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World File Search System之六
安全高效地处理六氯乙硅烷液体
本研究项目旨在开发一种安全有效的大量 HCDS 液体处理方法。所提出的方法是一个两阶段过程，包括在水中直接水解 HCDS 液体，然后用氢氧化钾 (KOH) 水溶液对水悬浮液中的水解产物进行碱性裂解。在第一阶段，HCDS 液体直接在水中水解。所需的 HCDS 与水的重量比为 1:25。在水解过程中，反应温和，不会产生明显烟雾。在水中水解的液体 HCDS 水解沉积物的红外光谱中仅在 915 cm -1 处观察到一个新峰，这可能归因于簇中存在小的氧化硅分子。经确定，与在潮湿空气中形成的其他水解沉积物不同，在水中形成的液体 HCDS 水解沉积物在环境条件下易与碱性溶液反应，同时释放氢气。在第二阶段，加入 KOH 水溶液 (20 wt%) 以中和悬浮液。KOH 与 HCDS 所需的重量比为 2:1，最终 pH 值约为 12.6。残留沉积物在两小时内完全溶解。关键词：六氯乙硅烷、HCDS、水解沉积物、冲击敏感、处置。
六sigma-整合AI的未来以进行连续改进
摘要 - 本研究探讨了人工智能（AI）纳入传统的六西格玛（Sigma）的DMAIC（定义，测量，分析，改进，控制）方法，以增强持续的过程改进并实现整个行业的经济增长。AI的数据分析，机器学习算法以及实时见解可以在制造过程中加快问题识别，然后才能通过主动识别潜在的错误或瓶颈来消除对人类监督的需求 - 这减少了浪费并最佳资源利用。将AI的预测能力与六西格码的系统方法相结合，不仅可以提高生产率，而且还可以确保满足稳健的质量控制标准 - 从而导致全球各个部门的持续不停地改进，尤其是供应链管理，其中运营效率对成功和可持续性至关重要。通过通过AI自动化提高资源分配效率，同时通过预测分析减少废物产生 - 这种整合是实现与环境管理同时实现这两个经济增长目标的关键，因为在当今的全球市场中，成功的业务策略的互补方面，促进了一个未来的卓越卓越和可持续性的运营。
虹膜毒理学评论六价铬[Cr（vi ...
ADAF age-dependent adjustment factors ADME absorption, distribution, metabolism, and excretion AIC Akaike's information criterion ALT alanine aminotransferase ALP alkaline phosphatase Asc ascorbate AST aspartate aminotransferase ATSDR Agency for Toxic Substances and Disease Registry BAL bronchoalveolar lavage BALF bronchoalveolar lavage fluid BMD benchmark dose BMDL benchmark dose lower confidence limit BMDS Benchmark Dose Software BMI body mass index BMR benchmark response BMDC bone marrow-derived stem cell BW body weight CA chromosomal aberration CASRN Chemical Abstracts Service Registry Number CHO Chinese hamster ovary (cell line cells) CPHEA Center for Public Health and Environmental Assessment CL confidence limit CNS central nervous system Cr(III)三价铬Cr（IV）四价铬Cr（V）载体CR（VI）六价铬铬DAF daf剂量调节因子DLCO碳一氧化碳DNA DNA脱氧核糖核酸氧化脱氧核糖核酸酸E EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA ISPAIRE EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA EPA FEF 1 FEF 1 FEL. FVC强迫生命能力GD妊娠日GGTγ-谷氨酸转移酶GI胃肠道GLP良好实验室实践GSD几何标准标准偏差GSH谷胱甘肽GST谷胱甘肽GST谷胱甘肽-S-转移酶-S-转移酶HAWC健康评估工作区HEC HEC HEC HEC HEC HEC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEAC HEC VICERENT
制导弹药和作战网络的六十年发展历程 - CSBA
当我在 2006 年初收到手稿时，很快就清楚地认识到需要进行大量重组。最后，五个章节中的三个实际上是从头开始重写的，其他两章中的大多数案例研究也经过了大量修改。与鲍勃·沃克的讨论之所以如此有价值，是因为他从数年观察和参与 ONA 赞助的战争游戏（尤其是未来战争 20XX 和战略挑战系列游戏）中获得了经验。这些游戏探索了 2025 年期间在一系列场景中未来的美国军队结构。事实证明，我此时在制导弹药案例研究中看到的模式与沃克在许多 20XX 和战略挑战游戏中看到的模式产生了共鸣。在为什么一些作战社区成为制导弹药和战斗网络的早期采用者的因果解释这个关键问题上，鲍勃实际上在看到更深层次的模式方面领先我一步或两步。
六足机器人模拟器中的倾斜幻觉导致错误...
目标：我们测试六足模拟器中的某个程序是否会导致航空公司飞行员对倾斜角（即“倾斜”）做出错误假设以及对姿态指示器 (AI) 做出错误解释。背景：倾斜对解释错误的影响此前已在非飞行员中得到证实。飞行中，由于误导性的滚转提示（空间定向障碍）可能会出现错误的假设。方法：飞行员（n = 18）进行了 36 次试验，要求他们仅使用 AI 滚转至机翼水平。在显示 AI 之前，他们会收到滚转提示，在大多数试验中，提示与 AI 倾斜角方向相匹配，但在倾斜相反条件下（四次试验），提示方向相反。在基线条件下（四次试验），他们没有收到滚转提示。为了测试飞行员是否对 AI 做出反应，AI 有时会在倾斜水平条件下（四次试验）按照滚转提示显示机翼水平。结果：总体而言，飞行员在倾斜-相反条件下（19.4%）犯的错误明显多于基线条件（6.9%）或倾斜-水平条件（0.0%）。倾斜-相反条件下的学习效果明显，因为 38.9% 的飞行员在第一次接触这种条件时犯了错误。经验（即飞行小时数）没有显著影响。结论：倾斜程序可有效诱导飞行员的 AI 误解和控制输入错误。应用：该程序可用于空间定向障碍演示。
水氧化还原流量电池的六酰胺瘤venseyte
摘要：由于其高扩展性，安全性和灵活性，水氧化还原流量电池（RFB）已成为有希望的大型储能设备。基于锰的氧化还原材料是由于其地球丰度，负担能力和各种氧化状态而用于RFB的有希望的来源。然而，Mn氧化还原夫妻的不稳定性归因于已知涉及强jahn- teller效应的Mn 3+（D 4）的不稳定的D轨道构型，这阻碍了它们的实际使用。在这里，我们发现[Mn（CN）6] 5 - /4 - /3- negolyte在可逆性，稳定性和反应动力学方面提供了优势，这是由于添加了NACN支撑电解质，从而抑制了配体交换反应，从而导致高性能。[Mn（CN）6] 5 - /4 - /3- negolyte具有从Mn（I）到Mn（III）的稳定的多电体反应，导致100个周期后的高容量为133.7 mAh。我们提供了从原位拉曼分析获得的化学证据，用于在电化学循环过程中前所未有的MN（i）稳定性，开辟了针对低成本基于MN的氧化还原系统设计的新途径。a
制导弹药和作战网络的六十年发展历程 - CSBA
当我在 2006 年初收到手稿时，很快就清楚地认识到需要进行大量重组。最后，五个章节中的三个实际上是从头开始重写的，其他两章中的大多数案例研究也经过了大量修改。与鲍勃·沃克的讨论之所以如此有价值，是因为他从数年观察和参与 ONA 赞助的战争游戏（尤其是未来战争 20XX 和战略挑战系列游戏）中获得了经验。这些游戏探索了 2025 年期间在一系列场景中未来的美国军队结构。事实证明，我此时在制导弹药案例研究中看到的模式与沃克在许多 20XX 和战略挑战游戏中看到的模式产生了共鸣。在为什么一些作战社区成为制导弹药和战斗网络的早期采用者的因果解释这个关键问题上，鲍勃实际上在看到更深层次的模式方面领先我一步或两步。
扫描一座六十岁的钢桥：极端条件下的计量学
知道准确性至关重要，团队采取了预防措施以确保其测量正确。“每当火车经过时，我们都会停止扫描 - 在扫描仪中，我们要做的就是单击一个按钮，它将重新测量所有可见的点。我们可以查看火车通过是否影响了我们的扫描数据；如果它显示它确实影响了它，我们将重置东西，但是如果没有影响，我们将继续扫描。这使我们能够有效地保持扫描准确性，确保我们收集的测量值尽可能准确。”
人工智能在幼儿教育中的应用——教师需要了解的六件事
CE International 中东地区总监 Samia Kazi 是一位社会企业家、创新者和合作伙伴建立者。她曾担任中东地区一家领先的 ECE 组织 Arabian Child 的首席执行官，支持质量改进、儿童保护和早期儿童教育。《赫芬顿邮报》将她评为重塑中东早期儿童教育的顶尖女性之一。Samia 拥有应用计算学士学位，以及早期儿童教育政策和教育领导硕士和博士学位。Samia 努力在对技术和创新的热爱与对早期儿童教育和护理的热情之间取得平衡。她对早期多部门、基于系统的规划质量保证尤其感兴趣。