低温差:如果加热或冷却热交换器出现溢流,这并不等同于更高的加热或冷却输出。相反,这会导致供水和回水流之间的温差较小,因为水没有足够的时间释放其能量,从而不会产生实际功率增益。这会导致所谓的低温差。这会影响整个系统的效率,并导致泵和工厂的额外能源需求。真正的温差校正只能在消费者处完成,此功能由 Belimo Energy Valve™ 在激活后自动执行。这可确保系统在其现在延长的整个生命周期内高效运行。
摘要 研究中根系量化的规模通常受采样、测量和处理样本所需时间的限制。卷积神经网络 (CNN) 的最新发展使得更快、更准确的植物图像分析成为可能,这可能显著减少根系测量所需的时间,但在让不具备机器学习深度知识的研究人员使用这些方法方面仍然存在挑战。我们使用 RootPainter CNN 软件分析了从三个破坏性根系采样中获取的根系图像,该软件具有一个更易于使用的校正注释界面。带有和不带有非根系碎片的根系扫描用于测试训练模型(即从标记示例中学习)是否可以通过将最终结果与干净图像的测量值进行比较来有效排除碎片。从土壤剖面壁和土壤芯横截面获取的根系图像也用于训练,并将得出的测量值与人工测量值进行比较。在每个数据集上训练 200 分钟后,我们发现,对于整体结构(R 2 =0.99)、剖面壁(R 2 =0.76)和土芯断裂(R 2 =0.57),手动测量结果与 RootPainter 得出的数据之间存在显著关系。从带有碎片的图像得出的生根密度与用 RootPainter 处理后的干净图像得出的生根密度没有显著差异。还可以从剖面壁和土壤芯图像中成功计算出生根密度,并且在每种情况下,根密度随深度的梯度与手动计数没有显著差异。我们的结果表明,使用 CNN 的所提出方法可以大幅减少根样本处理工作量,从而增加未来根系研究的潜在规模。关键词:深度学习 | 分割 | 根量化 | 剖面壁 | 根清洗 | 土壤芯取样
对远程医疗服务的限制,也称为虚拟访问或远程医疗,因州而异。这些服务不能替代急诊护理,也不打算替换您的网络中的初级保健提供者或其他提供商。何时使用远程医疗服务的任何描述仅用于信息目的,不应将其解释为医疗建议。请参阅您的保险证据,以获取有关您的计划可能涵盖的内容或可能适用的其他规则的更多详细信息。
摘要:本研究的目的是确定近东大学学生对使用 Google 应用程序进行移动学习的看法。研究中使用了研究人员开发的包含 20 个项目的数据收集工具。应用结果表明,数据收集工具的克隆巴赫系数为 0.942。本研究的摘要部分提供了一般信息。在方法部分,表格显示了学生的年龄和性别以及学生就读的院系。研究过程中收集的数据在结果和讨论部分给出,并由研究人员在结论部分进行评估。研究结果表明,学生对移动教育中的 Google 应用程序持积极态度。对数据进行统计分析后发现,学生使用 Google 应用程序可以使大多数任务更容易完成。因此,学生使用这些应用程序可以节省更多时间和精力。提供使用这些应用程序的教育并从这些应用程序中受益将是件好事。本研究收集的数据旨在为来自不同大学和国家从事这一主题研究的其他研究人员提供指导。关键词:人工智能;移动学习;谷歌应用;技术。引用方式:Bicen, H., & Arnavut, A. (2020)。谷歌人工智能方法和在移动学习中使用谷歌应用的统计结果。BRAIN。人工智能和神经科学的广泛研究,11 (1),121-130。https://doi.org/10.18662/brain/11.1/18
简化安装、操作和扩展 AlfaVap 板式蒸发器采用极其紧凑的设计,安装和操作非常方便。完整的工厂可以轻松容纳在大多数现有建筑物中,而传统的壳管式蒸发器则需要抬高屋顶。此外,无需重建生产设施即可在以后增加产能。使用 AlfaVap,只需添加更多盒式磁带即可实现这一点 - 与传统的壳管式蒸发器相比,这是一个主要优势。
注意:虽然本书的重点是构建 Web 应用程序,但其中许多想法也适用于非软件活动。这里提出的关于小团队、快速原型设计、预期迭代等建议可以作为指导,无论您是创业、写书、设计网站、录制专辑还是从事其他各种工作。一旦你开始在生活的某个领域实现现实,你就会发现这些概念如何应用于广泛的活动。