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康美卡 XG
半个多世纪以来，Camfil 一直致力于帮助人们呼吸更洁净的空气。作为优质洁净空气解决方案的领先制造商，我们提供用于空气过滤和空气污染控制的商业和工业系统，以提高工人和设备的生产力，最大限度地减少能源使用，并有利于人类健康和环境。我们坚信，为客户提供的最佳解决方案也是我们地球的最佳解决方案。这就是为什么从设计到交付以及整个产品生命周期的每一步，我们都考虑我们的行为对人类和周围世界的影响。通过全新的解决问题的方法、创新的设计、精确的过程控制和强大的客户关注度，我们的目标是节约更多、使用更少并找到更好的方法——这样我们都能更轻松地呼吸。Camfil 集团总部位于瑞典斯德哥尔摩，拥有 30 个制造基地、6 个研发中心、35 多个国家的当地销售办事处，员工人数约 5,600 人，并且还在不断增加。我们自豪地为全球各行各业和社区的客户提供服务和支持。要了解 Camfil 如何帮助您保护人员、流程和环境，请访问我们的网站 www.camfil.com。
使用Sophos XG防火墙配置安全访问
Cisco设计了安全的访问，以确保保护和提供对基于本地和云的私人应用程序的访问。它还保护了从网络到Internet的连接。这是通过实施多种安全方法和层来实现的，所有这些旨在在通过云访问信息时保存信息。
使用随机森林的心力衰竭预测和XG提升，Aidan Gao
心力衰竭（HF）是一种心血管疾病（CVD），是一种普遍的疾病，可能导致危险情况。每年，全球大约有1790万患者死于这种疾病。对于心脏专家和外科医生来说，准确预测心力衰竭是具有挑战性的。幸运的是，可以使用分类和预测模型，可以使用医疗数据有效地帮助医疗领域。这项研究的目的是通过预测由11个患者属性的五组数据组成的Kaggle数据集来提高心力衰竭预测的准确性。使用多种机器学习方法来了解数据和医学数据库中心力衰竭的可能性。结果和比较表明，预测心力衰竭的精度得分明显提高。将此模型整合到医疗系统中将有助于帮助医生预测患者心脏病的预测
引用：Li J，Lu XG，Li H等。用于任意Terahertz极化旋转和波前操纵的外星介电元脉冲。 OPTO-EL
介电性手性超脸是一种新型的平面和高效的手性光学设备，显示出强圆形二分法或光学活动，在光学传感和显示中具有重要的应用潜力。然而，传统手性跨面中的两种类型的手性光学反应通常是相互依存的，因为它们对正交圆形极化组件的幅度和阶段的调节是相关的，这限制了芯Riral Meta-devices的进一步进展。在这里，我们提出了一种新的方案，用于独立设计手性跨膜的圆形二色性和光学活性，以进一步控制传输波的极化和波前。受到手性分子异构体的混合物的启发，我们使用介电异构体谐振器形成“超级单元”，而不是Terahertz带中的手性反应，而不是单个元原子，这被称为Racemic Metasurface。通过在元原子和“超级单元”之间引入两个级别的pancharatnam-berry阶段，可以在没有远场圆形二科运动的情况下进行极化旋转角度和梁的波前。我们通过模拟和实验证明了该方案的Terahertz波的强大控制能力。此外，这种具有近场手性但没有远场圆形二分法的新型设备在光学传感和其他技术中也可能具有重要价值。
推荐引用 推荐引用 Benedict See，寻呼医生机器人：医疗人工智能、侵权责任以及人格为何可能是答案，87 Brook. L. Rev. 417 (2021)。网址：https://brooklynworks.brooklaw.edu/blr/vol87/iss1/10
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使用机器学习算法进行最终键强度估计的比较评估
摘要。腐蚀引起的粘结强度降低是基础设施维持和维修的关键问题。这项研究研究了几种机器学习技术，即SVR，XG增强和随机森林，以预测腐蚀加固与混凝土之间的最终键合行为。在这项研究中，作者采用了218个数据集，这些数据集是从过去的研究中收集的，其中包含用于预测模型的输入和输出参数。使用各种性能指标，即MAE，RMSE，MAPE和MASE评估并比较模型的性能。结果表明，随机森林算法可以可靠地估计最终键强度，而SVR和XG增强模型的RMSE值为1.26。这项研究有助于有效的结构评估和维护计划，以实现腐蚀的钢筋混凝土建筑物。关键字：腐蚀，债券强度，随机森林，支持向量回归，XG提升，机器学习
使用基于机器学习的优化算法拆分拉伸强度预测
摘要。预测拉伸强度的预测是确定结构性能的关键机械属性，是评估可回收骨料的可行性的组成部分。评估回收骨料的分裂拉伸强度的传统技术依赖于高级和耗时的实验室测试，这对于大规模应用可能是昂贵且效率低下的。这项工作提出了基于机器学习的算法，以预测分裂拉伸强度的性能。在这项研究中，从先前的研究中获得了257项测量，其中包含影响分裂强度的输入变量。使用三种方法来构建不同的预测模型，即支持向量回归，XG增强和随机森林。使用MAE，RMSE，MAPE和MASE等指标评估了各种模型的性能指数，以测量模型的准确性和可靠性。本研究表明，随机森林算法的表现优于其他RMSE值1.76的模型。实施拟议的模型可提高预测的可靠性，使研究人员能够做出有关将再生材料纳入可持续建筑实践中的明智决定，从而有助于减少建筑部门的环境影响。关键字：回收总骨料混凝土（RAC），机器学习，随机森林，XG提升，拉伸强度，支持向量回归
对幕后光伏和夏威夷群岛上的电池配对的经济评估
1）牛津大学牛津大学的克拉伦登实验室，牛津奥克斯11 3PU，英国2）劳伦斯·利弗莫尔国家实验室，7000 East Ave，Livermore，CA 94550，美国3）约克等离子研究所，约克大学，约克大学，赫斯林顿，约克YO10 5DD，UK 4）NIKHEF，NIKHEF，NIKHEF，NIKHEF，NIKHEF XG，阿姆斯特丹，荷兰5）差异 - 荷兰基本能源研究所，荷兰埃因霍温6）荷兰研究所6）de plasmas efusão核，上级核，1049-001，利斯本，利斯博亚，里斯本，里斯本，葡萄牙7），葡萄牙7）桑迪亚国家实验室，1515年，美国87号欧巴克，新米布克，新米布克，新米布克。伦敦帝国学院，伦敦，SW7 2AZ，英国9）数学与物理学院，贝尔法斯特皇后大学，贝尔法斯特，贝尔法斯特，BT7 1NN，英国10）激光努力赛实验室，纽约州罗切斯特大学，纽约州罗切斯特大学，美国11号）荷兰国家数学与计算机科学中心（CWI） Aldermaston，Reading，RG4 7PR，英国
forprepreptm质粒提取MIDI套件用户手册
7。加入8毫升冰冷的PM3缓冲液，并通过将管反转10到15次中和裂解物，立即混合。（不要涡旋！）- 注：•确保培养细胞的密度最佳，缓冲液体积（PM1，PM2，PM3）应与培养体积成比例地增加。（ex。培养体积，60〜120 ml：PM1，8 ml; PM2，8毫升; PM3，8 ml培养体积，120〜240 ml：PM1，16 ml; PM2，16毫升； PM3，16毫升）•处理120〜240 ml细菌时，需要额外的PM1，PM2和PM3的缓冲液体积时，可以单独购买缓冲液。•确保将细胞颗粒完全悬浮在缓冲液PM1中。•添加缓冲液PM2和缓冲液PM3后，完全混合样品混合物。通过离心8。在4°C下以≥5,000xg的距离离心20分钟。（最好在4°C下以15,000〜20,000 xg离心15分钟）。- 如果上清液仍包含悬浮物，则将上清液转移到干净的离心管上，然后重复此离心步骤。质粒的结合9。将上清液从步骤8传递到平衡的PM MIDI列。让其通过重力流动到PM MIDI柱并丢弃滤液。WASH PM MIDI第10列。通过施加12.5 mL PW缓冲液洗涤PM MIDI柱。允许PW缓冲液通过重力流量流经PM MIDI柱并丢弃滤液。