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抗隔离的碳微纤维增强自我...
本文介绍了包括碳微生物的自固化混凝土（SCC）的隔离抗性和流动性。最初，在两个水与诱因（w/b）比率为0.40和0.50时产生了六个SCC。后来，使用0％和0.25％碳微生物纤维的粘度修改混合物（VMA）制备了另外两个SCC，w/b比为0.40，以进一步提高隔离耐药性。测试了所有SCC的倒塌流量和t 50流动时间以确定流动性。相对于筛分偏析指数（SSI），测量了SCC的隔离抗性。此外，在倒塌流程测试后检查SCC的出现以获得视觉稳定性指数（VSI）。在Ø100mm x 200 mm圆柱体的两个裂缝半分裂的两半中，粗骨料颗粒的分布也被视为SCC隔离抗性的另一个指标。测试结果表明，以0.40为0.40制成的SCC具有出色的隔离性和良好的流动性。碳微生物显着降低了SCC的流动性，但增加了其隔离性。因此，倒数流量和SSI较低，而碳微纤维的SCC t 50流动时间更高。此外，随着碳微纤维的包含，SCC的VSI变得更好。VMA通过增强的粘度进一步改善了SCC的SSI和VSI。在SCC中，粗骨料颗粒的分布也更加均匀，包括有或没有VMA的碳微生物纤维。简介总体而言，在0.25％的碳微侵犯的情况下，观察到SCC相对于隔离性和流动性的最佳性能。关键字：碳微纤维，流动性，隔离性抗性，自固结混凝土，粘度修改混合物。
使用磁性纳米粒子聚集体向内耳输送药物的计算方法
通过将药物输送到内耳（即耳蜗）来进行治疗。尽管已经提出了药物来防止毛细胞受损或恢复毛细胞功能，但这种治疗的难点在于确保向细胞输送足够的药物。为此，我们提出了一种方法来评估将磁性粒子纳米机器人（称为 MNPS）及其聚集体移动通过耳蜗圆窗膜 (RWM) 所需的磁力。所提出的有限元方法可以作为使用 MNP 设计内耳药物输送系统的附加工具。
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Feild使用数据分析> CS和建模方法探讨了环境的复杂动态。我们通过跨学科的，以管理为中心的人物> ve来追求有关人类AC>如何影响生态系统健康和下游水资源的问题。博士生填写此效果将有机会制定自己的研究设计，该设计将分析> CAL技能纳入数据密集型建模技术，例如贝叶斯Sta> s> cal学习，计算机视觉，计算机视觉和Geospa> al Analys> cs。POTEN> AL项目围绕农业主导的景观中的流量建模，评估水质动力学大规模风暴事件，并在各种城市水域中燃起新兴的污染物/类型。开始日期：夏季或2025年夏季赔偿：TUI5ON豁免，包括支付课程费用，Compe55ve S5PEND以及健康保险教育5ON和技能：B.S.或M.S.生物学和农业工程或密切相关的学科。不需要以前的编程经验，但有利。强大的SCIEN5 WRI5NG技能是首选。loca5on：田纳西大学，诺克斯维尔大学田纳西大学是田纳西大学的流浪汉大学，是一项主要的公共研究（R1）INS5TU5ON，近距离为5ES，距Oak Ridge Na5onal实验室。大烟熏山Na5onal公园距离酒店有45车程，诺克斯维尔（Knoxville）拥有其户外活动（铺有112英里的绿道，1000英亩的公共荒野，以及田纳西河（Tennessee River）以及校园旁边的水上爱好者）。指导风格：每周1点1个MEE5NG，通过电子邮件开放且一致的CommuniceA5ON，在会议上进行网络的机会5，以及个性化的专业开发机会5ES：发送有关您的研究兴趣和合格CA5ONS的电子邮件，以及您的CV，成绩单，成绩单，以及向Emineunefivan博士（emineunéfidan）（eEmineunédannctect）。
为什么网络分解应该出现在您的下一个 RFP 中
DriveNets 是大规模分解式网络解决方案领域的领导者。DriveNets 成立于 2015 年，致力于现代化服务提供商、云提供商和超大规模运营商的网络构建方式，简化网络运营，提高大规模网络性能，并改善其经济模式。DriveNets 的解决方案（Network Cloud 和 Network Cloud-AI）将超大规模云的架构模型调整为电信级网络，并通过标准白盒的共享物理基础设施支持任何网络用例（从核心到边缘再到 AI 网络），从根本上简化了网络运营，并通过超大规模弹性提供电信级性能和可靠性。DriveNets 的解决方案目前已部署在全球最大的网络中。
国家监管机会可以推进批发市场的分布式能源聚集
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财政支持计划以恢复增长（fisreg）......
• 职业道德：坚韧不拔，并严格遵守商定的交付成果。 • 能够在充满挑战的官僚环境中工作。 • 能够独立工作，并作为团队的一员与各级专业人员一起工作。 • 熟悉税务软件。顾问将根据美洲开发银行规定的程序进行选择：美洲开发银行 GN-2350-15 资助的顾问选择和签约政策，并向政策中定义的所有合格投标人开放。顾问将根据顾问政策中规定的“个人顾问选择”方法进行选择。如需获取更多信息（包括完整的职权范围），请发送电子邮件至以下电子邮件地址：procurement.fiseg@finance.gov.sr。必须在 2025 年 2 月 4 日下午 14:00 之前通过电子邮件发送意向书和简历。计划实施单位 FISREG 收件人：Gaitrie Mohan-Sitaram，采购官员 Watermolenstraat 50-52 1 st Floor Paramaribo, Suriname 电话：+597 470064 电子邮件：purchase.fiseg@finance.gov.sr
引用此研究：Ramesh D. 和 Jaya T. 博士 (2025)。《使用机器学习的 WSN 中的可扩展多聚类聚合方案》，《土耳其工程杂志》
由于 WSN 中的资源有限，数据包在路由到接收器时会发生冲突，因此可以通过数据聚合消除冗余数据，从而最大限度地减少传输的数据总量并延长网络的使用寿命。最小化能耗和提高数据聚合率是 WSN 中最关键的因素。利用机器学习的可扩展多聚类聚合 (SMCA-ML) 专注于异构无线传感器网络的数据聚合方法，使用神经元作为机器学习方法中的无线传感器网络节点。机器学习方法累积传感器节点收集的捕获数据，并将累积的数据与多聚类路由集成。所提出的方法在训练之前随机生成隐藏层的阈值和输入层的权重。这会导致不稳定的输出，影响数据聚合的效率并导致较长的延迟。更重要的是，根据无线传感器网络 (WSN) 中能量消耗不均匀的特点进行了不同的阈值设置，通过在具有足够能量的远接收器中设置较小的阈值，允许数据包更快地传输。为了最大化数据聚合，能量紧张的近接收器区域采用更大的阈值。结合该算法可以实现数据融合程度高、能耗低、时延小，仿真结果表明，基于SMCA-ML的数据聚合算法相较于传统的稳定选举协议（SEP）、反向传播算法、极限学习机等算法，可以显著延长网络寿命、大幅降低能耗、提升网络能量、拓展网络性能、提高数据聚合效率。
关于银行自主处置可处置性业务的操作指引...
i. 银行必须证明其为每项能力分配的分数，或解释为何某项能力被标记为“不适用”。 ii. 理由应考虑银行为满足要求而采取的措施、进行的测试（参考交付成果、反馈或外部专家评审）以及解决机构对解决策略的理解。 iii. 对于标记为“不适用”的能力，某些栏应保留空白。 • 进行的测试：为了支持评分，银行应详细说明进行的测试，并具体说明一系列方面。 • 应采取的措施：
双重用途试点项目农民常见问题 (FAQ) 以下是有关新泽西州 Boa 的预期或常见问题
试点计划的监测和研究部分相关成本可根据董事会于 2024 年 10 月 23 日发布的命令附录 B 中概述的要求进行估算，该命令建立了双重用途太阳能试点计划（双重用途试点命令）。试点计划允许实施三 (3) 年，可能延长至四 (4) 或五 (5) 年。研究设备的费用应由申请人承担，包括收集环境条件数据所需的设备。董事会或其指定人员在选定项目的前三 (3) 年管理和收集命令中 (A) 至 (M) 项下列出的数据将不向参与者收取任何费用。参与者可以选择与非董事会指定的实体签订合同，以自费收集数据。