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可再生二甘醚（rdme）轴是货币和湖泊的兼容性或橡胶材料。
*hans.van.der.meer@kiwa.com介绍当前社会在防止进一步的全球变暖方面面临巨大挑战。为了提供可持续的未来新的可持续燃料，以减少化石燃料的使用。在实施新燃料之前，应评估其使用安全性。这需要对与这些新燃料接触的橡胶材料的抵抗力进行透彻的了解。在LPG行业中，重点是引入可再生二甲基醚（RDME）作为丙烷的（部分）替代。这项研究是通过使用RDME来评估橡胶材料的性能的。为此，选择了目前正在使用LPG应用中使用的橡胶材料。Kiwa技术在2021年和2022年进行的研究表明，与丙烷混合的RDME浓度增加会导致聚合物材料的体积变化增加。它还提出了一种测量体积变化的摄影方法。结论是，将RDME添加到LPG到达并包括20％RDME的浓度被认为是可能的。对低丙烯腈含量和FKM的NBR橡胶提出了一些担忧。世界液体气体协会（WLGA）要求荷兰Kiwa B.V.（Kiwa）在丙烷环境和20％二甲基醚（DME）的环境中测试基于聚合物的材料。丙烷中的测试被用作参考，以查看DME对液化石油气体（LPG）系统实际使用的一系列材料的影响。在以下气体的液相测试了橡胶材料：•丙烷； •混合20％二甲基醚和80％丙烷。为了收集有关这些橡胶材料的性能的更多信息，测试了以下参数的更改：•通过新的照相方法更改音量； •批量提取； •机械性能。体积变化提供了有关测试橡胶材料的吸收现象的信息。使用曝光后快速捕获体积变化的一种新的照相方法。这种新方法的原理在2024年的新版本ISO 1817中采用。
出版版本引用（哈佛）：Tercero-Hidalgo, JR, Khan, KS, Bueno-Cavanillas, A, Fernández-López, R, Huete, JF, Amezcua-Prieto, C, Zamora, J & Fernández-Luna, JM 2022，“COVID-19 证据合成中的人工智能未得到充分利用，但有影响力：一项方法学研究”，《临床流行病学杂志》，卷。 148，第 124-134 页。 https://doi.org/10.1016/j.jclinepi.2022.04.027
目标：像大流行这样快速发展的情景需要迅速制作高质量的系统评价，而这可以使用人工智能 (AI) 技术实现自动化。我们评估了 AI 工具在 COVID-19 证据综合中的应用。研究设计：在前瞻性注册审查协议后，我们自动下载了 COVID-19 生活证据概览数据库中所有开放获取的 COVID-19 系统评价，为它们编制了与 AI 相关的关键字的索引，并找到了使用 AI 工具的评价。我们将他们的期刊的 JCR 影响因子、每月引用量、筛选工作量、完成时间（从预注册到预印本或提交给期刊）和 AMSTAR-2 方法评估（最高分 13 分）与一组没有 AI 的出版日期匹配的对照评论进行了比较。结果：在 3,999 篇 COVID-19 评论中，有 28 篇（0.7%，95% CI 0.47 e 1.03%）使用了 AI。平均而言，与对照组（n = 64）相比，AI 评论发表在影响因子更高的期刊上（中位数 8.9 vs. 3.5，P !0.001），每位作者筛选的摘要更多（302.2 vs. 140.3，P = 0.009）和每项纳入的研究（189.0 vs. 365.8，P !0.001），但每位作者检查的全文较少（5.3 vs. 14.0，P = 0.005）。在引用计数（0.5 vs. 0.6，P = 0.600）、每项纳入研究的全文检查（3.8 vs. 3.4，P = 0.481）、完成时间（74.0 vs. 123.0，P = 0.205）或 AMSTAR-2（7.5 vs. 6.3，P = 0.119）方面均未发现差异。结论：AI 是 COVID-19 系统评价中未充分利用的工具。与不使用 AI 的评价相比，使用 AI 可以更有效地筛选文献并提高出版影响力。AI 在系统评价自动化方面具有应用空间。2022 作者。由 Elsevier Inc. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议 ( http:// creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ ) 开放获取的文章。
系统和过滤的识别 - dspace.zcu.cz
十七和十八世纪的发现使人们相信可以使用简单的数学规则来描述自然现象。然而，在本世纪，人们清楚地认识到，解决与新技术相关的问题，特别是在通信和管理方面，必然需要明确的模型和不确定性。解决了编码、滤波、预测、自动控制等重要工程问题。这些领域的新成果不仅促进了人类在地球上的活动，也促进了太空探索（例如卫星通信）。事实证明，基于直接从测量数据中查找数学模型（系统识别和过滤）概念的革命性建模技术讨论了物理驱动程序在数学模型创建中的作用的重要性（数学模型和模型）。