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中压驱动器演进 - regr
一般交流驱动器布置 每个交流驱动器都包括交流市电电源和负载之间的三个主要部分。如图 1 所示。转换隔离并将市电电压更改为转换部分的电平和配置。转换部分将转换后的市电电压转换为可调电压、可调频率的交流电压，以匹配所连接负载的速度和扭矩要求。利用部分由交流电机和机械设备（如齿轮和联轴器）组成。驱动器转换部分包括直流转换、能量存储和切换。驱动器的转换部分使用半导体组合将市电电压转换为直流电压和电流。此直流电存储在电感器或电容器中，然后传递到切换部分。切换部分将存储的直流电压或电流连接到交流电机的连续相中。频率、电压和电流经过调节以满足负载的需求。
— 数字中压开关设备 - ABB
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压实混凝土 - 工程杂志
2 印度 Bhimavaram SRKR 工程学院土木工程系 电子邮件：a、* jagadeep.kankatala@gmail.com（通讯作者），b senaadheva@gmail.com，c siva_1667@yahoo.com，d jee.ezhiljodhi@gmail.com 摘要。本研究旨在检验沸石（Z）和氧化石墨烯（GO）对自密实混凝土（SCC）效率的影响。采用常规测试来评估变化对微观结构、力学性能和耐久性的影响。研究重点是废物排出的持久性。选择用于研究耐久性的测试包括快速氯化物渗透试验 (RCPT)、回弹锤试验、耐酸、耐碱和耐硫酸盐试验、超声波脉冲速度 (UPV) 试验、矿物成分和微观结构的 SEM 和 XRD 检查。经鉴定的最佳混合物 Z10G2（沸石 10% 和氧化石墨烯 0.02%）与传统混凝土 (CC) 相比表现出优异的耐化学性和机械完整性。这增强了材料的微观结构和物理特性。基于这些发现，经鉴定的混合物似乎能够提高混凝土结构的有效性和耐久性。总体结果表明，将经鉴定的混合物引入混凝土混合物中有可能提高各种环境条件下的耐久性和性能。为了准确评估提高混凝土结构寿命的潜在好处，需要进一步研究对这些结构的长期影响。关键词：沸石、氧化石墨烯、快速氯化物渗透试验、超声脉冲速度、SEM 和 XRD。
机械压的聚合物矩阵复合材料
摘要。对微型化，高功率密度和高频电子设备的需求不断增长，突显了具有高电磁干扰（EMI）屏蔽的聚合物复合材料的重要性。这些复合材料对于维护设备，减少沟通错误和保护人类健康至关重要。在这项研究中，我们通过静电相互作用和热压缩技术开发了一种机械压力的聚苯乙烯，MXENE和硝酸硼纳米片（BNNS）的复合材料。在复合材料中构建3D填充网络导致了显着的EMI屏蔽效果，尤其是在低频范围内。此外，观察到与非涂层样品相比，BNNSS包被的样品促成了优质EMI屏蔽效率。这表明BNNSS通过在复合材料中提供其他接口来提高EMI屏蔽效果，并有助于防止MXENE降解。我们希望我们的研究能够为复合材料中3D结构化填充网络的发展提供宝贵的见解，同时有助于改善导热性和EMI屏蔽性能。
二氧化碳压裂：灾难的食谱
在纽约州对液压压裂的历史禁令近十年后，一家最近成立的州外公司试图利用法律A中的漏洞来制定危险，奇异且深远的计划，以在南部地区与液体二氧化碳（CO 2）一起在南部地区使用液体二氧化碳（CO 2）。该技术具有传统压裂的许多气候和环境问题，以及CO 2独有的危险。社区和环境拥护者正确地意识到，这种新计划仅是一种拼命而可疑的尝试，将压裂带到传统压裂是非法的地区。国家领导人不必以一种新的危险形式的化石燃料生产形式开放，而是必须弥合法律漏洞，拒绝碳捕获碳占领，并致力于为所有人生产清洁，负担得起的能源。
随机性，交换性和保形预测
随机性的功能理论是在Vovk [2020]中以非算力的随机性理论的名义提出的。Ran-Domness的算法理论是由Kolmogorov于1960年代启动的[Kolmogorov，1968年]，并已在许多论文和书籍中开发（例如，参见Shen等人。2017）。它一直是直觉的强大来源，但其弱点是对特定通用部分可计算函数的选择的依赖性，这导致其数学结果中存在未指定的加性（有时是乘法）常数。Kolmogorov [1965，Sect。 3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value). 与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。 它将在教派中引入。 2。 在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。 虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。 读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。 在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。 3。Kolmogorov [1965，Sect。3] speculated that for natural universal partial computable functions the additive constants will be in hun- dreds rather than in tens of thousands of bits, but this accuracy is very far from being sufficient in machine-learning and statistical applications (an addi- tive constant of 100 in the definition of Kolmogorov complexity leads to the astronomical multiplicative constant of 2 100 in the corresponding p-value).与VOVK [2020]中提出的未指定常数打交道的方式是表达有关随机性算法作为各种函数类之间关系的算法。它将在教派中引入。2。在本文中，我们将这种方法称为随机性的功能理论。虽然它在直观的简单性方面失去了一定的损失，但它越来越接近实用的机器学习和统计数据。读者将不会假设对随机性算法理论的形式知识。在本文中，我们有兴趣将随机性的功能理论应用于预测。3。机器学习中最标准的假设是随机性：我们假设观察值是以IID方式生成的（独立且分布相同）。先验弱的假设是交换性的假设，尽管对于无限的数据序列而言，随机性和交换性证明与著名的de Finetti代表定理本质上是等效的。对于有限序列，差异是重要的，这将是我们教派的主题。我们开始讨论在教派中预测的随机性功能理论的应用。2。在其中介绍了置信度预言的概念（稍微修改和推广Vovk等人的术语。2022，Sect。2.1.6）。然后，我们根据三个二分法确定八种置信预测因素：
