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连接的开拓者。
• 设计寿命：20°C 时 20 年（直至 80% 标称 C10）• 高温运行时使用寿命更长：35°C 时 10 年，40°C 时 7 年• 20°C 时 60% 放电深度（C10）下 1500 次循环• 宽工作温度范围：-40°C 至 +55°C• 标称容量：100 – 190 Ah• 整个使用寿命期间免维护（无需补充）• 高压缩 AGM 技术• 中央脱气• 由于内部气体重组，气化率极低（效率 99%）• 栅板采用高纯度铅、低钙、高锡合金，具有出色的耐腐蚀性• 独特的 Carbon Boost®：可实现高效充电• MICROCAT® 催化剂：降低浮充电流并最大程度减少水损失• 低自放电率：延长存储容量• 符合 UL 94 的阻燃外壳V-0 可用
十亿个 5G 连接之后是什么？第二波……
业内专家表示，华为在5G领域的领先地位得益于早期在研发方面的大量投入。该公司于2009年开始5G研发，10年来投入超过1325亿美元。仅2021年，华为就投资了224亿美元用于研发，占其年收入的22.4％。华为拥有全球最多的专利，到2021年已获得超过11万项专利，为5G业务繁荣做出了贡献。华为的5G基站一直走在创新的前沿，并通过了GSMA的网络安全测试，这是电信行业最受认可和信赖的测试。该公司在全球网络安全领域处于领先地位。截至目前，中国已在170多个国家和地区建设了1500多个电信网络，服务全球三分之一以上的人口。
蠕变效率寿命估计有效的光伏模块功能区互连
随着太阳能光伏收集能源系统越来越重要，每天可再生能源的范围，提高太阳能光伏模块的效率并降低模块的成本正在接受PV模块制造商的更多关注。PV模块互连丝带的设计是开发PV模块效率并提高模块可靠性的主要重点之一。在过去的十年中，已经引入了PV模块互连功能区的新设计，但是，仍然需要选择其配置和几何形状，以实现更高的可靠性，而不会降低PV模块的效率。的确，仅使用较宽的互连丝带（提供更多的关节长度）可能会提高模块的可靠性，但由于更大的阴影效果，它直接降低了模块的效率。本研究提供了确定PV模块互连长期可靠性的最佳设计的结果。在三个主要的PV模块互连设计中，包括常规色带（CR），捕获色带（LCR）和多鲍斯巴（MBB）互连，以循环数量与蠕变疲劳失败的术语进行比较。本研究使用FEM模拟和蠕变效率可靠性公式来找到主要几何参数对不同PV模块功能区互连设计失败的影响。的发现表明，与LCR和CR互连相比，MBB互连具有高达15％的蠕变效率寿命。
2023 年 TMT 预测：加拿大连接
随着注重价格的观众越来越愿意观看广告以换取折扣或免费的流媒体视频，广告赞助的视频点播 (AVOD) 的吸引力激增。德勤全球预测，到 2023 年底，发达国家三分之二的消费者每月将使用至少一项 AVOD 服务，比 2022 年增长 5%。我们还预测，发达市场所有主要的订阅视频点播 (SVOD) 服务都将推出广告赞助套餐，以补充无广告选项，并减缓注重成本的客户取消订阅的数量。到 2024 年底，这些提供商中有一半还将推出免费的广告赞助流媒体电视 (FAST) 服务。
Chiro-Electroxtortic Triggers具有多功能活性介电层
失语症患者可能会出现各种语言障碍，例如中风等脑损伤。在中风期间和中风后发生了多个相互依存的神经生物学事件，导致灰色和白质的脑组织死亡（Quillinan，Herson和Traystman，2016年），并严重破坏负责语言处理的大脑区域之间的联系。在过去的几十年中，神经影像学研究提供了对这些语言降低的病理学的见解，并且可以将发现的结果大致分为两组：1）局灶性脑损伤对语言功能的影响，2）2）网络级别的影响 - 网络级别的影响 - 语言行为对语言行为（Kiran＆Thompson，2019，2019）。在这里，我们将在它们的方法论的背景下首次回顾这些观察结果，重点介绍使用结构数据的研究，然后提出对结构连通性破坏的补充分析，以进一步了解我们对势力失语中语言障碍的理解。基于体素的病变 - 症状映射揭示了皮质损伤与语言障碍之间的关系（VLSM，Bates等，2003）。传统上，VLSM在每个大脑的每个体素上使用T统计量来确定病变地形与中风后的游骑兵能力有关，例如规格的生产和语音组成（Borovsky，Saygin，Bates，＆Drorkers，2007; Henseler，Regenbrecht，＆Obrig，＆Obrig，＆Obrig，2014; U Yaa等 Halai, & Labon, 2014 ; Chn, et al., 2011 et al., 2017 ; 2018 ; ; schumer et al., 2010 ; ya m m , 2013 ; Republic et al., 2018 ), 2018 ; Pro- Cessing ( Den Ouden et al., 2019 ; Drorkers, Wilkins, Van valin, redfern, & jaeger, 2004 ; Lukic et al., 2020 ; Magnusdots et al., 2013 Roalsky等人，2017年），数字和单词阅读（Døli等，2020； Piras＆Maranglo，2009）和拼写（Rapp，Purcell，Hillis，Capasso，＆Miceli，2016年）
迭代机器学习辅助框架在焊料互连中的疲劳和蠕变损伤之间架起桥梁
摘要 — 电子系统中焊点寿命估算方法成本高昂且耗时，加上数据有限且不一致，对将可靠性考虑作为电子设备主要设计标准之一提出了挑战。在本文中，设计了一个迭代机器学习框架，使用一组自修复数据来预测焊点的使用寿命，这些数据通过热负荷规格、材料特性和焊点几何形状强化了机器学习预测模型。自修复数据集通过相关驱动神经网络 (CDNN) 迭代注入，以满足数据多样性。结果表明，在很短的时间内，焊点的寿命预测精度得到了非常显著的提高。分别评估了焊料合金和焊料层几何形状对焊点蠕变疲劳损伤演变的影响。结果表明，Sn-Ag-Cu 基焊料合金通常具有更好的性能。此外，蠕变和疲劳损伤演化在 Sn-Pb 和 Sn-Ag-Cu 基焊料合金中分别占主导地位。所提出的框架提供了一种工具，允许在制造的早期阶段对电子设备进行可靠性驱动的设计。
安全、稳定的无线连接
Logi Bolt 旨在帮助降低潜在网络攻击的风险，同时解决因员工移动性增加而导致的安全问题（在家办公就是一个明显的例子）。它采用蓝牙安全模式 1、级别 4（也称为仅安全连接模式），符合联邦信息处理标准 (FIPS)*。这意味着 Logi Bolt 通过加密来强制执行安全性。级别 4 使用经过身份验证的 LE 安全连接 (LESC) 加密配对 - 具体来说，椭圆曲线 Diffie-Hellman P-256 (ECDH) 和 AES-128-CCM 加密。这确保 Logi Bolt 无线产品及其 Logi Bolt USB 接收器只能相互通信。