XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search Systemocess
简洁的芳香纤维旋转过程
1.0简介Aramid纤维（AFS）是一类高性能有机聚合物纤维，以其出色的机械性能，耐热性和化学稳定性而闻名。自1964年发明以来，AFS已成为从航空航天和防御到运动器材和电绝缘材料的广泛应用中必不可少的材料。[1-5]芳香虫的独特特性归因于其分子结构，该结构由酰胺基团相连的芳族环组成。在旋转过程中实现的高度分子取向也沿纤维轴赋予强度和刚度。商业AFS主要基于两种聚合物 - 聚（P-phenylene terephalamide）（PPTA）（PPTA），销售为Kevlar和Twaron，以及聚（M-phenylene isophthalamide）（MPIA）（MPIA），以商业上称为Nomex。近年来还看到了其他特种弧菌的出现，例如聚（P-苯基苯甲甲行唑）（PBO）和具有增强的热耐药性的杂环芳烃[6-9]。在过去的几十年中，已经采用了一系列干燥和湿的旋转技术来生产商业AF。旋转过程的选择取决于聚合物类型，所需的纤维特性和过程经济学。在本综述中提供了不同旋转方法以及芳香旋转技术的关键发展。最近的制造芳香
管理flllabable-species in-co2捕获过程 -
不可固化的气体（NCG）通常包含CO 2，H 2 S，H 2和N 2。氧气也可能存在于凝结蒸汽涡轮机的主要冷凝器中的真空条件下，从空气进入的气体中存在。鉴于当前全球范围内强调将CO 2排放到大气中，因此越来越有兴趣从NCG流中捕获CO 2以进行潜在利用（例如，在温室，饮料，电子饮料中，用于E-Fuels，以及增强的油回收率），以及序列序列的（例如，序列反射）。在淡水或海水丰富的世界部分中，CO 2可以通过在吸收柱中与凉水接触，从而捕获CO 2。但是，NCG流中氧的存在可能会使捕获过程显着复杂。AS CO 2用于利用或隔离，其余物种（例如，最重要的是H 2和O 2）集中在残留的流中。因此，过程方案必须确保避免危险的燃料（例如H 2）和氧化剂（例如O 2）的危险浓度。这一要求限制残留流中燃料和氧化剂浓度的要求可以显着减少可以安全回收的CO 2的量。本文提出了一个新颖的概念，可以使用预言仪接触主吸收柱上上游的水和NCG流，以将CO 2和H 2 s的大部分吸收到水相中。在处理方案开始时，前培训概念可以管理易燃物种，从而使在处理方案的后期更容易地制作安全的气体产品流（即低氧气）进行固相或利用。
| 大气探测处理环境
打开文件后，发声的处理就开始。分析的进度显示在主屏幕左下角的状态框中，但是在处理完成之前，屏幕将保持空白。在完成探测分析后，初始屏幕将充满基于选项卡的显示，其中每个选项卡代表数据的不同视图。选项卡按数据处理的一般顺序从左到右（请参见下图），即从原始数据到QC和级别计算到编码消息。阅读选项卡显示部分以进行进一步说明。
使用高斯进程回归机器学习模型的Flyrock投掷预测
I.引言Flyrock是爆炸启动时远离采矿区的岩石质量。通常考虑的第一个参数是：负担，爆炸孔直径，深度，粉末因子间距，茎，爆炸性材料类型和sub-drill在Flyrock预测期间是可控参数。此外，爆炸工程师无法影响的岩石性能是无法控制的参数，例如压缩间距和岩石的拉伸强度。因此，爆炸工程师必须更改第一个参数，以最大程度地减少flyrock掷距离。设计了各种经验方程，以设想由爆破操作[1]，[2]产生的fly架。经验模型是根据flyrock上的几个现场实验的有效参数开发的，即孔直径，爆炸性，茎，负担的密度，弹出材料，粉末因子和孔长度的初始发射速度。因此，这些经验方程的性能预测能力在许多情况下不是很有效[2]，[3]。
食品加工和保存9-10
SLO: FPP-10-A-01 : Student will be able to describe food components (carbohydrates, protein and fats, minerals, vitamins and water) and categorize the foods on the basis of their components, shelf life (perishable, semi-perishable and non-perishable food), pH (high acid, acid, low acid, alkaline and neutral foods) and sources (animal, plant or related食物）。
可扩展的高斯流程变量自动编码器
稀疏的高斯过程。在稀疏的高斯过程近似过程中已经进行了一系列工作，可以追溯到Snelson和Ghahramani（2006），Qui〜nonero-Candela和Rasmussen（2005）等。这些稀疏方法中的大多数都依赖于一个汇总的一组，称为诱导点，主要是选择这些点的确切方式。在Titsias（2009）中首先考虑了诱导点的变异学习，并被证明会导致显着的性能提高。而不是在非变化稀疏模型中使用近似边缘的GP可能性，而是在确切的GP边际可能性上的下限被得出并用作训练目标。与我们工作相关的另一种方法是Hensman等人的随机变异方法。（2013），作者提出了一个稀疏模型，除了降低GP复杂性外，还可以在小型批次中训练，从而使（极其）大型数据集使用GP模型。
EEG信号处理 20世纪欧洲的经济历史 艾森豪威尔与冷战经济
2.6连贯性，多元自回归（MVAR）建模和定向转移功能（DTF）67 2.7混乱和动态分析71 2.7.1熵71 2.7.2 Kolmogorov熵71 2.7.7.3.7.3 Series 75 2.7.6 Approximate Entropy 11 2.7.7 Using the Prediction Order 78 2.8 Filtering and Denoising 79 2.9 Principal Component Analysis 83 2.9.1 Singular-Value Decomposition 84 2.10 Independent Component Analysis 86 2.10.1 Instantaneous BSS 90 2.10.2 Convolutive BSS 95 2.10.3 Sparse Component Analysis 98 2.10.4 Nonlinear BSS 99 2.10.5 Constrained BSS 100 2.11受约束BSS的应用：示例102 2.12信号参数估计104 2.13分类算法105 2.13.1支持向量机106 2.13.2 K-Means算法114 2.14匹配匹配追踪117 2.15摘要和结论118参考119 119 119
使用飞秒
近几十年来，激光技术的进步使飞秒激光器的创建成为可能。这是一种特殊的激光类型，在该激光器上，激光束由重复的高能灯爆发仅几百秒秒，而与在每个常见激光指针中发现的连续激光束相反。短脉冲持续时间与每个爆发中的高能量配对会产生显着的峰值功率，从而使激光器能够以常规激光不能无法处理的方式处理材料。但是，能够产生飞秒激光束的机器的大尺寸和重量通常要求它们保持固定。要利用激光束进行处理，需要精确的重定向。在本报告中，我们描述了将常规CNC机器转换为激光处理站的过程，并通过在玻璃，金属箔和KTP晶体上写下我们的发现。该机器能够遵循具有千分尺精确度的CAD说明，以更改，铭文和切割一系列材料。使用绿色（λ= 514 nm）以及红外激光（λ= 1028 nm）进行处理，后者产生更好的结果。最终的激光设置可用于反复，可靠地处理所有材料，并在与化学蚀刻结合使用时在KTP上有很有希望的结果。
