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EN25QX64A (2C)
- 使用 WP# 引脚启用/禁用保护 软件和硬件复位 高性能编程/擦除速度 - 页面编程时间：典型 0.5ms - 扇区擦除时间：典型 40ms - 半块擦除时间典型 200ms - 块擦除时间典型 300ms - 芯片擦除时间：典型 30 秒 易失性状态寄存器位。 可锁定 3x512 字节 OTP 安全扇区 写入暂停和恢复 带包装的突发读取（8/16/32/64 字节） 空白校验位 读取唯一 ID 号 最小 100K 耐久性周期 数据保留时间 20 年 封装选项 - 8 引脚 SOP 150mil 主体宽度 - 8 引脚 SOP 200mil 主体宽度 - 16 引脚 SOP 300mil 主体宽度 - 8 触点 VDFN / WSON（6x5mm） - 8 触点 VDFN / WSON（8x6mm） - 8 触点 USON（4x3X0.55mm） - 8 触点 USON（4x4X0.45mm） - 所有无铅封装均符合 RoHS、
用于粉末床熔合增材制造的同步圆形激光阵列的数字孪生
阵列中每台激光器的热通量都会根据其内部间距对熔池的整体形状/尺寸产生影响，即基于叠加原理和每台激光器温度场之间的热串扰。通常，由于热量分布在更大的表面积上，随着内部间距的增加，宽度会增加，但深度则呈现相反的趋势，即热量渗透到粉末床中会减少。此外，熔池尺寸（深度和宽度）
计划委员会会议记录 2023 年 1 月 9 日......
申请对利伯蒂维尔分区法规第 16-8.5(a) 节进行文字修正，该法规关于村委会授权的有关棚屋屋顶窗宽度的变更。申请人代理人 Haley Spinell 女士介绍了所要求的利伯蒂维尔村分区法规文字修正。她表示，他们提议在一座百年老房子上加建二楼，以扩建现有的棚屋屋顶窗。她表示，他们请求对分区法规进行文字修正，以允许村委会批准变更，增加二楼棚屋屋顶窗的最大允许宽度。她表示，他们请求变更，以增加位于 119 Homewood Avenue 的房产的棚屋屋顶窗的最大允许宽度。申请人 Sharon Kocken 女士表示，拟议的扩建不会增加房屋的占地面积，并将尊重现有房屋和周边社区的建筑完整性。主席 Steffe 表示，这是一栋漂亮的房子，并询问申请人是否愿意接受规划委员会的建议。Kocken 女士表示，她愿意接受规划委员会的建议。在 PC 23-01 问题上，Oakley 委员提出动议，Wheeler 委员附议，建议村委会批准对 Libertyville 分区法规第 16-8.5(a) 节的文本修正案，该修正案涉及村委会授权的棚屋天窗宽度变更，内容如下：
SSC-55 - 船舶结构委员会
新术语的引入和定义 . . . . 等于试样宽度的标距长度上的伸长在平台上的分布 . . 试样上的 d' 载荷与等于试样宽度的标距长度上的伸长率的比较 . . . . . . 试样的一般屈服 . . . . . . . . . . . . . 极限载荷和极限强度 . . . . . . . . . . . . 能量吸收 . . . . . . . . . . . . . . . . . 极限荷载能量吸收与极限强度和极限荷载伸长率的比较 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 钢筋百分比 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 开孔板的效率 . . . . . . . . . . . . 室温及低温下开孔周围区域的单位应变集中 . . . . . . 应变时效效应及偶然原因
Toyota Proace Verso EV技术规格
和负载自适应减震器外部维度中等长度（mm）4,981 5,331总宽度（mm）1,920总高度（mm）1,895 1,940 1,940轴距（mm）轴距（mm）3,275前轨（mm）前轨（mm）1,630后轨（mm）1,611 1,61 1,6118前（MM）（MM）（MM）（MM）（MM） （MM）803 1,152内部尺寸中等长内部长度（mm）3,161 3,511内部宽度（mm）1,515负载面积量 - 加载到Tonneau盖（L）
X 射线光电子能谱 (HT-NAP-XPS)
X 射线源：AlKα（1.48keV），单色光斑尺寸：直径约 200μm 分析时压力：10-8mbar 至 25mbar 分析时温度：最高 1000℃ 可插入最大尺寸为 40mm（宽）x 40mm（长）x 40mm（高）的单个样品 可插入最大尺寸为 10mm（宽）x 10mm（长）x 40mm（高）的多个样品 可插入最大尺寸为 10mm（宽）x 10mm（长）x 5mm（高）的空气和湿度敏感样品 三个摄像头用于实时观察样品 惰性/反应剂：N2、Ar、H2、O2、CO、CO2、H2O 快速样品加载程序 使用氩离子溅射进行表面铣削，可进行深度剖析 用于空气或湿度敏感样品的惰性样品转移系统 用于设置测量位置和时间的半自动系统条件和任务调度
基于颅内压的决策：使用机器学习预测疑似颅内压升高
本研究在 2009 年至 2019 年期间招募了 400 名正常儿童作为对照组，以及 75 名有颅内压升高迹象的儿童。测量了 CT 上的 ONSD 等参数。采用监督机器学习根据 CT 测量结果预测疑似颅内压升高。正常儿童的 ln(年龄) 和平均 ONSD (mONSD) 之间存在线性相关性，mONSD = 0.36ln(年龄)+2.26 (R 2 = 0.60)。本研究根据单变量分析显示，400 名正常儿童的 CT 测得的 mONSD 与 ln(年龄) 和大脑宽度（而非脑室宽度）之间存在线性相关性。此外，多变量分析显示双尾核最小距离也与 mONSD 有关。对照组和疑似颅内压升高组的组间比较结果显示，mONSD 和脑室宽度具有统计学意义。研究表明，监督式机器学习应用可用于预测儿童疑似颅内压（ICP）升高，训练准确率为 94%，测试准确率为 91%。