii）截断的unity frg（tu 2 frg）[21 - 23]和（iii）轨道空间n-patch frg [24 - 26]。每个中央方程都执行不同的近似值，从而产生不同的数值复杂性，如附录d所述。本文被设计为动手介绍分歧的使用。因此，我们将FRG简要概括为第2节中的数值方法，介绍了第3节中的模型结构，解释了如何在第4节中求解流程方程以及如何在第5节中分析结果。
应用UV-C用于从各种表面去除微生物
摘要室内电子产品的扩散引起了人们对其表面上微生物污染的担忧，从而对用户带来了潜在的健康风险。这项研究研究了UV-C辐射的功效，作为从各种室内电子设备中去除微生物的方法。对相关文献进行了系统的审查，以评估对UV-C技术的当前理解及其在消毒中的应用。实验方案旨在评估UV-C辐射对室内环境中常见的不同类型的电子小工具的有效性。结果表明，在各种设备上UV-C处理后，微生物负荷显着降低，突出了其作为有希望的消毒方法的潜力。此外，讨论了实施实施的考虑因素，例如暴露时间和剂量，以优化效力，同时确保设备完整性。总体而言，这项研究有助于提高减轻室内电子小工具微生物污染的策略，从而增强公共卫生和安全性。关键字 - 室内电子小工具，微生物污染，微生物，微生物负载，UV-C治疗
使用各种机器学习算法进行定量分析
抽象激光诱导的分解光谱（LIBS）技术用于通过不同的经典机器学习方法对铝样品进行定量分析。Q-Switch nd：基本谐波的YAG激光器1064 nm的YAG激光用于创建LIBS等离子体来预测铝标准合金的成分浓度。在当前的研究中，浓度预测是通过支持向量回归（SVR）的线性方法，多线性回归（MLR），与MLR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-SVR）以及非线性载体式Neyurnewer Neturals（Ant kern and kern and kern and kern and kern and kern and kern）（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）和SVR（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（称为PCA-MLR）（PCA）（PCA）（kern）（称为PCA-MLR）（Ann），KERNER（KERN），KERNER（KERN），KERNER，传统主要组件分析与KSVR（称为PCA – KSVR）和ANN（称为PCA-ANN）的集成。此外，通过PCA算法的各种方法应用了降低，以改善定量分析。结果表明，PCA与KSVR算法模型的组合在预测其他古典机器学习算法之间的大部分元素方面具有最佳效率。关键字：LIBS，经典的机器学习算法，主要组件分析，浓度预测，定量分析。
通过DPPH方法
本文的目的是通过使用2,2-二苯基-1- picrylhydrazyl（DPPH）测定法分析不同蔬菜中抗氧化剂价值的估计，以更好地了解饮食选择与人类健康之间的复杂相互作用。蔬菜是抗氧化剂的极好来源，这对于与各种疾病相关的自由基作斗争至关重要。这导致对抗氧化剂的研究及其对健康的潜在益处的增加。DPPH测试是这些努力的关键工具，因为它的可靠性和简单性。dpph提供了自由基与抗氧化剂电子反应，并在517nm处显示出吸光度，这是由于自由基在DPPH和植物提取物溶液中的自由基而导致的最小抗氧化活性。我们的观察结果分析了phyllanthus（印度鹅龙又名AMLA）的抗氧化活性最高约82％。这项活动随后是Mentha Spiata（Spearmint），Zingiber Officinale（Ginger），Trigonella foenum graecum（Fenugreek），Coriandrum sativum（Coriander），显示了50％以上的活动，因此这些蔬菜可以显示出未来探索的有希望的参考。本文强调了潜在的健康后果，并突出了抗氧化剂对与氧化应激相关的疾病的保护作用，强调了食用蔬菜的意义。为了充分意识到蔬菜在增强人类福祉方面的潜力，未来的研究主题包括制定标准化方案和探索新的抗氧化剂。总而言之，本文充当了学者和专业人士的指南针，指出了对植物抗氧化剂与人类健康之间存在的复杂相互作用的更彻底理解的方向。
招募NIT HAMIRPUR（HP）
考虑此类应用程序。iii。希望在同一部门中申请多个部门或一个以上职位的候选人，他/她应为每个部门/职位分别申请每个部门/职位的单独申请，并需要提交必要的费用。iv。只有在该候选人的请求根据选拔委员会酌情通过视频会议进行采访。v。该研究所保留在处理的任何阶段修改 /延期或取消广告 /招聘的全部 /招聘的一部分的权利，而无需分配任何原因。vi。该研究所应仅在招募过程完成后三个月内保留非缩短候选人和非选拔候选人的申请。vii。不以规定形式的申请应立即拒绝。VIII。 没有相关支持文件的申请也应被拒绝。 提交申请表后将不接受其他文件/证书。VIII。没有相关支持文件的申请也应被拒绝。提交申请表后将不接受其他文件/证书。
带注释的参考书目：具有不同经验水平的飞行员的认知工作量
估计此次信息收集的公共报告负担平均为每份回应 1 小时，包括审查说明、搜索现有数据源、收集和维护所需数据以及完成和审查信息收集的时间。请将有关此负担估计或本次信息收集任何其他方面的评论（包括减轻负担的建议）发送至国防部华盛顿总部服务处信息行动和报告局 (0704-0188)，1215 Jefferson Davis Highway, Suite 1204, Arlington, VA 22202-4302。受访者应注意，尽管法律有任何其他规定，但如果信息收集未显示当前有效的 OMB 控制编号，则任何人均不会因未遵守信息收集而受到任何处罚。请不要将您的表格寄回上述地址。1.报告日期 (DD-MM-YYYY) 2.报告类型 3.涵盖日期 (从 - 到) 19-11-2021 参考书目
各利益相关者在法医牙科人工智能应用中的作用-A
摘要 在全球范围内，人工智能 (AI) 是快速发展的技术领域的一项进步。它是数字科学的一项突破，解决了当前存在的几个复杂难题。可用的元知识的元分析可以在很短的时间内用一种易懂的语言简化。因此，人工智能可能在法医牙科 (FO) 中发挥重要作用。FO 涉及在刑事或民事诉讼中对牙科证据的检查、评估、管理和呈现，所有这些都是为了司法利益。它是法医科学的重要组成部分，在识别活着或死去的个人方面发挥着根本作用。在获取、分析和报告证据方面，数字取证已经有效可靠地取代了传统的法医调查。数字法医调查的应用在大规模灾难、个人身份识别、年龄估计以及与其他法医牙医的交流中非常有用。各种利益相关者可能能够为法医牙科中广泛有效地使用人工智能做出贡献，包括全科牙科医生、牙科放射科医生、法医牙医、全科病理学家、口腔病理学家、生物医学工程师、数据科学家和政府法定机构。因此，本文的目的是尝试概述各种利益相关者在未来将人工智能应用于法医牙科中可能发挥的作用。